AI 코드를 신뢰하기 위한 4단계 의식
나는 AI 코딩 에이전트를 사용하여 제품 전체를 구축했습니다.
가장 큰 리스크는 버그가 아닙니다. 가장 큰 리스크는 잘못된 이유로 통과되는 테스트 스위트입니다. 초록색 체크표시는 당신을 속일 수 있습니다.
나는 통제력을 유지하기 위해 다음 네 가지 단계를 사용합니다.
성공 기준을 고정하세요 AI의 결과를 확인하기 전에 git에 통과(pass) 또는 실패(fail) 규칙을 작성하세요. AI 작업이 끝난 후에 성공을 정의하면, AI의 결과물에 유리한 정의를 선택하게 될 것입니다. 저는 한 번 테스트가 잘못된 것을 측정하여 통과되는 바람에 프로젝트를 망친 적이 있습니다. 기준을 먼저 명시하세요.
베이스라인 테스트를 실행하세요 기준을 커밋하고 현재 코드에 대해 테스트를 실행하세요. 검증된 시작점이 필요합니다. 테스트가 오늘 통과된 것인지, 아니면 AI가 손대기 전부터 이미 통과(green) 상태였는지 반드시 알아야 합니다.
코드 작성 전에 계획을 요구하세요 AI에게 코드가 아닌 계획을 요청하세요. 대부분의 사람들은 400줄의 코드를 읽지도 않고 승인해 버리기 때문에 코드베이스를 망칩니다. 계획은 2분이면 검토할 수 있습니다. 이렇게 하면 AI가 수치를 좋게 보이게 하려고 까다로운 테스트 케이스를 삭제하는 것을 방지할 수 있습니다.
수동 승인만 허용하세요 계획을 검토하세요. 잘못된 것 같으면 거부하세요. 그 후에만 작업을 승인하세요. 저는 계획에서 이미 읽지 않은 코드는 AI가 작성하도록 두지 않습니다. 자동 승인은 확신에 찬 오류를 범하는 시스템으로 이어집니다.
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