AI
AI 에이전트와 함께하는 개발
두줄요약
AI 에이전트를 실제 개발 과정에 활용한 경험과 한계를 정리했습니다. 작은 작업부터 시작하고 맥락 문서화를 통해 활용도를 높이려는 방향을 제안했습니다.
핵심 내용
- AI 에이전트를 코드베이스 탐색, 비숙련 작업 시도, Tech Spec 작성, E2E 테스트 대량 작성, DB 마이그레이션 스크립트 생성에 활용한 경험 정리
- 맥락이 명확하고 입력/출력이 분명한 작업에서 생산성 향상이 컸고, 저장소 문서화와 전용 MCP로 활용성을 높이려는 방향 제시
- 대기 시간, 토큰 부족, 인지 범위를 넘는 대규모 변경, 정답이 없는 문제에서는 여전히 인간 개입이 필요
적용해볼 점
- 작은 스크립트 자동화, 반복 작업 템플릿화, 테스트 코드 작성처럼 위험이 낮은 작업부터 시작
- 작업 단위를 인간이 인지 가능한 수준으로 쪼개 배포·검증 가능하게 설계
- 맥락을 문서로 남기고 AI가 참고할 수 있게 정리