AI는 낯선 코드에서의 방향 잡기에 훌륭합니다 — 단, 시스템이 아마 하는 일의 일반적 버전을 묘사하게 두는 대신 실제 파일에 근거하게 유지할 때만입니다. 실제 경로를 가리키고 설명하기 전에 읽으라고 하세요.
AI는 낯선 코드에서의 방향 잡기에 훌륭합니다 — 단, 시스템이 아마 하는 일의 일반적 버전을 묘사하게 두는 대신 실제 파일에 근거하게 유지할 때만입니다. 실제 경로를 가리키고 설명하기 전에 읽으라고 하세요.
src/billing/이 무엇을 책임지는지 요약해줘".❌ 근거 없음: "Node 앱에서 authentication은 보통 어떻게 동작하나?"
→ 일반적 교과서 답변; 이 코드베이스와 전혀 맞지 않을 수 있음
✅ 근거 있음: "src/auth/login.js와 src/middleware/session.js를 읽어줘.
POST /login이 호출될 때 무슨 일이 일어나는지 단계별로 추적하고,
관련된 함수를 인용해줘."
→ AI는 실제 파일을 읽어야 함 → 그 설명이 당신의 시스템에 매핑됨
근거 있는 버전은 AI가 당신의 코드에 답을 기반하게 강제하므로, 그럴듯한 일반론을 믿는 대신 실제 파일에 대해 각 단계를 검증할 수 있습니다.
큰 코드베이스를 인계받는 것은 대부분 읽기와 매핑 문제이고, 바로 거기서 AI가 당신을 가속합니다 — 모듈을 요약하고, 흐름을 추적하고, 알 수 없는 함수를 몇 초 만에 설명해, 며칠의 차가운 읽기를 안내받는 탐색으로 바꿉니다. 위험은 근거 없는 prompt가 실제 코드와 맞지 않는 자신만만한 일반적 답을 준다는 것입니다. 모든 질문을 실제 파일 경로에 고정하고 그 추적을 그 파일들에 대해 검증하면 AI의 속도는 유지하되 hallucination은 물려받지 않습니다 — 정확한 멘탈 모델을 더 빨리 만들고, 소스에 대조해 확인했기에 그것을 신뢰할 수 있습니다.