AI를 사용하여 코딩하는 방법

지난 몇 년 동안 인공지능(AI) 도구의 인기는 전례 없이 높아졌습니다. 기업, 교육 기관, 비영리 단체, 사회 복지 단체, 심지어 개인까지 이제 다양한 AI 도구를 사용하여 다양한 작업을 수행하고 있습니다.

이러한 도구는 정보 검색, 텍스트 콘텐츠 생성, 이미지 생성, 수학적 계산 수행 및 코드 작성에 사용됩니다. 프로그래밍은 AI 모델의 유용성이 쉽게 눈에 띄는 분야 중 하나입니다. AI 도구를 사용하여 코드 조각이나 전체 기능을 작성할 수도 있습니다. 방법을 살펴보겠습니다.

코드 작성을 위한 AI 모델의 기능

이제 코드 생성 도구를 사용할 수 있으므로 AI를 사용하여 코딩할 수 있습니다. 즉, 이러한 도구는 완전한 코드를 작성하는 것보다 프로그래머의 작업을 지원하는 데 가장 적합하다는 점을 이해하는 것이 중요합니다.

이는 코드 생성과 관련하여 전체 작업을 수행하기 위해 AI 도구에 의존할 수는 없지만 다음과 같은 목적으로 사용할 수 있음을 의미합니다.

부분적으로 작성된 코드 완성: AI로 구동되는 코드 편집기는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 코드 패턴을 분석합니다. 이를 통해 조각을 예측하고 이를 제안으로 제공하여 전체 코딩 프로세스의 효율성을 높일 수 있습니다. 게다가 이러한 도구를 사용하면 최고의 코딩 방법에 익숙해지는 데도 도움이 될 수 있습니다.
자동으로 코드 생성: 프롬프트의 도움으로 AI 도구를 사용하여 자동으로 코드 조각을 생성하거나 코드 기능을 완성할 수 있습니다. 이는 특히 일상적이고 반복적인 작업의 경우 코드를 작성할 때 많은 시간을 절약하는 데 도움이 되므로 개발자에게 매우 유용합니다.
코드 리팩토링: 코딩에 AI 도구를 사용할 수 있는 또 다른 방법은 이미 작성된 코드를 개선하는 것입니다. 이러한 도구를 사용하면 코드를 분석하고 더 읽기 쉽게 만들고 더 잘 작동하도록 돕는 제안을 얻을 수 있습니다.
버그 감지 및 수정 사항 적용: AI 도구를 사용하여 코드에서 버그를 찾아 코드를 사용하기 전에 수정할 수 있습니다. 이를 통해 개발 주기를 더욱 효율적으로 만들고 나중에 디버깅에 시간을 낭비하지 않도록 할 수 있습니다.

AI 생성 코드와 로우 코드 및 노 코드의 차이점

AI를 사용하여 코드를 작성하는 것은 세 가지 모두 적은 노력으로 빠르게 코드를 작성하는 데 도움이 되기 때문에 로우 코드 및 노 코드 코드 생성과 유사합니다. 그러나 코드가 적고 코드가 없는 도구가 작동하려면 다양한 구성 요소로 구성된 사전 구축된 라이브러리와 템플릿이 필요합니다.

코딩 경험과 기술이 없는 사람들을 위해 설계되었으며 직관적인 드래그 앤 드롭 컨트롤을 통해 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공합니다. 숨겨진 상태로 남아 있는 실제 코드로 작업할 필요 없이 이를 사용하여 애플리케이션을 생성하고 수정할 수 있습니다.

반면 AI 코드 생성 도구에는 구성 요소 라이브러리와 템플릿이 필요하지 않습니다. 대신 사용자가 자연어로 제공한 프롬프트를 사용하여 코드 기능과 조각을 제안합니다. 노코드 및 로우코드 도구는 기업과 프로그래머가 아닌 사용자를 위해 설계되었지만 AI 코드 생성 도구는 전문 개발자도 사용할 수 있습니다.

