이번 영상을 보면서 AI 코딩 도구가 개발자를 완전히 대체한다기보다는, 개발자가 코드를 더 빠르게 만들 수 있도록 도와주는 도구에 가깝다고 느꼈습니다. 영상에서도 AI 도구를 잘못 사용하면 빠르게 결과는 나오지만, 내부적으로는 유지보수하기 어려운 “스파게티 코드”가 쌓일 수 있다고 설명한 점이 인상 깊었습니다.
특히 단순히 AI에게 “기능을 만들어줘”라고 바로 요청하는 방식보다는, 먼저 요구사항을 정리하고 작업 계획을 세운 뒤 AI가 구현하도록 하는 과정이 중요하다고 느꼈습니다. 영상의 설명처럼 애매한 요구사항을 바로 코드로 바꾸는 것이 아니라, 먼저 작은 단계로 나누고 검증 가능한 계획으로 만드는 것이 더 좋은 결과를 만든다고 생각했습니다.
저도 과제나 실습에서 AI에게 코드를 바로 요청하면 처음에는 편하지만, 나중에 오류가 발생했을 때 코드 구조를 이해하지 못해 더 어려웠던 경험이 있습니다. 그래서 앞으로는 AI가 만든 코드를 그대로 믿기보다, 입력과 출력이 맞는지, 함수가 너무 복잡하지 않은지, 테스트할 수 있는 구조인지 확인하는 습관이 필요하다고 느꼈습니다.
결국 AI 시대에는 코딩 공부가 덜 중요해지는 것이 아니라, 오히려 좋은 코드인지 판단하는 기본기가 더 중요해지는 것 같습니다. AI는 코드를 대신 작성해줄 수 있지만, 그 코드가 문제를 제대로 해결하는지 판단하고 수정하는 책임은 여전히 개발자에게 있다고 생각합니다.
이번 영상을 보면서 AI 코딩 도구가 개발자를 완전히 대체한다기보다는, 개발자가 코드를 더 빠르게 만들 수 있도록 도와주는 도구에 가깝다고 느꼈습니다. 영상에서도 AI 도구를 잘못 사용하면 빠르게 결과는 나오지만, 내부적으로는 유지보수하기 어려운 “스파게티 코드”가 쌓일 수 있다고 설명한 점이 인상 깊었습니다.
특히 단순히 AI에게 “기능을 만들어줘”라고 바로 요청하는 방식보다는, 먼저 요구사항을 정리하고 작업 계획을 세운 뒤 AI가 구현하도록 하는 과정이 중요하다고 느꼈습니다. 영상의 설명처럼 애매한 요구사항을 바로 코드로 바꾸는 것이 아니라, 먼저 작은 단계로 나누고 검증 가능한 계획으로 만드는 것이 더 좋은 결과를 만든다고 생각했습니다.
저도 과제나 실습에서 AI에게 코드를 바로 요청하면 처음에는 편하지만, 나중에 오류가 발생했을 때 코드 구조를 이해하지 못해 더 어려웠던 경험이 있습니다. 그래서 앞으로는 AI가 만든 코드를 그대로 믿기보다, 입력과 출력이 맞는지, 함수가 너무 복잡하지 않은지, 테스트할 수 있는 구조인지 확인하는 습관이 필요하다고 느꼈습니다.
결국 AI 시대에는 코딩 공부가 덜 중요해지는 것이 아니라, 오히려 좋은 코드인지 판단하는 기본기가 더 중요해지는 것 같습니다. AI는 코드를 대신 작성해줄 수 있지만, 그 코드가 문제를 제대로 해결하는지 판단하고 수정하는 책임은 여전히 개발자에게 있다고 생각합니다.