개발자 99% 커뮤니티에서 수다 떨어요!
[뉴스레터 #358] AI 시대에 개발자는 무엇으로 평가받나요? 📊 SPA에서 메모리가 새고 있는지 확인하는 법
🗞 뉴스레터 #358 (2026.08.21)
#따끈따끈한_개발_NEWS📢
💰 Vercel이 자신들의 샌드박스를 뚫으면 최대 100만 달러를 주는 챌린지를 열었다. 9월 1일까지 진행된다고 하니, 관심 있으면 도전해 보자! (링크)
💧 SPA에서 메모리가 새고 있는지 확인하는 법. (링크)
🪙 남는 LLM 크레딧을 싸게 사서 되파는 '토큰 브로커'들이 생겼다고 한다. 할인 물량 수천만 토큰을 사들여 차익을 남기는 사람들인데, 토큰을 사고파는 시장이 생겼다는 것 자체가 신기하다.. (링크)
🧼 코드 생성이 더 이상 병목이 아닌 시대에 장인정신이 왜 더 중요해지는지에 대한 Zed CEO의 글. 빨리 만드는 것보다 나중에 고치기 쉬운 코드가 결국 이긴다는 이야기인데, 오늘 아티클 주제와 어울리는 것 같아 함께 소개한다. (링크)
😶🌫️ 해커뉴스에 "요즘 아무것도 의미 없게 느껴지는 사람 나뿐인가요"라는 글이 올라왔는데 댓글 읽는 재미가 있고 공감도 가서 공유해 본다. AI가 모든 걸 다 해주니 기술을 갈고닦는 즐거움이 사라졌다는 것. "의미는 원래 바깥에서 주어지지 않는다" 등의 감동적인 댓글도 많으니 한 번 둘러보길 바란다. 여러분은 AI 없는 세상과 지금의 세상 중 하나를 고르라고 하면 무엇을 선택하시겠는지...? 🤔 (링크)
🔼 훌륭한 개발자의 기준은 높아지고 있다 (출처)
#AI 시대에 몸값이 오르는 개발자
런던의 10년 차 풀스택 개발자 Florian Herrengt는 AI가 소프트웨어 엔지니어링의 중산층을 지우고 있다고 말합니다. 즉, 좋은 개발자와 나쁜 개발자의 차이가 앞으로 더 커진다는 건데요. 그의 주장을 조금 더 자세히 들여다보겠습니다.
🕰️ 과거와 현재
지금은 2020년이고, 여러분은 코드 품질과 아키텍처를 책임지는 시니어 개발자입니다. 동료들의 PR을 꼼꼼히 리뷰하고, 코드베이스를 건강하게 유지하려 애씁니다. 며칠 휴가를 다녀오면 엉망이 되어 있지만, 그래도 괜찮습니다. 익숙한 일이고, 충분히 고칠 수 있는 정도입니다.
이제 2026년입니다. 평범한 월요일에 출근했고, 검토할 PR이 7개 있습니다. 첫 번째를 엽니다. +24506 -3938 줄. 그리고 이게 무얼 의미하는지 AI가 써준 설명이 붙어 있습니다. 사내 메신저로 링크가 하나 도착합니다. 클로드와 나눈 대화입니다. 동료는 그 대화 어딘가에 이 코드의 설계 결정이 들어 있다고 말합니다. 그에게 묻습니다.
"어느 부분을 읽어야 해요?"
"아마 전부 다요."
🔼 AI 에이전트의 장단점
🫠 나쁜 엔지니어를 감당할 수 없다
어느 팀에나 프로젝트에 꼭 필요한 유능한 사람들이 있습니다. 그리고 나머지 모두를 힘들게 만드는 반대의 사람도 있죠. AI 때문에 나쁜 엔지니어가 갑자기 늘어난 건 아니에요. 달라진 건 속도입니다. 시속 30km로 부딪히는 것과 200km로 부딪히는 것의 차이죠.
예전에는 사람이 타이핑하는 속도가 곧 피해의 한계선이었습니다. 나쁜 코드를 적는 데에도 시간이 필요하니까요. 그런데 지금은 점심시간이 되기도 전에 1만 줄의 코드를 만들어냅니다. 문제는 나쁜 결정이 쌓이는 속도가 완전히 달라졌는데, 되돌리는 건 여전히 어렵고 시간이 오래 걸린다는 겁니다. AI로 만들었으니, 고치는 것도 AI에게 맡기면 되지 않느냐고 물을 수 있지만, 말처럼 쉽지 않습니다.
⚖️ 잘못된 선택의 대가
예를 들어 LLM이 데이터베이스에 테이블과 컬럼을 잔뜩 추가하는 데 얼마나 걸릴까요? 10분? 그런데 데이터가 쌓이기 시작하면 그냥 지울 수 없습니다. 마이그레이션 계획을 세워야 하고, 돈을 내고 쓰는 유저가 있으니 시스템이 멈추지 않게 관리해야 하고, 마이그레이션이 실패하면 어떻게 할지 생각해야 하고, 고아가 된 외래 키가 남지 않게 해야 합니다.
잘못된 선택은 하나가 수십 가지의 다른 결정을 만들어냅니다. 바로 이 점이 고치는 쪽이 훨씬 어려운 이유이고, 최고의 모델을 쓴다고 해도 달라지지 않습니다. 고치는 동안에도 PR은 계속 들어옵니다. 코드가 더, 추상화가 더, 결정이 더 쌓이죠. 한 사람이 반나절 만에 2만 줄을 작성한다 해도, 그 코드가 실제로 뭘 하는지는 여전히 앉아서 이해해야 합니다.
🧑⚖️ 판단이 전부다
얄궂은 점은, 훈련되지 않은 눈으로 보면 모든 게 잘 굴러가는 것처럼 보인다는 겁니다. 코드가 얼추 동작하니까 계속하게 되고, 그렇게 시간이 지나면 아무도 뭐가 어떻게 돌아가는지 모르는 지점에 도달합니다. 마치 신용카드로 새 고급차를 산 사람과 같아요. 빚은 안 보이고, 눈앞에 근사한 차만 보이죠.
"소프트웨어는 해결됐다"고 말하는 테크 기업들은 여전히 최고의 엔지니어를 데려오기 위해 거액의 연봉을 제안합니다. 그들이 좋은 결정을 내리기 때문이죠. 돈을 지불하는 대상은 타이핑이 아니라 판단이고, 구현이 싸질수록 그 판단의 값은 오히려 올라갑니다. 이것이 좋은 개발자와 나쁜 개발자의 차이가 더욱 극명해지는 이유입니다. 모두가 99% AI가 쓴 코드를 배포한다고 해도, 판단력의 차이는 결과에서 분명하게 드러나니까요.
여러분의 회사는 어떤가요? AI 에이전트로 인해 어떤 어려움을 마주하고 있고, 어떻게 해결해 나가고 있나요? 댓글로 여러분의 경험과 의견을 들려주세요!
👉 원문 읽으러 가기 (링크)
👉 저희 회사는요... (댓글)