1년 전 저는 "100% AI 생성 코드의 12개 강의"를 게시하여 100만 회 이상의 조회수를 기록했습니다(r/ClaudeAI에 소개). 이러한 포인트 중 일부는 Agent.md, claude.md, 계획 모드 및 context7 MCP로 발전했습니다. 제품 배송부터 생산까지 배운 2026년 버전입니다.

**1- 처음 몇 천 줄이 모든 것을 결정합니다**

저는 새 프로젝트를 시작할 때 처음부터 프로세스와 가이드라인, 가드레일을 제대로 갖추는 데 집착합니다. 어떤 일을 처음으로 할 때마다 나는 그것이 깨끗하게 끝났는지 확인합니다. 이러한 초기 패턴은 에이전트가 다음 100,000개 이상의 라인에 걸쳐 복제하는 것입니다. 일찍 잘못하면 전체 프로젝트가 쓰레기로 변합니다.

**2- 병렬 에이전트, 무혼돈**

프로세스와 가드레일을 너무 잘 설정해서 초능력을 발휘합니다. 모든 것이 순조롭게 진행되는 동안 여러 에이전트를 병렬로 실행합니다. 이것은 포인트 1을 못 박았기 때문에 가능한 것입니다.

**3- AI는 이미 가고 있는 방향에 관계없이 힘을 배가시킵니다**

코드베이스가 깨끗하면 AI가 코드베이스를 더 깔끔하고 빠르게 만듭니다. 엉망이라면 AI가 더 빠르게 더 지저분하게 만들어줍니다. AI 에이전트 배송으로 인한 일시적인 도파민 적중으로 인해 눈이 멀게 됩니다. 빠르게 진행되고 있다고 생각하지만 축소하면 초기에 무시된 기술 부채로 인한 지속적인 리팩토링으로 인해 실제로는 느려집니다.

**4- 원샷 프롬프트 테스트**

프로젝트 상태에 대한 신호 중 하나는 무엇인가 하고 싶을 때 한 번에 할 수 있어야 한다는 것입니다. 그렇게 할 수 없다면 코드가 엉망이 되거나, 좋은 프롬프트를 만들 만큼 시스템의 일부를 잘 이해하지 못하거나, 문제가 너무 커서 한꺼번에 처리할 수 없어 분해가 필요한 경우입니다.

**5- 기술적 vs 비기술적 AI 코딩**

AI를 사용하여 프로덕션 앱을 구축하는 기술적인 사람과 비기술적인 사람 사이에는 큰 차이가 있습니다. AI 이전에 프로젝트를 구축한 엔지니어는 주의해야 할 사항을 알고 있으며 상황이 엇나가는 경우를 감지할 수 있습니다. 기술이 없는 사람은 할 수 없습니다. 아키텍처, 시스템 설계, 보안 및 인프라 결정은 나중에 문제가 될 것입니다.

**6- AI는 모든 단계의 속도를 동일하게 높이지 않았습니다**

대부분의 사람들은 AI가 프로그래밍의 모든 부분을 동일한 방식으로 가속화했다고 생각합니다. 그렇지 않았습니다. 예를 들어, 모든 것이 구축된 기반인 올바른 프레임워크, 종속성 또는 데이터베이스 스키마를 선택하는 것은 에이전트에 한 줄짜리 프롬프트를 제공하는 것만으로는 수행할 수 없습니다. 이러한 결정에는 기능을 추가하는 것보다 더 많은 시간이 필요합니다.

**7- 복잡한 에이전트 설정이 짜증스럽습니다**

여러 역할과 수많은 .md 파일을 가진 멋진 에이전트를 원하시나요? 실제로는 잘 작동하지 않습니다. 단순함이 항상 승리합니다.

**8- 상담원 경험이 최우선입니다**

에이전트 워크플로 자체를 투자할 가치가 있는 것으로 간주하십시오. 에이전트가 코드베이스를 어떻게 사용하고 있는지 모니터링하십시오. 시간이 지남에 따라 반복적으로 프로세스를 최적화합니다.

**9- 프롬프트를 소유하고 워크플로를 소유하세요**

저는 일부 스킬/명령어를 복사해서 붙여넣거나 플러그인을 설치해서 블랙박스로 사용하는 것을 좋아하지 않습니다. 나는 항상 내 작업 흐름과 빌드하는 동안 알아차린 사항을 기반으로 변경하고 수정합니다.

**10- 팀에서는 프로세스 조정이 중요해집니다**

팀의 일원으로서 이 일을 하는 것은 혼자서 하는 것보다 더 어렵습니다. 모든 구성원이 동일한 프로세스를 따르고 프로세스에 대한 업데이트를 함께 공유하는 것이 중요해졌습니다.

**11- AI 코드는 기본적으로 최적화되지 않습니다**

AI 생성 코드는 기본적으로 보안, 성능 또는 확장성에 최적화되어 있지 않습니다. 명시적으로 요청하고 직접 확인해야 합니다.

**12- 중요한 논리는 git diff를 확인하세요**

실수를 할 여유가 없거나 더 큰 테스트 주기로 테스트하기 어려운 앱이 있는 경우 git diff를 검토하세요. 예를 들어 에이전트는 생성된_at를 birthday_date에 대한 대체 항목으로 사용할 수 있습니다. 작동하는지 여부를 테스트하는 것만으로는 이를 파악할 수 없습니다.

**13- 1+1을 계산하기 위해 LLM 호출이 필요하지 않습니다**

간단하고 무료이며 결정적인 기능으로 LLM 호출을 수행할 수 있는데 사람들이 기본적으로 LLM 호출을 사용하는 방식에 놀랐습니다. 하지만 그렇다면 우리는 "AI 기반"이 아니죠?

**수정:** 많은 분들이 예시를 요구하기 때문에 이미 댓글의 대부분의 질문에 예시를 포함해 답변했고, 제가 배운 내용을 이동 중에도 X 계정에 게시하기 시작했고 앞으로도 계속 게시할 예정입니다.

클라우드로 하여금 모든 작업을 수행하게 한 다음 변경 사항을 커밋하기 전에 공동 저자로부터 제거하면 다음과 같습니다.