AI 코딩의 장점

AI의 도움을 받아 코딩하면 몇 가지 이점이 있습니다.

개발 속도를 높여 시간 절약: AI 도구를 사용하면 반복적이고 일상적인 작업을 자동화하여 코딩 시 우선순위가 높은 목표에 집중할 수 있습니다. 또한 메뉴 및 양식 생성과 같은 하위 수준 작업에 대한 노력을 줄이는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 많은 시간을 절약하고 개발 프로세스를 가속화하여 프로젝트를 더 빠르게 완료할 수 있습니다.
오류 감소에 도움: AI는 코드 작성 시 절차를 표준화하여 인적 오류 가능성을 줄이는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 인쇄상의 실수와 같은 작은 오류는 일상적인 작업에서 자주 발생할 수 있지만 AI를 사용하면 이러한 작업을 매우 정확하게 수행하므로 피할 수 있습니다.
개발자가 아닌 사람도 코딩에 접근할 수 있게 합니다. 아마도 AI 코드 생성기의 가장 큰 장점은 프로그래머가 아닌 일반 사용자도 쉽게 프로그램을 개발할 수 있다는 점일 것입니다. 이러한 도구에 프롬프트를 입력하면 프로그램에 필요한 코드가 생성됩니다. 따라서 코딩 기술이나 지식이 없는 사람이라도 AI로 코드를 작성할 수 있습니다.

코딩을 위한 최고의 AI 도구

다음과 같이 코드 조각과 전체 기능을 작성하는 데 사용할 수 있는 여러 AI 도구가 있습니다.

Github 부조종사

Copilot은 OpenAI가 Github 리포지토리에서 공개적으로 사용할 수 있는 코드를 사용하여 생성되며 이를 통해 대규모 데이터 세트에 빠르게 액세스할 수 있습니다. 가상 프로그래머 역할을 하며 코드를 디버깅하고 개선하며 전체 코드를 작성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 코드의 오류를 감지하고 이를 제거하기 위한 제안을 제공할 수 있습니다. Copilot은 가장 일반적으로 사용되는 개발 환경에서 작동하고 Visual Studio, Visual Studio Code에 대한 확장을 제공하고 코드의 보안 문제를 식별할 수 있습니다. 또한 코드를 보다 쉽게 이해하는 데 도움이 되는 주석도 제공합니다.

채팅GPT

ChatGPT는 OpenAI가 만든 가장 인기 있는 AI 챗봇으로 정보 검색, 콘텐츠 생성, 코드 작성 등 다양한 목적으로 사용할 수 있습니다. 다른 많은 AI 코드 생성 도구와 비교할 때 ChatGPT는 더 대화적이고 더 인간적인 것처럼 들립니다. 최신 버전의 ChatGPT는 GPT-4에서 실행되므로 새로운 코드를 작성하고 설명하며 Python으로 코드를 작성할 때 훨씬 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다.

그러나 다른 AI 모델에서 생성된 코드와 마찬가지로 ChatGPT에서 제공하는 출력을 수동으로 검토하고 편집해야 한다는 점을 이해하는 것이 중요합니다.

타나인

Tabnine은 Codota에서 제작되었으며 기계 학습을 사용하여 코드를 완성하고 오류를 식별하며 코드 작성 프로세스 속도를 높이는 코드 생성기입니다. 개인화된 제안을 제공하고 코드를 자동으로 색인화할 수도 있습니다. 이 AI 코드 생성기의 다른 기능으로는 널리 사용되는 개발 환경과의 인터페이스, 구문 강조 및 자동 생성 테스트가 있습니다.

Tabnine의 또 다른 장점은 오픈 소스 도구이며 Sublime Text, Atom 및 VS Code와 같은 코드 편집기와 통합할 수도 있다는 것입니다. Google 및 Facebook과 같은 거대 기업도 Tabnine을 사용하여 코드를 생성합니다.

