AI 시대 프로그래머 진로, htmx 저자 Carson Gross는 직접 코드를 써봐야 읽는 능력이 생긴다고 주장

No, but가 더 맞는 답인 것 같음. 코딩 실력 쌓는 데 몇 년 걸리는데 지난 12개월 AI 발전 속도 보면 시간 낭비일 수 있음. 건설, 광업, 물류처럼 기술이 덜 닿은 산업을 파서 그 업계랑 AI 사이를 잇는 사람이 되는 게 나아 보임.

글 요점을 놓친 것 같음. AI로 코드를 믿고 만들려면 결국 코드를 이해할 줄 알아야 함.

교수 조언이 결국 네트워킹이라는 게 좀 씁쓸함. 업계에 아는 사람 없는 애들은 더 불리하겠지.

가족이나 친구만 네트워킹으로 치면 너무 좁게 보는 것 같음. 밋업, 컨퍼런스, 온라인 커뮤니티, 그리고 쓸만한 걸 만들어 공개하는 것도 다 네트워킹임. 요즘은 혼자서도 큰 걸 만들 수 있으니 신입은 일단 뭐든 만들어보는 게 맞음.

저자가 학생한테 Costco 쪽 가라고 한 건 좀 구세대 감성임. AI 이력서 시대에는 키워드 박아넣는 게 더 중요함.

코드 읽기가 쓰기보다 더 가치 있다는 말엔 확신이 없음. 신입 때 읽는 실력은 거의 안 늘었고, 10년 넘게 일하면서 실무에서 강제로 익힌 것 같음. 읽기랑 쓰기는 따로 연습해야 느는 별개 기술인 듯.

가능한 거랑 현실적으로 되는 거는 다른 얘기임.

나는 읽기랑 쓰기가 사실상 같은 능력이라고 봄. 둘 다 문제를 쪼개고 추상화하는 사고에서 나오는 거라서, 그 사고가 되면 읽고 쓰는 게 거의 쉬워짐.

학교에서는 몇 천 줄짜리를 직접 짜는 게 전부였는데, 첫 직장에서 수십만 줄짜리 남의 코드 고치라고 던져져서 익힘. 근데 요즘은 AI가 그 부분을 더 잘 읽음. 긴 코드에서 미묘한 버그 찾는 것도 AI가 더 잘함.

나는 글쓴이랑 반대임. LLM이 코딩을 잘할수록 시스템 굴리는 개발자는 덜 필요해질 것 같음. 우리 회사도 병목은 이미 새 매출 아이디어이고, 새 기능 개발 속도는 약 30% 빨라짐. 개발자들이 코드를 그냥 믿고 쓰는 경우도 많이 봄. 우리 애들한테는 프로그래밍보다 창업을 권할 듯.

AI가 짜준 코드를 개발자가 계속 이해 못 하면 언젠가 터질 것 같음. 이해 못 하는 코드를 사람보다 빨리 쌓는 건 회사 입장에서 큰 리스크임. 결국 유지보수는 누가 하냐는 질문이 핵심임.

맞춤 프로그램을 빨리 찍어낼 수 있게 되면 범용 소프트웨어 시장은 줄고, 회사들이 라이선스 대신 사내 엔지니어를 늘릴 수도 있을 듯. 그러길 바람.