7.2 흔한 실수

AI 코딩에서 자주 발생하는 실수들과 이를 예방하기 위한 실무적 해결책

⚠️ AI 코딩의 일반적 함정

AI 코딩 도구가 강력해질수록 개발자들이 빠지기 쉬운 함정도 많아집니다. 이런 실수들은 단기적으로는 생산성을 높이는 것처럼 보이지만, 장기적으로는 오히려 더 큰 문제를 야기할 수 있습니다.

베스핀글로벌에서 수많은 프로젝트를 통해 발견한 가장 흔한 실수들과 그 해결책을 체계적으로 정리했습니다. 이를 통해 같은 실수를 반복하지 않도록 도움을 드리겠습니다.

🚨 가장 위험한 실수들

맹목적 신뢰: AI 결과를 검증 없이 그대로 사용
컨텍스트 무시: 프로젝트 특성을 고려하지 않은 일반적 해결책
보안 소홀: AI 생성 코드의 보안 취약점 간과
기술 부채 누적: 빠른 개발을 위해 품질을 희생

🔴 심각한 실수들 (Critical Mistakes)

맹목적 AI 의존

❌ 실수 사례: "AI가 다 알아서 해주겠지"

잘못된 사례

// AI가 생성한 코드를 그대로 사용 function processPayment(amount) { // AI 생성: 간단한 결제 처리 const result = { success: true, transactionId: Math.random().toString(), amount: amount }; return result; }

⚠️ 실제 결제 로직 없음, 보안 취약

올바른 접근

// 개발자가 검토하고 완성한 코드 function processPayment(amount, paymentMethod) { // 입력 검증 if (!amount || amount <= 0) { throw new Error('Invalid amount'); } // 실제 결제 API 호출 return paymentGateway.charge({ amount: amount, method: paymentMethod, idempotencyKey: generateIdempotencyKey() }); }

✅ 검증 로직 추가, 실제 API 연동

예방 방법

• AI 생성 코드는 항상 스켈레톤으로 취급
• 비즈니스 로직과 에러 처리는 개발자가 직접 구현
• 보안이 중요한 부분은 반드시 전문가 검토
• 테스트 케이스로 동작 검증

보안 취약점 간과

🔓 실수 사례: 보안 검토 생략

AI는 일반적인 코딩 패턴을 학습하지만, 보안 모범 사례는 충분히 반영하지 못할 수 있습니다.

❌ SQL 인젝션 취약점

// AI가 생성한 취약한 코드 function getUser(userId) { const query = `SELECT * FROM users WHERE id = ${userId}`; return database.execute(query); } // 사용 예: getUser("1 OR 1=1; DROP TABLE users--")

✅ 보안 강화 버전

// 개발자가 보안 검토 후 수정 function getUser(userId) { // 입력 검증 if (!userId || typeof userId !== 'string' || !/^\d+$/.test(userId)) { throw new Error('Invalid user ID'); } // Prepared Statement 사용 const query = 'SELECT * FROM users WHERE id = ?'; return database.execute(query, [parseInt(userId)]); }

🔍 보안 체크리스트

☐ SQL 인젝션 방지

☐ XSS 공격 차단

☐ CSRF 토큰 검증

☐ 입력값 검증 및 제한

☐ 인증/인가 확인

☐ 민감 정보 암호화

☐ 로그 보안 (민감정보 제외)

☐ 에러 메시지 정보 노출 차단

🟡 주의할 실수들 (Warning Level)

컨텍스트 무시

🎯 실수 사례: 프로젝트 특성 무시

문제 상황

프로젝트: 대규모 금융 시스템

요구사항: 99.99% 가용성, 완벽한 ACID

AI 제안: NoSQL + 캐시 기반 고속 처리

문제점: 금융 거래의 일관성 보장 불가

올바른 접근

요구사항 분석: 일관성 > 성능

기술 선택: RDBMS + 트랜잭션

AI 활용: 구현 세부사항 최적화

결과: 안정적인 금융 거래 시스템

컨텍스트 고려 요소

• 비즈니스 도메인: 금융, 헬스케어, 게임 등의 특수 요구사항

• 성능 요구사항: 응답시간, 처리량, 가용성 SLA

• 규정 준수: GDPR, PCI-DSS, HIPAA 등 컴플라이언스

• 기술 제약: 레거시 시스템, 인프라 한계, 예산

과도한 최적화

⚡ 실수 사례: 성급한 최적화

"Premature optimization is the root of all evil" - 도널드 크누스의 유명한 말입니다. AI의 최적화 제안을 무분별하게 적용하는 것은 위험합니다.

