chatgpt를 AI 코딩 전동 공구로 변환하여 출력을 두 배로 늘리십시오.

저는 2년 넘게 ChatGPT를 사용해 프로그래밍 생산성을 높여왔으며, 이는 정말 획기적인 변화였습니다. 한 번은 ChatGPT가 까다로운 버그를 찾아내는 데 도움을 줬고, 그때 AI의 코딩 잠재력을 진정으로 깨달았습니다.

많은 사람들이 AI를 마치 막연한 소원을 들어주는 마법의 지니처럼 생각하는 것 같습니다. 하지만 분명히 해둘 것이 있습니다: AI는 전동 공구에 더 가깝습니다. 물론, 전통적인 톱으로 나무를 자를 수 있지만, 테이블 톱을 사용하면 훨씬 빠르게 작업을 마칠 수 있습니다. 어느 공구도 가구를 대신 만들어 주지는 않습니다; 단지 만드는 데 도움을 줄 뿐입니다. 마찬가지로, AI는 코드를 대신 작성해 주지는 않지만, 더 효율적으로 작성할 수 있도록 도와줄 수 있습니다.

정확한 수치는 드릴 수 없지만, ChatGPT 덕분에 제 프로그래밍 출력이 두 배로 늘어난 것 같습니다. 마치 믿음직한 조수가 곁에 있어 두 배의 작업을 해내는 느낌입니다.

저는 주로 ChatGPT Plus를 사용 중인데, 이건 월 20달러 비용이 들며, 무료 버전의 GPT-3.5보다 코딩에 더 나은 GPT-4 모델을 제공했기 때문입니다. 이제는 두 버전 모두 GPT-4o 모델의 변형을 사용하므로 코딩 능력은 비슷합니다. 하지만 무료 버전은 질의 횟수가 제한되어 작업 흐름을 방해할 수 있어, 저는 Plus를 고수합니다.

저는 다양한 대형 언어 모델(LLMs)을 실제 코딩 작업에 테스트해봤는데, ChatGPT의 LLM 기반 모델들만이 그 도전에 부응했습니다. 프로그래머를 위한 멋진 AI 도구들이 많고, 일부는 무료지만, 생성된 코드가 실제로 작동해야 유용합니다. 다행히 AI 코딩 능력은 시간이 지나면서 점점 더 좋아질 것입니다.

제 프로젝트를 돌아보며, AI 프로그래밍 파트너를 최대한 활용하기 위한 실용적인 팁을 정리해봤습니다. 지금부터 살펴보겠습니다.

1. 작업을 작은 단위로 나누기

AI는 복잡한 지침, 특히 제품 설계와 관련된 지침을 처리하는 데 어려움을 겪습니다. 하지만 작고 명확한 작업은 잘 처리합니다.

2. AI를 Slack 채팅처럼 다루기

AI와의 상호작용을 동료와의 느린 이메일 교환 대신, 빠른 Slack 메시지처럼 생각하세요.

3. 복잡한 루틴을 반복적으로 구축하기

간단한 작업부터 시작해, 완료되면 하나씩 요소를 추가하세요. 저는 종종 이전 프롬프트를 복사해 붙이고, 필요에 따라 수정하며 원하는 코드를 얻습니다.

4. 모든 코드 조각 테스트하기

AI의 코드가 작동할 것이라고 절대 가정하지 마세요. 항상 프로젝트에서 테스트해 성능을 확인하세요.

5. 디버거 사용하기

더 깊은 테스트를 위해, AI가 생성한 코드를 디버거로 단계별로 살펴보는 것을 주저하지 마세요. 변수를 관찰하며 AI가 무엇을 하는지 정확히 확인하세요. AI가 코드 조각을 작성해도, 모든 줄을 확인하는 것이 중요합니다.

6. AI를 IDE와 분리 유지하기

많은 코딩 도구 업체들이 통합 AI 기능을 내세우지만, 저는 ChatGPT를 독립적인 도구로 사용하는 것을 선호합니다. AI가 제 주요 코딩 환경을 건드리는 걸 원치 않습니다.

7. 코드 줄 선택적으로 사용하기

AI가 생성한 모든 코드를 사용할 필요는 없습니다. Stack Overflow에서 원하는 부분만 골라 쓰듯, AI가 생성한 코드도 선택적으로 사용할 수 있습니다.

8. 독점적인 코딩 피하기

AI LLM은 일반 데이터와 온라인에서 찾을 수 있는 정보로 훈련됩니다. 여러분의 고유한 애플리케이션이나 비즈니스 로직은 알지 못하니, 그런 지식이 필요한 코드를 작성해달라고 요청하지 마세요.

9. 예제를 통해 맥락 제공하기

한 번은 ChatGPT에 HTML 조각을 주고 텍스트 확장 기능을 추가해달라고 요청했습니다. HTML, JS, CSS를 반환했고, 추가 요청 시 선택 이유를 설명했습니다. 예제가 맥락을 이해하는 데 도움을 줬기 때문입니다.

