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AI의 오버엔지니어링 본능, 당신도 경험했나요?

AI 코딩 도구에게 "간단한 로그인 기능"을 요청했는데, 돌아온 결과물에는 OAuth 2.0, JWT 리프레시 토큰 로테이션, 감사 로그, 성능 모니터링까지 포함되어 있었던 경험이 있으신가요?

AI는 기본적으로 "좋은 코드"를 만들려고 합니다. 문제는 MVP(Minimum Viable Product) 단계에서 우리에게 필요한 것은 "좋은 코드"가 아니라 **"빠르게 작동하는 코드"**라는 것입니다. AI는 엔터프라이즈급 시스템을 만들려는 본능이 있지만, 실제로 우리가 필요한 것은 사용자 5명에게 먼저 검증받을 수 있는 간단한 프로토타입입니다.

이 글에서는 AI가 MVP에 불필요한 복잡한 기능을 추가하는 경향(일명 '뇌절')을 효과적으로 차단하고, 정말 필요한 최소한의 기능만 구현하는 방법을 알아봅니다.

AI가 자주 추가하는 불필요한 기능들

AI가 추가하는 오버스펙 기능들

실제 AI 기반 개발 현장에서 가장 자주 발견되는 오버스펙 사례들을 살펴보겠습니다.

1. 캐시 구성

"빠른 응답을 위해 Redis 캐시 레이어를 추가했습니다." - 아직 사용자가 한 명도 없는데 말이죠. MVP 단계에서는 데이터베이스 직접 쿼리만으로도 충분합니다. 캐시는 실제 트래픽이 발생하고 병목 지점이 명확해진 후에 추가해도 늦지 않습니다.

2. 감사 로그 시스템

"모든 사용자 액션을 추적하기 위해 감사 로그 테이블을 생성했습니다." ChatGPT는 특히 이런 엔터프라이즈 기능을 즐겨 추가합니다. 하지만 MVP에서는 기본적인 에러 로그만 있어도 충분합니다.

3. 성능 최적화 코드

데이터베이스 인덱스 최적화, 쿼리 성능 튜닝, N+1 문제 해결... 이 모든 것은 실제 성능 문제가 발생한 후에 해결해야 할 문제입니다. 사용자가 없는 상태에서 성능 최적화는 시간 낭비입니다.

4. 롤백 스크립트

"배포 실패 시를 대비해 자동 롤백 스크립트를 작성했습니다." 좋은 의도지만, MVP는 수동으로 롤백해도 충분합니다. 자동화는 규모가 커진 후의 문제입니다.

5. 자동화 테스트 구현

단위 테스트, 통합 테스트, E2E 테스트... 테스트 코드가 실제 코드보다 많아지는 순간이 옵니다. MVP 단계에서는 핵심 기능에 대한 간단한 테스트만으로도 충분합니다. 서비스가 검증된 후 테스트 커버리지를 확대하세요.

AI로 AI를 검토하는 클렌징 기법

AI 교차 검증 프로세스

AI가 생성한 설계가 오버스펙인지 판단하는 가장 효과적인 방법은 다른 AI에게 검토를 맡기는 것입니다.

ChatGPT → Gemini 교차 검증

ChatGPT로 초기 설계 생성: 먼저 ChatGPT에게 전체 설계를 요청합니다.

Gemini로 MVP 검토: 생성된 설계를 Gemini에게 이동시키고 다음과 같이 요청합니다:

이 설계를 MVP 관점에서 검토해주세요.
사용자 5명에게 검증받기 위한 최소 기능만 남기고,
불필요한 오버스펙 요소들을 항목별로 지적해주세요.

항목별 상세 분석: 각 기능이 정말 MVP에 필요한지, 아니면 나중에 추가해도 되는지 판단합니다.
완성본 재요청: 오버스펙이 제거된 설계를 다시 요청합니다.

왜 교차 검증이 효과적인가?

각 AI 모델은 다른 훈련 데이터와 아키텍처를 가지고 있어, 서로 다른 편향을 가집니다. ChatGPT가 추가한 "좋아 보이는" 기능을 Gemini는 "불필요한" 것으로 판단할 수 있습니다. 이런 다각도 검토를 통해 정말 필수적인 기능만 남길 수 있습니다.

보안에 대한 현실적 접근

MVP 보안 우선순위

"보안은 처음부터 완벽하게 구현해야 한다"는 말에 속지 마세요. 이것이야말로 가장 큰 오버스펙의 함정입니다.

