개발자들이 실제로 쓰는 AI 추천 도구 7가지, 코드 생산성 차이 체감된다

요즘 개발자 커뮤니티 보면 “AI 뭐 쓰세요?”라는 질문이 예전보다 훨씬 자주 보인다. 단순히 궁금해서라기보다는, 실제로 생산성 차이가 체감되기 때문이다. 예전엔 코드 검색하고 문서 뒤적이는 데 시간이 많이 들었다면, 지금은 AI 하나 잘 쓰는 것만으로도 작업 흐름이 달라진다.

가장 많이 쓰이는 건 역시 코드 보조형 AI다. 함수 구조를 짜주거나, 기존 코드를 설명해주고, 간단한 리팩토링 방향을 제안해주는 역할을 한다. 특히 레거시 코드 분석할 때 도움이 크다. 남이 짜놓은 코드를 이해하는 데 걸리는 시간을 확실히 줄여준다.

디버깅 보조로 AI를 쓰는 개발자도 많다. 에러 메시지를 그대로 던져주면 원인 후보를 정리해주거나, 자주 발생하는 실수를 짚어준다. 물론 그대로 믿고 적용하면 위험하지만, 방향 잡는 용도로는 충분히 쓸 만하다. 막혔을 때 혼자 끙끙대는 시간을 줄여주는 게 가장 큰 장점이다.

문서 작업에서도 AI 활용도가 높다. API 설명, 주석 정리, README 초안 작성 같은 반복 작업은 AI가 훨씬 빠르다. 특히 개인 프로젝트나 사이드 프로젝트에서는 문서 작업이 늘 미뤄지기 쉬운데, 이 부분을 AI로 처리하면서 완성도가 올라갔다는 이야기도 자주 나온다.

최근에는 테스트 코드 작성에 AI를 쓰는 경우도 늘고 있다. 기본적인 테스트 케이스 구조를 잡아주거나, 함수 입력값에 따른 시나리오를 정리해주는 식이다. 완벽하진 않지만, 아예 없는 상태에서 시작하는 것보다는 훨씬 수월하다.

다만 개발자들이 공통으로 말하는 건 하나다. AI는 ‘대신 해주는 도구’가 아니라 ‘속도를 붙여주는 도구’라는 점이다. 설계 자체를 맡기거나, 결과를 검증 없이 쓰면 오히려 문제를 키울 수 있다. 결국 판단과 책임은 사람이 가져가야 한다.

그래서 개발자용 AI 추천을 한마디로 정리하면, 전부 잘 쓰는 것보다 자기 작업 흐름에 맞는 한두 개를 깊게 쓰는 게 훨씬 중요하다. 코드 작성, 디버깅, 문서화 중에서 가장 시간을 많이 잡아먹는 구간에 AI를 붙이는 것, 그게 실제 체감 차이를 만드는 지점이다.