몇 달 동안 예전 방식으로 손코딩 중이에요

코딩 에이전트로 빠르게 결과를 내는 일에는 익숙해졌지만, 무엇을 원하는지 불명확할 때는 에이전트가 가정을 대신 해버려 학습량과 코드 감각이 줄어든다는 문제의식에서 출발한다.

그래서 몇 달 동안 의도적으로 손으로 코드를 작성하며, 코드베이스를 다시 몸으로 익히고 문제 해결 감각을 되찾는 시간을 보내고 있다. 목적은 단순한 생산성 회복이 아니라, 에이전트를 더 잘 쓰기 위한 기반을 다시 다지는 데 있다.

이 과정의 중심에는 Recurse Center가 있다. 여기서 직접 Transformer를 처음부터 구현하며 LLM을 다시 배웠고, Stanford CS336 과제를 LLM 도움 없이 수행했다. 토크나이저를 직접 만들고, GPT-2 스타일 아키텍처를 PyTorch로 구축했으며, Tiny Stories와 OpenWebText를 바탕으로 ablation과 하이퍼파라미터 실험도 진행했다.

이후에는 GPU 프로파일링, Triton으로 FlashAttention2 구현, 모델 post-train 같은 과제로 이어질 계획이다. 동시에 Python을 더 잘 쓰기 위해 작은 에이전트와 신경망을 많이 직접 작성하고, 10년 넘게 Python을 써온 사람들과의 pair programming에서 가장 큰 도움을 받았다고 말한다.

RC에서는 Python뿐 아니라 Unix, Vim, Clojure, mob programming, CTF Fridays까지 경험했다. 제한된 도구로 작업하다 보니 코드를 치기 전에 먼저 생각하고, 머릿속에 프로그램 구조를 세우는 습관이 붙었다는 점을 특히 강조한다.

또한 훌륭한 프로그래머일수록 AI 활용 능력도 높다는 관찰을 공유한다. 깊은 이해가 있어야 에이전트와 LLM을 더 큰 지렛대로 쓸 수 있고, 결국 장기적으로도 손코딩 훈련이 에이전트 활용 역량을 끌어올린다는 결론에 도달한다.

남은 기간 동안 모든 목표를 다 끝내지는 못하더라도, RC의 가치는 체크리스트를 비우는 데보다 코딩에 시간을 쓰는 행위 자체에 있다는 점을 강조한다. 결국 이 글은 AI 시대에도 직접 손을 움직이며 개념, 도구, 추상화 계층을 다시 익히는 일이 여전히 중요하다는 경험담이다.