AI가 코드를 쓸수록 도메인 주도 설계가 더 중요해지는 이유

AI가 언어와 프레임워크의 구현 세부를 빠르게 처리해도, 어떤 문제를 어떤 방식으로 해결해야 하는지 이해하고 모델링하는 일은 여전히 사람이 맡아야 함 도메인 모델의 가치는 완성된 문서나 다이어그램이 아니라 개발자와 도메인 전문가가 함께 탐색하며 사업에 대한 공통의 이해를 만드는 과정에 있음 에이전트가 큰 기능을 한 번에 생성하기 전에 팀이 도메인 동작과 기술 설계를 논의하면, 거대한 PR에서 뒤늦게 방향을 논쟁하는 일을 줄일 수 있음 코드와 문서, 대화에서 같은 용어를 사용하고 영역별 경계를 명확히 하면 에이전트에 더 정확한 맥락을 제공하고, 비슷해 보이는 개념을 잘못 합치는 문제를 막을 수 있음 개발자는 단순한 코드 작성자가 아니라 도메인을 이해하고 결과에 책임지는 전문가가 되어야 하며, AI에 구현은 맡길 수 있어도 문제를 이해하기 위한 사고까지 전부 위임해서는 안 됨 구현이 쉬워져도 도메인 문제는 그대로 남음 Domain-Driven Design은 특정 코드 구조나 디자인 패턴보다, 복잡한 사업 영역을 이해하고 소프트웨어 안에 정확하게 표현하는 접근 2003년 Eric Evans가 지적한 핵심은 기술적인 프레임워크보다 해결하려는 도메인의 복잡성이 소프트웨어 개발에서 더 어려운 부분이라는 것 AI 코딩 도구를 사용하면 익숙하지 않은 언어와 프레임워크에서도 비교적 빠르게 동작하는 코드를 만들 수 있음 하지만 다음 질문은 모델 성능만으로 해결되지 않음 실제로 해결해야 하는 문제가 무엇인가 사용자는 어떤 결과를 기대하는가 사업 규칙과 예외는 어떻게 동작하는가 여러 요구사항 가운데 무엇을 먼저 만들 것인가 과거에는 새로운 프레임워크와 마이크로서비스가 도메인 문제를 해결해줄 것처럼 기대했다면, 지금은 모델 벤치마크와 에이전트 설정에 같은 기대를 걸기 쉬움 구현 도구를 개선하는 것과 무엇을 구현할지 이해하는 것은 별개의 문제 복잡하고 오래 유지되는 프로젝트를 위한 주장 DDD는 모든 프로젝트에 적용해야 하는 기본 규칙이 아님 개인 프로젝트와 단순 CRUD, 짧게 사용하고 버릴 도구에는 고급 도메인 모델링과 여러 패턴이 불필요할 수 있음 여러 팀이 수개월에서 수년간 유지하고 사업 규칙이 계속 변하는 복잡한 시스템에서 가치가 커짐 이런 프로젝트에서는 초기 구현 속도보다 팀이 문제를 같은 방식으로 이해하고 변경을 안전하게 이어가는 능력이 중요함 AI로 코드를 더 빨리 생성할수록 잘못 이해한 요구사항도 더 큰 범위로 빠르게 ...