# AI가 제안한 "최적화" 코드

// 복잡한 비트 연산을 사용한 "최적화" function isPowerOfTwo(n) { return n !== 0 && (n & (n - 1)) === 0; } // 메모리 풀을 사용한 "최적화" const objectPool = []; function getOptimizedObject() { return objectPool.length > 0 ? objectPool.pop() : new ExpensiveObject(); }

최적화 가이드라인

• 측정 먼저: 성능 문제가 실제로 존재하는지 확인

• 가독성 우선: 명확한 코드가 미세한 성능 향상보다 중요

• 병목점 집중: 전체의 10% 코드가 90% 시간을 소모

• 점진적 개선: 한 번에 하나씩, 측정하며 개선

🟢 경미한 실수들 (Minor Issues)

코딩 스타일 불일치

🎨 실수 사례: 일관성 없는 코드 스타일

❌ 스타일 혼재

// AI가 생성한 다양한 스타일의 코드 function getUserName(user) { return user.firstName + " " + user.lastName; } const get_user_email = (user) => { return `${user.email}`; }; function getUserAge(user){ return user.age }

✅ 일관된 스타일

// 프로젝트 컨벤션을 따른 통일된 스타일 function getUserName(user) { return `${user.firstName} ${user.lastName}`; } function getUserEmail(user) { return user.email; } function getUserAge(user) { return user.age; }

스타일 가이드 설정

자동화 도구:

• Prettier (코드 포매팅)
• ESLint (JavaScript/TypeScript)
• Black (Python)
• gofmt (Go)

AI 프롬프트 개선:

• 프로젝트 컨벤션 명시
• 코드 스타일 예시 제공
• Linter 규칙 참조
• 기존 코드 패턴 학습

부적절한 주석과 문서화

📝 실수 사례: 의미 없는 주석

❌ 나쁜 주석 예시

// AI가 생성한 불필요한 주석들 // 사용자 이름을 가져오는 함수 function getUserName(user) { // 이름과 성을 연결 return user.firstName + " " + user.lastName; } // 숫자를 증가시킴 function increment(num) { // 1을 더함 return num + 1; } // TODO: 이 함수를 최적화해야 함 // FIXME: 버그가 있을 수 있음 function complexCalculation() { // 복잡한 계산 수행 return Math.random() * 100; }

✅ 의미 있는 문서화

/** * 사용자 전체 이름을 표시용으로 포맷팅 * @param {Object} user - 사용자 객체 * @param {string} user.firstName - 이름 * @param {string} user.lastName - 성 * @returns {string} "성 이름" 형식의 문자열 * @example * getUserDisplayName({firstName: "길동", lastName: "홍"}) * // Returns: "홍 길동" */ function getUserDisplayName(user) { return `${user.lastName} ${user.firstName}`; } /** * 몬테카를로 방법을 사용한 π 근사값 계산 * 정확도는 sampleSize에 비례하여 증가 * @param {number} sampleSize - 샘플 크기 (최소 1000 권장) */ function approximatePi(sampleSize = 10000) { // ... 구체적인 구현 }

🛡️ 실수 예방 전략

체계적 검증 프로세스

🔍 3단계 검증 체계

즉시 검증 (Immediate Review)

AI 코드 생성 직후 바로 수행하는 기본 검증

체크 포인트:

• 문법 오류 및 타입 체크

• 명명 규칙 및 코딩 컨벤션

• 명백한 보안 취약점

• 비즈니스 로직 적합성

심화 검증 (Deep Review)

코드 완성 후 수행하는 포괄적 검증

체크 포인트:

• 아키텍처 일관성

• 성능 및 확장성

• 테스트 가능성

• 문서화 품질

운영 검증 (Production Review)

배포 전 최종 검증 및 운영 후 모니터링

체크 포인트:

• 통합 테스트 결과

• 부하 테스트 통과

• 모니터링 지표 설정

• 롤백 계획 준비

팀 차원의 예방 조치

👥 코드 리뷰 문화

AI 코드 리뷰 가이드라인:

• AI 생성 코드 명시 의무화
• 보안 전문가 추가 검토
• 비즈니스 로직 집중 검토
• 테스트 케이스 필수 포함

리뷰 체크리스트:

• 요구사항 충족도
• 코드 품질 및 가독성
• 성능 및 확장성
• 보안 취약점

🎓 지속적 교육

정기 교육 프로그램:

• 월간 AI 코딩 세미나: 새로운 도구와 기법
• 사례 연구: 실패 사례와 교훈
• 보안 워크샵: AI 코드 보안 검증
• 품질 관리: 코드 품질 지표와 개선