코드T5

CodeT5는 특정 프로젝트용 코드를 생성하기 위해 개발된 OpenAI의 또 다른 코드 생성기입니다. 이 오픈 소스 AI 코드 생성기는 무료로 액세스할 수 있으며 JavaScript, Python 및 Java와 같은 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다. 또한 요구 사항에 따라 오프라인과 온라인 모두에서 액세스할 수 있습니다.

CodeT5를 특별하게 만드는 것은 함수 요약의 자연 언어로 작성된 설명을 제공할 수 있다는 것입니다. Github 문서를 통해 통합할 수 있는 사용하기 쉬운 그래픽 인터페이스도 있습니다.

구글 제미니

코드 작성에 도움이 될 수 있는 AI 도구를 찾고 있다면 Google Gemini(이전 Google Bard)는 또 다른 옵션입니다. 새로운 코드를 생성하고, 설명하고, 디버깅을 지원할 수도 있습니다. Java, Python 등을 포함한 20개 이상의 프로그래밍 언어로 Gemini를 사용할 수 있습니다.

ChatGPT와 마찬가지로 Google Gemini는 무료 버전과 유료 버전으로 모두 제공되지만 코드 작성에는 둘 다 사용할 수 있습니다. Android 기기에서도 액세스할 수 있으며 이는 다른 코드 생성기에 비해 또 다른 장점입니다.

소스그래프의 코디

Cody는 LLM(대형 언어 모델), Sourcegraph 코드 전문 지식 및 Sourcegraph 검색을 통해 코드를 찾고 해석하고 생성할 수 있는 포괄적인 코딩 도구입니다. 전체 코드베이스를 이해하고, 쿼리에 응답하고, 코드를 생성할 수 있습니다. 개인적인 용도로 코드를 작성할 때 Cody를 무료로 사용할 수 있습니다.

Cody는 입력을 예측하고, 프롬프트를 입력할 때 조각을 제공하고, 오류를 찾아 수정하고, 자동화된 코드 검토를 제공하고, 모든 언어에서 작동할 수 있습니다. 또한 AWS 암호화와 같은 몇 가지 강력한 보안 기능도 갖추고 있습니다.

이는 코드 작성에 도움이 되는 도구이며, 코드 자체를 작성하는 데 도움이 되지 않습니다. 자체적으로 코드를 작성할 수 있는 AI 소프트웨어 엔지니어 Devin이라는 새로운 도구도 등장하고 있습니다. 하지만 아직 널리 사용 가능하지는 않습니다. 아래에서 자세히 알아보세요.

ChatGPT를 사용하여 코드 생성

위에서 코딩을 위한 최고의 AI 도구 중 일부를 언급했지만 AI를 사용하여 직접 코드를 작성하려는 경우 가장 좋은 옵션 중 하나는 무료로 사용할 수도 있는 OpenAI의 ChatGP입니다. 매우 강력하면서도 사용하기 쉬운 훌륭한 도구입니다. 그렇기 때문에 사전 경험이 없어도 코딩 목적으로 사용할 수 있습니다.

웹 브라우저를 실행하고 ChatGPT 웹사이트로 이동합니다.
웹사이트에 이미 계정이 있다면 로그인하세요. 그렇지 않은 경우에는 계정을 만든 후 로그인하세요.
이제 코드의 목적이 무엇인지 결정해야 합니다. ChatGPT는 특정 기능을 수행하거나 일상적인 작업을 수행하는 코드를 작성할 수 있습니다. 예를 들어, AI 모델이 모든 웹 페이지의 기사를 요약하기를 원합니다. 그러니 채팅창에 와 같은 프롬프트를 입력 write a code for summarizing the article on this page, https://www.journalofdemocracy.org/articles/ai-and-catastrophic-risk/하고 ‘Enter’ 키를 누르세요.

