LLM 생성 코드를 직접 다시 입력해 인지 부채 막기

기능 전체를 코딩 에이전트에 맡기는 대신, 채팅으로 생성된 코드를 직접 입력해 코드 이해와 통제권을 유지함 에이전트는 명시적 요청 없이는 파일·의존성·저장소 상태를 변경하지 않고, 모든 편집안과 명령을 채팅에만 출력하도록 제한함 직접 입력하는 동안 작동 방식과 기존 코드베이스의 관계를 파악해 정신 모델과 공간적 지도를 만들고, 모르는 API나 알고리듬은 즉시 확인함 체감 속도 향상은 10배가 아닌 약 2배지만, 천천히 입력하며 환각과 잘못된 설계를 발견하고 코드 재구성·리팩터링·주석 추가까지 수행할 수 있음 이해하지 못한 코드를 쌓는 인지 부채는 디지털 인프라의 구조를 파악하지 못하는 상황으로 이어질 수 있어, 생산성보다 배포하는 소프트웨어에 대한 완전한 이해를 우선함 코딩 도우미를 계속 사용하는 이유 개인 프로젝트에서도 코딩 도우미를 계속 사용하지만, 기능 전체를 한 번에 생성하게 하면 불만족과 방향 감각 상실을 경험함 프로젝트의 지루한 부분을 빠르게 통과하는 용도로는 LLM이 유용함 Django 웹사이트에 태깅을 추가하는 방법처럼 문서를 파고들기 싫은 작업이라도, 해결책의 작동 원리까지 기계에 넘기고 싶지는 않음 문제가 지루하다는 이유로 이해를 포기하면 프로젝트에 막대한 인지 부채가 쌓임 AI 생성 PR 검토가 해결책이 아닌 이유 LLM이 만든 코드를 한 줄씩 검토할 수도 있으며, 2026년에는 로봇이 PR을 만들고 사람이 검토하는 방식이 개발자에게 기대되고 있음 하지만 수백 줄의 AI 생성 PR에는 지나치게 방어적인 코드, 품질이 낮은 주석, 미묘한 오류가 섞일 수 있어 검토 과정이 즐겁지 않음 고용주를 위해서는 마지못해 검토할 수 있어도 개인 프로젝트에서는 피하고 싶으며, 개인 프로젝트는 무엇보다 재미있어야 함 개인 프로젝트의 즐거움은 결과보다 작업 과정에서 나옴 채팅으로 제안받고 직접 편집하기 선택한 해법은 효율이 낮고 다소 우스워 보일 수 있지만 단순함 코딩 도우미는 코드를 채팅에서 생성함 실제 파일 편집은 사람이 모두 직접 수행함 개인 프로젝트의 모든 에이전트 설정 파일에 다음 원칙을 적용함 프로젝트에 들어가는 모든 코드 줄을 이해해야 함 명시적으로 요청하지 않으면 프로젝트 파일을 생성·편집·이동·이름 변경·삭제하지 않음 모든 편집 제안은 채팅에 표시하고 사람이 직접 입력함 명시적 요청 없이는 프로젝트 파일을 바꾸거나 의존성을 설치하거나 저장소 상태를 변경하는 명령을 실행하지 않음 실행할 명령도 채...