이용빈 Lee YongBin

How

무엇을 보여줄지 고르는 일

AI에게 일을 시킬 때 결과를 가장 크게 바꾸는 것은 지시문보다 그 앞에 무엇을 보여줬는지입니다. 오래 쌓인 코드베이스는 통째로 넘길 수 없으니, 지금 이 질문에 답하는 데 실제로 필요한 것만 골라서 줍니다. 같은 질문이라도 어떤 파일을 어떤 순서로 함께 놓느냐에 따라 답이 달라집니다. 그래서 시키기 전에 무엇을 읽힐지 정하는 데 시간을 더 씁니다.

같은 말을 반복하지 않도록

매번 같은 주의사항을 다시 적는 방식은 오래 가지 못합니다. 그래서 반복해서 말하게 되는 것들은 미리 적어두고 작업할 때마다 자동으로 따라붙게 해둡니다. 한 번 틀린 것은 특히 그렇게 합니다. 다음에는 조심하자고 다짐하는 대신, 같은 상황이 오면 먼저 걸리도록 만들어 둡니다. 지시로 해결할 문제와 환경으로 해결할 문제는 다르다고 생각합니다.

한 번에 끝내지 않기

큰 작업을 한 번에 통과시키려 하면 대체로 실패합니다. 대신 결과를 확인할 수 있는 크기로 잘라서 돌리고, 매 회차마다 제대로 갔는지 확인한 다음 다음 회차로 넘깁니다. 확인할 방법이 없는 단계는 크기와 상관없이 한 번에 넘기지 않습니다. 요즘은 하나의 작업을 세 갈래로 나눠 각각 따로 진행하기도 합니다. 서로의 맥락을 공유하지 않는 편이 오히려 결과가 깔끔할 때가 많습니다.

넘기지 않는 것

탐색과 정리는 거의 넘깁니다. 어디를 봐야 하는지 찾고 흩어진 맥락을 모으는 일은 사람이 직접 하는 것보다 빠릅니다. 다만 무엇을 만들지, 무엇을 남기지 않을지는 넘기지 않습니다. 도구가 빨라진 것보다 중요한 것은 무엇을 남길지 정하는 일이고, 그 판단은 아직 사람 몫이라고 생각합니다.

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처음부터 구조를 정하는 일, AI를 전제로 둔 개발 흐름, 그리고 오래 살아남는 설계.

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