AI 요약관련 정보

• AI 코드 편집기 사용 시, 코드베이스 복잡도가 증가함에 따라 프롬프트의 상세 수준도 함께 높여야 함 🧐
• 프로토타입 단계에서는 제약 조건이 적어 AI가 자유롭게 구현 가능하지만, 실제 코드베이스에서는 기존 라이브러리, 프레임워크 등의 제약 조건 고려 필요 🧱
• AI가 여러 번 반복해야 작업을 완료하는 경우, 프롬프트를 개선하여 한 번에 원하는 결과를 얻도록 시도하는 것이 중요 💪
• 작업 복잡도와 코드베이스 복잡도 사이의 균형을 유지하고, 코드베이스가 복잡해질수록 더 작은 단위의 작업을 AI에 맡기는 것이 효율적 ⚖️
• AI가 생성한 코드는 반드시 검토하여 오류를 사전에 발견하고, 작은 작업 단위로 분할하면 검토가 용이해짐 👀
• 고급 추론 모델(예: GPT-4)을 활용하여 작업 분할을 자동화하고, AI가 상세 스펙을 생성하도록 하여 작업 효율성을 높일 수 있음 🤖
• 프롬프트 세션이 길어질 경우, AI가 이전 오류를 포함한 컨텍스트를 유지하므로 새로운 프롬프트로 시작하는 것이 효과적 🔄
• 프로덕션 환경에서는 타입이 명시된 언어(예: TypeScript)를 사용하여 AI가 코드 구조와 인터페이스를 더 잘 이해하도록 돕는 것이 중요 ⌨️
• 타입 정보는 AI에게 추가적인 컨텍스트를 제공하며, 코드 품질과 정확도를 향상시키는 데 기여함 ✨
• AI에게 더 나은 컨텍스트를 제공하는 방법을 지속적으로 고민하고, 자동화된 코딩 에이전트 시대에도 목표와 가이드라인을 명확히 정의하는 것이 중요 🎯