AI-Generated Code의 외형적 완성도에 가려진 잠재적 Risk 식별 및 Judgment 중심의 설계 역량 확보

Context

LLM의 발전으로 코드 생성 비용이 급감하며 단순 구현보다 생성된 결과물의 정합성을 판단하는 Judgment 역량이 중요해진 상황. AI가 생성하는 코드는 구조적 완성도가 높아 보이나, 실제 비즈니스 컨텍스트와 엣지 케이스를 간과하는 경향이 있음.

Technical Solution

• AI 결과물을 최종 산출물이 아닌 Fast Draft로 정의하여 검토 단계 필수화
• Business Context 분석을 통한 법적 요구사항 및 레거시 워크아라운드의 누락 여부 검증
• Happy Path 위주의 생성 로직을 보완하기 위한 Edge Case 및 비정상 입력 시나리오 강제 테스트
• Authorization 체크 및 민감 데이터 노출 여부를 포함한 Security Audit 수행
• 단기적 기능 구현을 넘어 장기적 유지보수성 및 아키텍처 결합도를 고려한 Code Review 적용
• 단순 코드 생성을 넘어 시스템 의존성 분석 및 사이드 이펙트 파악을 위한 AI 학습 도구로의 활용 전환