판단력은 경험에서 나온다. 어떤 경험을, 어떻게 쌓고, 어떻게 증명하는가.
핵심 원칙
이 영역들은 직접 실패해봐야 AI의 실수를 탐지할 수 있다. 경험 없이 판단할 수 없는 것들이다.
jank 패턴은 수십 번 봐야 눈에 들어온다
specificity 충돌을 경험해야 AI 코드 문제를 잡는다
무너지는 패턴은 직접 당해봐야 안다
숫자를 손으로 줄여봐야 AI 제안을 검증한다
자동화 도구가 못 잡는 건 써봐야 보인다
"컴파일 통과"와 "런타임 안전"은 당해봐야 구분된다
원칙: 이 영역에서 한 번도 실패한 적 없으면, AI가 같은 실패를 해도 모른 채 통과시킨다.
학습 경로
AI 쓰는 방식도 단계별로 달라야 한다.
AI에게 묻기 전에 30초라도 먼저 생각한다.
이게 가장 중요한 습관 하나다.
경고 신호
이 신호가 보이면 즉시 "AI 없이 만들기" 세션이 필요하다.
빈 파일 앞에서 첫 줄을 어떻게 쓸지 막막하다AI 없이 시작조차 못하는 상태
PR 코멘트가 점점 "개선 필요", "리팩터링 고려"로 추상화된다구체성이 사라지는 건 이해가 사라지는 신호
에러 메시지를 읽지 않고 AI에 붙여넣기가 자동화된다에러가 왜 났는지 생각하는 과정 자체를 건너뜀
"이게 왜 되는 거지?"를 자주 느끼기 시작한다이해 없이 동작에 의존하는 상태
Lighthouse 점수가 언제 나빠졌는지 모른다기준점 자체가 흐려진 것
새 팀원 질문에 "AI한테 물어봐"가 기본 답변이 된다지식 전달 능력 자체가 약화된 신호
증거 전략
좋은 증거 = 결정 + 이유 + 결과. 결정만 있으면 실력인지 운인지 모른다.
트레이드오프 한 줄이면 충분하다.
AI가 단일 컴포넌트로 생성했으나
prop drilling 4depth 예상 →
Container/Presenter 분리.
빌드 시간 +1.2s 감수.
docs/decisions/ 폴더에 최근 결정 하나. 10분이면 충분하다.
Context: 어떤 상황이었나
Options: AI 제안 포함 검토 내용
Decision: 선택한 것
Why: 판단 근거
기술적으로 구체적인 글 1개. 이 유형이 가장 강력한 공개 증거다.
"Copilot이 제안한 접근성 코드,
내가 전부 수정한 이유"