AI 요약관련 정보

• TDD와 LLM(MCP)을 활용한 워드랩 문제 해결 과정 시연: 글자 가독성 개선에 중점을 둠. 🖥️
• LLM과의 협업을 통한 요구사항 명확화: 복잡한 워드랩 규칙(줄 바꿈, 단어 경계, 컬럼 너비)을 반복적인 질의응답으로 구체화. ❓
• 인간의 주도적인 역할: LLM이 생성한 코드와 테스트를 검토하고, 불필요한 부분을 제거하며, 잘못된 방향으로 갈 때 직접 수정하고 지시. 🧑‍🏫
• 체계적인 TDD 절차 관리: LLM에게 작업 절차를 명확히 정의하도록 지시하고, 각 단계를 순차적으로 진행하여 과도한 작업 방지. 🗺️
• LLM의 테스트 케이스 생성 능력 활용: 다양한 예제 목록을 생성하게 하고, 인간이 중복되거나 불필요한 테스트를 선별하여 효율성 증대. 💡
• 점진적인 테스트 추가 및 구현: 가장 쉬운 테스트부터 시작하여 점차 복잡한 시나리오(긴 단어 분할, 연속 공백 처리)를 추가하며 코드 발전. 📈
• '페이크(Fake It)' 전략과 리팩토링: LLM이 초기에는 간단한 '페이크' 구현을 하도록 유도하고, 중복 코드 발견 시 인간이 리팩토링(메서드 추출) 수행. 🎭
• 개발 과정 중 요구사항 학습 및 정제: 워드랩 규칙에 대한 초기 이해가 부족했으나, LLM과의 대화 및 구현을 통해 요구사항을 명확히 학습하고 최종적으로 정리. 🎓
• 코드 변경 사항에 대한 지속적인 검토: git diff를 통해 LLM의 변경 사항을 확인하고, 필요시 롤백하거나 수동으로 수정하여 품질 관리. 🔍
• 리팩토링의 중요성과 협업의 필요성: 리팩토링은 가독성과 유지보수성을 위해 팀원과의 공유가 중요하며, 페어/모브 프로그래밍이 효과적임을 강조. 🧑‍🤝‍🧑