레거시 코드 리팩토링 AI에게 맡길 수 있을까?

오래된 코드를 수정하는 일은 언제 터질지 모르는 폭탄을 해체하는 것과 같아요. 인공지능 코딩 도구가 발전하면서 이 골치 아픈 작업을 맡기려는 시도가 늘고 있는데, 실제로는 맹신하면 위험하고 잘 쓰면 강력한 무기가 되는 양면성이 있어요. 직접 다양한 케이스를 실험해보니 AI는 단순히 코드를 고쳐주는 도구가 아니라 꼼꼼한 검증이 필요한 신입 개발자와 비슷하다는 결론을 얻었어요.

 

 

개발자를 괴롭히는 오래된 코드의 딜레마

 

개발 현장에서 레거시 코드는 단순히 오래된 코드가 아니라 수정하기 두려운 코드를 의미해요. 작성자는 이미 퇴사했고 문서는 없으며 변수명은 알 수 없는 약어로 가득 차 있는 경우가 허다해요. 이런 코드는 서로 복잡하게 얽혀 있어서 작은 로직 하나만 건드려도 전체 시스템이 멈추는 부작용을 낳곤 해요. 결국 아무도 손대지 못하고 계속해서 덧붙이기만 하는 누더기 코드가 되어 유지보수 비용을 기하급수적으로 높이는 원인이 돼요.

 

2025년 현재 많은 기업이 기술 부채를 해결하기 위해 AI 도입을 고려하고 있어요. 하지만 단순히 AI에게 코드를 던져주고 깨끗하게 만들어달라고 요청하는 방식은 실패할 확률이 매우 높아요. AI는 코드의 문법적 구조는 완벽하게 이해하지만 그 코드가 비즈니스적으로 어떤 맥락에서 작성되었는지, 특정 로직이 왜 그렇게 비효율적으로 짜였는지에 대한 역사적 배경은 알지 못하기 때문이에요.

 

맥락 주입을 통한 단계적 리팩토링 전략

 

성공적인 AI 리팩토링을 위해서는 맥락 주입이라는 과정이 필수적이에요. 전체 파일을 한 번에 수정하려 들지 말고 함수 단위로 쪼개서 정보를 제공해야 해요. 이때 중요한 것은 코드만 주는 것이 아니라 관련된 데이터 구조와 입출력 예시를 함께 입력하는 것이에요. AI가 코드의 의도를 정확히 파악하도록 유도하는 과정이 선행되어야 결과물의 품질이 보장돼요.

 

가장 먼저 해야 할 일은 코드 수정이 아니라 주석 생성 요청이에요. 복잡한 레거시 코드를 AI에게 설명해달라고 요청하고 그 설명이 맞는지 개발자가 검증하는 과정을 거쳐야 해요. 이 과정에서 AI가 코드를 잘못 이해하고 있다는 사실을 발견하기도 해요. AI가 코드를 올바르게 해석했다고 판단되면 그때 변수명 변경이나 함수 분리와 같은 구체적인 작업을 지시하는 것이 안전해요.

 

단순히 코드를 줄이는 것이 능사가 아니에요. 가독성을 높이는 방향으로 리팩토링을 진행해야 해요. 다음은 이해하기 힘든 조건문을 의미 있는 함수로 추출하는 예시 코드에요.

 

Java

 

// 수정 전: 의미를 알 수 없는 조건문
if (user.s == 1 && (user.a > 18 || user.p == true)) { ... }

// AI 리팩토링 후: 메서드 추출로 의도 명확화
if (user.isActive() && user.canAccessContent()) { ... }

 

이렇게 변경하면 로직은 유지하면서도 코드를 읽는 사람이 의도를 바로 파악할 수 있게 돼요. AI는 이런 패턴 매칭과 추출 작업에 탁월한 능력을 보여요.

 

테스트 코드 없는 리팩토링은 도박이다

 

많은 분이 간과하는 핵심은 바로 테스트 코드의 존재 여부예요. 레거시 코드는 테스트 코드가 없는 경우가 대부분이라 리팩토링 후에 기능이 정상적으로 작동하는지 확인할 길이 막막해요. 여기서 AI의 진정한 가치가 드러나요. 코드를 고치기 전에 AI에게 현재 로직을 검증할 수 있는 단위 테스트 코드를 먼저 짜달라고 요청하는 전략을 써야 해요.

