버그 = 나와 AI가 함께 똑똑해지는 학습의 기회

바이브 코딩을 하다 보면 AI가 무조건 실수를 하고 버그가 생깁니다. 사실 사람도 마찬가지죠. 경험이 쌓이고 전문성이 높은 전문가들도 1시간에 평균 3-5개의 실수를 저지른다고 하더군요.

버그에 대한 우리의 가장 본능적인 대처는 당장 그 현상을 고치는 것입니다. 그런데 여기서 한발짝만 뒤로 물러나, 버그를 '학습의 기회'로 삼는 태도가 성장하는 데 아주 유리합니다. 나도, AI도 더 똑똑하게 만들 수 있죠.

가장 간단하게는, 디버깅 과정에서 이런 식으로 프롬프트를 넣어보세요. 👇

우리가 이번 실수를 할 수밖에 없었던 원인을 다층적으로 분석하고 개선 제안을 줘.

예를 들어 
- 코드: 변수/함수명이 헷갈리게 작성됐다, 한 파일 길이가 너무 길었다 등
- 구조: 한 작업을 하기 위해 너무 여러 파일을 참조해야 했다 등
- 도구: 정적 검사와 린터 룰이 부족했다 등
- 프롬프트: 유저 프롬프트에 정확한 용어가 들어가지 않아 헷갈렸다 등
- 컨텍스트: DB 스키마, 칼럼에 코멘트가 달려있지 않았다 등
- 환경: 사람과 AI가 버그가 발생했음을 더 일찍 인지할 수 있는 리뷰 프로세스, 자동화 테스트, 센트리 알림 같은 것들이 부재했다 등

저는 이렇듯 코드 수준에서만 그치는 게 아니라 인지적 수준, 환경적 수준까지 올라가야만 좋은 Root Cause Analysis라고 생각합니다.

비슷한 관점에서 예전에 썼던 글도 링크 걸어둡니다: 문제가 생길 수밖에 없다는 걸 인정하면 시야가 트인다