박재호 님이 번역한 이 책은 내가 요즘 가지고 있던 질문에 답할 수 있는 힌트를 제공해 준다.
AI 시대 소프트웨어 공학의 가치는 여전한가?
책에서 소프트웨어 엔지니어를 실질적인 문제를 풀기 위해 끊임없이 배우며 복잡성을 관리하는 전문가로 정의한다. 이 정의로 보면 에이전트 코딩 등장으로 개발자가 코드를 짜지 않는 것은 전혀 논쟁거리가 되지 않는다. 프로그래밍은 복잡성을 구조화하는 작업일 뿐이다.
새로운 시도가 없다면 소프트웨어 공학이 아니다는 부분에서 최근 불고 있는 하니스 열풍이 떠올랐다.
토큰의 사용량으로 직원의 생산성을 측정하는 기업의 뉴스를 봤는데 그것보다 안정성과 처리량을 측정하는 게 나을 거 같다. AI로 짠 코드로 이슈를 빠르게 처리했다 그런데 장애가 생겼다면 안정성은 떨어지고 처리량은 늘었다를 예로 들겠다.
반복은 모든 탐구 학습의 핵심이며 지식 습득의 기본이라는데 공감한다. 하지만 변경 비용곡선은 AI로 인해 다르게 해석될 필요가 있을 거 같다. 오히려 담금질 테스트가 더 유용해 보인다.
피드백은 변화하는 환경에서 운영하는 모든 시스템의 필수 구성요소이다. 빨리 실패하고 최적화할 수 있는 루프를 만들어 준다.
점진주의는 에이전트 코딩에도 유용하다.
소프트웨어 테스트는 개발자가 가진 초능력이다. 200% 맞다.
만일 누가 클린코드와 매출 중에 하나를 선택하라고 내게 묻는다면 1초의 망설임 없이 매출이라고 답할 수 있다. 책은 이걸 이렇게 말한다. 우리는 문제를 해결하기 위해 돈을 받지 도구를 휘두르기 위해 돈을 받지 않는다. 소프트웨어 개발은 비즈니스다.
그래서 우리가 해야하는 일은 배우는 것이다.
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