한 줄 요약

『Refactoring English』 독자는 어디에서 옵니까?

하이라이트

• 알고 보니 『Refactoring English』 독자의 대다수는 미국 밖에서 옵니다.
• AI 보조 코딩을 너무 많이 쓰고 있습니다.

목표 달성도

매달 초에 이루고 싶은 목표를 정합니다. 이번 달 목표 달성 결과는 다음과 같습니다:

『Refactoring English』 챕터 2개 발행하기

• 결과: “Why Improve Your Writing?”과 “Improve Your Grammar Incrementally”를 발행했습니다
• 평가: A

『Refactoring English』 독자를 위한 라이브 이벤트 일정 잡기

• 결과: 디자인 리뷰에 대한 토론 일정을 잡았습니다
• 평가: A

『Refactoring English』 지표

방문자 수와 주문량이 줄었지만, 이는 1월이 유난히 예외적인 달이었기 때문입니다. “The Most Popular Blogs of Hacker News in 2025” 덕분이었습니다. HN 운영진이 “My Eighth Year as a Bootstrapped Founder”를 프론트 페이지에 올려주며 한 번 더 운 좋게 유입이 늘기도 했습니다.

『Refactoring English』 독자는 어디에서 옵니까?

1월에 책에 지역별 가격제를 도입했다고 말씀드렸습니다. 데이터를 꼼꼼히 추적하고 있지는 않았지만, 주문 알림만 봐도 대부분의 주문이 미국 외 국가에서 들어오는 것 같아 데이터를 좀 더 자세히 들여다봤습니다.

첫 번째 질문은 이거였습니다. 정말로 이제 대다수 주문이 지역별 가격으로 이루어지고 있을까요?

사실이었습니다. 이제 『Refactoring English』 구매자의 다수는 미국 밖에 있습니다. 미국은 주문 건수로는 28%, 수익으로는 40%에 불과합니다.

영어가 모국어가 아닌 인도나 브라질 같은 나라에서 구매하는 분들이 이렇게 많다는 것도 놀라웠습니다. 그래서 영어를 모국어로 쓰는 국가와 그렇지 않은 국가를 나눠 살펴봤습니다:

놀랍게도 『Refactoring English』 주문의 다수는 영어가 모국어가 아닌 국가에서 옵니다. 다만 수익 기준으로는 영어권 국가가 근소하게 더 많습니다.

다음 질문은 이거였습니다. 전체 웹사이트 방문자 수 대비 특정 국가 독자의 구매율이 더 높을까요?

와! 카자흐스탄 독자는 여섯 명 중 한 명이 책을 구매합니다! 카자흐스탄에 광고를 시작해야겠습니다.

물론 이 극단적인 카자흐스탄 수치는 고객 한 명에 기반한 것이니 아마도 예외적인 경우일 겁니다. 그리고 제 웹사이트 분석 툴이 카자흐스탄 방문자 수를 과소 집계했을 가능성도 큽니다.

웹사이트 방문자 수가 많은 상위 국가들에만 초점을 맞추면 어떨까요?

미국은 웹사이트 방문자 수가 가장 많은 국가이지만, 책을 구매하는 비율은 상대적으로 낮은 편입니다(0.5%).

인도 독자의 구매율이 가장 높아, 웹사이트 방문자 중 2.5%가 책을 구매합니다. 수익 기준으로는 캐나다 독자가 가장 높아, 캐나다 독자 한 명당 약 $0.47의 추가 판매 수익을 안겨줍니다.

확실히 책에서 인도와 캐나다 독자에게 더 어필할 필요가 있겠습니다. Docker 예제를 전부 크리켓 예제로 바꾸고 Shopify를 칭찬할 기회를 더 찾아봐야겠습니다.

지역별 할인 수정하기

미국 다음으로 웹사이트 방문자가 가장 많은 나라는 중국(전체 중 5.9%)인데, 중국에서는 판매가 전혀 없었습니다. 처음에는 중국에서 전자책 구매가 그리 대중적이지 않아서 그런가 싶었지만, 중국에 어떤 지역별 할인을 제공하고 있는지 확인해보니 놀랍게도 0이었습니다. 중국에는 지역별 할인을 전혀 제공하고 있지 않았던 겁니다.

가격 생성 스크립트에서 엄청나게 많은 국가를 누락시키는 두 가지 실수를 했습니다:

• Stripe가 현지 통화를 지원하는 국가만 포함했습니다.
• 이 필터를 적용한 상태에서도 Stripe가 현지 통화를 지원하는 많은 국가를 실수로 빠뜨렸습니다.

돌이켜보면 현지 통화 조건은 어리석었습니다. 할인을 제공하고 결제는 그냥 달러로 받으면 되기 때문입니다. 그리고 Stripe가 지원하는 국가를 왜 그렇게 많이 빠뜨렸는지도 잘 모르겠습니다. 제가 새로 가장 좋아하게 된 카자흐스탄조차 빠뜨렸습니다!

