AI 코딩 어시스턴트, 어디까지 왔을까?

2025년, AI 코딩 도구는 개발자의 일상이 되었습니다. GitHub Copilot이 처음 나왔을 때만 해도 "신기하네" 하고 넘어갔는데, 이제는 없으면 불편할 정도가 됐죠.

지금 우리가 쓰는 것들

GitHub Copilot - 여전히 가장 널리 쓰이는 도구입니다. VS Code에 통합되어 있고, 코드 자동완성부터 테스트 코드 작성까지 도와줍니다.

Cursor - AI가 탑재된 코드 에디터입니다. 채팅하면서 코드를 수정할 수 있고, 전체 코드베이스를 이해해서 맥락 있는 답변을 줍니다. 최근 인기가 급상승 중입니다.

Claude Code - 터미널 기반 AI 코딩 에이전트입니다. 명령어 한 번으로 파일 읽기, 수정, 테스트 실행까지 가능합니다. CLI를 좋아하는 개발자들에게 특히 인기입니다.

Windsurf - Codeium에서 만든 AI 에디터입니다. Cursor와 비슷한 컨셉이지만, 다른 접근 방식을 취하고 있습니다.

무엇이 달라졌나?

1. 단순 자동완성 → 의도 이해

처음에는 그냥 다음 단어를 예측하는 수준이었습니다. 지금은 "이 함수가 무슨 일을 하려는지" 이해하고 제안합니다.

2. 파일 단위 → 프로젝트 단위

예전에는 현재 파일만 봤습니다. 이제는 전체 코드베이스를 분석해서, 다른 파일의 함수도 참고하고, 프로젝트 구조를 이해합니다.

3. 코드 생성 → 문제 해결

단순히 코드를 짜주는 걸 넘어서, "이 버그 왜 나지?" 같은 질문에도 답합니다. 로그 분석하고, 원인 추론하고, 해결책 제시까지.

그래도 여전히 부족한 것들

맥락 한계 - 아무리 컨텍스트가 커졌어도, 대규모 프로젝트의 모든 뉘앙스를 이해하긴 어렵습니다.

창의성 부족 - 새로운 아키텍처를 설계하거나 혁신적인 해결책을 내놓는 건 여전히 인간의 영역입니다.

신뢰성 - 가끔 그럴싸하지만 틀린 코드를 작성합니다. 항상 검증이 필요합니다.

개발자의 역할 변화

"코드 짜는 사람"에서 "AI가 짠 코드를 검토하고 방향을 잡는 사람"으로 바뀌고 있습니다.

• 무엇을 만들지 정의하기
• AI가 제안한 코드의 품질 판단하기
• 전체 아키텍처 설계하기
• 비즈니스 요구사항을 기술적으로 해석하기

이런 역할이 더 중요해졌습니다.

앞으로의 전망

AI가 더 똑똑해질수록, 개발자는 "어떻게"보다 "무엇을"에 집중하게 될 겁니다. 코딩 자체보다 문제 정의와 시스템 설계가 핵심 역량이 되겠죠.

물론 기본기는 여전히 중요합니다. AI가 짠 코드가 맞는지 틀리는지 판단하려면, 어느 정도는 알아야 하니까요.

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여러분은 어떤 AI 코딩 도구를 쓰고 계신가요? 없이는 못 살겠다 하는 도구가 있으신가요?