AI와 일하는 방식

AI가 코드를 같이 쓰면서, 개발자의 일은 무엇을 맡기고 무엇을 직접 책임질지 정하는 쪽으로 옮겨 갔습니다. 제가 지키는 원칙과, 그 원칙으로 팀에 넣은 도구를 적었습니다.

  • AI에게 맡기는 일

    코드 작성과 수정, 로그·데이터를 훑는 분석 스크립트, 소스 비교와 목록 정리, 문서 초안은 AI 코딩 에이전트(Claude Code)와 함께 합니다.

    맡길 때는 근거 자료의 위치와 하지 말아야 할 일을 먼저 적어 줍니다. 운영 서버, 고객 데이터, 되돌릴 수 없는 명령은 어디까지 허용되는지 미리 정해 둡니다.

  • 직접 확인하는 일

    「됐다」는 판단은 맡기지 않습니다. 실제 계정으로 끝까지 눌러 보고, 실제 데이터로 계산식을 맞춰 보고, 바꾸기 전과 후를 같은 기준으로 잽니다.

    쓴 사람과 검토하는 사람을 나눕니다. 같은 대화 안에서 만든 결과를 그 대화 안에서 승인하지 않고, 별도 세션이나 별도 검토 에이전트가 근거와 대조합니다. 이 사이트의 프로젝트 설명도 그렇게 검토했습니다.

  • 되돌리기 어려운 곳은 강제로 지킵니다

    규칙 문서는 지켜지지 않았습니다. 실측해 보니 운영 반영 직전 비교 실행률이 61%였습니다. 그래서 운영 서버에 쓰는 명령은 실행 직전에 훅이 검사하고, 조건이 맞지 않으면 막습니다.

    막는 장치를 끄는 스위치는 사람만 만들 수 있게 했습니다. 에이전트가 스스로 안전장치를 풀면 장치가 있는 의미가 없습니다.

    배포 가드와 시뮬레이터
  • AI가 만든 결과도 숫자로 봅니다

    사내 RAG 검색은 코드보다 평가셋을 먼저 만들었습니다. 그럴듯해 보인 개선안 대부분이 측정에서 나빠졌고, 그때마다 되돌렸습니다.

    측정 자체도 의심합니다. 같은 질문을 반복한 벤치마크가 캐시를 재고 있었고, 일부 문항만 보면 개선으로 보이는 변경이 전체에서는 나빴습니다.

    사내 RAG 검색

팀의 일하는 방식에 넣은 것

  • 지라두

    고객사 Jira와 사내 두레이를 잇는 업무 연동 플랫폼. 업무 전달과 공수 집계를 손으로 옮기던 일을 없앴고, 교육 자료를 만들어 사내에 발표했습니다.

  • 사내 RAG 검색

    흩어진 업무 기록에서 「왜 그렇게 했는지」를 근거와 함께 찾아 주는 검색. 담당자가 바뀌어도 결정의 이유가 남도록.

  • 기획자용 업무 도구 이식

    기획자가 개인 PC에서 돌리던 업무 정리 도구를 관리자 화면 안으로 옮기고 있습니다. 설치 없이 팀이 같이 쓰는 것이 목표이고, 지금은 개발 서버에서 기획자와 함께 시험하는 단계입니다.

  • 이력 관리 저장소

    업무 시스템 기록(업무·댓글·Jira·커밋)에서 경력 정본을 만들고, 공개 원칙으로 걸러 이 사이트와 이력서를 만듭니다. 근거 없는 문장을 찾아 고친 것도 이 과정에서였습니다.