 

기존 코드가 통과하는 테스트 케이스를 확보한 뒤에 리팩토링을 진행하면 심리적 안정감을 얻을 수 있어요. AI가 코드를 개선하다가 로직을 은근슬쩍 바꾸거나 엣지 케이스를 누락하는 실수를 저질러도 테스트 코드가 이를 잡아낼 수 있기 때문이에요. 실제로 AI는 코드를 깔끔하게 만드는 데 집착한 나머지 예외 처리를 임의로 삭제하는 환각 현상을 보이기도 해요. 따라서 인간 개발자는 코드 작성자가 아니라 코드 리뷰어이자 감독관으로서 AI의 결과물을 냉철하게 평가해야 해요.

 

또한 보안 취약점 점검도 동시에 수행할 수 있어요. 오래된 라이브러리나 SQL 인젝션 위험이 있는 패턴을 AI에게 찾아달라고 하면 사람이 놓치기 쉬운 구멍을 빠르게 발견해 줘요. 리팩토링과 보안 패치를 동시에 진행하면서 코드의 수명을 연장하는 것이 가장 효율적인 활용법이에요.

 

안전한 AI 리팩토링을 위한 4단계 프로세스

 

실전에서 실패를 줄이고 효율을 높이는 구체적인 순서는 다음과 같아요. 이 흐름을 따르면 사고를 방지할 수 있어요.

 

• 코드 이해 및 문서화: AI에게 해당 함수의 기능을 설명하게 하고 각 라인에 상세 주석을 달도록 요청하여 로직을 파악해요.
• 보호막 생성: 현재 동작을 보장하는 단위 테스트 코드를 생성하고 실행하여 통과하는지 확인해요.
• 점진적 개선: 변수명 직관화, 중복 코드 함수화, 제어문 단순화 순서로 조금씩 구조를 변경해요.
• 검증 및 통합: 변경된 코드가 앞서 만든 테스트를 통과하는지 확인하고 전체 시스템에 미칠 영향을 검토해요.

 

이 과정에서 가장 주의할 점은 한 번에 너무 많은 것을 바꾸려는 욕심을 버리는 거예요. AI의 컨텍스트 윈도우 한계를 고려하여 작은 단위로 작업을 끊어서 진행해야 정확도가 유지돼요.

 

코딩 도구의 진화와 개발자의 역할 변화

 

현재 시중에는 다양한 AI 코딩 도우미들이 나와 있으며 이들은 단순한 자동 완성을 넘어 전체 프로젝트 구조를 인식하는 방향으로 발전하고 있어요. 하지만 여전히 비즈니스 로직의 최종 책임은 사람에게 있어요. AI는 훌륭한 제안을 할 수 있지만 그 코드가 회사의 비즈니스 방향과 맞는지, 유지보수 정책에 부합하는지는 판단하지 못해요.

 

앞으로는 코드를 직접 짜는 능력보다 AI가 생성한 코드의 적절성을 판단하고 결함이 있는 부분을 빠르게 찾아내는 디버깅 능력이 더 중요해져요. 레거시 리팩토링은 AI가 가장 잘할 수 있는 영역 중 하나지만 동시에 AI의 실수가 가장 치명적으로 작용할 수 있는 분야이기도 해요. 도구를 믿되 검증을 게을리하지 않는 태도야말로 AI 시대에 개발자가 가져야 할 핵심 역량이에요.

 

결국 레거시 코드 리팩토링을 AI에게 맡기는 것은 가능하지만 전적으로 의존해서는 안 되는 작업이에요. AI를 똑똑한 인턴 사원처럼 부리면서 테스트 코드라는 안전장치를 확실히 마련해둔다면 묵혀둔 기술 부채를 청산하는 데 큰 도움을 받을 수 있어요.

 

 

2025.11.19 - [Coding] - 데브섹옵스가 실패하는 진짜 이유와 보안의 딜레마 해결법

데브섹옵스가 실패하는 진짜 이유와 보안의 딜레마 해결법