사용자 5명 전까지는 단순하게

보안(특히 개인정보 보호)은 사용자가 5명 생기기 전까지는 크게 신경 쓰지 말고 일단 만들고 알려보는 것을 권장합니다. 왜냐하면:

5명 미만에서는 보안 사고가 발생해도 영향 범위가 제한적입니다
빠른 검증이 완벽한 보안보다 우선입니다
대부분의 MVP는 사용자를 확보하지 못하고 폐기됩니다

RLS(Row Level Security)는 나중에

Supabase나 PostgreSQL의 RLS는 강력한 보안 기능이지만, MVP에서는 복잡도만 증가시킵니다. 초기에는 간단한 서버 사이드 권한 체크만으로도 충분합니다. 사용자가 늘어나고 서비스가 검증된 후 RLS를 활성화해도 늦지 않습니다.

우선순위를 정하세요

MVP에서 정말 필요한 보안은 이것뿐입니다:

기본적인 입력 검증 (SQL Injection, XSS 방어)
HTTPS 사용
환경 변수로 민감 정보 관리

이것만 지켜도 초기 단계에서는 충분합니다.

프롬프트에 명시해야 할 것들

AI의 오버스펙을 사전에 차단하는 가장 좋은 방법은 명확한 프롬프트를 작성하는 것입니다.

효과적인 프롬프트 예시

나는 2주 안에 사용자 5명에게 검증받을 MVP를 만들고 싶습니다.

요구사항:
- 최대한 빠르게 MVP를 확인할 수 있도록 간단하고 버그 발생 가능성이 적은 설계
- 다음 기술 스택을 반드시 사용: Next.js 14, Supabase, Tailwind CSS
- 캐시, 감사 로그, 자동화 테스트, 성능 최적화는 제외
- 사용자 인증은 Supabase Auth의 기본 기능만 사용
- 데이터베이스 관계는 최대한 단순하게

핵심 기능만 구현해주세요: [여기에 3-5개의 핵심 기능 나열]

기술 스택 고정의 중요성

"기술 스택을 반드시 지키도록 명시"하는 것이 중요합니다. 그렇지 않으면 AI는 "더 나은" 기술을 제안하며 학습 곡선을 높입니다. 익숙한 기술로 빠르게 구현하는 것이 MVP의 핵심입니다.

Vooster AI로 시작부터 오버스펙 방지하기

Vooster AI TRD 생성

AI의 오버스펙을 막는 가장 좋은 방법은 처음부터 MVP 범위를 명확히 정의하는 것입니다. Vooster AI는 이를 위한 체계적인 도구를 제공합니다.

TRD 생성으로 군더더기 없는 설계

Vooster AI의 TRD(Technical Requirement Document) 생성 기능은 다음을 보장합니다:

MVP 중심 설계: AI PM이 대화를 통해 정말 필요한 최소 기능만 도출합니다
기술 스택 고정: 선택한 템플릿(EasyNext, FullSaaS)에 맞는 기술만 사용합니다
명확한 범위 설정: "빠른 출시"를 목표로 불필요한 기능을 사전에 차단합니다

ERD에서 최소 필수 엔티티만 도출

Vooster AI는 ERD 생성 시 다음을 고려합니다:

핵심 기능 구현에 필요한 최소 테이블만 생성
복잡한 관계는 나중 단계로 미룸
정규화보다는 빠른 구현을 우선

MCP 연동으로 일관된 개발

Vooster AI의 MCP(Model Context Protocol) 통합은 개발 중에도 오버스펙을 방지합니다:

태스크별로 명확한 범위가 정의되어 있어 AI가 범위를 벗어나기 어렵습니다
코드 가이드라인이 자동으로 제공되어 일관된 스타일을 유지합니다
우선순위 기반 태스크 관리로 핵심 기능에 집중할 수 있습니다

결론: 완벽함보다 빠른 검증이 중요합니다

AI는 강력한 도구이지만, MVP를 만들 때는 AI의 "완벽주의"를 통제해야 합니다. 캐시, 감사 로그, 성능 최적화, 자동화 테스트... 이 모든 것은 좋은 것들이지만, 사용자가 당신의 서비스를 원하는지 검증하기 전까지는 불필요합니다.

핵심은 간단합니다:

사용자 5명에게 검증받을 최소 기능만 구현하세요
AI 교차 검증으로 오버스펙을 걸러내세요
명확한 프롬프트로 AI의 범위를 제한하세요
보안은 사용자가 늘어난 후 강화하세요

AI의 오버스펙을 막는 가장 좋은 방법은 처음부터 MVP 범위를 명확히 정의하는 것입니다. Vooster AI의 TRD 생성과 ERD 자동 생성으로 군더더기 없는 설계를 시작하세요. AI PM이 대화를 통해 정말 필요한 기능만 도출하고, 개발 중에도 MCP 연동으로 일관된 범위를 유지할 수 있습니다.

빠른 출시와 사용자 검증, 그것이 MVP의 진정한 목표입니다. 완벽한 코드는 사용자가 당신의 서비스를 원한다는 것을 확인한 후에 만들어도 늦지 않습니다.

오늘 Vooster AI와 함께 군더더기 없는 MVP를 시작하세요!

AI가 오버스펙 하는 것을 막는 법