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AI 코딩은 검증 그레이디언트를 따른다. 백엔드는 밀리초 단위로 검증된다. 웹은 분 단위, 모바일은 시간 단위가 걸린다. 피드백 루프가 AI 코딩의 효과를 결정한다.
AI 모델이 스스로 코딩하는 것 자체는 흥미로운 부분이 아니다. 흥미로운 것은 코드를 생성한 다음에 일어나는 일이다. 모델이 코드가 올바른지 얼마나 빨리 알 수 있는가? 생성과 검증 사이의 피드백 루프가 얼마나 타이트한가? 그 루프가 모든 것을 결정한다. 모델이 자신의 출력을 스스로…
AI 코딩은 어떤 난장판에서도 복구할 수 있는 엘리트 팀에게는 잘 통한다. 그 외 모든 사람은 두려움, 실패한 CI, 중단된 실험만 남는다. 격차는 모델이 아니다.
두 팀이 동일한 AI 모델을 사용하는 모습을 지켜보면, 완전히 다른 두 가지 결과를 목격하게 된다. 첫 번째 팀은 모델에게 화면을 만들라고 지시한다. 출력 결과는 비슷하지만 어딘가 어긋난다. 스타일링은 Figma 파일에서 벗어나 있다. 상태 관리는 건드려서는 안 될 파일까지 건드린다.…
대부분의 팀은 AI 코딩을 시도했다가 QA를 통과하지 못하는 코드를 배포하고 포기합니다. 문제는 모델이 아닙니다—AI 출력을 신뢰할 수 있게 만드는 가드레일의 부재입니다.
AI 코딩을 시도하는 대부분의 팀은 같은 궤적을 따릅니다. 처음에는 들떠서 시작합니다. 모델이 몇 분 만에 기능을 생성하고, 팀은 이를 배포합니다. QA가 버그를 발견하고, 팀은 수정본을 배포합니다. QA가 또 다른 버그를 발견하는데, 이번에는 관련이 없어야 할 다른 모듈에서…
AI coding 도구는 버전 1을 생성하는 데 탁월합니다. 진짜 엔지니어링 과제는 버전 4에서 시작됩니다. 팀이 나머지를 깨뜨리지 않고 무언가를 바꿔야 할 때입니다.
모든 AI coding 데모는 같은 흐름을 따릅니다. 누군가 모델에 프롬프트합니다. 동작하는 앱이 나타납니다. 청중은 감탄합니다. 감탄할 만합니다. 속도는 실제입니다. 능력도 실제입니다. 버전 1은 AI가 루프에 있을 때 진짜로 더 빠르게 배포됩니다. 문제는 버전 1이 결코 어려운…