AI 요약관련 정보

• 지난 시간 하나의 질문으로 소스 코드가 심각하게 엉망이 되는 문제가 발생했습니다. 🤯
• 바이브 코딩은 소스 코드 분석 대신 프롬프트 분석에 집중하며, 개발자는 소스 코드를 직접 건드리지 않는 실험적 접근 방식을 취합니다. 💡
• 문제 해결을 위해 Git의 이전 커밋 시점으로 돌아가는 '앵커포인트' 방식(Git rollback)을 성공적으로 사용했습니다. ↩️
• Visual Studio Code의 '언두' 기능도 시도했으나, 프롬프트만 되돌려지고 소스 코드 변경은 복구되지 않는 한계가 있었습니다. ⚠️
• 새로운 기능 추가 후 기존 기능의 정상 작동 여부를 확인하는 리그레션 테스트의 중요성을 강조했습니다. ✅
• Gemini CLI를 설치하고 GitHub Copilot과 동시에 사용하여 바이브 코딩 툴의 성능을 비교할 계획입니다. 🚀
• 개발 중인 앱은 영어 회화 과외 AI로, 사용자 발음, 문법, 어휘 등을 평가하는 핵심 기능을 갖추고 있습니다. 🗣️
• AI 모델(예: GPT-4.1) 및 코딩 툴(예: Copilot, Cursor AI, Cloud Code)의 선택이 바이브 코딩 결과에 큰 영향을 미칠 수 있음을 언급했습니다. 🛠️
• 사용자 제안을 통해 README.md 파일에 공동 개발자로 추가되는 참여형 개발 방식을 보여주었습니다. 🤝
• 바이브 코딩은 개발자가 소스 코드를 직접 분석하지 않고 AI와 상호작용하며 노하우를 찾아가는 실험적인 개발 과정입니다. 🧪