AI 코드 리뷰 때문에 팀 내에서 가장 느린 병목 구간이 되어버렸다.

보통 AI가 준 정보로 코드가 뭘 하는지는 설명할 수 있음. 근데 왜 다른 방식이 아니라 이 방식인지, 아니면 수정했을 때 뭐가 깨지는지는 설명을 못 함.

우리는 현미경으로 들여다보듯 리뷰할 필요가 없어. 생성은 싸고 빠르며, 우리가 측정하는 건 결과물이야. 모델이 아주 잘하는 광범위한 단위 테스트를 작성하면 꽤 높은 수준의 신뢰도를 확보할 수 있어. 물론 엣지 케이스는 여전히 존재하겠지만, 그걸 해결하는 건 큰 노력이 들지 않고, AI 이전에도 인간은 실수를 많이 했으니까.

게다가 AI가 생성한 코드를 수동으로 읽어서 뭘 얻으려는 거야? 모델이 환각(hallucination)을 일으켰는지 확인하려는 건가…

난 걔네를 제일 안 믿음. 같은 모델이 코드랑 테스트를 다 짜니까, 테스트가 그냥 코드 동작을 그대로 따라가기만 함. 잘못된 동작인데도 통과되고, 정작 고치려고 할 때만 에러가 남.

큰 작업의 경우, 커밋하기 전에 Opus한테 리뷰를 요청해서 요약을 받은 다음 내가 리뷰해.

왜 다들 코드 자체가 아니라 성능, 기능, 테스트 통과 여부, 테스트 커버리지, 코드베이스의 다른 부분에 미치는 간접적인 영향 같은 걸 리뷰하는 대신 코드 자체를 리뷰하고 있는지 이해가 안 가.

아마 예전부터 그렇게 해왔기 때문이겠지. 수동으로 테스트할 때는 모든 게 괜찮아 보여도, 읽어보지 않으면 절대 잡아낼 수 없는 문제들이 있을 수 있거든. 그리고 AI가 짠 테스트 코드를 읽는 것도 골치 아픈 일이야.

읽지 않으면 나중에 발생할 유지보수 문제를 잡아내지 못할 수도 있어.

진짜 실력은 이제 무엇을 승인하지 말아야 할지 아는 것임.

"Quietly" -> 이거 AI가 쓴 글이네.

마지막에 참여 유도하는 문구까지 넣은 게 그 증거지.

• 나도 그 말 하려던 참이었어. 하루에 AI 반대 글을 "quietly"라는 단어를 써서 AI가 쓴 글을 얼마나 많이 보는지 몰라. 한두 번이 아니야.