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AI 리팩토링의 확산AI 코드 도우미(예: GitHub Copilot, ChatGPT Code Interpreter 등)는 이제 개발자의 필수 도구로 자리 잡았다. 반복적이고 복잡한 리팩토링 작업을 빠르게 수행하고, 코드 품질을 자동으로 개선해주는 편리함이 있다. 하지만 이런 자동화에는 분명한 한계도 존재한다. AI는 코드의 “형태적 개선”에는 능숙하지만, 설계 의도나 비즈니스 맥락까지 이해하는 능력은 여전히 부족하다. 인간이 의도한 구조적 일관성을 고려하지 않고 패턴을 단순히 재조합하다 보면, 코드가 겉보기엔 깔끔하지만 내부적으로는 결합도가 높아지고 응집도가 떨어지는 경우가 발생한다. 따라서 AI의 리팩토링 제안을 그대로 수용하기보다는, 디자인 패턴의 원칙에 기반한 검증 과정이 반드시 필요하다. 객체지..

AI 코드 생성기와 인간 개발자의 공존 시대AI 코드 생성기는 더 이상 단순한 도우미 도구가 아니다. 이제는 개발의 일부를 함께 설계하고 구현하는 공동 창작자로 진화하고 있다. 과거에는 개발자가 명령어를 작성하고, AI는 이를 단순히 보조하는 역할에 머물렀다. 그러나 오늘날의 ChatGPT, Copilot, Replit Ghostwriter 등은 개발자의 의도를 해석하고, 코드의 구조까지 설계하는 단계로 발전했다. AI는 문맥을 이해하고, 개발자가 생각하지 못한 변수나 오류를 예측하며, 더 나은 구조를 제안한다. 반면 인간 개발자는 단순히 코드를 작성하는 사람이 아니라 의도와 전략을 설계하는 역할로 변화하고 있다. 즉, 개발의 중심축은 “명령 기반”에서 “협력 기반”으로 이동하고 있으며, 그 결과 AI와..