최근 Steven Wittens라는 개발자가 자신의 블로그에 올린 'The L in LLM Stands for Lying’이라는 글을 읽었다. 그는 LLM이 하는 일이 본질적으로 위조(forgery)에 불과하며, AI를 통해 코드를 작성하는 행위가 소프트웨어 개발의 장인정신을 훼손하고 있다고 강력하게 비판했다. 그는 AI가 만들어내는 결과물을 '슬롭(slop)'이라고 부르며, 이것이 생산성을 높여주는 것이 아니라 오히려 쓰레기 같은 코드를 양산할 뿐이라고 주장한다. 하지만 나는 이 글을 읽으며 그가 소프트웨어 개발의 본질과 현재의 기술적 진보가 가져온 생산성 혁명을 완전히 오해하고 있다는 생각을 지울 수 없었다. 그의 주장은 낭만적인 장인정신에 매몰되어 변화하는 시대의 흐름을 부정하는 시대착오적인 발상에 가깝다.

이전 글에서 AI 에이전트에게 가장 적합한 도구는 CLI라고 강조한 적이 있다. GUI보다는 텍스트 기반의 명령어가 기계와 기계, 혹은 인간과 기계 사이의 소통에서 훨씬 명확하기 때문이다. 하지만 단순히 CLI를 제공하는 것만으로는 부족하다. 최근 AI 에이전트의 특성에 맞춰 CLI를 어떻게 설계해야 하는지에 대해 다룬 훌륭한 글을 발견했다. 이 글을 바탕으로 AI 친화적인 CLI가 갖춰야 할 구체적인 요소들을 정리해 보려 한다.

최근 소프트웨어 엔지니어링 업계에서 흥미로운 글 하나가 공유되었다. 핵심은 아무도 단순함을 이유로 승진시켜주지 않는다는 것이다. 복잡한 설계를 가져온 엔지니어는 화려한 기술적 서사를 써 내려가지만, 문제를 가장 단순하게 해결한 엔지니어는 구현했다는 한마디 외에 쓸 말이 없어진다는 문제 제기다.

최근 Cloudflare가 AI를 활용해 Next.js를 일주일 만에 Vite 기반으로 재구현한 vinext 프로젝트와 테스트 코드가 새로운 해자가 된다는 논의가 주목받고 있다. 이에 대해 몇 가지 생각을 정리했다.

AI 코딩 도구가 일상화되면서 풀 리퀘스트에 대한 회의론이 커지고 있다. PR 리뷰가 더 이상 이해와 책임을 넘기는 장치로 작동하지 않는다는 지적이다. 하지만 이 논의에 빠진 한 가지 가정이 있다. 코드를 쓰는 것과 리뷰하는 것이 같은 주체여야 한다는 전제 말이다.

모놀리스에서 마이크로서비스로

사내강사로 여러 교육을 진행했지만, 저 스스로에게도 도움이 되었던 강의는 클린코드 확산 교육이었습니다. 이는 작년에 클린코드 교육을 진행하면서 느꼈던 점을 적어본 글입니다.