AI와 페어 프로그래밍: 개발 워크플로우에 AI 도구 활용하기

AI 도구 활용 전략AI 도구 활용에 있어 개발자의 제어권 유지가 핵심으로 강조됩니다. Clarissa는 컨텍스트 제어 용이성을 이유로 에디터 통합 도구보다 브라우저 기반의 ChatGPT를 선호했습니다. 그녀는 Cursor나 GitHub Copilot Chat의 빠른 속도에 압도감을 느꼈으며, ChatGPT의 느리지만 신중한 접근 방식이 더 효과적이라고 판단했습니다. GitHub Copilot은 주로 자동 완성 및 소규모 코드 리팩토링에 사용되었고, 아이디어 구상 및 검증에는 ChatGPT가 더 유용하다고 언급되었습니다.

AI와의 효과적인 상호작용ChatGPT와의 상호작용에서 중요한 통찰은 해결책을 미리 제시하지 않는 것입니다. AI는 사용자의 제안에 쉽게 동의하는 경향이 있어 문제점을 간과할 수 있기 때문입니다. 대신 문제 자체를 설명하고 다양한 접근 방식을 요청하여, AI의 제안과 개발자의 아이디어가 자연스럽게 수렴되도록 하는 것이 권장됩니다.

AI의 프레임워크 지식 격차 및 개발자의 역할이 세션에서는 AI의 프레임워크 지식 격차가 명확히 드러났습니다. Rails에서 이메일을 수신하는 방법에 대해 ChatGPT는 Action Mailbox와 같은 내장 Gem을 언급하지 않고 수동 구현 방식을 제안했습니다. 이는 개발자가 AI의 제안을 비판적으로 평가하고, “Rails에 내장된 기능이 있는가?”와 같은 더 나은 질문을 던질 수 있는 충분한 지식을 갖추는 것이 중요함을 시사합니다.

AI 코딩 워크플로우본 세션에서 적용된 AI 코딩 워크플로우는 다음과 같습니다.

• ChatGPT에 문제 설명 (해결책 제시 없이)
• 제안 검토 및 Rails 가이드와 교차 확인
• 기존 코드베이스에서 패턴 탐색
• 개념 증명 코드 작성 후 테스트 추가
• 실제 구현에 맞게 AI 제안 조정
• 타이핑 중 GitHub Copilot으로 자동 완성 활용이 과정은 Copilot, ChatGPT, 개발자 및 공식 문서 간의 활발한 상호작용을 포함하며, AI 지원을 받는 인간 주도적 코딩 접근 방식을 보여줍니다.