코드를 읽지 않는 시대, 엔지니어는 무엇을 읽어야 하는가

AI를 쓰면 학습이 줄어든다?

• Anthropic 연구: AI로 코딩 과제를 완료한 개발자들의 퀴즈 점수가 17% 낮았다
• 핵심은 "AI를 쓰면 학습이 줄어든다"가 아니라, 같은 AI를 쓰면서도 사용 방식에 따라 결과가 극명하게 갈렸다는 것
• 코드를 통째로 맡긴 사람 → 가장 빠르게 끝냈지만 가장 적게 배움
• 개념만 물어보고 직접 짠 사람 → 오류도 많았지만 퀴즈 점수 월등히 높음

코드를 읽는 시대에서 지시하는 시대로

• Ben Shoemaker: "더 이상 코드를 한 줄씩 읽지 않는다. 스펙, 테스트, 아키텍처를 읽는다." → 하네스 엔지니어링이라는 새로운 접근
• OpenAI Codex 팀: 엔지니어 3명이 에이전트만으로 백만 줄 코드를 만들어 수백 명이 쓰는 제품 완성. 투자한 건 코드가 아니라 문서, 린터, 테스트 인프라
• Evan Armstrong: 코드 생성은 상품화됐지만, 프로덕션에서 코드를 거버닝하는 "컨텍스트 레이어"는 상품화되지 않았다
• Steve Yegge: "손코딩의 시대는 끝났다." AI 채택 8단계를 제시 — Level 4부터 diff를 안 보기 시작하고, Level 8에서는 에이전트 오케스트레이터를 직접 구축

결승선 게임과 복리 게임

• Kent Beck: 스펙 기반 개발 뒤에는 "결승선 게임"(X에 도달하면 끝) 가정이 숨어있다
• 실제 소프트웨어 개발은 "복리 게임" — 오늘의 아키텍처가 6개월 뒤 가능성을 열거나 닫는다
• "더 나은 AGENTS.md로는 복리 게임을 이길 수 없다" — 시스템이 복리로 쌓이도록 설계하는 게 핵심

AI는 거울이다

• Jeremy Utley(스탠포드): "게으르고 싶은 사람에게는 게으름을, 예리해지고 싶은 사람에게는 날카로움을 도와준다"
• TDD/DDD 배경이 있으면 AI에게 그렇게 지시할 수 있고, "그냥 만들어줘"라고 던지면 구조가 엉망인 코드가 나온다. AI가 멍청한 게 아니라 내가 신경 안 쓴 부분을 AI도 신경 안 쓸 뿐
• Berkeley 연구: AI가 비개발자의 코딩을 가능하게 했지만, 결국 엔지니어가 동료의 AI 코드를 리뷰·수정하는 데 더 많은 시간을 쓰게 됐다
• "드라큘라 이펙트" — 바이브 코딩 전속력 시 생산적인 시간은 하루 3시간이 한계

그래서 어떻게 쓸 것인가

• "AI에게 정답을 요구하지 말고 대화하라." AI에게 질문하는 대신, AI가 나에게 질문하게 하라
• 음성 입력 추천 — 타이핑은 "키워드 모드", 음성은 "대화 모드"로 전환
• 컨텍스트 엔지니어링: AGENTS.md에 아키텍처 결정 이유, 컨벤션, 도메인 용어를 명시하면 AI가 일관된 코드를 만든다
• Kent Beck: "피처만큼 퓨처스(다음에 구현할 수 있는 것들의 집합)에 투자하라"

변하지 않는 것들

• 코드를 매 줄 읽을 필요는 줄지만, 읽을 줄 아는 능력은 오히려 더 중요해졌다
• 모든 테스트가 통과하는데 제품이 이상할 때, AI가 "문제없다"는데 버그가 있을 때 — 결국 직접 읽어야 하는 순간이 온다
• 읽을 줄 아는데 안 읽는 것과, 못 읽는 것은 완전히 다른 이야기
• 거울에 비출 게 있는 사람이 되는 것 — 그게 이 시대 엔지니어의 본질