“AI 도입으로 코드 생성 비용이 급격히 낮아지면서 (…) 리뷰와 검증 단계가 가장 중요한 병목 구간으로 부상했다.”

2월 들어 클로드의 새로운 기능과 AI 에이전트들이 스스로 코드를 고치는 모습을 보면서, 주변에서 “이제 소프트웨어의 시대가 끝나는 거 아니냐”는 무거운 이야기가 들려왔어. 덩달아 뭔가 무거운 긴장감이 느껴지는 요즘이야. 하지만 너무 걱정만 하며 웅크리고 있을 필요는 없지. 위기가 곧 기회라는 말은 이럴 때 쓰는 말일 테니, 오히려 숨겨진 기회를 찾고 ‘진짜 실력’이 뭔지 보여줄 수 있는 찬스의 시간이 될 수 있겠다는 생각을 해봤어. 그럼 그 기회란 것 어디서 찾아야 할까?

AI 시대에 IT 업계에서 가장 핫한 키워드는 ‘바이브 코딩’이라고 생각해. 예전처럼 한 땀 한 땀 로직을 짜는 게 아니라, 자연어로 “이런 느낌의 기능을 만들어줘”라고 말하면 AI가 짠하고 코드를 만들어주는 방식 말이야. (전)테슬라의 안드레이 카르파티도 프로그래밍 시간의 80%를 영어로 소통한다고 하니, 세상이 참 빠르게 변하고 있단 말이지.

하지만 여기에는 반전이 숨어 있어. AI가 코드를 1초 만에 뱉어내다 보니, 검토해야 할 코드가 산더미처럼 쌓여버리는 거야. 코드 리뷰에 드는 시간이 무려 90%나 늘어났다는데, AI가 싼 똥(?)을 치우느라 정작 기운을 다 빼고 있는 셈이지. 특히 무서운 건 ‘이해 부채(Comprehension Debt)’라는 녀석이야. AI가 준 코드가 당장 돌아간다고 해서 ‘에라 모르겠다’하고 넘어가면, 나중에 그 코드가 왜 돌아가는지 아무도 모르는 상태가 되거든. 이건 냥이 마음을 다 안다고 착각하다가 갑자기 냥펀치를 맞는 것(?)만큼이나 위험한 일이야(!!!). 시스템이 거대한 ‘블랙박스’가 되어가고 있다는 소리니까.

결국 지금 같은 환경에서 살아남는 전략은 코드를 많이 만드는 게 아니야. ‘어떤 코드가 좋은지 알아보는 안목’과 ‘AI가 만든 결과물을 철저하게 검증하는 능력’이 핵심이 아닐까. 기술이 우리를 대신하는 게 아니라, 우리가 AI라는 강력한 엔진을 조종하는 아키텍트가 되어야 한다는 뜻이기도 해.

AI 시대가 왔다고 SW 종말론 같은 소릴 들을 게 아니라, 오히려 ‘설계 역량’이 더 귀해지는 시대가 온 거라고 생각해 보면 어떨까. AI가 쏟아내는 정보의 파도 속에서 어떻게 중심을 잡고 ‘이해 부채’를 관리해야 할지 기존과는 조금은 다른 관점에서 접근해보기도 하고, 고민의 방향을 바꿔보는 것도 좋을 것 같아.AI가 코드 다 짜 준다는데… 개발자는 더 바빠졌다?

■ IT 스냅샷: 이달의 화두는?‍

• • [#컨텍스트] 2026년, AI 모델이 똑똑해질수록 당신의 ‘설계’가 더 중요해지는 이유
    “모델이 이렇게까지 똑똑해졌는데, 우리가 하던 복잡한 엔지니어링이 이제 무슨 의미가 있지? 그냥 모델 API만 잘 연결하면 끝나는 거 아닐까?”

• • [#스프링AI] Spring AI로 구현하는 최신 AI 기술: RAG부터 MCP까지
    “주의할 점은, 데이터를 저장할 때 사용한 임베딩 모델과 검색 시 사용하는 임베딩 모델이 동일해야 한다는 것입니다.”

• • [#모니터링] “스케줄이 또 안 돌았어요” — 우리가 Temporal을 선택한 이유
    “스케줄이 실행됐는지 확인하는 스케줄을 또 만드는 거죠 (…) 실패하면 저희가 직접 재실행해야 했습니다.”

• • [#클로드코워크] 앤트로픽으로 제2의 딥시크 쇼크…월가 덮친 SW종말론
    “AI 산업의 초점이 모델 성능 경쟁에서 실제 업무 대행 능력으로 이동하고 있는 신호탄으로 해석한다.”

• • [#아키텍처] 질풍노도의 AI(Claude)에게 엄격한 선생님 장착하기 — ArchUnit으로 아키텍처 규칙 자동 검증
    “문제는 AI의 코드 생성량이 늘수록 리뷰어의 부담도 비례해서 커진다는 점이었습니다. 비즈니스 로직을 검토해야 하는데, 아키텍처 위반을 찾느라 시간을 쓰고 있었습니다. 게다가 사람인 이상 누락은 불가피했습니다.”

