저는 오히려 AI 도구를 적극적으로 활용하는 것이 더 큰 성장의 기회가 된다고 생각해요. 단, 그 활용 방식이 중요합니다.

AI 도구를 통한 효과적인 학습 방법

1. 코드 생성 후 분석하기
   AI가 생성한 코드를 단순히 복사-붙여넣기 하는 것이 아니라, 왜 그렇게 작성했는지 질문하고 이해하는 과정이 중요해요.
   "이 패턴을 사용한 이유가 무엇인가요?", "이 방식이 성능에 어떤 영향을 미치나요?"와 같은 질문을 통해 깊이 있는 이해를 얻을 수 있어요
2. 대안 탐색하기
   AI가 제안한 해결책 외에 다른 접근법이 있는지 물어보세요.
   "이 방식 외에 다른 방법은 없나요?", "각 방식의 장단점은 무엇인가요?"와 같은 질문으로 다양한 관점을 얻을 수 있어요.
3. 코드 리뷰 과정 활용하기
   AI가 생성한 코드를 마치 코드 리뷰를 받는 것처럼 분석해보세요.
   "이 부분은 어떻게 개선할 수 있을까요?", "이 코드의 잠재적인 문제점은 무엇인가요?"와 같은 질문으로 코드 품질을 높일 수 있어요.
4. 개념 학습 기회로 활용하기
   AI가 사용한 패턴이나 라이브러리에 대해 더 자세히 설명해달라고 요청해보세요.
   "이 디자인 패턴에 대해 더 자세히 설명해주세요", "이 라이브러리의 핵심 개념은 무엇인가요?"와 같은 질문으로 개념적 이해를 높일 수 있어요.

결론

AI 도구는 단순한 코드 생성기가 아니라, 개발자의 학습과 성장을 돕는 강력한 도구예요. AI에게 코드를 맡기고 그 코드를 깊이 있게 분석하고 이해하는 과정에서 더 큰 성장이 이루어질 수 있어요. 물론 AI에게 모든 것을 맡기고 분석 없이 사용한다면 성장은 제한될 수 있지만, 적극적인 질문과 분석을 통해 AI를 활용한다면 그것은 오히려 더 빠른 성장의 발판이 될 수 있어요.
AI 시대의 개발자는 "코드를 작성하는 능력"보다 "문제를 해결하고 최적의 해결책을 선택하는 능력"이 더 중요해질 거예요. AI 도구는 이러한 능력을 향상시키는 데 큰 도움이 될 수 있어요.

열심히 쓰시면서 다양한 경험을 해보시는걸 권장드립니다.
시행착오가 필요한것 같아요.

저도 같은 고민을 했던 사람으로서 공감이 가는 글이네요 !

우선 직접 개발이나 리팩토링을 해본 다음에 AI에게 피드백을 받거나, AI의 결과물을 내가 직접한 결과물과 비교해보면서 배움을 얻어가는 것은 어떨까요 ?

저는 AI를 학원 수학 선생님 정도로 보고 사용하고 있습니다.

가령, 모르는 수학 문제(가독성 좋고 유지 보수 하기 쉽게 리팩토링을 어케할까?)가 있다고 가정해볼게요. 해당 문제는 두 가지로 갈릴 수 있을거 같아요.

1. 아예 감도 안 잡히는 수학 문제
2. "이렇게 하면 될거 같은데?" 처럼 대충은 알겠으나 완벽하게 알기 어려운 수학 문제
   이렇게 두 가지가 있다고 가정할게요.

1번의 경우

AI를 적극 활용을 해야 한다고 생각해요. 단, 다른 분들도 생각하시는 것과 같이 AI를 활용한 후, 복붙하여 끝낼 것이 아니라,"왜" 이런 방식이 적절한지에 대해 고민해보고 다음에 AI 도움없이 활용할 수 있도록 해야 한다고 생각해요.
단, 여기서 제가 AI를 수학 선생님이라고 봤던 이유는 수학 문제를 푸는 방법에 대해 수학 선생님이 적절하지 않은 방법으로 문제를 해결할 수 있다고 생각이 들어요. 가령 더 쉬운 방법이 있음에도 불구하고 비교적 어렵게 푼다는 식으로 말이죠. 그래서 단순히 받아들이는 방식이 아니라 약간은 비판적인 사고를 가지고 AI의 답변을 보수적으로 받아들여야 AI의 도움을 받아도 실력이 늘어난다고 생각해요.