기존에는 약 39개국에만 지역별 할인을 제공하고 있었습니다. 수정 후에는 목록이 156개국으로 늘었습니다. 그리고 12시간 안에 카자흐스탄에서 새로운 주문이 들어왔습니다.

비원어민 독자에 집중해야 할까요?

『Refactoring English』 독자의 다수가 영어를 제2언어로 사용하는 국가에서 오는 만큼, 비원어민 독자를 더 잘 돕도록 책을 조정해야 할까요?

몇몇 독자분들이 비원어민을 위한 영어 팁을 물어보셨습니다. 저도 다뤄보고 싶지만, 비원어민으로서 글을 써본 경험이 없습니다. 책에 담는 모든 내용은 남에게 전해 들은 이야기가 아니라 제가 직접 쓰는 기법이었으면 합니다.

지금으로선 가장 좋은 아이디어는 비원어민인 교정 고객을 찾아 그들의 글에서 반복되는 패턴을 책에 담는 것입니다. 하지만 당장은 v1을 먼저 완성하고 싶습니다. 전자책의 장점은 정식 출시 이후에도 계속 다듬고 개선할 수 있다는 점입니다.

AI 보조 코딩이 문제가 되고 있습니다

AI를 소프트웨어 개발에 활용한 지는 약 1년 반 정도 됐지만, 두 번의 큰 전환점이 있었습니다:

• 2025년 2월, 코드 에디터에 통합된 AI 에이전트를 사용하기 시작했습니다
• 2025년 12월, 격리된 환경 내에서 전체 권한을 가진 AI 에이전트를 실행하기 시작했습니다

12월 이후로 AI 보조 코딩에 쓰는 시간이 점점 더 늘고 있습니다. 업무 시간은 물론 업무 외 시간에서도 차지하는 비중이 계속 커지고 있습니다.

예전에는 이메일과 소셜 미디어를 지나치게 자주 확인하는 안 좋은 습관이 있었습니다. 지난 한 달 동안은 오후 4시인데도 이메일이나 소셜 미디어를 확인하지 않았다는 사실을 깨닫는 경험을 여러 번 했습니다. 그런데 그 이유는 AI라는 소용돌이에 빠져 다른 모든 것을 잊었기 때문이었습니다.

매달 ‘이게 문제인가?’ 하고 생각하곤 했습니다. 그리고 지난 몇 주 동안, 네, 문제라는 사실을 마주해야 했습니다.

저는 보통 책상 위 작은 메모장에 일정을 적으며 하루를 시작합니다. 하루를 30분 단위로 나누고 각 블록마다 무엇을 할지 적어둡니다. 예전에는 절제력이 있을 때는 일정을 잘 지켰고, 의지력이 약할 때는 재미있는 작업이 한두 블록 정도 시간을 넘기도록 내버려 두곤 했습니다. AI 보조 코딩을 하면서는 일정을 짜놓고도 완전히 무시한 채 하루 종일 AI를 가지고 노는 지경에 이르렀습니다.

약물이나 알코올 중독과 같은 의미에서 AI에 ‘중독’됐다고 말하고 싶지는 않습니다. 하지만 책을 마무리하는 것과 같이 더 중요하다고 스스로 인식하는 일로부터 AI 보조 코딩이 주의를 빼앗도록 내버려 두고 있는 것은 사실입니다.

AI가 특히 매력적으로 느껴지고 쉽게 빠져들게 만드는 몇 가지 요인이 있습니다:

AI 코딩은 짜릿합니다

어떤 기술이든 연동할 수 있고, 어떤 프로그래밍 언어로든 코드를 작성할 수 있으며, 어떤 도구든 설치할 수 있을 것 같은 느낌이 듭니다. 예전에는 새로운 소프트웨어를 사용할 때 귀찮을 정도로 마찰이 있었지만, 이제는 대부분 AI에 맡겨 설치나 디버깅을 알아서 하게 하면 그냥 잘 작동합니다.

1990년대에 빌 게이츠(Bill Gates)는 Business @ the Speed of Thought라는 책을 냈습니다. 읽어본 적은 없지만 AI를 쓸 때마다 그 제목이 계속 떠오릅니다. 말 그대로 생각의 속도는 아니지만, 제가 상상했던 그 어떤 것보다 가깝습니다. 기능에 대한 아이디어가 떠오르면 AI 에이전트에 간단히 설명하고 몇 분 만에 그 기능이 구현되는 것을 볼 수 있습니다.

AI 코딩에는 자연스러운 한계가 없습니다

AI가 없던 시절에도 한 시간 코딩하려다 세 시간을 쓰곤 했습니다. 하지만 코딩을 얼마나 오래 할 수 있는지에 대한 자연스러운 한계가 있었습니다. 몇 시간 집중해서 개발 작업을 하면 머리가 과열되고, 작업은 불쾌해지거나 비효율적이 되거나 둘 다였습니다.

