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AI 토큰 사용량 전사 1위 개발자가 148,000번의 대화에서 배운 것

이재서 컬리 · 컬리 기술 블로그

AI 핵심 요약

53일 동안 AI 에이전트와 148,000번 넘게 대화한 개발자는 생산성의 차이가 사용량보다 작업을 분해하고 AI를 오케스트레이션하는 방식에서 나온다고 설명합니다. 업무를 탐색·플래닝·분해·구현·검증·기록의 여섯 단계로 운영하며, 개발자의 핵심 역할도 코드 작성에서 계획과 검증으로 옮겨갔다고 봅니다. AI의 원인 축소, 가설 고착 등 반복되는 실패는 대체로 컨텍스트 부족에서 비롯되므로, 코드와 문서, 과거 결정 등을 먼저 탐색하고 관련 정보를 선별해 전달합니다. 도구 호출에서 읽기가 쓰기보다 많았던 경험을 바탕으로, 빠른 코드 생성보다 정확한 탐색과 검증 가능한 작업 구조가 중요하다는 교훈을 제시합니다.

구현을 맡기기 전에 코드베이스와 도메인 규칙을 탐색하고, 완료 조건까지 포함한 계획을 세우세요.
작업을 의존성에 따라 나누고 병렬 가능한 단위를 찾아 에이전트와 도구에 배정하세요.
AI가 첫 가설에 고착되거나 증상만 고치는 징후가 보이면 탐색을 중단하고 가설과 종료 조건을 다시 설정하세요.
코드베이스, 문서, 과거 결정 등 서로 다른 출처를 병렬로 살피되, 컨텍스트 윈도우를 고려해 관련 정보만 전달하세요.
검증과 의사결정 기록을 작업 흐름에 포함해 오류를 찾고 다음 작업에서 같은 실수를 줄이세요.

소개

53일 동안 AI와 148,000번 대화하며 깨달은 것 — 생산성 차이는 AI를 '많이' 쓰는 데서 오는 게 아니라, AI가 '어떻게' 일하게 하느냐에서 옵니다.

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