MyStock 개발 초기에는 ChatGPT와 Codex 대화 자체가 하나의 개발 기록이라고 생각했다. 요구사항 정리부터 설계 고민, 구현 과정, 수정 과정까지 모든 것이 대화 안에 남아 있었기 때문이다. 하지만 macOS / Windows 환경 및 ChatGPT와 Codex 클라우드 대화방 동기화 실험 과정에서 초기 MyStock 대화방을 잃어버리는 일이 발생했다. 처음에는 단순히 대화 기록 하나가 사라진 것으로 생각했지만, 나중에 보니 개발 과정 전체의 맥락이 사라진 것이었다.
대화는 사라졌지만 개발 흔적은 남아 있었다
다행히 MyStock 프로젝트에는 여러 형태의 기록이 남아 있었다.
- _devlog Markdown
- Git commit 및 변경 이력
- GitHub Pull Request 기록
- Codex 프로젝트별 작업 대화
- 실행 화면 캡처
위 기록은 단순한 파일 목록이 아니라 AI와 함께 진행한 작업 순서와 기능 확장 과정을 보여준다. KIS 연동, Dashboard, Google Drive Sync, Python 3.14 마이그레이션, 투자 분석과 UI 개선까지 날짜별 개발 흐름이 남아 있었다.
또한, Codex 프로젝트 기록에는 기능 단위 작업이 남아 있었다. Windows 환경 분석, macOS UI 문제 수정, Dashboard 개선, 시황 분석, 투자 분석, Google Drive Sync 등 작업 목적별 대화가 분리되어 있었다. 결과적으로 AI에게 코딩을 요청하는 과정 자체가 개발 로그가 되었고, 어떤 질문을 했는지보다 왜 그런 결정을 내렸는지가 더 중요한 기록이 되었다.
복원하면서 확인한 중요한 점
코드만 남아 있으면 무엇을 만들었는지는 알 수 있다. 하지만 개발 과정 기록이 있으면 왜 그렇게 만들었는지 알 수 있다. 대화방은 사라졌지만 개발 과정은 완전히 사라지지 않았다. devlog, Git, PR, Codex 기록이 서로 연결되어 있었기 때문이다.
AI 시대 개발자가 관리해야 하는 것
처음에는 AI가 얼마나 빠르게 코드를 만들 수 있는지가 가장 중요하다고 생각했다. 하지만 MyStock 개발을 진행하면서 더 중요한 것은 AI에게 무엇을 맡길지 결정하고, 결과를 검증하고, 변경 이력을 남기는 것이라는 점을 알게 되었다. AI는 코드를 생성하는 도구이기도 하지만, 개발 과정 전체를 함께 기록하고 관리하는 협업 도구가 될 수도 있다.
이번 사건을 경험하면서, 퇴사한 직원이 인수인계 문서를 전달하는 것과 유사하다고 생각했다. 인수인계 문서를 전달 받았어도, 결과만 있을 뿐, 왜 이렇게 설계하고 구성하였는지에 대한 맥락과 철학은 알 수가 없었다. 몇 일전 내가 설계하고 코딩한 회사 업무를 AI에게 리뷰 시켰을 때와 동일하다. 결과만 보고 왜 이렇게 되었는지 알 수가 없다.
즉, 나는 이전 AI와의 대화가 사라진 상태에서, 남겨진 기록을 기반으로 새로운 대화방의 AI에게 프로젝트 맥락을 다시 전달하는 상황을 경험하게 되었다. devlog를 남긴 이유는 개발 과정의 맥락을 유지해야 한다는 관성 때문이었고, 이를 바탕으로 클로드나 제미나이 같은 AI에게 이런 데이터 없이 일을 시켰을 때와 차이도 알고 싶었다.
참고로, 지금까지 AI를 사용하면서 느낀 점은 대화형 AI는 새로운 대화방으로 넘어가면 이전 대화의 세부 맥락을 그대로 유지하지 못하는 경우가 많다는 것이다. 따라서 중요한 설계 결정과 작업 과정은 별도의 기록으로 남겨야 한다고 생각하게 되었다.
이번 복원 작업은 사라진 대화를 되찾는 작업이 아니었다. 오히려 AI와 함께 개발하는 시대에 어떤 기록을 남겨야 하는지 확인하는 과정이었다. AI 시대의 개발자는 모든 코드를 직접 작성하는 사람이라기보다, 자신의 경험과 판단을 바탕으로 AI가 올바른 방향으로 작업하도록 맥락과 기준을 제공하는 사람이 되어야 할 것 같다.