🏢 베스핀글로벌 실수 예방 시스템

자동화된 품질 관리

🤖 AI 코드 품질 파이프라인

단계	도구	검증 항목	실패 시 조치
Pre-commit	Husky + lint-staged	코딩 컨벤션, 기본 보안	커밋 차단
CI Pipeline	SonarQube + Snyk	코드 품질, 보안 취약점	빌드 실패
Code Review	GitHub PR + CODEOWNERS	비즈니스 로직, 아키텍처	승인 거부
Deployment	ArgoCD + 카나리 배포	운영 안정성	자동 롤백

실무 경험 기반 개선

📊 실수 패턴 분석

23%

보안 취약점

가장 위험한 실수

31%

비즈니스 로직 오류

요구사항 미반영

19%

성능 문제

최적화 부족

✅ 개선 성과

체계적 예방 시스템 도입 후:

• AI 코드 관련 버그 87% 감소
• 보안 취약점 사전 차단율 94%
• 코드 리뷰 승인률 향상 (68% → 91%)
• 운영 중 긴급 패치 92% 감소

🛠️ 기술 선택의 실수

적합하지 않은 영역에 Vibe Coding 적용

❌ 실수 사례: "모든 것을 AI로 구현하려는 시도"

Vibe Coding이 강력하다고 해서 모든 기능을 직접 구현하려는 것은 시간과 자원의 낭비이며, 종종 보안과 안정성 문제를 야기합니다.

🚫 Vibe Coding 부적합 영역

결제 시스템:

• PCI DSS 컴플라이언스 복잡성
• 금융 규제 및 보안 요구사항
• 카드사 연동 프로토콜
• 사기 탐지 및 리스크 관리

회원가입/인증:

• OAuth 2.0/OIDC 프로토콜 구현
• 보안 토큰 관리
• 다중 인증(MFA) 처리
• 소셜 로그인 연동

이메일/SMS 발송:

• 스팸 방지 및 전송률 최적화
• 대량 발송 인프라
• 템플릿 관리 및 개인화
• 반송 처리 및 분석

✅ 추천 SaaS 솔루션

결제:

• Stripe: 글로벌 결제 (카드, 계좌이체)
• 토스페이먼츠: 국내 결제 특화
• PayPal: 간편 결제
• 이니시스, KG이니시스: 국내 PG

인증:

• Auth0: 엔터프라이즈급 인증
• Supabase Auth: 오픈소스 백엔드
• Firebase Auth: Google 생태계
• AWS Cognito: AWS 통합

메시징:

• SendGrid: 이메일 발송
• Twilio: SMS/음성 메시지
• Amazon SES: AWS 이메일
• Mailgun: 개발자 친화적

선택 기준과 판단 가이드

🎯 SaaS vs Vibe Coding 결정 매트릭스

평가 요소	SaaS 추천	Vibe Coding 가능
보안 중요도	매우 높음	보통 이하
컴플라이언스	필수 (PCI, HIPAA)	비필수
전문성 요구	전문가 수준	일반 개발자
개발 시간	즉시 사용	수일~수주
유지보수	SaaS 업체	내부 팀
커스터마이징	제한적	완전 자유

베스핀글로벌 MSP 관점의 실무 가이드

🏢 고객사별 기술 선택 전략

스타트업/MVP

원칙: 빠른 검증

SaaS 비율: 80-90%

권장:

• Stripe (결제)
• Supabase (DB+Auth)
• Vercel (배포)
• SendGrid (이메일)

성장기업

원칙: 확장성 균형

SaaS 비율: 60-70%

권장:

• 핵심 기능: SaaS
• 차별화 로직: Custom
• 하이브리드 접근
• 점진적 내재화

엔터프라이즈

원칙: 제어와 보안

SaaS 비율: 40-50%

권장:

• 보안: 내부 구축
• 비핵심: SaaS
• 컴플라이언스 우선
• 전용 인프라

💡 실수 예방의 핵심

AI 코딩에서 실수를 완전히 피할 수는 없습니다. 중요한 것은 실수를 빨리 발견하고 학습하는 시스템을 구축하는 것입니다. 특히 적절한 기술 선택은 장기적인 성공의 핵심입니다. 결제나 인증 같은 중요한 기능은 검증된 SaaS를 사용하고, 비즈니스 로직에 Vibe Coding을 집중하는 것이 현명한 전략입니다.

🎯 다음 학습

흔한 실수들과 예방법을 익혔다면, 7.3 학습 전략에서 AI 시대에 맞는 체계적인 학습 방법론을 살펴보겠습니다.

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