10. 일반 지식 코딩에 AI 사용하기

AI는 일반 지식, 인기 라이브러리, 표준 관행을 사용하는 코드를 작성할 때 빛을 발합니다. 고유한 비즈니스 로직은 작성하지 못하지만, 라이브러리와 API 함수로 시간을 절약할 수 있습니다.

11. 짧은 코드 조각 요청하기

한두 줄만 필요하더라도, AI를 연구 도구처럼 사용해 시간을 절약하세요.

12. 코드가 작동하지 않을 때 AI에게 알리기

AI는 종종 불완전하거나 작동하지 않는 코드를 생성합니다. 무엇이 잘못됐는지 알려주고 수정된 버전을 요청하세요. 대체로 원본보다 나아집니다.

13. AI 작업 교차 검증하기

다른 언어 모델들이 같은 코드를 어떻게 해석하는지 보는 것은 흥미롭습니다. 한 ChatGPT 세션으로 다른 세션의 작업을 검증할 수도 있습니다.

14. AI로 CSS 선택자 작성하기

CSS 선택자는 빠르게 복잡해질 수 있습니다. HTML 블록을 복사해 특정 부분에 대한 선택자를 요청하면 시간이 절약됩니다. 몇 번 반복해야 할 수도 있습니다.

15. AI로 정규 표현식 작성하기

저는 CSS 선택자만큼 정규 표현식 작성을 싫어합니다. AI는 이를 생성하는 데 탁월하지만, 테스트는 필요합니다.

16. AI로 정규 표현식 테스트하기

저는 Mac Studio에서 Patterns를 사용해 AI가 생성한 정규 표현식을 테스트하지만, AI도 도움을 줄 수 있습니다. 별도의 AI 인스턴스에 정규 표현식을 주고 “이게 뭘 하는 거지?”라고 물어보면, 설명이 원하는 바와 일치하면 더 확신을 가질 수 있습니다.

17. 복잡한 루프 수학을 AI에게 맡기기

CSS 선택자나 정규 표현식처럼 복잡한 루프 수학은 지루할 수 있습니다. AI는 이에 적합합니다. 루프 래퍼를 작성하게 한 뒤 비즈니스 로직을 추가하세요.

18. AI에게 코드 비평 요청하기

AI가 생성한 코드를 다시 AI에 주고 “이 코드의 문제점이 뭐야?”라고 물어보면, 오류를 지적하고 수정 제안을 합니다. 그 후 이를 구현해달라고 요청합니다.

19. AI에게 코드 설명 요청하기

코드를 AI에 주고 “이게 뭘 하는 거지?”라고 물어보면, 특히 다른 사람이 작성한 코드를 이해하는 데 도움이 됩니다. 리버스 엔지니어링 시간을 절약할 수 있습니다.

20. 언제 포기할지 알기

AI가 두세 번 시도해도 제대로 못하면, 새 프롬프트로 새로 시작할 때입니다. 때로는 직접 해야 합니다.

21. 설명적인 이름 사용하기

AI는 변수와 함수 이름에서 의도를 파악해 더 나은 코드를 만듭니다. $od 대신 $order_date를 사용하면 AI가 맥락을 이해하고 코드 가독성도 높아집니다.

22. AI의 노트 읽기

AI는 종종 코드 전후에 노트를 제공합니다. 이는 AI의 접근 방식을 이해하고 유용한 라이브러리나 함수를 제안받는 데 도움이 됩니다.

23. 코드 조각 재검토하기

프로젝트의 특정 부분에 도움이 필요하면, 관련 코드를 가져와 ChatGPT에 보여주고 필요한 것을 요청하세요. 많은 시간을 절약할 수 있습니다.

24. 오래된 코드 업데이트하기

한 번은 사용되지 않는 기능을 포함한 PHP 모듈이 있었습니다. 코드를 ChatGPT에 붙여넣고 업데이트 방법을 물었더니 작동하는 솔루션을 얻었습니다.

25. 익숙하지 않은 언어에 AI 사용하기

전문적이지 않은 언어로 코딩할 때, AI에게 필요한 코드를 작성하는 방법을 물어보세요. 예를 들어, PHP와 Python의 case 문 비교는 익숙하지 않은 코드를 쉽게 작성하게 해줍니다.

AI를 코딩에 사용하기 전에, 회사에 AI 생성 코드와 관련된 법적 문제를 확인하세요. 제 팁을 따르면 일반 작업에 AI를 사용하게 되므로, 고유한 비즈니스 로직이 아닌 경우 핵심 코드의 저작권을 유지할 수 있을 것입니다.

저는 내부용 또는 오픈소스 프로젝트용 코드를 작성하므로, AI 생성 코드의 소유권 문제는 걱정하지 않습니다.

코딩에 AI를 사용해본 적 있나요? 제 목록에 추가할 팁이 있으면 아래 댓글로 알려주세요.

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