개발자 여러분, 회사의 업무 방식이 어떻게 바뀌었나요?

우리도 비슷한 상황임. AI 덕분에 코드 생산량은 2~3배 늘었는데, 리뷰 역량은 마법처럼 늘어나지 않더라고. 병목 현상이 '코드 작성'에서 '변경 사항 이해 및 검증'으로 옮겨간 거지. 효과를 본 건 PR 단위를 더 작게 쪼개고, 자동화 검사를 강화하고, AI가 짠 코드를 덜 꼼꼼하게 봐도 되는 게 아니라 오히려 더 철저하게 검증해야 할 대상으로 취급하는 거였어. 시니어 엔지니어들은 이제 스타일이나 사소한 지적에 시간을 덜 쓰고, 아키텍처나 엣지 케이스, 장기적인 유지보수성을 검토하는 데 더 집중하고 있어.

리뷰 과정을 더 일찍, 더 자주 가져와야 해. 나는 Claude가 코딩을 마친 후에 모델, DI, 컴포넌트, 메시징 등 내가 정의한 규칙 세트에 따라 리뷰를 수행하게 해. 이게 누락되거나 무시된 문제들을 짚어주거든. 그 후에 수동 리뷰 과정에서 추가적인 오류를 잡아내고 그 피드백을 다시 규칙 세트와 코드 리뷰 프롬프트에 반영하는 거지. 이건 시니어들이 할 수 있는 일이야.

매달 첫 2~3주는 생산성이 엄청 높은데, 200달러 API 비용 한도에 도달하면 다들 회의하고 파워포인트 만드는 일로 전환하더라 😂

시니어 개발자들이 리뷰를 위해 AI의 능력을 배우고 적극 활용해야 할 때인 것 같아. 나는 기술적인 오류는 AI가 잡게 하고, 나는 스타일이나 설계 문제만 보거든. 리뷰가 훨씬 빨라졌고 내 작은 인간 뇌에 가해지는 부담도 줄었어. 초기에는 Claude CLI로 gitlab MCP를 사용해 MR을 리뷰하게 했지만, 요즘은 다른 개발자들이 나한테 오기 전에 이미 여러 단계의 AI 리뷰를 거치고 있어. 정말 탄탄한 MR들이 올라오고 있어서 내가 할 일이 거의 없어.

AI가 작성한 PR이 테스트 결과, 위험 요소가 있는 파일, 가정 사항, 건너뛴 검사 항목, 관련 로그나 스크린샷 같은 '증명 패킷'을 함께 가져오지 않으면 리뷰가 병목이 될 수밖에 없어.

70명 넘는 기술 팀의 AI 도입을 이끌고 있는데, 핵심은 '속도를 늦추는 것'이야. 생성은 사실상 즉각적이고 '공짜'지만 품질을 관리하기는 훨씬 어렵거든. 실질적인 속도 향상 팁을 주자면, 1. 시니어/아키텍트에게 리뷰 파이프라인을 구축하게 해서 에이전트가 PR의 전반적인 개요와 핵심 변경 사항에 대한 조언을 제공하게 해. 에이전트가 헛소리들을 걸러내면 시니어는 승인 도장만 찍으면 돼. QA는 개발자와 병렬로(가능하면 먼저) 자동화를 구축해야 해.

리뷰할 코드가 엄청 많아. 이제 사소한 건 전혀 지적 안 해. 그냥 비즈니스 요구사항이 충족됐는지, 메시지 큐는 적절한지, 데이터베이스 마이그레이션 스크립트는 괜찮은지, 동기/비동기 선택은 어떤지, 캐싱을 할지 말지... 전반적인 아키텍처만 봐. 새로운 기능 작성은 훨씬 빨라졌어. 기존 서비스와 데이터 모델이 새로운 비즈니스 요구사항과 잘 안 맞아서 새로운 가격 책정 엔진을 만들었는데, 첫 버전을 일주일 만에 완성했어.

확실히 압박감이랑 속도는 좀 더 늘었음.. 근데 우리 팀은 업무가 꽉 찼다 싶으면 애초에 거절하는 걸 잘함. 퀄리티에 영향 줄 것 같으면 바로 꽉 찼다고 판단하거든. 경영진한테 "알겠는데, 그럼 뭐 뺄까요?"라고 말함. 우리 회사는 항상 효율적으로 운영돼서 팬데믹 거품 같은 것도 없었음. 그래서 "해고"가 있긴 했지만 사실상 작은 조직 개편 수준이었고, 전체 엔지니어 수는 오히려 조금 늘었음. 지금 생각 중인 건...

수동 개발 업무 대부분이 빠른 리뷰 프로세스를 지원하기 위한 스캐폴딩 구축으로 옮겨갔음. 우리는 AI 리뷰어로 CodeRabbit을 쓰고, 리뷰 어시스턴트랑 CR 구현 도구로 Claude를 씀. Claude가 PR의 핵심 변경 사항, 변경 전후 비교, 핵심 변경 위치("이 중요한 변경 사항부터 먼저 보세요") 같은 정보를 개발자들한테 제공함. 개발자들은 Claude를 써서 리뷰 코멘트를 작성하고 처리함. Claude는 PR 리뷰도 하는데, 구조적인 문제를 잡아내는 제3의 의견으로 활용 중임...

주니어랑 미들급 다 자르고, 시니어들한테 돈 더 줘서 AI 코딩 전담시키는 게 요즘 내가 보는 트렌드임.