한 줄 요약

Refactoring English 독자는 어디에서 올까?

하이라이트

• 알고 보니 Refactoring English 독자 대부분은 미국 밖에서 온다.
• AI 보조 코딩을 너무 많이 쓰고 있다.

목표 평가

매달 초에 달성하고 싶은 목표를 정한다. 이번 달 목표 달성 결과는 다음과 같다:

Refactoring English 두 개 챕터 출간하기

• 결과: “Why Improve Your Writing?”와 “Improve Your Grammar Incrementally”를 출간했다
• 등급: A

Refactoring English 독자를 위한 라이브 이벤트 일정 잡기

• 결과: 디자인 리뷰에 대한 토론 일정을 잡았다
• 등급: A

Refactoring English 지표

방문 수와 주문 수는 줄었지만, 주된 이유는 1월이 이례적으로 높았기 때문이다. “The Most Popular Blogs of Hacker News in 2025” 덕분이었다. HN 운영진이 “My Eighth Year as a Bootstrapped Founder”를 프론트 페이지에 올려주면서 또 한 번 운 좋게 트래픽이 늘기도 했다.

Refactoring English 독자는 어디에서 올까?

1월에 언급했듯이 책에 지역별 가격을 도입했다. 데이터를 꼼꼼히 추적하고 있지는 않았지만, 주문 알림만 봐도 대부분의 주문이 미국 외 국가에서 오는 듯해 데이터를 좀 더 자세히 들여다봤다.

첫 번째 질문은 이거였다. 정말로 이제 대다수 주문이 지역별 가격을 적용받고 있는가?

사실이었다. 이제 Refactoring English 구매자의 대다수는 미국 밖에 있다. 미국은 주문 건수로는 28%, 수익으로는 40%에 불과하다.

영어가 모국어가 아닌 인도나 브라질 같은 국가에서 구매하는 고객이 이렇게 많은 것도 놀라웠다. 그래서 영어를 모국어로 쓰는 국가와 그렇지 않은 국가를 나눠 살펴봤다:

놀랍게도 Refactoring English 주문의 대다수는 영어가 모국어가 아닌 국가에서 온다. 다만 수익 기준으로는 영어권 국가가 근소하게 과반을 차지한다.

다음 질문은 이렇다. 전체 웹사이트 방문자 수 대비 특정 국가 독자의 구매율이 더 높은가?

와! 카자흐스탄 독자는 여섯 명 중 한 명이 책을 구매한다! 카자흐스탄에 광고를 시작해야겠다.

물론 카자흐스탄의 극단적인 수치는 고객 한 명에 기반한 것이니 이상치일 가능성이 높다. 그리고 내 웹사이트 분석 도구가 카자흐스탄 방문자 수를 과소 집계했을 가능성도 크다.

웹사이트 방문자 수 기준 상위 국가에만 집중하면 어떨까?

미국은 웹사이트 방문자 수가 가장 많은 국가지만, 책을 구매하는 비율은 상대적으로 낮다(0.5%).

인도 독자의 구매율이 가장 높아 웹사이트 방문자의 2.5%가 책을 구매한다. 수익 기준으로는 캐나다 독자가 가장 높아 캐나다 독자 한 명당 약 $0.47의 추가 도서 매출을 안겨준다.

분명히 책에서 인도와 캐나다 독자에게 더 어필해야겠다. Docker 예제를 전부 크리켓 예제로 바꾸고 Shopify를 칭찬할 기회를 더 찾아봐야겠다.

지역별 할인 수정하기

미국 다음으로 웹사이트 방문자가 많은 곳은 중국(전체 중 5.9%)이지만, 중국에서는 판매가 전혀 없었다. 처음에는 중국에서 전자책 구매가 그다지 인기가 없는 거라 생각했는데, 중국에 어떤 지역 할인을 제공하고 있었는지 확인해보니 놀랍게도 0이었다. 중국에는 지역 할인을 전혀 제공하고 있지 않았던 것이다.

가격 생성 스크립트에서 두 가지 실수를 저질러 수많은 국가가 제외됐다:

• Stripe가 현지 통화를 지원하는 국가만 포함했다.
• 이 필터를 적용한 뒤에도 Stripe가 현지 통화를 지원하는 많은 국가를 실수로 빠뜨렸다.

돌이켜보면 현지 통화 조건은 어리석은 것이었다. 할인을 제공하고 결제는 그냥 달러로 받으면 되기 때문이다. 그리고 왜 Stripe가 지원하는 국가를 그렇게 많이 빠뜨렸는지도 잘 모르겠다. 새로 가장 좋아하게 된 카자흐스탄까지 빠뜨렸다!

