# Ai 시대의 개발자 --- 오늘 발표에서 얘기할 내용들입니다. --- ## 기본 태도 * 적극적으로 사용해야 함. 모든 도구를 사용해볼 필요는 없지만, 좋은 평을 받는 도구는 시도해볼 것. * AI를 적극적으로 활용하는 기업 기준, 현 시점에서 이미 프론트엔드/백엔드 같은 것은 안 중요함. * 모든 것을 다 알아야한다는 태도는 반드시 버릴 것. 이것은 개발 씬에서 원래도 문제임. 솔직하게 말하면 개발 소질 이슈. 애매한 중상위권의 특징임. * 원리 이해 같은 경우, 난이도가 훨씬 낮지만 효율적인 방법은 아님. * 자기가 국소적 이해 기반의 코딩을 할 수 없다면 전체 설계를 이해해서라도 코딩을 해야함. * 큰 프로젝트 여러 개를 동시에 해야하는 경우 국소적 이해로 코딩하는 능력이 필수임. * 이 능력을 습득하고 싶으면 규모가 꽤 있지만 본인은 잘 모르는 오픈소스에 기여하는 것이 최고라고 생각. * 오픈소스에서 이것이 특히 중요한데, 규모가 큰 프로젝트 여러 개에 각각 패치를 보내야하는 일이 생각보다 자주 있는데 물어볼 사람도 없고, 문서도 내부 구현에 대한 것은 없는 경우가 대부분인데 각 프로젝트를 제대로 이해하고 작업하려고 하면 작업 시간이 지나치게 늘어남. ## 바이브코딩의 문제 해결책 * 바이브 코딩의 단점을 막을 가장 중요한 해결책은 **테스트** * 스펙 문서는 항상 넘겨주고 적절한 수정을 요청할 것. * 바이브 코딩 이후 작업에 대한 설명이 명확하게 이해가 안 간다면 관련 개념을 공부하는 것을 추천. 그 뒤에도 이해가 안 가면 컴퓨팅적 사고력의 문제. ## AI 시대의 능력 * 1인 창업이 맞는 시대라고 보지만 (당연히) 자기 능력 검증은 필수. * AI 없이 처음부터 끝까지 개발하기 위한 능력은 필요치 않음. * 다시 말해, **코딩하는 능력** 자체는 이제 의미가 없음. * 하지만 AI 를 활용해서 학습하고 코딩하는 능력은 매우 중요함. * 바이브 코딩 이후 AI의 설명이 이해가 안 간다면 복사해서 다른 인공지능 챗봇에 붙여넣은 뒤 어떤 개념을 공부해야 이 설명을 이해할 수 있는지 물어보고 공부할 것. 이 시대의 문제 해결 능력은 2가지 * 새로운 문제를 만들지 않는 것 * 핵심은 테스트의 활용 * 주어진 문제를 고치는 것 * AI를 활용해보고, 문제가 생겼을 때 AI를 활용해서 해결한 경험이 많은 것이 중요함. * 어떻게 하면 해결되는지는 본인이 전부 기억하고 있어야 함. ## 지능 vs 지식 * 원래 시대가 빠르게 바뀔수록 순수 지능이 중요함. 근데 지능이란 건 함수 같은 것이고 쓰던 사람이 잘 씀. 공부할 때도 머리를 많이 쓰는 방식을 사용하는 것이 좋음. * 바이브 코딩하는 방법을 책이나 강의로 배울 생각을 한다면 바이브코딩 관련 재능 중 제일 중요한 것이 없는 것. 공부 방법을 근본적으로 바꿔야 함. * 강의나 책은 자기의 사고력을 덜 쓰는 방법이라서 편하지만 이 시대에 최악인 습관임. * CS 지식 자체는 중요하지 않음. 중요한 건 컴퓨팅적 사고. 이게 처음부터 자유자재로 되는 사람이 있는데 그런 사람은 AI 적극적으로 쓴다는 전제 하에 CS 지식 따로 안 배워도 됨. 근데 이 애기는 천재에 대한 얘기가 아니고 생각보다 이것이 처음부터 되는 사람이 많음. 코테는 컴퓨팅적 사고가 안 되는 사람을 거르는 역할을 함. * 코딩하는 능력 자체도 마찬가지로 코딩하는 능력이 없어도 거의 모든 개발이 가능함. 그래서 프로덕트 엔지니어라는 직군으로 바뀌는 것. * 메타인지가 오히려 더 중요. 자기가 메타인지가 있는지 확인하는 방법: * 안다고 생각했는데 시험 때 생각 안 났다라는 경험이 한번이라도 있으면 메타인지가 없다고 치고 공부 계획을 짜야함. * 자기가 모르는데 안다고 착각하면 해결책 없는 교착 상태가 생김. 안다고 전제하지 말 것. ## 기타 정보 * 실리콘밸리의 새로운 변화는 보통 1~2달 정도의 시차를 두고 한국에 들어옴. * 프로덕트 엔지니어 직군 / AI 네이티브 인재 채용 (카카오) 등 * 코테는 허수 (컴퓨팅적 사고 안 되는 사람들) 거르기 + 면접에 드는 품 줄이기.