회고 — 타로에서 사주로, AI 협업의 진화
두 개의 프로젝트가 끝났다. 타로 마스터 20편, 사주명리 20편. 총 40편의 개발기를 쓰는 동안 AI와의 협업 방식은 계속 진화했다. 처음에는 "이게 되네?"라는 놀라움이었고, 끝에서는 "이것 없이 어떻게 했지?"라는 자연스러움이 됐다. 시리즈의 마지막 편에서 그 여정을 되돌아본다. 타로 — 속도의 발견 타로 프로젝트에서 발견한 것은 "속도"였다. AI와 함께하면 코드를 얼마나 빨리 짤 수 있는지. 78장의 카드 데이터를 수작업으로 입력하면 며칠이 걸릴 것을 AI가 몇 시간 만에 생성해줬다. 리딩 로직, UI 컴포넌트, 상태 관리 — 전통적으로 2~3주가 걸릴 기능들이 며칠 만에 동작했다. 타로에서의 AI 협업은 일종의 "터보 부스터"였다. 내가 할 줄 아는 것을 더 빠르게 해주는 도구. 기존 개발 방식의 연장선에서, 속도만 극적으로 빨라진 느낌이었다. 이 단계에서의 핵심 발견은 "AI가 반복적인 작업에서 압도적으로 효율적이다"라는 것이었다. 78장 카드 데이터 같은 대량 생성 작업, 비슷한 패턴의 컴포넌트를 여러 개 만드는 작업, 라이브러리 설정이나 보일러플레이트 코드 작성 같은 것들. 사주 — 깊이의 발견 사주 프로젝트에서 발견한 것은 "깊이"였다. AI와 함께하면 혼자서는 접근하기 어려운 도메인의 깊은 곳까지 도달할 수 있다는 것. 사주명리는 타로와 차원이 다른 도메인이었다. 수천 년의 역사, 다양한 학파, 복잡한 관계 체계. 이 도메인에 혼자 뛰어들었다면 도메인 학습에만 몇 달이 걸렸을 것이다. AI와 함께하니 도메인의 지형도를 10분 만에 그리고, 각 요소의 깊은 규칙을 구현하면서 동시에 학습할 수 있었다. 사주에서의 AI 협업은 "터보 부스터"를 넘어 "탐험 파트너"였다. 낯선 영역을 함께 탐색하는 동반자. 속도뿐 아니라 도달 가능한 깊이 자체가 달라졌다. 같은 도구인데 다른 배움을 얻은 이유는 프로젝...