🤖 AI 코딩 시대, 개발자가 꼭 알아야 할 7가지 주의사항

🧭 왜 이 글을 썼을까요?

요즘 개발자라면 한 번쯤은 GitHub Copilot, ChatGPT, Claude Code, Cursor 같은 AI 코딩 도구를 써봤을 겁니다. 저도 처음엔 “이걸로 개발 다 하겠는데?” 싶었습니다. 그러나 몇 개월 정도 실제 서비스를 AI와 함께 만들며 깨달았습니다.

“AI는 코드 잘 짜준다. 하지만 잘 망가뜨리기도 한다.”

빠르고 편리한 대신, 구조 없는 코드, 중복된 로직, 비효율적인 설계가 쌓이기 시작하죠.

그래서 이 글에서는 AI 코딩 도구를 사용할 때 개발자가 반드시 명심해야 할 실전 중심 7가지 주의사항을 공유합니다.

1. ❗ AI는 “기능 중심 사고”를 한다. 구조를 먼저 설계하자

AI는 우리가 “로그인 페이지 만들어줘” 하면 당연히 만들어줍니다. 하지만 전체 시스템 안에서 그 기능이 어떻게 연결되어야 하는지는 고려하지 않습니다.

🔎 해결 방법:

• 프로젝트 시작 전, 최소한 다음 3가지는 먼저 설계하세요:
  • 📌 DB 스키마
  • 📌 기본 폴더 구조
  • 📌 API 설계 명세서

✔ 실전 팁:

• ERD 그리기: 시작 전에 꼭 관계형 도식화 (예: dbdiagram.io, DrawSQL)
• 정규화 vs 비정규화: 프로젝트 규모에 따라 판단하되, 섞지 말 것
• 모델 분리 기준: “이 정보는 다른 대상에게도 쓰일 수 있는가?”를 물어보기

2. ❗ 중복 코드가 눈에 띄면 무조건 컴포넌트로 묶자

AI는 같은 UI 코드를 여러 파일에 복붙하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 헤더, 버튼, 페이지 레이아웃 등.

💡 팁:

• PageLayout, Header, SearchBar, Modal 같은 공통 UI 컴포넌트를 초반에 미리 만들어두세요.
• 중복이 보이면 바로 “이거 컴포넌트로 분리해줘”라고 요청하세요.

3. ❗ “데이터는 서버에서 계산”이 기본이다

AI는 종종 전체 데이터를 가져와 클라이언트에서 계산하게 만듭니다. 이건 특히 통계 페이지나 대시보드에서 자주 발생합니다.

AI는 통계를 보여주는 기능에서 전체 데이터를 불러와 브라우저에서 직접 계산하자고 했습니다. 결과는?

• 페이지 로딩 느림
• 쓸데없는 데이터 전송
• 브라우저 자원 낭비

💡 서버에서 계산하고 결과만 보내면 속도, 효율, UX 모두 향상됩니다.

✔ 실전 팁:

• API에서는 합계, 비율, 평균 등 계산된 값만 리턴
• 클라이언트는 단순한 렌더링 전용으로 유지
• 필요하다면 useSWR나 React Query로 캐싱 처리

4. ❗ React 컴포넌트가 너무 똑똑하면 테스트가 불가능해진다

비즈니스 로직, API 호출, UI 렌더링을 한 컴포넌트에 모두 때려 넣는 건 지양해야 합니다.

💡 실전 패턴:

• Component = UI만
• Hook = 상태 관리
• Service = 비즈니스 로직
• Repository = API, DB 호출

5. ❗ 기능 중심 구현보다 “도메인 중심 설계”가 중요하다

AI는 보통 “이 기능을 어떻게 구현할까?”에 집중합니다. 하지만 우리는 “이 기능이 어떤 도메인에 속해 있고, 앞으로 어떻게 확장될까”를 생각해야 합니다.

💡 예:

‘북마크 기능’을 만들더라도,
‘북마크’라는 도메인 안에 들어가는 상태, 이벤트, 소유자 관계를 먼저 정의하고 시작해야 합니다.

6. ❗ AI의 제안을 100% 믿지 말자 – 반드시 리뷰하자

AI는 정답을 “확신에 차서” 말하지만, 종종 성능 이슈, 보안 취약점, 논리적 오류를 포함하고 있습니다.

💡 팁:

• “왜 이렇게 짰는지 설명해줘”라고 AI에게 물어보세요.
• Copilot이나 Claude가 짜준 로직은 반드시 테스트 코드를 함께 만들 것.

7. ❗ 설계는 사람이, 구현은 AI가 — 역할을 나누자

AI에게 맡겨야 할 건 “반복적 구현”,
사람이 해야 할 건 “설계, 구조, 판단, 분리, 문서화”입니다.

기획 → 설계 → 패턴 정의 → 컴포넌트 구조화
이걸 사람이 먼저 한 다음, 그 안에서 AI가 일하게 하세요.

✅ 마무리 체크리스트

📌 결론

AI 코딩 도구는 도구일 뿐입니다. 방향 설정 없이 맡기면 빨리 망가지는 코드가 됩니다.
우리가 해야 할 일은 설계를 리드하고, AI는 그 흐름 안에서 실행을 맡기는 것입니다.

AI를 잘 쓰는 개발자는 “빠르게 망가뜨리는 힘”을 “빠르게 성장시키는 힘”으로 바꾸는 사람입니다.