AI 코드가 더 깔끔해도 검토가 더 오래 걸릴 수 있다
실무 경험상, 주니어 개발자가 만든 다소 거친 CSV 처리 코드는 5분 만에 승인됐다. 함수가 길고 이름도 아쉬웠지만, 점심시간 대화와 회의에서 작업 과정을 이미 봤기 때문에 코드가 왜 그렇게 됐는지 이해하기 쉬웠다.
같은 날 Claude Code가 비슷한 크기의 기능을 만들었고, 구조는 더 깔끔했으며 도 더 잘 들어 있었다. 그런데 이 코드는 20분 넘게 검토됐고, 과 , Claude로 다시 확인한 뒤 차이도 두 번 읽고 평소라면 지나쳤을 까지 직접 시험했다.
핵심 문제는 AI 코드가 완성된 결과물만 갑자기 나타나서, 어떤 시도를 버렸는지와 문제를 제대로 이해했는지 알기 어렵다는 점이다. 그래서 더 좋은 코드처럼 보여도 검토자는 신중한 판단인지, AI에 대한 편견인지 헷갈리게 된다.
핵심 포인트
- 주니어 개발자의 거친 코드는 작업 과정을 이미 알고 있어서 빠르게 승인됐다.
- Claude Code의 코드는 더 깔끔하고 도 좋았지만 검토 시간이 훨씬 길었다.
- AI 코드에는 어떤 시행착오가 있었는지 보이지 않아 신뢰 판단이 어렵다.
- , , Claude로 다시 점검하고 까지 직접 시험했다.
- AI를 쓸 때는 코드와 함께 판단 이유와 내용을 남기는 것이 도움이 된다.