일상적인 코드 검토 중에, 서로 다른 위치에 있는 구성 변수 동기화를 자동화하는 새로운 "Skill" 파일이 발견되었습니다. AI 훅과 자동화 스크립트로 인상적이었지만, 이 솔루션은 엔지니어링 노력의 의문스러운 사용이었습니다. 문제는 좋지 않은 코드가 아니라, 코드가 존재하지 말았어야 한다는 것이었습니다. 프로젝트가 DRY 원칙을 따랐다면, 구성에 대한 단일 진실 공급원이 있었을 것입니다. 이는 강력한 도구가 피할 수 있는 설계 결정에서 비롯된 문제를 해결하는 추세를 강조하며, 진보로 인식됩니다. 이러한 "생산성의 환상"은 더 많은 것을 하는 것과 더 잘하는 것을 혼동하며, 고급 자동화로 구조적 문제를 가립니다. 이는 존재하지 말아야 할 문제에 대한 첨단 기술 솔루션을 사용하는 현대적인 과잉 엔지니어링 형태입니다. 한때 수정하는 데 비용이 많이 들었던 기술 부채는 이제 AI로 더 저렴해졌고, 개발자들이 아키텍처 수정 대신 복잡한 AI 기반 해결책을 선택함에 따라 역설적으로 이를 연기하게 됩니다. 핵심 문제는 문제의 프레임 방식입니다. 개발자들은 단일 진실 공급원과 같은 원칙의 가치를 이해하지 못할 수 있으며, 이는 AI가 최적이 아닌 접근 방식을 최적화하도록 이끌 수 있습니다. 이러한 패턴은 진보로 보이는 가시적인 자동화, 설계 품질보다 기능에 대한 인센티브, 단기 최적화에 의해 주도됩니다. 복잡한 분산 시스템에서는 일부 자동화가 필요하지만, 그 차이는 내재된 제약 조건을 해결하는지 아니면 피할 수 있는 설계 격차를 해결하는지에 있습니다. 개발자들은 반복적인 작업을 위해 AI를 사용하기 전에 잠시 멈추고 해당 작업이 실제 복잡성에서 비롯된 것인지 아니면 예방 가능한 설계 결함에서 비롯된 것인지 질문해야 합니다. AI는 새로운 영역을 탐색하고 복잡성이 불가피한 곳을 최적화해야 하며, 약한 기반을 보상해서는 안 됩니다. 목표는 최소한의 복잡성으로 문제를 해결하는 것이지, 비효율성을 자동화하는 것이 아닙니다.