AI 요약관련 정보

• AI는 코딩을 대체하기보다 개발자와 협력하여 생산성을 높이고 새로운 아이디어를 촉발하는 동료 역할을 합니다. 🤝
• GitHub Copilot을 활용해 Spring Boot 프로젝트를 설정하고, Spring Batch, MongoDB 등 필요한 의존성을 AI가 추가하도록 유도합니다. 🛠️
• AI로부터 정확한 답변을 얻기 위해 효과적인 프롬프트 작성법을 익히는 것이 중요합니다. 🗣️
• AI가 제공하는 정보(특히 의존성 버전이나 클래스)는 항상 최신이 아닐 수 있으므로, 개발자가 직접 검증하고 수정해야 합니다. 🧐
• AI는 상용구 코드 생성에 탁월하지만, 디버깅, 최신 API 적용, 코드 품질 유지 등은 여전히 개발자의 역할입니다. 🧠
• Spring Batch 5.2 이상 버전을 명시했음에도 Copilot이 오래된 JobBuilderFactory 같은 클래스를 제안하여 수동 수정이 필요했습니다. ⚠️
• AI와의 상호작용은 반복적인 프롬프트 개선을 통해 원하는 결과를 얻는 과정입니다. 🔄
• MongoDB에서 데이터를 읽어 가공(정수형 연도를 java.time.Year로 변환 및 유효성 검사)한 후 JSON 파일로 쓰는 Spring Batch 작업을 구축하는 것이 목표입니다. 📊
• AI가 특정 코딩 스타일이나 회사 표준을 어떻게 준수하는지에 대한 의문이 제기되며, 이는 추가 탐색이 필요한 영역입니다. 🤔
• 결론적으로 AI는 개발 과정을 가속화하지만, 최종 코드의 정확성과 품질을 보장하기 위한 인간 엔지니어의 개입은 필수적입니다. ✨