AI 요약관련 정보

• 다중 AI 조합의 위력: 단 한 시간 만에 포모도로 타이머, 할 일 관리, 히트맵, 회원제, 통계, DB 등 복잡한 기능을 갖춘 애플리케이션을 개발하는 데 여러 AI 도구의 최적 조합이 핵심 비결로 작용했습니다. 🚀
• ChatGPT의 PRD 생성 신뢰성: 프로그램 개발의 첫 단계인 제품 요구 사항 문서(PRD) 작성에 ChatGPT를 활용했으며, 높은 신뢰도와 낮은 환각 증상 덕분에 설계도 역할을 성공적으로 수행했습니다. 📝
• Cursor의 플랜 모드와 Codex의 역할: Cursor의 플랜 모드에서 GPT Codex High 모델을 사용하여 개발 계획을 수립했습니다. Codex는 코드 베이스를 깊이 읽고 환각이 적어 코드 리뷰 및 디버깅에 최적의 성능을 발휘합니다. 🧠
• Composer의 압도적인 코딩 속도: 계획은 Codex가 세우고 실제 코딩은 Composer가 담당하는 역할 분담을 통해 약 2분 만에 코딩을 완료하는 등 Composer의 빠른 실행 속도가 개발 효율을 극대화했습니다. ⚡
• AI 도구의 상향 평준화: 초기 개발 결과물은 어떤 AI 도구를 사용하든 높은 품질을 보여주며, AI 성능이 전반적으로 상향 평준화되고 있음을 시사합니다. 📈
• 복잡성 증가에 따른 AI 성능 차이 및 인간 역량의 중요성: 코드가 복잡해질수록 각 AI 도구 간 성능 차이가 발생하며, 이러한 도구들을 효과적으로 다루는 개발자의 역량이 더욱 중요해집니다. 🧑‍💻
• 오류 해결 과정과 AI 협업의 필요성: 회원제 기능 추가 중 발생한 로그인 및 시간 중복 측정 오류는 Composer 단독으로는 해결하기 어려웠으며, Codex나 Opus와 같은 '똑똑한 친구'의 도움이 필요함을 보여주었습니다. 🤝
• AI 모델 사용 방식에 따른 성능 차이: 동일한 Codex 모델이라도 Cursor의 플랜 모드에서 사용할 때와 새 창에서 직접 실행할 때 성능 차이가 발생했습니다. 이는 Cursor가 비용 절감을 위해 타사 모델의 옵션(응답 길이, 컨텍스트 크기 등)을 조정하기 때문입니다. ⚙️
• 최신 AI 모델들의 성공적인 문제 해결: Opus 4.5, Gemini 3 Pro, Codex Max 등 최신 모델들도 계획 수립에 성공적으로 기여했으며, Composer와의 조합으로 복잡한 문제들을 해결했습니다. ✨
• 성능과 속도의 균형: 이제는 단순히 AI의 성능뿐만 아니라 Composer처럼 작업을 두세 배 빠르게 완료할 수 있는 신속성 또한 중요한 가치로 부상하고 있습니다. ⏱️