AI로 3개월간 구축한 프로젝트의 70%를 삭제하고 재작성한 이유

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핵심 요약

AI 도구로 빠르게 개발한 코드가 초래한 오버엔지니어링과 코드 이해도 결여 문제를 해결하기 위해 대규모 리팩터링을 단행한 실무 경험담이다.

배경

ChatGPT, Claude, Copilot 등 AI 도구를 활용해 3개월간 사이드 프로젝트를 개발했으나, 코드 베이스에 대한 이해도 저하와 불필요한 복잡성 문제를 겪고 코드의 70%를 직접 재작성한 경험을 공유했다.

의미 / 영향

AI 코딩 도구가 생산성을 높여주지만 개발자의 비판적 검토 없이 수용할 경우 시스템 복잡도가 기하급수적으로 증가함을 시사한다. 실무에서는 AI 생성 코드를 그대로 사용하기보다 프로젝트 규모에 맞게 로직을 단순화하고 직접 구현하는 과정이 필수적이다.

커뮤니티 반응

작성자의 경험에 공감하는 반응이 많으며, AI가 생성한 코드의 '블랙박스'화 현상에 대한 경계심이 공유되었다.

주요 논점

01찬성다수

AI 생성 코드를 무비판적으로 수용하면 코드 소유권을 잃고 유지보수가 불가능해지므로 직접 재작성하는 과정이 필요하다.

02중립다수

AI 도구 자체가 나쁜 것은 아니며, 이를 활용하되 개발자가 주도권을 쥐고 코드를 단순화하는 능력이 중요하다.

합의점 vs 논쟁점

합의점

AI는 종종 필요 이상으로 복잡한 아키텍처를 제안한다.
개발자가 코드를 이해하지 못하면 프로젝트는 장기적으로 실패한다.
AI 생성 코드는 최종본이 아닌 초안으로 다루어야 한다.

논쟁점

AI를 사용하면서도 코드 소유권을 유지할 수 있는 구체적인 워크플로우의 효율성

실용적 조언

AI가 생성한 복잡한 래퍼 클래스나 이벤트 시스템을 단순한 함수 호출로 대체하여 코드를 간소화하라.
AI 코드를 프로젝트에 반영하기 전, 다른 사람에게 로직을 설명할 수 있을 정도로 직접 분석하고 수정하라.
코드 라인 수가 줄어들더라도 본인이 100% 이해하는 코드가 더 가치 있음을 인지하라.

섹션별 상세

AI가 생성한 코드의 가독성은 높지만 개발자의 논리적 이해를 수반하지 않는 문제가 제기됐다. AI는 일관된 패턴의 코드를 생성하지만 개발자가 이를 직접 설계하지 않아 전체 로직을 기억하거나 설명하지 못하는 '코드 소유권 상실' 현상이 발생했다. 작성자는 기능을 추가하려 할 때마다 남의 코드를 읽는 듯한 어려움을 겪었으며 이는 결국 유지보수 불가능한 상태로 이어졌다.

AI 모델의 훈련 데이터 특성으로 인한 과도한 추상화와 오버엔지니어링 사례가 확인됐다. AI는 수많은 기여자가 참여하는 대규모 프로젝트 스타일을 모방하여 단순한 함수 호출로 충분한 곳에 래퍼 클래스나 복잡한 설정 시스템, 이벤트 시스템을 도입했다. 1인 프로젝트임에도 불구하고 50인 규모의 프로젝트에나 어울릴 법한 복잡한 구조가 생성되어 코드의 복잡도만 불필요하게 증가했다.

AI 생산성의 환상과 실제 소유권 간의 괴리에 대한 실증적 결과가 제시됐다. 출력물은 빠르게 생성되지만 그만큼 개발자의 혼란도 빠르게 누적되어 겉보기엔 생산적이나 실제로는 기술 부채를 쌓는 과정임이 드러났다. 2주간의 재작성을 통해 코드 라인 수를 절반으로 줄이고 시스템의 모든 부분을 완벽히 이해하는 상태를 회복했다.

AI 코딩 도구를 대하는 새로운 접근 방식으로 '초안(First Draft)' 개념이 제안됐다. AI가 생성한 코드를 최종 결과물이 아닌 반드시 이해와 단순화 과정을 거쳐야 하는 초안으로 취급해야 한다는 실무적 합의가 형성됐다. 프로젝트의 내용을 이해하지 못하는 순간 AI를 통해 얻은 이득보다 잃는 것이 더 많아진다는 점이 강조됐다.

실무 Takeaway

AI가 생성한 코드는 대규모 프로젝트의 패턴을 모방하여 1인 프로젝트에 부적합한 과도한 추상화와 오버엔지니어링을 유발할 수 있다.
빠른 코드 생성 속도는 생산성의 착각을 일으키며 개발자가 로직을 완전히 이해하지 못하면 유지보수 단계에서 심각한 병목 현상이 발생한다.
AI 코딩 도구의 결과물은 반드시 검토와 단순화 과정을 거쳐야 하는 초안으로 간주해야 코드 소유권을 유지할 수 있다.

언급된 도구

ChatGPT중립

코드 생성 및 개발 보조

Claude중립