API 폭발은 현실이며 Vibe 코딩이 도화선을 밝히고 있습니다.

불과 몇 년 전만 해도 성숙한 코드베이스에서 새로운 API 엔드포인트를 구축하는 것은 상당한 마찰이 따르는 작업이었습니다. 여러 코드 도메인의 소유권을 관리하고, 까다로운 설계자들의 승인을 받아야 했으며, 때로는 몇 주 또는 몇 달씩이나 질질 끌기도 하는 검토를 진행해야 했습니다. 이러한 마찰은 고통스러웠지만, 덕분에 모든 새로운 API는 일정 수준의 철저한 검토와 제도적 기억을 갖게 되었습니다.

지금은? AI 기반 개발 도구가 그 병목 현상을 해소했습니다.

GenAI 에이전트는 방대한 양의 상황 데이터를 처리하고 수백 개의 파일에 대한 코드 변경을 단 몇 초 만에 생성할 수 있습니다. 이를 통해 엔지니어뿐만 아니라 제품 관리자나 지원팀처럼 비기술직 종사자(충격적이지만)에게도 API 생성 기능이 널리 보급되었습니다. 이제 이들은 실험을 바로 프로덕션에 적용할 수 있게 되었습니다.

소프트웨어 개발 프로세스에서 누가 주도권을 쥐느냐에 대한 엄청난 변화입니다. 특히 속도와 반복을 중시하는 비즈니스 환경에서는 반드시 나쁜 일만은 아닙니다. 하지만 그 결과, 빠르게 배포되는 API가 산불처럼 쏟아져 나옵니다. 많은 API가 "실험적"으로 시작되거나 기능 플래그 뒤에 숨겨져 있었지만, 비즈니스 요구가 변화함에 따라 빠르게 필수적인 인프라로 자리 잡았습니다. 간단한 프로토타입으로 시작한 것이 핵심 통합으로 발전했습니다. 이제 다시 시작하기에는 너무 늦었습니다.

"바이브 코딩"의 부상

AI가 생성하는 이 새로운 유형의 API는 아키텍처, 문서화 또는 테스트가 거의 없는 경우가 많습니다. 이러한 현상을 "바이브 코딩"이라고 합니다. 시스템이나 디자인 패턴에 대한 깊은 이해가 아닌, 대략적인 직관, 느슨한 프롬프트, 그리고 "무엇이 작동해야 하는지"에 대한 일반적인 감각에 기반하여 소프트웨어를 작성하는 것입니다.

안타깝게도 이런 방식으로 생성된 API는 일관성 없는 규칙을 따르고, 강력한 검증이 부족하며, 기존 내부 표준을 무시하는 경우가 많습니다. 더 심각한 것은, 특히 민감한 데이터나 외부 엔드포인트에 연결될 때 심각한 보안 또는 규제 위험을 초래할 수 있다는 것입니다. AI는 회사의 거버넌스 모델이나 규정 준수 요건을 알지 못합니다. 명시적으로 알려주지 않는 한, 이를 염두에 두고 작성하지 않을 것입니다.

문제는 빠르게 악화됩니다. AI는 테스트 생성에도 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 하지만 AI가 생성한 검증을 통해 잘못된 코드를 테스트하면, 그 테스트는 단지 결함 있는 동작을 확인하는 데 그칩니다. 개발자들은 자신이 작성하지 않은 코드, 더 나아가 기계가 생성한 코드에 대한 테스트 작성을 꺼리기 때문에, AI가 그 빈자리를 메웁니다. 그 결과는? 마찬가지로 불안정한 스캐폴딩을 통해 테스트되고 "검증"된 저품질 코드의 재귀적 피드백 루프입니다.

패치워크 API와 소유권 위기

이 모든 것이 대부분의 조직 내에서 광범위하고 단편화된 API 계층으로 이어집니다. 이제 API는 서로 겹치는 도메인에 걸쳐 있고, 유사한 기능을 약간씩 다른 방식으로 수행하며, 명확한 소유권이 없는 경우가 많습니다. 많은 API가 기본 데이터 모델, 서비스 경계 또는 팀 헌장에 대한 깊은 이해 없이 작성되었습니다. 당연히 유지 관리는 악몽이 됩니다. 누가 이 엔드포인트를 소유하고 있습니까? 누가 수정할 수 있습니까? 누가 그것의 존재조차 알고 있습니까?

AI 도구는 유용성과 속도를 우선시합니다. 제대로 관리하지 않으면 아키텍처 비전과 부합하든 그렇지 않든, 최단 시간 내에 구현될 수 있는 경로를 만들어냅니다. 시간이 지남에 따라 이러한 기술 부채의 무게는 발전을 가로막을 수 있습니다.

취할 수 있는 몇 가지 실질적인 조치.

1. 가시성

모든 것을 늦추거나 AI를 금지하는 것이 답이 아닙니다. 이는 현실적이지 않을 뿐만 아니라 막대한 가치를 잃게 될 것입니다. 대신, 우리는 생성적 개발 시대에 맞춰 소프트웨어 관리 방식을 발전시켜야 합니다.

가장 기본적인 첫 단계는 가시성입니다. 보이지 않는 것을 통제할 수는 없습니다. 조직에는 게시되는 순간부터 시대에 뒤떨어지는 정적인 문서가 아니라 지속적인 API 탐색이 필요합니다.

런타임과 코드에서 API를 모니터링하는 도구는 필수적이 되고 있습니다. 실제 API 환경을 매핑하면 위험을 평가하고 중복을 식별하며, 이를 기반으로 안정적인 거버넌스를 구축할 수 있습니다.

아이러니하게도 AI 자체가 이 과정에 도움을 줄 수 있습니다. API 맵을 분석하고 감사하는 데 프롬프트된 AI 모델을 사용하면 이상 징후, 위험 노출, 그리고 통합 기회를 발견하는 데 도움이 됩니다. AI는 더 많은 것을 만드는 것이 아니라, 이미 존재하는 것을 정리하는 데 도움을 줍니다.

2. 신속한 엔지니어링 및 툴링의 조직 전체 표준화 설정

AI 도구의 출력과 입력을 모두 더 효과적으로 제어하면 생성된 코드에 대한 제어 수준을 유지하는 데 큰 도움이 됩니다. 조직 내에서 사용하도록 승인된 AI 기반 IDE와 모델을 정렬하는 것과 같은 간단한 단계만으로도 이러한 변화에 대처하는 데 도움이 됩니다. 또한, 새로운 모델을 더 쉽게 배포하고 엔지니어의 여러 워크스테이션에서 프롬프트를 재현할 가능성을 높이는 이점도 있습니다.

더욱 강력한 것은 특정 사항에 맞춰 정렬하는 것입니다. 규칙.md AI 코더가 에이전트에 컨텍스트를 제공하기 위해 필요한 유형의 파일을 제공합니다. 코드 기반이 복잡할수록 모든 엔지니어가 동일한 규칙 집합을 사용하여 작업하고, AI 에이전트에게 기존 구조에 가장 적합한 코드를 생성하는 방법에 대한 컨텍스트를 제공하는 것이 더욱 유용합니다.

우리는 창조적인 지니를 다시 병 속에 넣지 않을 것입니다. 하지만 우리는 그것을 이끌고, 폭발 반경을 제한하며, 책임감 있는 혁신을 촉진하는 데 활용할 수 있습니다. 그 작업은 코드가 아닌 명확성에서 시작됩니다.