AI 요약관련 정보

• AI는 일자리를 빼앗지 않지만, AI를 더 잘 활용하는 사람이 경쟁 우위를 가질 것입니다. 🤖
• AI를 주니어/미디엄 엔지니어처럼 활용하여 아이디어 교환, 코드 리뷰, 코드 작성에 도움을 받습니다. 🤝
• 새로운 코드베이스를 학습할 때 AI는 기능, 진입점, 파일 위치 등을 파악하는 데 매우 유용합니다. 📚
• TMUX의 여러 창을 활용하여 AI에게 기능 기획, 스펙 작성, 구현, 코드 리뷰 등 전문화된 역할을 부여하여 효율적인 워크플로우를 구축합니다. 🖥️
• 여러 기능 작업을 동시에 진행하기 위해 여러 저장소(repo) 또는 Git 워크트리를 활용합니다. 📂
• AI는 코드 리뷰 시 주의가 필요한 부분을 지적하여 개발자가 더 깊이 생각하고 검토하도록 돕습니다. 🧐
• 잘 구조화된 마크다운 파일(아키텍처, 분석, 이슈 보고 등)을 AI에 대한 컨텍스트로 제공하여 출력 품질을 향상시키고, 이 파일들은 지속적으로 업데이트됩니다. 📝
• 마크다운 컨텍스트 설정은 초기 투자이지만, 장기적으로 팀의 효율성을 크게 높여줍니다. (단, AI의 환각 현상에 주의하며 검토 필수) 💰
• AI는 iOS에서 Android와 같은 다른 모바일 생태계로 넘어갈 때 SDK 특정 지식이나 플랫폼 고유의 구현 방식을 학습하는 데 큰 도움을 줍니다. 🌉
• 새로운 엔지니어는 AI에 전적으로 의존하기보다 프로그래밍의 근본 원리와 기본기를 이해하는 것이 그 어느 때보다 중요합니다. 🧠
• 전통적인 LeetCode 방식의 인터뷰는 점차 사라지고 있으며, AI 도구 사용을 허용하고 지원자의 이해도, 유지보수 능력, 투명성을 평가하는 실질적인 프로젝트 기반 또는 체험형 인터뷰로 진화하고 있습니다. 🚀
• 특히 소규모 팀에서는 기술적 능력 외에 지원자의 업무 윤리, 팀과의 응집력, 실제 협업 능력을 평가하는 것이 중요합니다. 🧑‍🤝‍🧑
• 원격 인터뷰는 현장 인터뷰에서 얻을 수 있는 비공식적인 팀 적합성 평가 기회(예: 점심 식사)를 제공하지 못하는 단점이 있습니다. 🍽️