AI 코딩이 아직도 진짜 못하는 게 뭐야?
What’s the biggest thing AI coding still absolutely sucks at?
핵심 요약
장기 프로젝트의 맥락 유지와 UI 디테일 구현에서 AI가 겪는 한계와 이를 극복하기 위한 문서화 전략에 대해 논의함.
- 장기 프로젝트 — 세션이 길어질수록 AI가 설계 의도와 맥락을 놓치고 엉뚱한 코드를 수정하는 문제.
- UI 구현 한계 — 시각적 검증과 반응형 디자인, 예외 상황 처리가 미흡하여 수동 확인이 필수적임.
- 문서화 전략 — CLAUDE.md 등을 활용해 설계 결정을 기록하고 AI에게 지속적으로 학습시키는 팁 공유.
- 바이브코딩 논쟁 — 코드에 개입하지 않는 방식과 엄격한 아키텍처 관리 사이의 실효성 대립.
나한테는 장기 프로젝트임.
개별 코딩 작업은 훌륭할 수 있는데, 세션이 충분히 쌓이고 나면 모델이 왜 이런 식으로 만들었는지, 어떤 결정이 여전히 유효한지, 그리고 진짜 건드리면 안 되는 게 뭔지 놓치기 시작함.
작은 버그 때문에 갑자기 큰 리팩토링이 필요하다고 할 때도 아직 못 믿겠음. 가끔은 맞을 때도 있는데, 20분 뒤에 보면 3줄이면 고칠 걸 고치겠다고 파일 6개를 되돌리려 애쓰고 있음.
너희가 아직 AI 코딩에 못 맡기는 건 뭐야?


