AI가 코딩까지 대신 해주는 세상, 하지만 무작정 믿으면 사고 칩니다! ⚠️ 코딩을 하다 보면 “아, 이거 진짜 짜증나는데 자동으로 해줬으면 좋겠다” 싶은 순간이 많죠?
그래서 등장한 게 바로 LLM(Large Language Model), 즉 대형 언어 모델인데요.
이제는 GPT-4, Claude, Gemini 같은 LLM이 코드까지 짜주는 시대가 됐습니다!
하지만 여기서 중요한 점!
“AI가 짜준 코드니까 믿고 바로 써도 되겠지?” 👉 이러면 큰일 납니다.
잘못된 코드, 비효율적인 로직, 심지어 보안 문제까지 발생할 수 있어요.
오늘은 LLM을 활용해서 코딩할 때 반드시 유의해야 할 10가지를 소개할게요.
이거 모르면 코드 버그 잡느라 시간만 날릴 수도 있습니다! 🚨
자, 그럼 바로 시작해볼까요? 🔥
1. LLM이 만능은 아니다! 🤖💥
요즘 AI가 코드를 대신 짜주는 시대라지만,
그렇다고 LLM을 전적으로 믿어선 절대 안 됩니다.
LLM은 기본적으로 “고급 자동완성 도구”일 뿐이에요.
즉, 우리가 원하는 패턴의 코드를 예측해서 생성하는 거지,
완벽한 코드를 짜주는 건 아닙니다.
📌 활용법
✅ LLM이 생성한 코드를 무조건 검토하세요.
✅ 단순 반복 작업, 기본적인 알고리즘 구현에는 유용!
✅ 핵심 로직이나 보안이 중요한 부분은 직접 확인 필수!
2. 최신 기술을 모를 수도 있다! 🏛️📅
LLM은 훈련된 데이터까지만 알고 있습니다.
즉, 학습이 끝난 이후에 등장한 새로운 기술이나 라이브러리는 모를 가능성이 높아요.
예를 들어,
- GPT-4가 2023년 초에 학습이 끝났다면?
- 2024년에 나온 최신 라이브러리나 패치는 제대로 반영되지 않았을 수 있음!
📌 활용법
✅ LLM이 제안하는 코드가 최신 문법인지 공식 문서에서 검토!
✅ Stack Overflow, GitHub 등에서 최신 코드 예제와 비교!
✅ 안정성이 입증된 라이브러리를 우선적으로 활용!
3. 문맥을 잘 전달해야 한다! 📜🧐
“AI야, 로그인 기능 만들어줘!”
이렇게만 요청하면 어떤 방식으로 만들라는 건지 모릅니다.
구체적으로 지시하지 않으면 AI는 알아서 추측하는데,
그 과정에서 잘못된 코드가 나올 수도 있어요.
📌 활용법
✅ 원하는 코드 스타일, 라이브러리, 예외 처리 방법까지 명확히 지시!
✅ 가능하면 기존 코드 일부를 포함해서 요청하기!
✅ “이 코드에서 오류가 날 수 있는 부분을 찾아줘” 같은 피드백 활용!
4. 다양한 옵션을 요청해보자! 🎛️🔄
LLM은 한 가지 정답만 내놓는 게 아니라,
여러 가지 방법을 제안할 수도 있습니다.
예를 들어,
“이 기능을 구현하는 방법이 몇 가지 있을까?”
라고 물어보면 다양한 코드 스타일을 비교할 수 있어요.
📌 활용법
✅ “이 문제를 해결하는 3가지 방법을 제시해줘!”
✅ “시간 복잡도가 가장 낮은 방법을 추천해줘!”
✅ 성능, 가독성, 확장성 등을 기준으로 비교 요청!
5. 테스트 없이 쓰면 큰일 난다! 🛠️🔍
LLM이 짠 코드, 바로 실행해도 괜찮을까요?
절대 NO! 😱
LLM이 생성한 코드는 때때로 버그가 포함될 수 있고,
심지어 아예 동작하지 않을 수도 있습니다.
📌 활용법
✅ 반드시 단위 테스트(Unit Test)를 진행하세요!
✅ pytest, Jest, JUnit 등 테스트 프레임워크 활용!
✅ 실제 환경에서 실행해 보고 예외 상황도 체크!
6. 한 번에 완벽한 결과를 기대하지 말자! 🎯💡
LLM은 대화형으로 발전하는 모델입니다.
즉, 한 번 요청했다고 해서 완벽한 코드가 나오리란 법은 없습니다.
중요한 점:
- 초반에 나온 코드가 별로여도 피드백을 주면서 개선하면 됩니다.
- “이 코드를 더 최적화할 수 있을까?” 라고 추가 요청하세요!
📌 활용법
✅ “이 코드의 성능을 개선할 방법이 있을까?” 질문!
