나와 AI의 관점 차로 인한 AI 컨텐츠 디버깅 (Project 1 – Step 3)

바이브 코딩을 하다보면 여러가지 상황이 발생합니다. 예를 들어 내가 원하던 것과 너무 다른 결과 들이나오고 이것을 AI 컨텐츠 디버깅하기 위해 상당히 많은 프롬프트를 보내고, 수정을 해야합니다.

1. 들어가며 (AI 컨텐츠 디버깅)

AI 기반 코딩 도구를 활용하면 생산성이 매우 올라가지만, 기대한 것과 다른 형태의 프로그램이 나올 때가 많습니다. 특히 코드 보조 AI가 널리 쓰이는 2025년 환경에서는 이런 현상이 더 빈번해졌습니다.
이런 상황에서 디버깅 프로세스를 체계적으로 세워두면 품질 저하나 개발 지연을 예방할 수 있습니다. 이 글에서는, “내 생각과 다르게 프로그램이 나올 때”를 기준으로 AI 컨텐츠 디버깅 할지 단계별로 정리해 보겠습니다.

2. 왜 AI 코딩 결과가 내 기대와 달라질까?

2.1 콘텍스트 부족 및 프롬프트 설계 문제

• AI는 입력된 문맥(prompt)과 코드베이스 맥락을 정확히 이해하지 못할 수 있습니다.
• “무엇을 만들고 싶은지”보다는 “어떻게 만들고 싶은지”를 명확히 안내해야 하지만, 간과되는 경우가 많습니다.
• 중복된 요구사항, 애매한 언어, 다양한 기능이 섞여 있을 경우 AI가 전부 충족하려다 오히려 산출물이 흐트러지는 일이 발생할 수 있습니다.

2.2 AI 산출물의 구조적·품질적 한계

• AI 생성 코드는 함수 하나는 동작해도 전체 설계-아키텍처 맥락에서는 어긋날 수 있습니다.
• 보안, 성능, 유지보수성 측면에서 ‘기대했던 수준’이 아닐 수 있습니다.
• AI가 “가능성 있는 코드”를 만들어내지만, 항상 프로젝트 요구사항이나 설계 패턴을 완벽히 반영하진 않습니다.

2.3 기술적 부채 및 관리 비용 증가

• AI가 반복적으로 생성한 코드가 테스트·리뷰 없이 병합되면 기술 부채(Technical Debt)가 생기기 쉽습니다.
• 나중에 문제가 커졌을 때 “왜 이렇게 됐지?” 하고 원인을 추적하는 데 시간이 더 들어갑니다.

이렇듯 “내 생각과 다르게 나왔을 때”의 원인을 미리 알고 있다면, AI 컨텐츠 디버깅 접근 방식도 더 체계적으로 설계할 수 있습니다.

3. 디버깅 프로세스 단계별 정리

아래는 AI 코딩 산출물이 기대와 다를 때 따라가면 좋은 단계별 디버깅 플로우입니다.

3.1 1단계: 산출물 빠른 확인 & 기대사항 정리

• 산출물을 짧은 시간에 실행해 보고 기본 동작이 되는지 확인합니다.
• “내가 기대했던 것”을 다시 한 번 명확히 적어봅니다. 예:
  • 입력 → 출력 흐름
  • 함수/메서드 시그니처
  • 예외처리 및 오류발생 케이스
  • 성능/응답시간 제한
• 차이가 나는 부분을 목록화합니다. 이 단계가 설계-요구사항과 산출물 간 갭을 인지하는 데 중요합니다.

3.2 2단계: 프롬프트 및 의도 점검

• AI에게 어떤 지시(prompt)와 맥락(context)를 줬는지 다시 살펴봅니다.
  • 요청이 너무 광범위했는가?
  • 설계/아키텍처/모듈 분리 등에 대해서 요구했는가?
  • 테스트 케이스나 예외케이스에 대한 언급이 있었는가?
• 필요하다면 프롬프트를 재설계합니다.
  예:
  • “이 함수는 ___ 해야 한다. 테스트 케이스는 ___ 이며, 실패할 경우 ___ 를 처리해야 한다.”
  • “모듈화되어야 하며, 의존성은 최소화해야 한다. 코드 스타일은 ___로 맞춰달라.”
• 프롬프트 설계 잘하기는 여전히 중요한 과제입니다.

3.3 3단계: 코드 리뷰 및 구조 분석

• 산출된 코드를 전체 구조 관점에서 훑어봅니다.
  • 파일/모듈 분리 적절한가?
  • 함수/메서드 단위가 너무 크거나 작진 않은가?
  • 이름이 직관적인가? 주석이나 문서화가 되어 있는가?
• 코드 스타일/패턴이 일관적인가? 자동생성 코드가 프로젝트 스타일과 다른 경우가 많습니다.
• 보안·성능 관련 특이사항이 있는지 체크합니다. 예: 하드코딩된 값, 예외처리 없는 try/catch 미사용 등.
• 이 단계에서 정적 분석 도구(ESLint, Pylint 등)를 빠르게 돌려서 “지금 상태”를 파악합니다.

3.4 4단계: 테스트 설계 및 실행

• 기대사항 목록을 기반으로 단위 테스트(Unit Test), 통합 테스트(Integration Test), 필요한 경우 회귀 테스트(Regression Test) 작성합니다.
• AI가 생성한 코드에 테스트가 포함되어 있지 않은 경우 많으므로, 테스트 먼저 쓰고(X) 코드 이후(Y) 형태로 하면 “테스트-코드-테스트 반복” 흐름으로 품질을 높일 수 있습니다.
• 테스트 실행 결과를 정리합니다: 실패한 경우, 비정상응답/예상치 못한 동작 등.
• 실패 케이스가 많다면 그 테스트 기준을 AI 프롬프트에 반영하거나 직접 코드 수정을 고려합니다.

