Hacker News 의견

• 시애틀의 인기 있는 기술 회사에서 일하고 있으며, AI 사용이 강요되고 있음. 리더십이 개발자들이 AI를 얼마나 사용하는지 추적하고 있으며, 개인적으로 AI를 더 많이 사용하지 않는 이유를 묻기도 했음. 적절한 도구를 적절한 작업에 사용하는 것이 중요하다고 믿고 있으며, AI가 항상 적합한 것은 아님

  • 많은 수석 이사와 SVP들이 10년 이상 전에 코드를 작성했으며, 간단한 프로젝트를 시작하는 방법을 모름. AI가 그들에게 잃어버린 무언가를 되찾아 주었지만, 전문가에게는 도움이 되지 않음
  • AI는 취미로 정원을 가꾸는 사람에게는 도움이 되지만, 농부에게는 수확량을 늘리는 데 도움이 되지 않음

• 소프트웨어 프로젝트의 마지막 10%가 90%의 시간을 차지한다는 오래된 격언이 있음. AI는 처음 90%에서는 유용하지만, 마지막 10%에서는 도움이 되지 않음

  • AI 사용이 신중하지 않으면 복잡한 코드로 인해 AI가 도움이 되지 않는 상황에 빠지기 쉬움
  • 소프트웨어 생산성의 폭발적인 증가가 보이지 않는 이유 중 하나일 수 있음

• FAANG에서 LLM을 IDE에 통합하여 사용하고 있으며, 약간의 긍정적인 효과가 있음

  • IDE 내 생산성이 약간 향상되었으며, 반복적인 작업을 자동완성할 수 있음
  • 그러나 LLM이 그럴듯한 결과를 생성하여 생산성 향상을 저해하기도 함
  • 직접적으로 기능을 생성하도록 요청하면 더 나은 결과를 얻을 수 있을 것 같음

• 실제로 10배의 개선을 경험한 개발자의 예로 Pieter Levels가 3D 멀티플레이어 비행 시뮬레이터를 며칠 만에 코딩한 사례가 있음

  • 간단한 작업에서 시간을 절약할 수 있지만, 복잡한 작업에서는 도움이 되지 않음

• LLM을 사용하여 코드 생성을 시도했으나, 처음에는 생산성이 떨어졌음

  • 최근에는 Claude Code를 사용하여 생산성이 크게 향상되었으며, 페어 프로그래밍 스타일로 작업하고 있음
  • 비개발자가 고품질의 출력을 생성할 가능성은 낮다고 생각함

• GitHub에서 Copilot Autofix를 개발하는 팀의 일원으로, CodeQL 경고를 기반으로 수정 제안을 제공함

  • 실제 개발자와의 상호작용 데이터를 기반으로 평균 3배, 최대 12배의 속도 향상을 보임

• LLM 코딩 도우미의 답변 품질은 프로그래머의 의사소통 능력에 크게 영향을 받음

  • 주니어 개발자들이 질문을 명확하게 하지 못해 잘못된 답변을 받는 경우가 많음
  • 시니어 프로그래머의 능력이 크게 향상되는 경우를 보았으며, 주니어나 중급 개발자가 LLM 코딩 도우미가 쓸모없다고 불평할 때는 그들의 의사소통 능력에 문제가 있을 가능성이 높음

• 소프트웨어의 생산성이 5-10배 향상되지 않았다는 가정은 잘못된 것일 수 있음

  • 대안으로는 회사가 더 적은 엔지니어를 필요로 하여 해고를 하거나, 비용을 줄여 소프트웨어 제품이 더 저렴해지는 경우가 있음
  • 개인적으로는 간단한 스크립트를 작성하여 하루에 조금 더 많은 일을 할 수 있게 되었지만, 5배 더 많은 일을 할 수 있는 것은 아님