AI 요약관련 정보

• '재미로 하는 바이브 코딩'은 총 50회 목표로 AI 코딩 툴의 활용법과 개선점을 연구하는 프로젝트입니다. 🧪
• MCP(Model Context Protocol) 학습을 위해 GitHub Copilot과 Gemini CLI를 활용하며, 특히 Copilot의 유료 버전(이후 무료 리밋 복구)을 사용해 보았습니다. 💻
• GitHub Copilot은 학습 계획 수립 및 단원 1의 기본 개념 이해 문서화에서는 성공적이었고, 제공된 레퍼런스 링크도 유효했습니다. ✅
• 하지만 단원 2(주요 MCP 서버 탐색)에서는 유명 AI 기업의 MCP 서버 정보 및 관련 링크에서 할루시네이션(환각)이 발생하여 정보의 신뢰도가 떨어지는 문제가 발견되었습니다. ⚠️
• Gemini CLI는 지난주 할루시네이션으로 실패했으나, 주변 지인들의 긍정적인 평가로 인해 다시 한번 학습에 활용할 기회를 주기로 했습니다. 🔄
• AI 시대에 PKM(개인 지식 관리)과 Ambient AI가 IT 분야에서 매우 중요한 개념이 될 것이라고 강조했습니다. 🧠
• AI 코딩 툴은 단순히 코딩뿐만 아니라 문서 관리, 학습 내용 정리 등 다양한 용도로 활용될 수 있음을 실험하고 있습니다. 📚
• AI의 할루시네이션 문제를 줄이고 더 정확한 결과를 얻기 위해, 레퍼런스 페이지 내용 요약까지 포함하는 등 더욱 디테일하고 구체적인 프롬프트 작성의 중요성을 인지했습니다. ✍️
• 시애틀 벨뷰 지역에서 K-Pop 랜덤 플레이 댄스 행사 자원봉사 경험을 공유하며, IT 도시의 문화적 다양성과 K-Pop의 인기를 언급했습니다. 💃
• 향후 AI 코딩 툴의 기능 보완 및 방법론 연구를 통해 새로운 툴 개발 또는 기존 툴 업그레이드 협업을 최종 목표로 하고 있습니다. 🚀
• Gemini CLI 학습 전, GPT-4의 '딥 씽킹' 기능을 활용하여 학습 계획을 세우는 방안을 고려 중입니다. 💡