저도 완전 똑같은 경험 했어요. 특히 복잡한 쿼리 최적화 부분에서 자신감 있게 틀린 답 줄 때가 있더라고요. 결국 AI는 보조 도구일 뿐, 최종 검증은 우리가 해야 한다는 걸 깨달았습니다. 저희 팀은 이제 AI 생성 코드는 무조건 리뷰 단계를 거치도록 프로세스를 바꿨어요. 시간은 좀 더 걸리지만 버그를 줄일 수 있어서 오히려 효율적이더라고요.
API연동
최근 LLM들이 코딩할 때 자꾸 과신하는 거 아닌가요?
요즘 GPT-4나 Claude 쓸 때 느끼는 건데, 확실하지 않은 부분도 마치 아는 척 답변을 주더라고요. 특히 엣지 케이스 처리나 성능 최적화 부분에서 그런 경향이 심한 것 같습니다.
저도 처음엔 생성된 코드를 그냥 복붙했다가 실무에서 문제를 겪었어요. 결국 AI가 제시한 로직을 항상 한 번씩 검증해야 하는데, 그럼 시간 단축이 얼마나 되는지 의문이 들더라고요.
다른 분들은 이런 경험 있으신가요? 아니면 제가 뭔가 잘못 쓰고 있는 걸까요? 팀에서 이런 위험성을 어떻게 대처하시는지 궁금합니다.
저도 처음엔 생성된 코드를 그냥 복붙했다가 실무에서 문제를 겪었어요. 결국 AI가 제시한 로직을 항상 한 번씩 검증해야 하는데, 그럼 시간 단축이 얼마나 되는지 의문이 들더라고요.
다른 분들은 이런 경험 있으신가요? 아니면 제가 뭔가 잘못 쓰고 있는 걸까요? 팀에서 이런 위험성을 어떻게 대처하시는지 궁금합니다.
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저도 같은 경험 있습니다. 특히 데이터베이스 쿼리나 동시성 문제 처리할 때 "이렇게 하면 되겠네" 하다가 프로덕션에서 터지는 경우가 있더라고요.
저는 이제 AI 코드를 스켈레톤 정도로 보고, 비즈니스 로직이나 엣지 케이스는 반드시 직접 구현하거나 검증합니다. 그리고 프롬프트에 사용 중인 라이브러리 버전이나 제약사항을 명시하면 좀 나아지더라고요. 근데 여전히 100% 신뢰는 어려운 것 같습니다.
저는 이제 AI 코드를 스켈레톤 정도로 보고, 비즈니스 로직이나 엣지 케이스는 반드시 직접 구현하거나 검증합니다. 그리고 프롬프트에 사용 중인 라이브러리 버전이나 제약사항을 명시하면 좀 나아지더라고요. 근데 여전히 100% 신뢰는 어려운 것 같습니다.
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