AI 요약관련 정보

• AI 앱 개발을 위한 10가지 핵심 규칙을 제시하며, 디버깅 시간을 줄이고 개발 효율을 높이는 방법을 강조합니다. 🛠️
• AI 개발 도구는 초급(Lovable, Bold New)부터 고급(Windsurf, Cursor)까지 다양하며, 대부분의 UI는 유사하므로 시작 도구 선택에 너무 고민할 필요가 없습니다. 🚀
• '바이브 코딩' 대신 AI와 함께 프로젝트 계획을 세우는 것이 중요하며, 제품 관리자, UX 디자이너, 소프트웨어 아키텍트 AI를 활용하여 상세한 계획 문서를 만듭니다. 🗺️
• LLM 학습 데이터가 풍부한 TypeScript, JavaScript, Python과 같은 인기 언어 및 Next.js, Tailwind CSS 같은 프레임워크를 사용하는 것이 좋습니다. 💻
• 한 번에 전체 앱을 개발하려는 '원샷 프롬프트' 대신, 작은 단위로 나누어 점진적으로 개발하는 반복적인 접근 방식이 효율적입니다. 🧩
• 각 AI 모델(Claude, GPT, Gemini)의 강점과 약점, '컨텍스트 윈도우'의 한계를 이해하고, 작업에 따라 적절한 모델과 모드(계획/구현)를 선택해야 합니다. 🧠
• 모델의 '학습 마감일' 이후의 정보는 알지 못하므로, '@' 기호나 Context 7과 같은 도구를 활용하여 최신 문서나 API 정보를 명시적으로 제공해야 합니다. 📚
• 프롬프트는 단계별, 작업별로 구체적으로 지시하여 모델이 너무 앞서가지 않도록 하고, 각 단계에서 코드 변경 사항을 검토할 기회를 확보해야 합니다. 📝
• AI가 생성한 코드를 반드시 검토하고, 이해되지 않는 부분은 모델에 질문하여 명확히 해야 합니다. '바이브 코딩'처럼 무작정 맡기면 오류와 비효율을 초래합니다. 👀
• 전통적인 Git 버전 관리(커밋, 브랜칭)를 적극 활용하여 프로젝트 변경 사항을 저장하고, 문제가 발생했을 때 이전 시점으로 쉽게 되돌릴 수 있도록 합니다. 💾