ChatGPT는 코드 생성 프로세스를 일련의 단계로 분류하면서 각 단계의 기능을 설명하는 것을 볼 수 있습니다. 아래로 스크롤하면 AI 모델에서 생성된 Python 코드가 표시됩니다. 코드의 매개변수와 원하는 출력에 집중하세요. 모델에 더 많은 정보를 제공할수록 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

ChatGPT로 라이브러리 및 리소스 탐색

이전에는 웹페이지 데이터를 추출하려면 서로 다른 HTML 태그 사이에 텍스트를 찾아서 추출해야 했습니다. 하지만 AI 라이브러리를 사용하면 코딩에 필요한 데이터를 빠르게 추출하고 요약할 수 있습니다. 라이브러리는 특정 목적으로 사용할 수 있는 코드 조각입니다.

ChatGPT 채팅 창에서 프롬프트를 입력하여 AI 모델에 코드가 특정 기능을 수행하는 데 필요한 라이브러리에 대한 정보를 제공하도록 요청합니다. 예를 들어 를 입력할 수 있습니다 what libraries are needed for a code that summarizes content on different webpages.

‘Enter’ 키를 누르면 ChatGPT는 필요한 라이브러리에 대해 알려줄 뿐만 아니라 라이브러리 설치 방법도 설명합니다.

좋은 코드를 작성하려면 올바른 라이브러리를 찾고 선택하는 것이 중요하며, AI는 이를 수행하는 데 많은 시간을 절약하는 데 도움이 될 수 있습니다. 원하는 경우 응답을 추가로 사용자 정의할 수도 있습니다. 예를 들어 ChatGPT에 문의하면 which of the libraries you mentioned are free or do not require licensing?AI 모델이 답변을 제공합니다.

같은 방식으로 ChatGPT에 다양한 코딩 라이브러리에 대한 정보, 차이점, 코딩 요구 사항에 가장 적합한 라이브러리를 문의할 수 있습니다. 다음과 같은 프롬프트를 입력하세요.which would be the most suitable library for creating summaries of web page news articles?

Windows에서는 ‘Enter’ 키를, Mac에서는 ‘Return’ 키를 누르면 ChatGPT가 질문에 답변해 드립니다.

원하는 경우 라이브러리 사용 방법이 익숙하지 않은 경우 ChatGPT에 문의할 수도 있습니다. 입력 explain how to use the transformers library하고 ‘Enter’ 키를 누르세요.

ChatGPT는 귀하가 언급한 라이브러리 사용 방법에 대한 단계별 지침을 제공합니다.

다양한 프롬프트를 사용하면 실제 코딩 부분을 시작하기 전에 ChatGPT와 같은 도구에서 필요한 정보를 얻는 데 도움이 될 수 있습니다. ChatGPT와 같은 도구를 사용하면 다양한 시스템과 리소스를 함께 통합할 수 있으며, 이는 좋은 코드 작성의 중요한 측면입니다.

AI에게 샘플 코드 작성을 요청하기

ChatGPT를 사용하여 코드를 작성하려면 동일한 채팅 창에서 계속하거나 새 창을 열 수 있습니다.

채팅창에 와 같은 프롬프트를 입력하세요 Write a small function called summarize_article using the transformers library. The function should be able to summarize text articles while ignoring embedded ads and other items and should use complete sentences. Keep the code short and simple.

‘Return’ 키나 ‘Enter’ 키를 누르면 ChatGPT가 생성을 요청한 코드를 제공합니다.

기본 코드가 작성되면 ChatGPT가 이미 모든 어려운 작업을 수행했기 때문에 필요에 따라 쉽게 수동으로 편집하고 개선할 수 있습니다.

코드 작성에 AI를 사용할 때의 한계

AI는 쉽고 빠르게 코드를 작성하는 데 도움이 되지만, 알아야 할 몇 가지 제한 사항과 문제가 있습니다.

