AI 코딩의 경험

처음부터 모든걸 하라고 던져주는것 보단
보통 반칸채우기를 하라고 했을때 더 좋은 결과를 보여주었다

물론 완전하지 않다 하지만 그것은 과도한 기대다
결국 필요한 정보가 부족하며
매 질문을 할때마다 설계를 해야하는 것과 같다
코드가 어떻개 동작할지 예상하는 것 뿐만아니라
ai가 어떻게 행동할지까지 예상을 하고 태스크를 던져야한다
어떻게 보면 더 생각해야하는 것은 늘어난 걸지도?

결국 컨택스트와의 싸움이 아닐까
모든것을 만들어라 하는 것 자채가 한번에 많은 작업을 시키는 것과 같고 그만큼 컨텍스트를 많이 소비한다

큰 프로젝트를 건드릴수록 참고해야하는 것들이 많아져서
콘텍스트소비가 많아진다
거기다 ai가 스스로 참조하러 돌아다니는 것은 한계가 있다
컨택스트량이 많아질수록 스스로 코드를 찾아나서는 빈도가 줄어드는것 같다
마치 빠르게 지치는 것처럼 보인다

모델의 성능이 많이 올라왔다고 해도 근본적인것은 바뀌지 않았기에
결국 태스크를 잘게 쪼개서 시키는 것이 가장 결과물이 좋다

태스크를 사람이 쪼갤 필요가 없게 되는 지점이 AGI 시대의 도래가 아닐까
혹은 거기에 더해서 태스크를 시간분배를 한다거나 한번에 처리할 수 있는 태스크를 분류할 수 있다거나 하면
일머리까지 있는 AGI가 나올듯 (인류노동의 종말이~...

결국 해야하는 것은 바뀌지 않은것 같다
사람에게 걸리는 에너지 부하를 줄이려고 객체지향이라던가 코드 규칙같은게 나왔고
이는 LLM모델 에게도 똑같이 적용된다
확실히 분리시켜서 하나로 완결되는 객체를 만드는것
=>주어진 정보 이외에는 신경안쓰는 llm과 궁합이 좋을 수도 있겠다

그래도 부담은 확실히 줄었다
이렇게 혹은 저렇게 했을때 어떻게 될까 먼저 고민하던 시기가 있었다
그때는 깃도 사용하지 않던 회사에서 삽질하던 시기라 처리 용량 오버로 상당히 고전했다

물론 git커밋을 해놓고 브렌치에서 맘대로 바꾸면 되지만
테스트로 한번 만들어보는 것도 시간을 상당히 소모한다
ai는 그 시험삼아 해보는 구현에 들어가는 시간을 상당히 단축해 줄 수 있기에
여러 가능성을 생각하고 시도해보기 좋아진 환경이 된거같다
토큰 잔량이 버텨주기만 한다면..!