AI 요약관련 정보

• AI 활용 철학: AI를 맹목적으로 칭송하거나 비난하지 않고, 양극단 사이에서 실용적인 균형점을 찾아 활용합니다. ⚖️
• 코딩의 본질: 코딩을 예술이자 창작 활동으로 여기며, AI가 이 과정의 즐거움을 빼앗을 수 있다고 우려합니다. 🎨
• AI의 장점: 개발 속도를 가속화하고 반복적인 작업을 효율적으로 처리하여 생산성을 높입니다. 🚀
• 'Slop' 문제점: AI가 생성한 코드는 당장 작동하더라도, 사용자 규모가 커지면 쉽게 깨지거나 비효율적이 되어 확장성에 문제가 발생합니다. 🚧
• 2단계 AI 개발 워크플로우:
  • 1단계: 바이브 코딩 (아이디어 구체화 및 프로토타이핑): AI를 활용해 초기 버전을 빠르게 구현하며, 기능 아이디어를 자유롭게 쏟아내고, 디자인 및 사용자 경험을 탐색하여 명확성을 확보합니다. 💡
  • 2단계: 코드 재작성 (최적화 및 확장성 확보): 1단계에서 얻은 명확성을 바탕으로, 인간 개발자가 직접 코드를 재작성하여 확장 가능하고 최적화된 고품질 소프트웨어를 만듭니다. 🛠️
• MVP 개발 접근 방식: 바이브 코딩 단계에서 다양한 기능을 구현해보고, 그중 실제로 필요한 기능을 선별하여 MVP에 포함시킴으로써 초기 기획의 제약을 넘어섭니다. ✅
• 주요 AI 도구:
  • 모델: Sonnet 4.5를 선호하며, Haiku 4.5는 더 빠르지만 덜 똑똑한 대안으로 사용합니다. 🧠
  • 채팅 인터페이스: T3 Chat을 사용하여 아이디어를 구조화하고 정리합니다. 💬
  • 코드 에이전트: Cursor를 최고의 도구로 꼽으며, Sonnet/Haiku와 결합 시 강력한 성능을 발휘한다고 평가합니다. ✨
  • 기타 에이전트: Vzero는 컴포넌트 디자인에 유용하고, Claude Code와 Codeex는 속도나 성능 문제로 낮은 평가를 받습니다. 📉
• 명확성의 중요성: 바이브 코딩을 통해 프로젝트에 대한 깊은 이해와 명확한 비전을 얻은 후, 실제 개발에 착수하여 효율성과 코드 품질을 극대화합니다. 🧭