AI로 API 개발 속도 높이는 방법

AI로 API 개발 속도 높이는 방법

“API 하나 만드는데 왜 이렇게 시간이 오래 걸릴까?”

백엔드 개발을 하다 보면 반복적인 작업이 정말 많다.
DTO 만들고, 컨트롤러 작성하고, 서비스 로직 구성하고, 예외 처리까지…

요즘은 이 과정을 AI를 잘 쓰면 체감 속도가 2~3배까지 빨라진다. 이 글에서는 실무에서 바로 써먹을 수 있는 AI 활용법을 정리해본다.

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1️⃣ API 설계 단계에서 AI 활용하기

API 개발에서 가장 오래 걸리는 구간은 사실 코딩이 아니라 설계다.

• 엔드포인트 네이밍
• Request / Response 구조
• 에러 코드 정의

이 단계에서 AI에게 이렇게 요청하면 좋다.

“회원 가입 API를 RESTful하게 설계해줘.
Request/Response 예시와 에러 코드도 포함해줘.”
  

→ 이 결과를 그대로 쓰지 말고 초안으로 활용하면 설계 시간이 확 줄어든다.

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2️⃣ CRUD API 뼈대는 AI에게 맡기기

솔직히 CRUD 코드는 매번 비슷하다.

• Controller
• Service
• Repository
• DTO

이럴 땐 AI에게 프레임워크와 규칙을 명확히 주는 게 핵심이다.

“Spring Boot 기준으로
- Controller / Service / Repository 분리
- JWT 인증 전제
- 예외 처리 포함해서 회원 CRUD API 만들어줘”
  

이렇게 생성된 코드를 기반으로 비즈니스 로직만 집중해서 수정하면 된다.

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3️⃣ SQL & 성능 튜닝에도 AI 활용

복잡한 집계 쿼리나 JOIN 구조는 사람 머리로만 보면 놓치기 쉽다.

✅ AI에게 SQL을 그대로 던지고 이렇게 물어보자.

• 중복 집계 가능성 있는지
• GROUP BY 문제
• 인덱스 추천

실제로 “총합이 안 맞는다” 같은 이슈는 AI가 제3자 시점에서 더 잘 잡아준다.

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4️⃣ 보안·예외 처리 체크용으로 쓰기

API는 동작만 하면 끝이 아니다.

• 입력값 검증
• SQL Injection
• XSS / CSRF
• 에러 메시지 노출

코드 작성 후 AI에게 이렇게 요청하면 좋다.

“이 API 코드에서 보안 취약점이 될 수 있는 부분을 지적해줘”
  

→ 코드 리뷰 파트너로 쓰는 느낌이다.

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5️⃣ AI를 쓰면 느려지는 순간도 있다

⚠️ 모든 걸 AI에게 맡기면 오히려 느려질 수 있다.

• 맥락 없이 코드만 생성
• 프로젝트 규칙과 안 맞는 코드
• 검증 없이 복붙

핵심은 이거다.

👉 “AI는 주니어 개발자 한 명 더 쓰는 느낌으로 활용하기”

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마무리

AI를 잘 쓰면 API 개발 속도는 확실히 빨라진다.
하지만 설계 판단과 책임은 결국 개발자 몫이다.

반복 작업은 AI에게 넘기고,
우리는 구조·성능·보안 같은 본질적인 부분에 집중하자.

💡 다음 글에서는 “AI로 코드 리뷰 자동화하는 방법”도 정리해볼 예정이다.