기존에는 약 39개국에만 지역 할인을 제공하고 있었다. 수정 후에는 목록이 156개국으로 늘었다. 그리고 12시간 만에 카자흐스탄에서 새로운 주문이 들어왔다.

비원어민 독자에 집중해야 할까?

Refactoring English 독자의 대다수가 영어를 제2언어로 쓰는 국가에서 오는 만큼, 비원어민 독자에게 더 도움이 되도록 책을 조정해야 할까?

몇몇 독자가 비원어민을 위한 영어 팁을 물어왔다. 이 주제를 다루고 싶지만, 비원어민으로서 글을 써본 경험이 없다. 책에 담는 내용은 남에게서 전해 들은 것이 아니라 내가 직접 쓰는 기법들로 채우고 싶다.

가장 좋은 아이디어는 비원어민인 교정 고객을 찾아 그들의 글에서 패턴을 발견해 책에 담는 것이다. 하지만 지금은 v1을 끝내는 것이 우선이다. 전자책의 장점은 정식 출시 이후에도 계속 반복적으로 개선할 수 있다는 점이다.

AI 보조 코딩이 내게 문제가 되고 있다

약 1년 반 동안 소프트웨어 개발에 AI를 활용해 왔는데, 두 번의 큰 전환점이 있었다:

• 2025년 2월, 코드 에디터에 통합된 AI 에이전트를 사용하기 시작했다
• 2025년 12월, (격리된 환경 내에서) 완전한 권한을 가진 AI 에이전트를 실행하기 시작했다

12월 이후로 AI 보조 코딩에 점점 더 많은 시간을 쓰고 있다. 업무 시간은 물론 업무 외 시간에서도 차지하는 비중이 계속 커지고 있다.

예전에는 이메일과 소셜 미디어를 과도하게 확인하는 버릇이 있었다. 지난 한 달 동안은 오후 4시가 됐는데도 이메일이나 소셜 미디어를 확인하지 않았다는 걸 깨닫는 경험을 반복했다. 다만 그 이유는 AI 소용돌이에 빠져 다른 모든 것을 잊었기 때문이다.

매달 “이게 문제인가?” 하고 생각했는데, 지난 몇 주 동안은 그렇다, 문제라는 사실을 마주해야 했다.

보통 매 업무일을 책상 위 작은 메모장에 일정을 적으며 시작한다. 하루를 30분 단위로 나누고 각 블록을 어떻게 보낼지 적는다. 예전에는 절제력이 있을 때는 일정을 잘 지켰다. 의지력이 떨어질 때는 재미있는 일에 한두 블록을 더 쓰곤 했다. AI 보조 코딩을 하면서는 일정을 짜 놓고는 완전히 무시한 채 하루 종일 AI를 만지작거리는 지경에 이르렀다.

마약이나 알코올 중독 같은 의미의 “중독”이라고 말하고 싶지는 않지만, 책을 마무리하는 것처럼 더 중요하다고 인식하는 일에서 AI 보조 코딩 때문에 주의가 분산되는 것은 사실이다.

AI가 특히 매력적이고 빠져들기 쉬운 이유는 몇 가지가 있다:

AI 코딩은 짜릿하다

어떤 기술이든 연동하고, 어떤 프로그래밍 언어로든 코드를 쓰고, 어떤 도구든 설치할 수 있다는 느낌이 든다. 예전에는 새로운 소프트웨어를 사용할 때 귀찮은 마찰이 상당했는데, 이제는 대부분 AI에게 맡겨 설치나 디버깅을 알아서 하게 하면 그냥 된다.

1990년대에 빌 게이츠는 Business @ the Speed of Thought라는 책을 출간했다. 읽어본 적은 없지만 AI를 쓸 때마다 그 제목이 계속 떠오른다. 말 그대로 생각의 속도는 아니지만, 지금까지 상상했던 것 중 가장 가깝다. 기능에 대한 아이디어가 떠오르면 AI 에이전트에게 간단히 설명하고 몇 분 만에 그 기능이 구현되는 것을 볼 수 있다.

AI 코딩에는 자연스러운 한계가 없다

AI 이전에도 한 시간 코딩하려다 세 시간을 쓰곤 했다. 하지만 코딩을 얼마나 오래 할 수 있는지에 대해서는 자연스러운 한계가 있었다. 몇 시간 강도 높게 개발 작업을 하면 머리가 지치고, 일이 불쾌해지거나 비생산적이 되거나 둘 다였다.

