전체 글68 레거시 코드 리팩토링: AI와 함께 코드를 살린 실전 경험 솔직히 저는 그 코드를 처음 열었을 때 무슨 일이 일어나고 있는지 전혀 몰랐습니다. 7년 된 PHP 5.6 쇼핑몰 백엔드, 변수명은 $a와 $b, 함수 하나가 300줄. 인수인계 문서는 없었고, 짠 사람은 이미 퇴사한 상태였습니다. 그 코드와 씨름하면서 AI를 쓰고, 실패하고, 다시 쪼개 붙이는 3개월을 겪고 나서야 레거시 코드 리팩토링이 무엇인지 몸으로 이해하게 됐습니다.코드 분석: AI에게 물어보는 것부터 시작했습니다처음엔 정말 막막했습니다. 어디서부터 손을 대야 할지 감조차 오지 않았습니다. 그래서 제가 직접 써봤는데, 가장 먼저 한 일이 Claude에게 함수 전체를 붙여넣고 "이 코드가 뭘 하는지 설명해줘"라고 묻는 것이었습니다. 300줄짜리 함수를 그대로 넣었는데, 생각보다 정확하게 로직의 흐름.. 2026. 5. 24. 로컬 LLM (Ollama, 데이터 주권, 클라우드 병행) 회사 코드를 ChatGPT 창에 붙여넣으려다 손이 멈춘 적이 있으신가요? 저는 그 순간이 꽤 오래 이어졌습니다. 내부 인프라 구조가 그대로 담긴 코드를 외부 서버로 보내는 게 사내 정책상 명확히 금지된 것도 아니었지만, 그렇다고 괜찮다는 확신도 없었습니다. 그 찜찜함이 Ollama를 설치하게 된 직접적인 계기였습니다.Ollama 설치와 실제 사용 경험설치 자체는 솔직히 예상보다 훨씬 단순했습니다. brew install ollama 한 줄로 설치가 끝나고, ollama run llama3를 입력하면 모델이 자동으로 다운로드되면서 바로 대화를 시작할 수 있습니다. 처음에는 뭔가 복잡한 환경 설정이 필요할 거라 생각했는데, 제가 직접 써봤는데 정말 아무것도 없었습니다. 이 단순함이 Ollama가 빠르게 퍼진.. 2026. 5. 23. 프롬프트 엔지니어링 (역할 부여, 구조화, Chain of Thought) 솔직히 저는 꽤 오랫동안 프롬프트를 잘못 쓰고 있었습니다. "이 코드 고쳐줘", "이 기능 만들어줘" 수준의 요청을 던지고, 결과가 이상하면 그냥 답답해하며 같은 질문을 다시 보내는 패턴을 반복했습니다. AI가 잘못하는 줄 알았는데, 문제는 제 질문 방식에 있었습니다. 프롬프트를 어떻게 구성하느냐에 따라 같은 모델에서도 결과가 완전히 달라진다는 걸 뒤늦게 깨달았습니다.역할 부여, 왜 이게 먼저여야 하는가처음에 저는 역할 부여(Role Prompting)가 일종의 말장난처럼 느껴졌습니다. "시니어 Python 개발자로서 답해줘"라고 쓴다고 해서 뭐가 달라지겠냐는 생각이었습니다. 그런데 직접 써보니 달랐습니다. 역할이 없는 질문에는 개론 수준의 답변이 돌아오는 경우가 많았고, 역할을 명시했을 때는 에러 원인.. 2026. 5. 22. Notion AI로 기술 문서 관리 (문서 구조, Q&A, 버전 관리) 기술 문서의 60% 이상이 작성 후 6개월이 지나면 실제 시스템과 내용이 달라진다는 건 개발팀이라면 누구나 체감하는 현실입니다. 저도 그 현실 안에서 꽤 오랫동안 헤맸습니다. 온보딩 가이드를 읽고도 "이게 맞나?" 싶어 결국 코드를 직접 뒤지던 경험, 다들 한 번쯤 있을 겁니다.문서 구조가 먼저다 — AI 도입 전에 챙겨야 할 것Notion AI를 팀에 도입하면 문서 관리가 자동으로 좋아질 거라고 생각하는 분들도 있는데, 저는 그 기대가 반은 맞고 반은 틀렸다고 생각합니다. AI가 제 역할을 하려면 그 아래에 깔린 데이터, 즉 문서 자체가 먼저 정비되어 있어야 합니다.저희 팀이 처음 Notion AI의 Q&A 기능을 켰을 때, 솔직히 기대만큼의 결과가 나오지 않았습니다. 팀 위키가 부서별로 제각각 구조였.. 2026. 5. 21. AI 회의록 자동화 (전사, 액션아이템, 효율화) 직장인이 회의에 쓰는 시간은 주당 평균 23시간에 달한다는 조사 결과가 있습니다. 저는 이 수치를 처음 봤을 때 "설마"가 아니라 "맞다"는 생각이 먼저 들었습니다. 1시간짜리 회의가 1시간 30분으로 늘어지고, 다음 주 회의 첫 10분은 "지난주에 뭐 결정했더라"로 채워지는 패턴이 저희 팀에도 반복되고 있었으니까요.전사(STT)와 프롬프트 설계가 핵심이다회의록 자동화를 처음 시도할 때 많은 분들이 선택하는 도구가 Otter.ai입니다. Otter.ai는 Zoom, Google Meet 같은 화상 회의 플랫폼에 자동으로 참여해서 음성을 텍스트로 변환해주는 STT(Speech-to-Text) 기반 서비스입니다. STT란 음성 데이터를 실시간으로 텍스트 데이터로 전환하는 기술로, 회의 전사의 핵심 엔진이라고.. 2026. 5. 20. AI 코딩 툴 비교 (Copilot, Cursor, Windsurf) AI 코딩 툴을 사용하는 개발자 비율이 2024년 기준 전체 응답자의 76%를 넘어섰습니다(출처: Stack Overflow Developer Survey 2024). 처음 이 수치를 봤을 때 솔직히 "이미 이렇게 됐나?" 싶었습니다. 저는 지난 3개월간 Python 백엔드, TypeScript 프론트엔드, SQL 작업이 혼재된 실무 환경에서 GitHub Copilot, Cursor, Windsurf를 동시에 써보면서 각 툴의 민낯을 직접 확인했습니다. 결론부터 말하면, 세 툴은 겉으로는 비슷해 보여도 쓰면 쓸수록 뚜렷하게 갈렸습니다.가장 먼저 손에 익은 툴, GitHub CopilotGitHub Copilot은 세 툴 중 가장 오래된 만큼 IDE 통합 완성도가 가장 높습니다. VSCode에서 코드를 타.. 2026. 5. 19. 이전 1 2 3 4 5 ··· 12 다음
