AI 요약관련 정보

• Blitzy, Devin, Factory AI 세 가지 AI 코딩 플랫폼을 레거시 COBOL 앱의 Java 21 현대화 프로젝트에 적용하여 성능과 개발자 개입 수준을 비교했습니다. 🤖
• 평가 기준은 코드 이해, 현대화 전략, 새 코드 생성, 시스템 유효성 검사, 개발자 노력입니다. 📊
• SWE-bench 자체 보고 결과는 Blitzy가 86.8%로 가장 높았으나, Devin(13.68%)과 Factory AI(19.27%)는 낮았으며, 테스트 방식 차이로 직접 비교는 어렵습니다. 📈
• Blitzy는 "무한 컨텍스트"로 1억 줄 이상 코드를 이해하고, 수백 페이지 기술 사양을 며칠에 걸쳐 생성합니다. 🧠
• 단 한 번의 상세 프롬프트로 프로젝트 코드의 약 80%를 자동 생성하며, 나머지 20%는 배포/운영 관련 인간 작업으로 남깁니다. 🚀
• 실제 테스트에서 144,000줄 이상의 Java 코드를 포함하는 대규모 PR을 7일(분석 3일 + 생성 4일) 만에 제출했습니다. 💻
• 560시간 절약, 32시간 인간 작업 추정하며, 연간 1만~10만 달러의 높은 비용으로 엔터프라이즈에 적합합니다. 💰
• 개발자 개입이 거의 없는 "싱글 프롬프트" 방식의 대규모 현대화에 매우 효과적입니다. ✨
• Devin은 AI 소프트웨어 엔지니어로, Slack/Linear 통합 및 자체 컴퓨팅 환경을 통해 작은 버그 수정이나 반복 작업에 적합합니다. 🛠️
• 대규모 코드 변경보다는 작은 티켓 해결에 더 적합하며, 더 많은 개발자 개입이 필요한 반복적 접근 방식을 사용합니다. 🔄
• 월 500달러(팀 플랜)로 Blitzy보다 저렴하지만, 대규모 현대화 작업에 대한 실제 결과는 아직 진행 중입니다. 💲
• Factory AI는 개별 AI 에이전트 네트워크를 통해 협업하지만, 실제 현대화 챌린지에서의 사용 사례는 영상에서 시연되지 않았습니다. ❓