20년 경력의 개발자가 LLM 코딩 도구를 1년 넘게 적극적으로 사용한 끝에 정신 건강·소프트웨어 품질·환경과 사회적 비용을 이유로 코딩을 포함한 모든 AI 사용을 중단하기로 함 Claude Code와 Linear를 연결해 코드 한 줄 직접 수정하지 않고 비사소한 프로젝트를 완성할 만큼 생산성은 높아졌지만, 개발자의 역할은 코드 검토와 품질 확인으로 축소되고 소프트웨어와의 거리도 멀어짐 어려운 작업을 AI에 넘기면서 학습과 성장이 멈추고 무기력·우울감·실존적 불안을 겪었으며, 생성량이 너무 많아 사람이 충분히 검토하기도 어려웠음 의료 조언을 AI 채팅에 의존했다가 불필요한 응급실 방문으로 수백 달러를 지출하면서, 친근하고 지지적인 답변이 실제 판단을 대신하면 위험할 수 있음을 체감함 AI를 제한적으로 쓰려던 시도는 다시 전면 의존으로 이어져 전부 아니면 전무의 선택이 필요했으며, 해고 가능성까지 감수하고 직접 코드를 작성하는 방식으로 돌아가기로 함 프로그래밍 경력과 초기 거부감 20년 동안 프로그래밍을 해왔으며, 청소년기에 팬사이트와 작은 게임을 만드는 취미로 시작해 개발을 직업으로 삼았음 학습하고 문제를 해결하며 무언가를 만드는 과정이 프로그래밍의 매력이었지만, 최근 18개월 동안 Claude Code 같은 LLM 코딩 하네스와 에이전트 프로그래밍이 직업·취미·기술을 크게 바꿈 GitHub Copilot의 Visual Studio Code 통합을 처음 사용했을 때는 강화된 자동완성처럼 동작했지만, 산만하고 사실상 쓸모없다고 판단함 초기 채팅형 LLM이 존재하지 않는 소프트웨어 라이브러리 버전을 만들어내 동료가 설치하거나 문제 해결에 활용할 수 없었던 일도 경험함 조직으로 확산된 AI 활용 이전 직장에서는 AI를 강하게 신뢰하는 제품 책임자가 LLM 코딩 도구로 변경 사항을 제출했지만, 더 넓은 시스템에 미치는 영향을 이해하지 못했다고 봄 고객용 소프트웨어에 AI를 통합하려는 논의가 늘어나는 동안에도 테스트를 작성하고 기능을 직접 개발하는 기존 방식을 유지함 현재 직장은 개발자 10명 미만의 소규모 팀으로, 동료들은 Cursor의 탭 자동완성과 인라인 프롬프트를 이용했음 당시 도구는 주로 현재 파일 안의 작은 범위에서 작동함 흥미롭고 마법처럼 느껴졌지만 Neovim과 tmux를 떠날 필요까지는 느끼지 못함 더 빠르게 일해야 한다는 전제에 동의하지 않았으며, Cal Newport의 Slow Productivity...
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