AI가 있으면 깊은 생각 없이도 몇 시간이고 만들 수 있습니다. 그리고 생각이 필요한 경우에도 AI 덕분에 기술 부채를 떠안기가 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 제가 직접 코딩할 때는 나중에 그 꼼수를 유지보수해야 하는 사람이 저 자신이라서 못생긴 방식으로 하고 싶지 않습니다. 하지만 모든 걸 AI에 시키면 지저분하고 못생긴 코드로 인한 고통을 느끼지 못합니다.

AI 코딩은 가변적 보상을 제공합니다

도박을 중독성 있게 만드는 요인 중 하나는 가변적 보상입니다. 우리 뇌는 고정되고 예측 가능한 일정으로 돈을 주는 시스템보다 무작위 간격으로 10달러를 주는 시스템에 더 강하게 사로잡힙니다.

의도한 것이든 아니든, 제가 경험하는 AI 에이전트의 성능은 들쭉날쭉합니다. 때로는 2,000줄짜리 로그 파일을 가리키기만 해도 제가 질문하기도 전에 문제를 진단합니다. 다른 때는 간단한 작업을 시키면 그 후 20분 동안 제 코드베이스를 목적 없이 헤매기도 합니다.

5초를 기다릴지 20분을 기다릴지 알 수 없기 때문에, 저는 한동안 에이전트를 멍하니 바라보다가 몇 분마다 강박적으로 확인하고, 기다리는 동안 다른 AI 작업을 시작합니다. 그러다 보면 여러 에이전트를 번갈아 오가게 되고, 결국 각각이 뭘 하고 있는지도 기억하지 못하게 됩니다.

AI 때문에 가장 답답했던 경험 중 하나는, AI 에이전트에 긴 작업을 맡겨두고 몇 시간 뒤에 돌아왔더니 제가 떠난 지 몇 분 만에 작업을 멈추고 “좋습니다, 다음 단계는 전체 빌드를 시도하는 건데 30~60분 정도 걸립니다. 계속할까요?”라고 묻고 있는 경우였습니다. 물론이죠! 그래서 그 작업을 맡긴 거잖아요!

좋을 때 잔뜩 해 두기

AI가 소프트웨어 산업에 정확히 어떤 영향을 미칠지 예측하기는 어렵지만, 생태계를 완전히 뒤엎을 것이라는 확신은 있습니다. 우리는 거대한 격변의 초기 단계에 있습니다.

상황이 어떻게 전개되느냐에 따라 소프트웨어 개발자로서 계속 나아갈 길도 있겠지만, “소프트웨어 개발자”가 특별한 지식이나 기술을 요구하는 직업으로 남아 있을 기간이 앞으로 1~2년밖에 남지 않았을 가능성이 최소 20%는 된다고 생각합니다. 엘리베이터 운전원에게 일어났던 일과 비슷할 수도 있습니다.

지금 당장은 저와 같은 위치에 있는 개발자에게 AI 보조 개발을 특히 매력적으로 만드는 몇 가지 요인이 있습니다:

• AI는 주니어 엔지니어에게도 도움이 되지만, 가장 잘 활용할 수 있는 사람은 시니어 엔지니어입니다
• 여러 AI 기업이 가격 경쟁을 치열하게 벌이고 있으며 VC 자금을 이용해 비용을 보조하고 있습니다.
  • 저는 정액제를 사용하고 있지만, API 비용으로 환산하면 한 달에 약 $4k어치를 쓰고 있으며, 그 요금조차 아마 VC 보조금이 들어간 가격일 겁니다.

AI 사용량을 다시 통제하는 방법

AI 사용량을 다시 관리 가능한 수준으로 되돌리기 위해 찾은 몇 가지 방법은 다음과 같습니다:

• 하루를 AI 프로젝트로 시작하지 않기
  • AI로 시작해서 책 작업을 하면, 흥미롭고 쉬운 일에서 어렵고 매력 없는 일로 전환해야 합니다.
  • 대신 하루를 한 시간 글쓰기로 시작하면, 그날의 어려운 일을 이미 끝낸 것이 되어 오르막을 오를 필요가 없습니다.
  • 밤새 긴 AI 작업을 걸어두는 경우가 많아 아침에 결과가 어떻게 됐는지 궁금해지기 때문에 이게 쉽지 않습니다.
• 병렬로 진행하는 AI 기반 프로젝트 줄이기
  • 병렬 작업은 에이전트들을 번갈아 볼 수 있어 매력적으로 느껴집니다.
  • 실제로는 항상 어딘가에서 에이전트가 관심을 필요로 하는 ‘접시 돌리기’ 심리 때문에 너무 깊이 빠져들게 됩니다.

마무리

무엇을 했나요?

• 새로운 책 챕터 2개를 발행했습니다
• “Eversource EV Rebate Program Exposed Massachusetts Customer Data”를 발행하고 매사추세츠 공공사업부에 민원을 제기했습니다

배운 점

• 하루를 AI 코딩 프로젝트로 시작하지 않기
  • 너무 산만해지고 더 어렵지만 더 중요한 일로 전환하기가 너무 어렵습니다.

다음 달 목표

• 『Refactoring English』 완성하기
  • 완전히 다듬고 교정된 상태는 아니겠지만, 모든 챕터를 완성하고 싶습니다.