## 📝 한 줄 요약
개발을 시작한 뒤 요구사항이 바뀌어 다시 만드는 일이 잦았습니다.
그래서 개발 전에 필요한 결정을 먼저 정리해 주는 skill를 만들었고,
Skill을 개선하는 과정에서 AI의 말을 그대로 받아들이기보다 이해할 때까지 묻고 직접 확인하는 법을 배웠습니다.
바쁘시면 이것만 읽어도 돼요:
- AI가 “고쳤다”고 말해도, 내가 이해하지 못하면 쉬운 말로 다 시 설명해 달라고 요청해야 합니다.
- AI를 잘 쓰는 일은 일을 맡기는 것에서 끝나지 않고, 질문하고 확인하는 힘을 키울 수 있습니다.
## 🎯 이런 분들께 도움돼요
- AI에게 일을 맡겼지만, 설명이 어려워서 결과를 믿어도 되는지 모르겠던 분
- 코드를 잘 몰라도 AI와 함께 일을 더 주도적으로 하고 싶은 분
## 😫 문제 상황: AI가 고쳐준 내 Skill. 그런데 뭘 고쳤다는 것인지...?
그래서 개발을 시작하기 전에 필요한 질문을 받고 스스로 질문하고 답변하는 skill을 만들게 됐습니다(AI가).
그리고 “도구를 만들었으니 끝났다”고 생각했습니다. 하지만 작동을 확인하고 AI와 개선하는 과정에서 문제가 있었습니다.
### AI가 고쳤다는 말만으로는 부족했다
AI에게 만든 도구를 확인해 달라고 요청했습니다.
```text
내 기존 Skill을 검증해줘.
```
Skill은 AI가 반복해서 특정 일을 잘하도록 적어 둔 작업 안내서라고 생각하면 됩니다.
Skill 확인 과정에서, AI는 오류처럼 보이는 신호를 발견하고 저에게 알렸습니다. AI의 설명은 낯선 말이 많았습니다. fixture? snapshot? candidate? assertion? 화면 너비? 같은 설명이 이어졌지만, 저는 정작 “무엇이 문제였고 무엇이 바뀐 것인지”를 이해하기 어려웠습니다.
그때 깨달았습니다. AI가 일을 해 준다고 해도 내가 이해하지 못하면, 좋은 결과인지 판단할 수 없다는 것을요.
그래서 다시 요청했습니다.
```text
기존 스킬에 대한 설명과 네가 개선한 것을 쉽게 정리해줘.
어려운 용어를 쓸 땐 반드시 풀이해줘.
```
## 💡 문제를 내 말로 이해한 순간
기존 AI는 개선 내용에 대해 아래와 같이 설명했습니다.
동일 혼합형 설문 입력: 원본은 false-negative 실패, candidate는 360px·문맥 리더까지 통과
하지만, 풀이를 요청하자 AI는 문제를 쉬운 예시로 바꿔 설명해주었습니다.
AI가 제공한 쉬운 예시
>동일 혼합형 설문 입력 관련 내용에 대한 개선
>
>설문에 질문이 두 개 있다고 해 보겠습니다.
>
> 1. “첫 버전에서 어디까지 만들까요?” → 보기 하나만 고르면 되는 질문
>2. “가장 중요한 조건과 이유는 무엇인가요?” → 보기를 고르고, 이유도 적어야 하는 질문
>
>첫 번째 질문은 이유를 쓸 필요가 없고,
두 번째 질문은 이유를 써야합니다.
>
>그런데 설문이 제대로 작동하는지 확인하는 자동 검사 장치가 “질문이 두 개면 이유도 두 개 있어야 한다”고 잘못 판단하고 있었습니다. 즉, 설문이 고장 난 것이 아니라 정상인 설문을 오류라고 잘못 말하는 확인 방식이 문제였습니다.
## ✅ 무엇을 바꿨고, 무엇을 확인했나
중요한 것은 “AI가 고쳤다”가 아니라, 제가 다음 네 가지를 확인했다는 점입니다.
1. 진짜 문제가 설문 자체인지, 확인 방식인지 구분했다.
2. 원래 것을 보관한 뒤 복사본에서 먼저 시험했다.
3. 고치기 전과 후에 같은 예시를 사용해 결과를 비교했다.
4. 어려운 설명은 이해할 수 있는 말로 다시 물었다.
## 💬 이번 경험으로 배운 AI 활용법
### 효과적이었던 것
1. “쉽게 설명해 달라”고 분명히 요청하기
- 모르는 말을 아는 척하지 않는 것이 오히려 더 정확한 결과로 이어졌습니다.
2. AI의 설명을 내 말로 다시 확인하기
- “그러면 첫 질문에는 이유가 필요 없는데, 검사 만 이유를 요구한 거죠?”처럼 다시 묻자 핵심이 선명해졌습니다.
3. 원본과 시험용 복사본을 나누기
- AI가 제안한 변경을 바로 적용하지 않고, 안전하게 먼저 확인할 수 있었습니다.
### 이렇게 하면 아쉬워요
- AI가 “수정 완료”라고 말한 뒤 내용을 이해하지 않은 채 바로 적용하기
- 오류 메시지만 보고 실제 기능이 고장 났다고 단정하기
- 다른 예시로 고치기 전과 후를 비교해 결과를 좋게 보이게 만들기
## 🌍 다른 업무에도 적용한다면
이 방식은 설문 도구에만 쓸 수 있는 방법이 아닙니다. 보고서 자동화, 고객 안내문, 반복되는 자료 정리처럼 AI가 만든 결과를 확인해야 하는 일에도 적용할 수 있습니다.
AI에게 일을 맡긴 뒤에는 아래 질문을 해 보면 좋겠습니다.
> 지금 문제는 정확히 무엇인가요?
> 무엇을 바꾸나요?
> 바꾸지 않는 것은 무엇인가요?
> 같은 조건에서 고치기 전과 후를 어떻게 확인했나요?
> 제가 이해할 수 있는 쉬운 말로 다시 설명해 주세요.
## 🚀 앞으로의 계획
앞으로도 AI에게 더 많은 일을 맡기겠지만, 단순히 결과를 받는 데서 멈추지 않으려고 합니다. 이해되지 않는 부분은 다시 묻고, 중요한 변경은 안전하게 시험한 뒤, 내가 납득할 수 있을 때 적용하는 습관을 만들고 싶습니다.
이번 경험은 작은 오류를 고친 일이었지만, 저에게는 AI와 협업하는 방식이 한 단계 바뀐 순간이었습니다. AI가 내 일을 대신하는 사람이 아니라, 내가 더 잘 질문하고 판단하도록 돕는 동료가 될 수 있다는 것을 배웠습니다.