안타깝게도 이러한 도구를 사용하는 데 익숙하지 않은 경우 특히 코딩 지식이 부족한 프로그래머가 아닌 경우 이러한 실수를 감지하는 것이 매우 어렵습니다. 그렇기 때문에 AI가 생성한 코드를 사용하기 전에 검토하는 것이 중요합니다.
불필요한 코드를 사용하고 싶은 유혹을 받을 수 있습니다. AI는 인간보다 훨씬 빠르게 코드를 생성할 수 있기 때문에 코드에 대한 적절한 지식 없이도 코드를 사용하고 싶은 유혹을 받을 수 있습니다. 장기적인 유지 관리를 위해 필요에 따라 코드를 편집하고 개선할 수 있도록 코드를 사용하기 전에 먼저 코드를 이해하는 것이 중요합니다.
보안을 손상시킬 수 있습니다. 코드를 작성할 때 AI 도구는 속도와 효율성에 중점을 두는데, 이는 때때로 코드의 보안을 손상시킬 수 있습니다. 그들은 프로그램을 보호하기 위해 마련된 다양한 보안 관행을 간과하여 악의적인 공격에 취약하게 만들 수 있습니다. 따라서 코드가 안전한지 확인하려면 프롬프트를 조정하고 조정해야 합니다.
생성된 코드에는 표절 문제가 있을 수 있습니다. AI 도구는 사람이 작성한 코드에 대해 교육을 받아 이미 존재하는 조각 및 블록과 매우 유사한 코드를 생성하는 경우가 많습니다. 프로그램에 이러한 코드를 사용하면 표절 문제로 인해 법적인 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 방지하는 가장 좋은 방법은 코드가 다양한 온라인 저장소와 비교하여 완전히 원본인지 확인하는 것입니다.

AI 코드 생성 모범 사례

AI를 사용하여 코드를 작성할 때 따라야 할 몇 가지 모범 사례는 다음과 같습니다.

AI에 컨텍스트 제공: AI 도구에서 유용한 정보를 얻으려면 프로젝트에 대한 일부 컨텍스트를 제공해야 합니다. AI 모델은 코드의 목적과 원하는 출력이 무엇인지 알아야 합니다. import 문, 주요 기능 및 변수 정의, 설명 추가를 통해 필요한 컨텍스트를 제공할 수 있습니다. 그렇게 하면 AI가 프로젝트에 따라 제안을 조정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
필요에 따라 편집: AI 도구는 사용자의 요구 사항에 완벽하게 맞지 않을 수도 있는 제안을 제공할 수도 있습니다. 그렇기 때문에 제안을 맹목적으로 받아들이지 말고 항상 검토하고 편집해야 합니다.
의도에 집중하세요: 사소한 세부 사항에 집착하기보다는 의도에 집중해야 합니다. 세부 사항이 원하는 것과 다르더라도 의도와 일치하는 코드를 평가하고 승인하세요. 따라서 작은 개선에 얽매이지 말고 논리를 발전시키도록 노력하세요.
코드 검토 활용: AI 코드 생성 도구는 코드 작성에 도움이 되지만 최상의 결과를 얻으려면 수동으로 검토하는 것이 중요합니다. 동료가 AI 생성 코드에서 문제, 버그 및 기타 문제를 검사하도록 하여 코드를 더욱 개선하고 완벽하게 만들 수 있습니다.
학습 시간 제공: AI 도구와 인간 사이의 한 가지 유사점은 둘 다 배우고 적응하는 데 시간이 필요하다는 것입니다. 좋은 코드를 작성하려면 AI 비서에게 학습의 목적과 방법론을 이해할 수 있도록 학습 시간을 제공하는 것이 중요합니다. 학습할수록 더 좋아지고 더 유용한 결과를 제공할 것입니다.

AI 도구가 날이 갈수록 강력해지고 있다는 것은 쉽게 알 수 있습니다. 이전에는 부분적으로 작성된 코드를 완성하는 데만 사용할 수 있었지만 이제는 ChatGPT와 같은 도구에 요청하여 조정하고 개선하기만 하면 되는 원본 코드를 만들 수도 있습니다.

AI를 사용하여 코드를 작성할 때 완전한 정보를 제공하고 각 단계를 지정하십시오. 출력으로 정확히 원하는 것이 무엇인지 알려주면 나머지는 처리됩니다. 처음에는 약간의 실험을 해야 할 수도 있지만 일단 AI로 코드 작성을 마스터하면 절약된 시간과 노력은 그만한 가치가 있습니다.