✅ “이 코드에서 메모리 사용량을 줄이는 방법이 있을까?” 요청!
✅ 반복적인 대화를 통해 점진적으로 코드 품질 개선!
7. 실행 가능한 환경에서 검증하기 🛠️🔬
LLM이 작성한 코드가 제대로 작동하는지 확인하려면,
실제 실행 가능한 환경에서 테스트해야 합니다!
특히 복잡한 로직이 포함된 경우,
단순히 코드만 읽고 “맞겠지~” 하면 절대 안 됩니다.
📌 활용법
✅ Jupyter Notebook, Replit, Code Interpreter 같은 도구 활용
✅ ChatGPT Code Interpreter, Claude Artifacts 등을 사용해 즉시 실행 & 테스트
✅ 실행 결과가 예상과 다르면 피드백을 주면서 코드 개선
8. ‘바이브 코딩’으로 실험해보기 🎨🚀
LLM을 사용하면 빠르게 다양한 아이디어를 테스트할 수 있어요.
이걸 “바이브 코딩(Vibe-coding)” 이라고도 하는데,
즉흥적으로 여러 가지 방법을 시도하면서
AI의 가능성을 극대화하는 방법입니다.
📌 활용법
✅ 정해진 틀 없이 다양한 코딩 스타일을 실험
✅ 같은 기능을 여러 방식으로 구현해보고 성능 비교
✅ 창의적인 코드 아이디어를 빠르게 테스트하는 데 활용
9. LLM이 놓치는 디테일을 보완하기 🔍📝
AI가 코드를 짠다고 해도 완벽한 디테일까지 챙기진 못합니다.
예를 들어,
- 예외 처리를 깜빡할 수도 있고,
- 보안 취약점이 포함될 수도 있으며,
- 가독성이 떨어질 수도 있어요.
📌 활용법
✅ AI가 짠 코드에서 예외 처리 및 엣지 케이스 점검
✅ 보안 취약점이 없는지 직접 확인
✅ 스타일 가이드(Python PEP8, JavaScript ESLint 등) 적용해 코드 정리
10. 최종 검토는 반드시 인간이! 🏆👨💻
LLM이 짠 코드를 그대로 사용하면?
✅ 빠를 수는 있지만, 완벽하지 않습니다!
따라서 최종 검토는 반드시 사람이 직접 해야 합니다.
특히,
- 의미가 불분명한 변수명이나 함수명 수정
- 불필요한 반복문 최적화
- 실제 비즈니스 로직과 맞는지 검토
📌 활용법
✅ AI의 도움을 받되, 항상 직접 검토 후 사용!
✅ “이 코드가 정말 문제없이 동작할까?”를 고민해보기
✅ 코드 리뷰 과정을 거쳐 협업 환경에서도 검증
🤔 AI 코딩, 이것도 궁금하시죠?
❓ LLM이 작성한 코드에서 보안 문제가 생길 수도 있나요?
👉 가능합니다! LLM은 보안 취약점을 고려하지 않고 코드를 생성할 수도 있습니다.
특히, SQL Injection 방어 로직이 빠진다든가, 하드코딩된 API 키를 포함하는 경우가 많아요.
✅ LLM이 짠 코드를 보안 검토하는 습관이 중요합니다!
❓ ChatGPT, Claude, Gemini… 어느 LLM이 코딩에 제일 좋나요?
👉 각각 장점이 다릅니다!
✔️ GPT-4 – 코드 품질이 높고 다양한 언어 지원
✔️ Claude – 문맥 유지력이 좋아 긴 코드 작성에 강함
✔️ Gemini – Google 서비스와의 연동이 쉬움
✅ 프로젝트 성격에 따라 적절한 모델을 선택하세요!
❓ LLM이 짠 코드만으로 서비스 운영이 가능할까요?
👉 불가능합니다!
LLM은 코드를 보조해 줄 뿐, 완전히 신뢰할 수는 없어요.
실제 서비스 운영을 위해서는 반드시
✅ 개발자의 검토 + 테스트 + 보안 점검이 필수입니다!
💡 AI 코딩, 똑똑하게 활용하면 무기가 된다!
LLM을 활용하면 개발 속도를 획기적으로 높일 수 있습니다.
하지만 잘못 활용하면 디버깅에 더 많은 시간이 들어갈 수도 있어요! 😱
✅ 합리적인 기대치를 갖고 보조 도구로 활용하기!
✅ 최신 라이브러리 & 보안 취약점 체크하기!
✅ 반복적인 피드백을 통해 점진적으로 코드 개선하기!
LLM을 잘 활용하는 개발자와, 무작정 믿고 쓰는 개발자의 차이는 결과물의 완성도에서 극명하게 갈립니다.
오늘 소개한 10가지 원칙을 기억하고, 효율적인 AI 코딩을 해보세요! 🚀