AI Assistant 활용과 검증: 생산성을 넘어 신뢰성으로

최근 개발 현장에서 GitHub Copilot, Gemini, ChatGPT 같은 AI Assistant는 선택이 아닌 필수 도구가 되었습니다. 하지만 개발자로서 AI 도구를 단순히 '사용'하는 것이 아닌, 이를 '검증'하고 '관리'할 줄 알아야합니다. 오늘은 왜 이러한 AI Assistant를 활용하고 검증해야 하는지 작성해 보겠습니다!

 

 

1. 왜 AI Assistant의 '검증'이 중요한가?

과거의 개발자들은 오류 사항이나 문제점이 생기면 'Stack Overflow'라는 서비스를 통해 답을 찾았습니다. 하지만 이제는 IDE 안에서 실시간으로 코드가 생성되어 손쉽고 편리하게 코드를 작성할 수 있게 되었죠. 하지만 이 과정에서는 다음과 같은 위험 요소가 발생합니다.

 

- 할루시네이션: 존재하지 않는 라이브러리를 사용하거나, 문법적으로는 맞지만 로직상 치명적인 오류가 있는 코드 생성

- 보안 취약성: 보안상 취약한 코드 생성 (ex. API 하드코딩 하는 방법, SQL Injection에 취약한 코드)

- 미래성 확보 불가능: 당장은 돌아가지만 유지보수가 어려운 코드 생성

 

 

2. AI 활용 극대화 및 실전 사용법

① 구체적인 프롬프팅

AI에게 좋은 답을 얻으려먼, 좋은 질문을 던져야 합니다.

따라서 단순한 요청 대신, 구체적인 기술 스택과 제약 조건을 명시해야 합니다.

 

- 나쁜 예시: "리스트 보여주는 화면 만들어줘"

- 좋은 예시: "안드로이드 앱 개발을 진행 중인데, Jetpack Compose를 사용해서 사용자 리스트 화면을 만들어줘. 데이터는 Flow 형태로 ViewModel에서 받아오고, 이미지 로딩은 Coil 라이브러리를 사용해줘. Hilt를 이용한 의존성 주입 구조도 포함해줘."

 

② IDE 도구별 실전 사용 방법

도구	주요 사용 방법	안드로이드 활용 팁
GitHub Copilot	인라인 코드 추천 (Tab 키)	함수의 이름만 적어도 내부 로직과 Assertion을 알아서 제안
Android Studio Bot (Gemini)	IDE 내 우측 사이드바 대화	"이 Layout XML을 Compose 코드로 변환해줘" 혹은 "Logcat의 이 에러 로그 분석해줘"라고 요청
Cursor (Editor)	프로젝트 전체 컨텍스트 참조	@Component, @ViewModel 등을 태깅하여 프로젝트 내 기존 스타일과 일치하는 코드 생성

 

 

③ 검증 프로세스

이렇게 AI가 생성한 코드는 반드시 "검증" 단계를 거쳐야 합니다.

 

- 테스트 케이스 생성: "이 코드에 대한 테스트 케이스를 작성해줘"라고 요청하여, 내가 놓친 엣지 케이스 발견

- 크로스체크: 다른 AI 모델에게 검토를 맡기는 방법

 

 

3. AI 시대 속 개발자의 진짜 역량은 'Review'에 존재한다

인턴이 짠 코드를 시니어 개발자가 꼼꼼히 리뷰하듯, 우리도 AI의 결과물을 비판적으로 바라봐야 합니다.

AI가 필수적인 시대가 된 지금, 앞으로는 코드를 직접 작성하는 능력만큼이나 작성된 코드가 올바른지 판단하는 판독력이 중요해질 것입니다. 최근 면접에서도 "바이브 코딩에 대해 어떻게 생각하세요?"라는 질문은 단골 질문이기도 하죠. 해당 질문에 대해서는 개인적으로 답변을 생각해 보시는 것을 추천드립니다!