3.5 5단계: 문제 원인 분석 및 수정

• 테스트 실패나 코드 동작 차이 원인을 분석합니다. 일반적인 원인:
  • 요구사항 반영 누락
  • 경계값/예외처리 미고려
  • 비효율적 알고리즘/무한루프
  • 외부 API 호출 응답 처리 누락
• 각 원인에 대해 대응책을 마련합니다. 예:
  • AI에게 “이 부분에서 예외 X가 발생할 수 있으므로 처리 코드를 추가해달라”는 식으로 재요청
  • 직접 코드 리팩토링: 함수 분리, 변수명 개선, 알고리즘 교체
• 수정 후 다시 테스트 실행. 이 반복이 AI 컨텐츠 디버깅 의 핵심입니다.

3.6 6단계: 리뷰/병합 및 문서화

• 수정된 코드가 만족할 만큼 동작하고 테스트도 통과했다면 코드 리뷰(Pull Request 리뷰) 및 병합(Merge) 준비합니다.
• 변경된 부분과 이유를 문서화합니다. AI가 생성한 코드의 특징이라면 “AI로 생성된 코드이지만 아래 사항을 수정함” 같은 주석도 유용합니다.
• 나중 유지보수를 위해 산출물과 AI 컨텐츠 디버깅 과정에 대한 기록을 남겨두는 것이 좋습니다.

3.7 7단계: 모니터링 및 피드백 루프

• 실제 운용환경으로 배포했다면 로그/모니터링을 통해 예상치 못한 오류나 성능저하가 없는지 확인합니다.
• 향후 동일한 패턴의 오류가 반복되지 않도록 프롬프트 개선, 코딩 가이드라인 반영, 자동화 검증(자동 테스트·정적분석 도구 추가) 등을 실행합니다.
• AI 코딩 도구 자체에 대한 경험을 기록해두고 팀 내 공유하면 다음 프로젝트 때 더 나은 산출물이 나올 수 있습니다.

4. 실제 적용 예시

예를 들어, 당신이 다음과 같은 상황이라면:

“AI에게 ‘회원가입 API 구현해줘’라고 요청했고, 산출된 코드는 동작하긴 하지만 예외처리가 부족하고 로그가 남지 않으며, DB 트랜잭션이 제대로 관리되지 않는다.”

이럴 경우 위 프로세스를 따라가면 다음처럼 진행할 수 있습니다.

1. 기본 동작 확인 → 정상적으로 등록됨. 하지만 경계값(이미 가입된 이메일)에서 오류 발생함.
2. 프롬프트 재검토 → “이미 존재하는 이메일일 경우 에러코드 409 반환, 로그 남기고 트랜잭션 롤백 처리” 등 추가.
3. 코드 리뷰 → AI가 생성한 service 함수 내에 트랜잭션 시작·커밋이 없음을 확인. 변수명 비직관적.
4. 테스트 작성 → 정상가입, 중복가입, DB 오류 시나리오 테스트 3개 작성. 중복가입 테스트 실패.
5. 원인 분석 → 중복가입 경우에 대한 조건이 누락됐음. AI에게 수정 요청 또는 직접 코딩.
6. 코드병합 → 리뷰 완료 후 병합하고 문서 업데이트 “회원가입 API 개선: 예외처리·트랜잭션·로그 추가”.
7. 배포 후 모니터링 → 실제 서비스에서 중복가입 시도 0건 확인, 오류율 감소.

이 과정을 통해 단순히 “AI가 잘못 구현했네”로 끝나는 것이 아니라 왜 잘못됐고 어떻게 바꿨는지까지 조직적이고 반복가능하게 대응할 수 있습니다.

5. AI 컨텐츠 디버깅 시 유의사항 및 팁

• AI가 생성한 코드는 검토 없이 신뢰해서는 안 됩니다.
• 프롬프트는 명확하고 구체적이어야 합니다. “~해줘” 보다는 “~해야 한다. ~하지 말아야 한다. 테스트 X를 반드시 포함하라” 같은 조건을 포함하세요.
• 코드 리뷰, 테스트, 문서화 같은 전통적 개발 활동을 건너뛰지 마세요. AI 사용이 많아질수록 이러한 활동이 더 중요해집니다.
• 자동화 도구(정적 분석기, 린터, 테스트 커버리지 도구 등)를 적극 도입하세요. AI가 놓칠 수 있는 구조적 문제나 스타일 위반을 잡아줍니다.
• 학습 관점으로 접근하세요. 실패했던 프롬프트나 코드 결과를 기록하고 팀 내 공유하면 다음 프로젝트에서 산출물 품질이 올라갑니다.
• AI에게만 의존하지 마세요. 복잡한 로직, 아키텍처 설계, 보안 관련 결정은 여전히 인간 개발자의 판단이 필요합니다.

6. 마무리

AI 코딩은 분명 생산성을 크게 올려주는 도구이지만, “내 생각과 다르게 프로그램이 나왔다”는 고통을 겪는 것이 요즘 개발자들의 현실이기도 합니다. 이때 체계적인 디버깅 프로세스를 갖추고 있다면, 단순히 오류를 수정하는 것을 넘어 조직적이고 지속가능한 코드 품질 관리로 이어질 수 있습니다.
2025년 현재, AI와 함께 코딩하는 시대에는 프롬프트 설계 → 검토·테스트 → 반복 개선이라는 흐름이 점점 더 표준으로 자리잡고 있습니다.
여러분도 위 단계들을 차근차근 적용해 보시면서 “생각한 대로 나오지 않는 AI 코드”에 대한 불안감을 줄이고, 더 나은 결과를 만들어내시길 바랍니다.