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blog:why_code_regresses

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Why Does Code Regress?

코드를 고치다 보면, 우리는 왜 과거로 돌아갈까

코드를 고치다 보면 이상한 경험을 하게 된다. 분명히 예전에 해결했던 문제가, 어느 날 다시 고개를 든다. 어제까지 잘 동작하던 기능이 오늘은 다시 망가져 있다. 마치 코드가 시간을 거슬러 올라간 것처럼 느껴질 때가 있다.

이 현상은 우연이 아니다. 그리고 대부분의 개발자는 한 번쯤 이른바 회귀(regression) 를 경험한다.


코드는 텍스트가 아니라 ‘상태의 합’이다

코드는 단순한 소스 파일의 나열이 아니다. 그것은 수많은 가정, 전제, 상태가 얽혀 있는 구조물이다.

  • 이 함수는 이런 값이 들어온다는 가정
  • 이 플래그는 여기서만 바뀐다는 믿음
  • 이 호출은 항상 이 순서로 이루어진다는 암묵적 전제

우리는 보통 눈앞에 보이는 문제 하나를 고친다. 하지만 그 문제를 둘러싼 *상태의 균형*까지 함께 조정하지는 못한다.

그 결과, 하나를 고치면 다른 곳에서 과거의 버그가 다시 살아난다.


“이제 안 쓰는 코드”는 생각보다 잘 죽지 않는다

개발을 하다 보면 이런 말을 자주 한다.

“이 경로는 이제 안 타요.”
“이 옵션은 더 이상 안 씁니다.”
“이건 deprecated 상태예요.”

하지만 실제로 완전히 죽은 코드는 드물다. 특히 다음과 같은 코드들은 매우 위험하다.

  • 디버그를 위해 남겨둔 분기
  • 실험하다가 주석 처리한 로직
  • “혹시 몰라서” 유지한 예외 처리

새 기능이 추가되는 순간, 이 유령 같은 코드들이 다시 호출되며 과거를 재현한다.


사람의 기억은 Git 로그보다 짧다

어느 순간 우리는 이런 질문을 하게 된다.

“이걸 왜 이렇게 짰더라?”

이유는 단순하다. 사람의 기억은 설계 의도를 오래 보존하지 못하기 때문이다.

  • 당시 왜 이런 구조를 선택했는지
  • 어떤 대안을 포기했는지
  • 어떤 버그를 피하기 위한 우회였는지

이런 맥락은 코드에 온전히 남아 있지 않다. 그래서 우리는 같은 실수를, 더 세련된 형태로 반복한다.


회귀는 실력의 문제가 아니라 규모의 문제다

버그가 되살아났을 때 우리는 종종 자신을 탓한다.

“내가 실수했나?”
“설계를 잘못한 걸까?”

하지만 대부분의 회귀는 시스템이 커졌다는 신호에 가깝다.

* 기능은 늘었고 * 실행 경로는 많아졌으며 * 상호작용은 예측하기 어려워졌다

이 상태에서 과거의 안정성을 그대로 유지하는 것은 개인의 실력이 아니라 구조와 도구의 문제다.


그래서 우리는 기록하고, 분리하고, 되돌릴 수 있어야 한다

회귀를 완전히 없앨 수는 없다. 하지만 되돌아가는 비용은 줄일 수 있다.

* 무엇을 고쳤는지가 아니라 *왜* 고쳤는지를 남기는 커밋 메시지 * “이건 여기까지만 책임진다”는 명확한 경계 * 언제든 이전 상태로 돌아갈 수 있는 구조

이것들은 단순한 개발 습관이 아니다. 시간과 싸우는 방법에 가깝다.


맺으며

코드를 고치다 과거로 돌아가는 경험은 실패의 증거가 아니다.

그것은 우리가 살아 있는 시스템을 다루고 있다는 증거이며, 더 나은 구조로 나아가라는 신호이기도 하다.

회귀는 피해야 할 적이 아니라, 시스템이 성장하고 있다는 흔적일지도 모른다.

그리고 다음에 같은 문제가 다시 나타났을 때, 우리는 이렇게 말할 수 있을 것이다.

“아, 이건 예전에 한 번 왔던 길이네.”

그때의 우리는 이미 조금 더 나아가 있을 것이다.


저자 및 이용 안내

이 문서는 정해영의 아이디어와 지시에 따라 AI 도구(ChatGPT)의 도움을 받아 작성되었습니다. 본 문서는 Creative Commons CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication에 따라 누구나 자유롭게 복제, 수정, 배포, 활용할 수 있으며, 출처 표시도 필요하지 않습니다. 다만, 내용의 정확성은 보장되지 않았으며, 정해영은 본 문서의 내용에 대해 어떠한 법적 책임도 지지 않습니다.

Authorship and Usage Notice

This document was written with the assistance of an AI tool (ChatGPT), based on the ideas and direction provided by Haeyoung Jeong. It is released under the Creative Commons CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication. Anyone may freely copy, modify, distribute, and use the content, with no requirement for attribution. However, the accuracy of the content is not guaranteed, and Haeyoung Jeong assumes no legal responsibility for its use.

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