2번의 경우

AI를 활용하기 전에 스스로 방향과 답을 일정 생각할 필요가 있다고 생각해요. 그래서 AI(수학 선생님)한테 컨펌을 받는 식으로 말이죠. 만약 AI가 내 생각과 전혀 다른 답을 내놓는다면 그것이 적절한지 내 생각이 적절한지 AI와 이야기를 주고 받으면서 더 좋은 답안을 도출할 수 있을 뿐더러 이 과정에서도 성장할 수 있다고 생각이 들어요.

저는 AI를 쓸 때 이런 관점에서 항상 질문하고 받아들입니다.
어디까지나 하나의 방식이니 참고하시면 좋을 것 같습니다!

B + A. 스스로 해본 후 결과물을 Cursor에게 검토 받으면서 성장의 기회와 동시에 깔끔하고 좋은 결과물을 얻는다.

는 어떠신가요?

AI에 정말 큰도움 받고 있습니다.

그럼에도 비교적 저는 B안 쪽에 가깝다고 생각되는데, 이유는 AI를 리뷰어로 보고 사용하는 경우가 더 많아서 그렇습니다.

보통의 경우에 대한 AI에 대응은 정말 놀랍지만, 때떄로 그럴싸한 것에 비해 그대로 사용하기 곤란한 경우가 더러 있고는 합니다.
오히려 복잡하게 돌아가거나, 현재는 대체된 라이브러리 함수를 사용한다던지 등의 경우가 그럴 것 같습니다.

그래서 AI가 정말 현재 상황에 대해서 잘 작업해준건지 판단하는 시각이 필요하지만 '주니어'의 경우라면 어렵지 않을까 생각됩니다.

물론 위의 케이스에 대해서 충분한 컨텍스트를 전달하거나 하면서 조정을 찾아갈 수 있다고 말씀하실 수 있겠으나, 말씀주신 '주니어 개발자'가 '코딩에는 주니어지만 AI만큼은 고수'인 경우가 아닐 것이라고 생각하고, '코딩에도 AI와 협업에도 경험을 쌓는 사람'이라고 생각했을 떄 그렇습니다.

그런 시각에서, AI 페어프로그래밍 까지 가능한 5분 대기조 코드리뷰어 같이 대한다면 정말 빨리 성장할 수 있을 것이라고 생각됩니다.

코드를 작성하고, 작성된 코드에 대해서 목적과 원하는 리뷰 포인트를 짚어서 이야기하면 AI는 그 부분에 대해서 회신 줄 것 입니다.
그 이후에는 사람이 아니기 때문에 조금 덜 위협감을 가지고 왜 그런지 깊게 물어볼 수 있겠습니다.
이어서, 내가 더 질문 했어야 하는 부분도 AI에게 점검 받을 수 있습니다.

이런 과정을 통해서 개발자들이 항상 노력중인 '코드리뷰' 소통 방식에 대해서도 좋은 연습이 될 것 같고,
논쟁적이고 다양한 시각으로 깊게 AI와 토의하면서 코드 자체에 대한 시각도 넓힐 수 있을 것이라 생각됩니다.

그러다 AI가 제안한 코드를 보고 혼내게 될 때 즈음, 미들급으로서 손발처럼 더 많이 사용하게 되지 않을까요?

저는 어느정도 핸들링이 가능한 문제에 대해 AI와 협업하는 경우를 가정하였습니다.
만약, 아예 모르는 문제에 대해서 접근하는 것이라면 '접근법을 알려달라'고 말하는 정도로 끝내고 있기는 합니다.

알고있는 코드를 대신 작성해주는 것과 아예 모르는 코드를 가져다 쓰는 것이랑은 이후 유지보수 측면에서 큰 차이를 보입니다.

그래서 아예 모르는 문제에 대해서는 접근법을 알려달라고 하고, 이해될 때 까지 토의 하는 편입니다.
물론 업무에서는 쉽지 않은 시간 투자입니다 🥲