AI와 200만 줄의 코드를 작성하며 깨달은 것들

한 베테랑 CTO는 자신과 AI가 서비스·에이전트·앱 전반에 걸쳐 200만 줄이 넘는 코드를 만들었지만, 상당수는 데모에서는 그럴듯했을 뿐 실제 운영 환경에서는 제대로 작동하지 않았다고 말한다.

그는 진짜 부족한 것은 기능 요구사항이나 구현 단계가 아니라, 소프트웨어의 목적·제약·운영 맥락이라고 지적한다.

그 맥락을 더하자 Claude Code의 제안이 솔로 작업 흐름에서 눈에 띄게 좋아졌다고 설명한다.

이 사례는 AI 코딩의 성과를 코드 양이나 화려한 데모로 판단하면 안 되며, 프로덕션에서의 견고함을 기준으로 봐야 한다는 점을 경고한다.

또한 ‘agent theater’와 ‘agent washing’ 우려를 뒷받침하며, 모델 교체보다 더 나은 컨텍스트 설정이 중요할 수 있음을 시사한다.