1. AI 코드 부패의 원인과 메커니즘
AI는 매 프롬프트마다 새로운 상태로 시작하기 때문에, 기존 코드베이스에 존재하는 유틸리티나 컴포넌트의 존재를 인지하지 못하는 경우가 많습니다. 인간 개발자는 코드를 작성하며 자연스럽게 기존 로직을 통합하고 리팩토링하지만, AI는 동일한 기능을 수행하는 여러 버전의 코드를 파편화하여 생성합니다. 이로 인해 코드의 부피는 늘어나지만 구조적 일관성은 급격히 무너지는 ‘부패’ 현상이 발생합니다.
2. AI가 남기는 주요 코드 잔해들
AI 기반 개발에서 흔히 발견되는 부패의 징후는 다음과 같습니다. - 사멸된 내보내기(Dead Exports): 호출부만 수정되고 구현부는 삭제되지 않아 아무도 사용하지 않는 함수나 컴포넌트가 남습니다. - 중복 로직(Duplicate Logic): 서로 다른 프롬프트에서 생성된 유사한 비즈니스 로직들이 공존하며, 이는 버그 수정 시 일부가 누락되는 위험을 초래합니다. - 빈 Catch 블록: AI가 구조적 패턴으로 생성한 try-catch 문에서 에러 처리 로직이 누락되어 실제 장애가 은폐됩니다. - 고립된 타입 및 구성(Orphaned Types & Drift): 변경된 API를 반영하지 못한 이전 타입 정의나 사용되지 않는 환경 변수, 의존성 패키지들이 축적됩니다.
3. 코드 위생을 위한 기술적 도구 상자
코드 부패를 방지하기 위해서는 기계적인 분석 도구와 AI 에이전트를 적절히 활용해야 합니다.
- Knip: 사용되지 않는 파일, 내보내기, 의존성, 타입을 찾아내는 핵심 도구로, CI 파이프라인에 통합하여 컨텍스트 오염을 방지합니다.
- TypeScript Strict Mode: noUnusedLocals와 같은 설정을 통해 코드 위생을 강제적인 규칙으로 적용합니다.
- 에이전트 기반 감사: 별도의 AI 에이전트에게 “중복된 기능을 찾아 통합하라”는 임무를 부여하여 정적 분석으로 찾기 힘든 논리적 중복을 제거합니다.
4. 지속 가능한 주간 위생 프로세스
단발적인 리팩토링이 아닌, 정기적인 습관으로서의 위생 관리가 필요합니다. 1. Knip 실행: 매주 안전하게 삭제 가능한 코드를 정리하고 조사 대상을 선별합니다. 2. 중복 로직 통합: 유사한 이름이나 기능을 가진 함수들을 검색하여 하나로 합칩니다. 3. 생성물 감사: 지난 PR들을 검토하며 AI가 불필요한 유틸리티를 추가했는지, 기존 코드를 방치했는지 확인합니다. 4. 의존성 관리: 사용하지 않는 패키지를 제거하고 빌드 스크립트의 유효성을 검증합니다.
5. 복리 효과와 개발 속도의 상관관계
코드베이스의 노이즈는 AI가 참조하는 컨텍스트를 오염시킵니다. 오염된 컨텍스트는 저품질의 코드 생성을 유발하고, 이는 다시 더 많은 수동 수정을 요구하는 악순환으로 이어집니다. 코드 위생에 투자하는 시간은 단순한 관리 비용이 아니라, AI의 생성 속도와 품질을 유지하기 위한 가장 효율적인 투자입니다.