AI 요약관련 정보

• 바이브 코딩 프레임워크는 더 나은 결과를 얻기 위한 방법론을 제시합니다. 💡
• 사전 준비 단계는 AI에게 컨텍스트를 제공하고, 사용자 스스로도 코딩 영역에 대한 이해를 높이는 데 중요합니다. 📚
• Google의 Notebook LM과 같은 도구를 활용하여 기술적인 내용을 쉽게 이해할 수 있습니다. 🧑‍🏫
• 각 티켓을 구체화하기 위해 추가적인 리서치(Perplexity, Google 검색 등)를 수행해야 합니다. 🔍
• OpenAI의 Whisper 모델을 사용하여 비디오의 자동 텍스트 변환 기능을 구현하는 예시를 제시합니다. 🎤
• Grock과 같은 추론 제공자를 활용하여 더 정확한 텍스트 변환을 얻을 수 있습니다. 🤖
• "정의 완료(Definition of Done)" 또는 수용 기준을 명확히 정의하여 AI가 올바르게 작동하도록 안내해야 합니다. ✅
• Klein 확장과 같은 도구를 사용하여 코드베이스를 스캔하고 구현 계획을 수립할 수 있습니다. 🗺️
• 수동 테스트를 통해 AI가 생성한 코드의 오류를 수정하고, 점진적으로 기능을 개선해야 합니다. 🧪
• 코드 변경 사항을 작은 단위로 커밋하여 관리하고, 작업 단위를 명확하게 유지해야 합니다. 💾