AI 코딩 잘하는 사람들은 왜 디버깅을 먼저 시킬까? 생산성 차이를 만드는 5가지 습관

AI 코딩 도구를 쓰는 개발자들 사이에서도 결과 차이는 꽤 극명하다. 어떤 사람은 “이제 코딩 속도가 확실히 빨라졌다”고 말하고, 어떤 사람은 “오히려 코드 품질이 떨어진 것 같다”고 말한다. 이 차이를 만드는 핵심 습관 중 하나가 바로 코드를 새로 짜게 하기 전에 디버깅부터 시키는 방식이다. 겉으로 보면 사소해 보이지만, 실제 생산성에는 큰 영향을 준다.

첫 번째 습관은 ‘문제 정의를 코드로 보여준다’는 점이다. AI에게 “이 코드 왜 안 돼?”라고 묻는 것과, 실제 에러가 나는 코드 전체를 주고 “의도는 이건데 어디가 문제인지 단계별로 찾아줘”라고 묻는 건 결과가 완전히 다르다. 디버깅 요청은 AI가 맥락을 정확히 이해하게 만들고, 잘못된 가정을 줄여준다.

두 번째는 AI를 설계자가 아니라 리뷰어로 쓴다는 점이다. 고수 개발자들은 처음부터 AI에게 전체 구조를 맡기지 않는다. 대신 본인이 작성한 코드나 기존 레거시 코드를 먼저 보여주고, 논리적 오류·경계 조건·성능 문제를 짚게 한다. 이 방식이 코드 일관성을 유지하는 데 훨씬 유리하다.

세 번째는 잘못된 추론을 빠르게 잡아낸다는 것이다. AI가 새 코드를 생성하면 그럴듯해 보여도, 숨은 버그가 섞여 있을 확률이 높다. 반면 디버깅 요청은 “왜 이렇게 동작하는지”를 설명하게 만들기 때문에, 논리적 비약이나 잘못된 전제를 훨씬 쉽게 드러낸다.

네 번째는 수정 비용을 최소화한다. 처음부터 잘못된 방향의 코드를 생성하면, 나중에 고치는 데 시간이 더 많이 든다. 반면 기존 코드 기반 디버깅은 수정 범위가 명확해 재작업 비용이 낮다. 생산성이 높아지는 이유가 여기서 갈린다.

다섯 번째는 AI의 한계를 명확히 인식하고 활용한다. AI는 새로운 구조를 창조하는 데는 약하지만, 이미 존재하는 코드의 오류를 찾고 개선점을 제안하는 데는 매우 강하다. 이 특성을 이해하고 디버깅 중심으로 쓰는 개발자일수록 “AI 코딩이 편하다”고 느낀다.

결론적으로 AI 코딩의 생산성은 “얼마나 많은 코드를 뽑아내느냐”가 아니라, 얼마나 적게 고치느냐에서 결정된다. AI에게 처음부터 완벽한 코드를 기대하기보다, 문제를 드러내고 다듬는 파트너로 쓰는 순간 코딩 경험은 훨씬 안정적이고 빨라진다. 그래서 AI 코딩을 잘 쓰는 개발자일수록, 항상 디버깅부터 시킨다.