요즘 AI 도구로 작업하다 보면 일이 쉽게 커진다.
버튼 하나의 문제를 예로 들어보자.
관련된 문제가 없는지 확인해 달라고 하면 다른 문제를 찾아낸다.
그것을 수정하고 다시 확인하면 테스트, 중복 코드, 예외 처리 같은 문제가 또 나온다.
틀린 것은 아니다.
문제는 어디까지 고칠 것인가다.
그래서 이 작업은 언제 끝나는 걸까?

개발은 원래 끝없이 개선할 수 있다.
예전에는 시간과 비용이 자연스럽게 범위를 제한했다.
AI 도구를 사용하면서 조사와 수정 비용이 낮아졌다.
"관련된 문제도 찾아봐."
"전체적으로 검토해 봐."
그러면 계속 무언가를 찾아낸다.
발견한 문제와 지금 해결해야 할 문제는 같지 않다.
현재 작업에 필요한 문제인지,
별도 작업으로 넘길 문제인지,
단순한 개선 사항인지 구분해야 한다.
발견한 것을 모두 수정하면 작은 작업도 계속 커진다.

그래서 요즘은 AI에게 일을 시킬 때 완료 조건을 먼저 생각한다.
이번 작업의 목표는 무엇인가.
어디까지 변경할 것인가.
어느 AI 모델로 작업하고 어떤 모델로 검증할 것인가.
어떤 상태가 되면 끝낼 것인가.
오류를 수정했고 기존 기능에 문제가 없고 필요한 테스트와 확인까지 끝났다면 현재 작업은 끝낼 수 있다.
작업 중 발견한 다른 문제는 별도로 남기면 된다는 생각이다.
AI의 발견이나 제안이 틀려서가 아니다.
맞는 제안이라고 해서 지금 처리해야 하는 것은 아니다.

결국 어디에서 멈출지는 내가 정해야 한다.
AI 도구에 일을 시키는 것만큼 일을 끝내게 하는 것도 일이다.

- 💫Glitter Gim