• • [#코드리뷰] 무신사의 AI 코드 리뷰 프로세스 구축기 “PR은 깔끔하게, 프롬프트는 가볍게”
    “커밋할 때마다 코멘트가 쌓여 PR이 지저분해지는 현상입니다. (…) 미해결(Unresolved) 상태이면서 + 사람의 개입 없이 봇 혼자 떠들고 있는 고립된 코멘트만 노이즈로 간주하여 제거합니다.”

• • [#에이전트] “알아서 정확하게 응답줬으면…” RAG부터 에이전트까지 사내 AI 챗봇 구축기
    “에이전트에서 가장 중요한 건 ‘왜 이 응답이 나왔는지’ 추적할 수 있어야 한다는 점이에요. 저희는 다음 항목들을 AWS CloudWatch에 로깅하고 있습니다.”

• • [#데이터처리] 오프라인 매장에 코드를 배포하다 Part 2: 올리브영 전자라벨(ESL) 최적화 여정
    “‘스레드 수만큼 속도가 선형적으로 증가하겠지’라는 기대와 달리, 배치를 가동하자마자 성능 향상은커녕 터미널은 Deadlock Loser 오류로 뒤덮였습니다. 원인은 긴 트랜잭션과 자원 경합에 있었습니다.”

• • [#자바현업] 스프링 부트(Spring Boot) 신입 백엔드 개발자가 가장 많이 묻는 실무 핵심 질문 5가지
    “기능 구현만으로도 시간이 부족한데, 왜 테스트 코드를 꼭 작성해야 하나요? (…) 현업에서는 JPA 하나만 고집하기보다 상황에 맞춰 MyBatis나 QueryDSL 등을 혼용하는 경우가 많습니다.”

■ 독자탐구생활‍

• • 
    <AI 프로덕트 기획과 운영> by abluesnake 님
    “최초 출시 시, 모든 것을 AI스럽게 자동화하는 것보다는 핵심 가치 제안에 집중하라는 조언이 와닿았습니다. ChatGPT가 등장하고 이후 AI Agent가 나오면서 비전문가들은 간단한 사용자 프롬프트만으로도 많은 것을 알아서 해줄 것이라는 기대를 안고 있는데요. 우리가 서비스에 적용하는 언어모델은 GPT가 아니라 기대하는 만큼의 성능이 항상 나오지는 않습니다. 심지어 개발 시간도 부족하다면 완전 자동화된 서비스를 시장에 내놓겠다는 꿈은 AI 개발 현실을 이해하지 못한 허황된 기대라고 봅니다. 실무 개발자로서 기획자들에게 이런 한계를 미리 분명하게 전달해야겠다고 반성도 했고요. 프로덕트 개발 과정에 있어 초반부터 구성원들 간에 이야기를 많이 나누면서 명확한 목표와 핵심 가치를 정의하고 현실적인 계획을 수립하는 것이 중요하다고 다시 한번 깨달았습니다.”
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• 
  <실무로 통하는 LLM 애플리케이션 설계> by techtrip 님
  “LLM 도서에서 AI 에이전트까지 다룬 부분은 이채롭다. 에이전트가 목표를 위해 스스로 작업 순서를 정하고, 필요하면 API나 DB, 코드까지 직접 호출하는 시스템이라는 정의는 요즘 과하게 추상화된 ‘에이전트’ 마케팅 문구들을 일거에 정리해 준다. 이미지에서 적어둔 메모처럼 “우선순위 결정 → 작업 순서 구성 → 도구 호출”이라는 흐름이 에이전트의 본질이라는 설명이 특히 와닿았다. (…) RAG 관련 파트도 기대 이상이다. 대부분의 책은 RAG를 검색 + 생성 구조 정도로만 설명하지만, 이 책은 RAG를 메모리 관리, 컨텍스트 선정, 모델 훈련 보조, 파인튜닝 대안, 긴 컨텍스트의 경쟁 구조 등 훨씬 넓은 관점에서 다룬다. 요즘 RAG가 사실상 LLM 시스템의 중심이 되는 걸 생각하면, 이 수준의 정리는 실무에서 바로 활용 가능한 깊이다.”
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■ 데브주요뉴스‍

• • AI가 취약점 찾아 패치한다… 앤스로픽, ‘클로드 코드 시큐리티’ 공개
• • Claude Code Action: 조직 전반의 코드 품질을 지키는 AI 코드 리뷰 플랫폼화
• • 구글, 고도 추론 AI ‘제미나이 3.1 프로’ 출시…성능 2배 향상
• • OpenClaw: 자율 AI 에이전트의 새로운 지평(개인용 AI 비서의 진화와 기술적 분석 보고서)
• • 바이브 코딩 완주 회고 : Figma 플러그인 만들기
• • 전통적인 소프트웨어 개발방식은 유통기한이 끝나간다
• • SW 종말론은 과장이다? 위기가 아닌 ‘진화’의 관점에서 본 개발 생태계
• • 명문대생도 “컴송합니다”… AI학과는 ‘훨훨’