AI로 느리지만 더 나은 코드 작성하기
원제: Using AI to write better code more slowly
왜 중요한가
AI 코딩 도구를 단순한 생산성 향상이 아닌 코드 품질 개선 도구로 활용하는 새로운 접근법을 제시
소프트웨어 엔지니어 Nolan Lawson이 AI를 활용해 빠른 저품질 코드가 아닌 느리지만 고품질 코드를 작성하는 방법을 제시했다. Claude, Codex, Cursor Bugbot 등 여러 AI 모델을 동시에 활용해 PR 리뷰 시 버그를 찾고 우선순위를 매겨 수정하는 워크플로우를 소개했다.
Nolan Lawson은 블로그를 통해 AI 코딩 도구의 새로운 활용법을 제안했다. 대부분의 개발자들이 AI를 저품질 코드를 빠르게 생성하는 도구로 인식하고 있지만, 실제로는 고품질 코드를 작성하는 데도 효과적으로 활용할 수 있다고 주장했다. 그는 Mythos AI 에이전트가 코드베이스에서 버그를 찾는 데 매우 뛰어나다는 점을 언급하며, Anthropic과 OpenAI의 최신 공개 모델들도 충분히 많은 버그를 찾을 수 있다고 설명했다. 핵심은 버그를 찾는 것이 아니라 우선순위를 정하고 검증하는 것이라고 강조했다. Lawson이 제시한 워크플로우는 Claude 하위 에이전트, Codex, Cursor Bugbot을 동시에 활용해 PR에서 버그를 찾고 중요도별로 분류한 후, 거짓 양성을 제거하고 최종 보고서를 작성하는 방식이다. 이 방법을 통해 중요한 보안 버그부터 성능 버그, 주석 오류까지 다양한 수준의 버그를 발견할 수 있으며, 거짓 양성률은 거의 0에 가깝다고 밝혔다. 그는 이 기법을 사용할 때 개발 속도가 반드시 향상되지는 않지만, 기존 버그를 발견하고 수정하면서 코드베이스의 전반적인 건강성이 개선된다고 설명했다.