AI와 함께라면 깊은 생각 없이도 몇 시간이고 만들 수 있다. 그리고 생각이 필요한 경우에도 AI 덕분에 기술 부채를 떠안기가 그 어느 때보다 쉬워졌다. 직접 코딩할 때는 그 꼼수를 결국 내가 유지보수해야 하니 엉성한 방식으로 하고 싶지 않다. 하지만 모든 걸 AI에게 시키면 지저분하고 엉성한 코드의 고통을 느끼지 못한다.

AI 코딩은 가변적 보상을 제공한다

도박을 중독성 있게 만드는 요소 중 하나는 가변적 보상이다. 우리 뇌는 예측 가능한 고정된 일정으로 돈을 주는 시스템보다 무작위 간격으로 $10를 주는 시스템에 더 매료된다.

의도했든 아니든 AI 에이전트에 대한 내 경험은 천차만별이다. 때로는 2,000줄짜리 로그 파일을 던져주면 질문하기도 전에 문제를 진단한다. 다른 때에는 간단한 작업을 시키면 다음 20분 동안 코드베이스를 목표 없이 헤매기만 한다.

기다림이 5초일지 20분일지 알 수 없으니, 일단 1분 정도 에이전트를 멍하니 바라보다가 몇 분마다 강박적으로 확인하고, 기다리는 동안 다른 AI 작업을 시작한다. 그러다 보면 여러 에이전트를 오가며 각각이 무엇을 하고 있는지조차 기억하지 못하게 된다.

AI와 관련해 가장 답답한 경험 중 하나는 AI 에이전트에게 긴 작업을 맡기고 몇 시간 뒤에 돌아왔더니, 내가 떠난 지 몇 분 만에 작업을 멈추고 “좋아요, 다음 단계는 전체 빌드를 시도하는 건데 30~60분 정도 걸립니다. 계속할까요?”라고 물어보는 경우다. 당연하지! 그래서 작업을 맡긴 거라고!

좋을 때다

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

상황이 어떻게 전개되느냐에 따라 소프트웨어 개발자로서 나아갈 길은 있겠지만, “소프트웨어 개발자”가 특별한 지식이나 기술을 요구하는 직업으로 남아 있는 마지막 1~2년일 가능성도 최소 20%는 된다고 생각한다. 엘리베이터 운전원에게 일어난 일과 비슷해질 수도 있다.

지금 당장 내 위치에 있는 개발자에게 AI 보조 개발을 특히 매력적으로 만드는 요인이 몇 가지 있다:

• AI는 주니어 엔지니어에게도 도움이 되지만, 가장 잘 활용할 수 있는 건 시니어 엔지니어다
• 여러 AI 기업이 가격 경쟁을 치열하게 벌이며 VC 자금으로 비용을 보조하고 있다.
  • 나는 정액 요금제를 쓰지만 매달 약 $4k 상당의 API 비용을 소비하고 있으며, 그 요금조차도 아마 VC 보조금이 들어간 가격일 것이다.

AI 사용량을 다시 통제하는 방법

AI 사용량을 관리 가능한 수준으로 되돌리기 위해 몇 가지 방법을 찾았다:

• 하루를 AI 프로젝트로 시작하지 않기
  • AI로 시작해서 책 작업을 하면 흥미롭고 쉬운 일에서 어렵고 매력 없는 일로 전환해야 한다.
  • 대신 하루를 한 시간 글쓰기로 시작하면 그날의 어려운 일을 끝낸 셈이니 오르막을 오를 필요가 없다.
  • 밤새 긴 AI 작업을 걸어두는 경우가 많아 아침에 결과가 어떻게 됐는지 궁금해서 지키기 어렵다.
• 병렬로 진행하는 AI 프로젝트 수 줄이기
  • 병렬 작업은 에이전트를 오갈 수 있어 매력적으로 느껴진다.
  • 실제로는 어떤 에이전트든 항상 신경 써야 한다는 접시 돌리기식 사고 때문에 너무 빠져들게 된다.

마무리

무엇을 해냈나?

• 새로운 책 챕터 두 개를 출간했다
• “Eversource EV Rebate Program Exposed Massachusetts Customer Data”를 게시하고 매사추세츠 공공사업부에 민원을 제기했다

배운 점

• 하루를 AI 코딩 프로젝트로 시작하지 말 것.
  • 너무 산만하고 더 어렵지만 더 중요한 일로 전환하기가 너무 힘들다.

다음 달 목표

• Refactoring English 완성하기
  • 완전히 다듬고 편집되지는 않겠지만, 모든 챕터를 완성하고 싶다.