LLM 시대에도 코드는 사람이 유지보수한다고 생각하고 짜야 함
LLM이 코드를 대신 고쳐줄 수 있다는 착각 때문에 중복 조건문, 거대한 함수, 나중에 치우겠다는 임시 코드가 더 쉽게 머지될 수 있다는 글이다. 문제는 LLM이 코드베이스의 기존 패턴을 보고 다음 코드를 만들기 때문에, 한 번 방치한 나쁜 습관이 이후 프롬프트의 기본 스타일로 굳어진다는 점이다.
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LLM이 반복 수정을 대신해준다는 이유로 중복 로직을 방치하면 코드베이스 전체에 나쁜 패턴이 신호처럼 남음
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모델은 빈 공간에서 코드를 쓰는 게 아니라 열린 파일, 기존 패턴, 최근 변경사항을 참고해서 비슷한 코드를 계속 생성함
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나중에 리팩터링을 시켜도 모델이 모든 중복 지점을 정확히 찾아 고친다는 보장은 없음
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AI로 코드를 짜더라도 공유 헬퍼, 중복 제거, 유지보수 가능한 구조 같은 기본기는 여전히 중요함
AI 코딩에서 진짜 위험한 건 모델이 코드를 못 짜는 게 아니라, 사람이 낮춘 기준을 모델이 코드베이스의 관습으로 학습한다는 점임. 결국 좋은 프롬프트보다 좋은 코드베이스가 더 강한 컨텍스트가 된다.
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