AI에 관하여

IDE 자동완성에서 GitHub Copilot·Claude Code로 이어진 경험은 AI가 생각을 더 빠르게 코드로 옮기고 기존 코드를 분석·수정하는 실용적 개발 도구가 됐음을 보여줌 초기 실패만 보고 AI를 외면했지만 Claude의 질의응답과 바이너리 역공학, Ollama 로컬 모델을 직접 경험한 뒤 모든 AI 기술을 무용하거나 해롭다고 단정하는 태도도 순진하다고 판단함 40년 전 방식으로 고전 Macintosh 소프트웨어를 직접 만드는 과정에서는 결과물뿐 아니라 C와 플랫폼을 배우고 커뮤니티를 형성하는 노동과 학습 자체의 가치를 얻음 수년간 개발한 고전 Mac용 브라우저와 유사한 제품을 AI가 더 많은 기능과 세련된 인터페이스로 빠르게 생성하자, 자신의 작업이 묻히고 그동안의 노력이 무의미해질 수 있다는 불안을 느낌 바이브 코딩 도구가 지금 유용하다면 커뮤니티의 사용을 받아들이면서 자신의 버전은 계속 직접 개발해 준비됐을 때 공개할 수 있으며, Claude의 결과물 역시 기존 인간의 코드에 의존함 자동완성이 개발자의 사고 속도를 따라잡다 2019년부터 Andreas Kling의 프로그래밍 영상을 보며 SerenityOS 라이브 코딩 과정을 지켜봄 Kling은 C++ 코드 전체를 이해하는 Qt Creator로 클래스, 변수명, 함수 시그니처를 자동완성함 당시에는 필요한 코드가 이미 머릿속에 있고 타이핑 속도만 개발을 제한하는 듯했음 4년 뒤 Kling은 초기 GitHub Copilot을 지원하는 CLion으로 전환함 처음에는 Copilot에 회의적이었지만 직접 실험하기 시작함 몇 달 만에 Copilot은 코드 블록과 함수 전체를 작성했고, Kling의 표현대로 “마음을 읽는” 수준에 도달함 AI 자동완성이 사고 속도를 따라잡으면서 아이디어를 더 빠르게 코드로 옮길 수 있게 됨 회의론에서 실제 활용으로 Kling의 개발 속도가 빨라지는 모습은 흥미로웠지만, 오랫동안 자신의 작업에 AI를 쓰고 싶지는 않았으며 편집기에서 IDE나 LSP조차 사용하지 않았음 초기 AI의 실패를 보고 기술을 너무 일찍 외면했을 가능성이 있음 이후 웹 브라우저에서 Claude를 시험하며 검색 엔진과 Stack Overflow 대신 질문에 대한 답을 얻기 시작함 Claude Code에 노트북의 코드 디렉터리를 맡겨 파일을 직접 읽고 수정하게 하자 그 능력에 놀랐음 아무런 맥락 없이 바이너리 블롭을 빠르고 완전하게 역공학하는 능력도 인상적...