AI 시대의 개발자는 어디로 가야 할까 — FDE에서 찾은 방향
AI로 구현은 빨라졌는데, 무엇을 만들고 효과를 어떻게 확인할지는 여전히 어려워요. FDE라는 직무를 통해 제가 지향하는 개발자의 일하는 방식을 정리했어요.
개발하면서 배우거나 정리한 내용을 기록합니다.
AI로 구현은 빨라졌는데, 무엇을 만들고 효과를 어떻게 확인할지는 여전히 어려워요. FDE라는 직무를 통해 제가 지향하는 개발자의 일하는 방식을 정리했어요.
요즘 코드를 거의 안 들여다본다는 막연한 감각이 있었어요. 그래서 Claude Code·Codex 세션 기록 1,251건을 전부 DB에 모아서 분석해봤습니다. 입력 대 출력 209:1, 1번 지시에 7.3번 응답이라는 숫자가 나왔고, 그 숫자가 제 일하는 방식이 어디로 옮겨갔는지를 설명해줬어요.
1~3편이 '검색을 어떻게 잘하느냐'였다면 4편은 운영의 시각이에요. 임베딩을 어떻게 채우고, 실패하면 어떻게 회복하고, 비용을 어떻게 통제하느냐. 실제 운영에서 만난 임베딩 파이프라인 4가지 경로, 리인덱싱 안전장치, 비용이 새는 자리 5곳까지 정리했어요.
1편의 6단계 고정 파이프라인은 '안녕하세요'에도 LLM을 4번 호출해요. Tool Calling은 LLM에게 검색 도구를 쥐여주고 자율적으로 선택하게 해서 비용을 질문 복잡도에 비례시키는 패턴이에요. 두 방식의 비교, 도구 3종 설계, description 작성법, 안전장치와 함정을 정리했어요.
RAG 정확도가 안 나올 때 모델 교체나 파인튜닝부터 떠올리지 마세요. GPU 없이 OpenAI 임베딩만으로도 파인튜닝 효과의 85~90%를 낼 수 있어요. 시맨틱 청킹·메타데이터 주입 임베딩·쿼리 확장·Qdrant 사전 필터·Parent-Child 청킹·HyDE 6가지 입력 가공 기법을 정리했어요.
RAG 데모는 30분이면 만들지만 운영용은 다릅니다. 실제 서비스에서 쓰는 6단계 파이프라인(질문 분석 → 다중 검색 → 관련성 검증 → 컨텍스트 빌딩 → 응답 생성 → 답변 검증)과 하이브리드 검색·RRF까지 1~3년차 개발자 시점에서 정리했어요.
프로젝트 4~5개를 동시에 굴리다 보니 npm의 node_modules가 한계처럼 느껴졌어요. pnpm으로 바꾸고 디스크 용량·설치 속도·모노레포 다루는 법이 어떻게 달라졌는지 정리합니다.
NextAuth 쓰다가 Better Auth로 갈아탄 이유와, Next.js 프로젝트에 처음부터 붙이는 방법을 정리했어요. 1~3년차 분이 보고 그대로 따라할 수 있게 라우트 핸들러, 클라이언트, 미들웨어, 세션 보호까지 한 번에 짚어요.
AWS 콘솔로는 클릭이 많아지는 작업들이 CLI에선 한 줄이에요. 프로필 분리, --query/--output, SSM 3종 세트, ECR 로그인, logs tail까지 — 여러 프로젝트를 운영하면서 손에 익은 패턴을 정리했어요.
EC2에 node로 서버를 띄워봤더니 SSH 끊자마자 죽었어요. PM2를 쓰면 무엇이 달라지는지, 실제 ERP 프로젝트에서 어떻게 운영하는지 정리했어요.
사내툴·ERP·커머스 세 프로젝트를 운영하면서 자연스럽게 갈라진 AWS 인프라 3단계를 정리합니다. EC2 한 대로 시작해서 ALB+Redis로, 다시 CloudFront+RDS+CI 자동화로 어떻게 키워왔는지, 각 단계에서 왜 그 컴포넌트가 추가됐는지 짚어봅니다.