Mac's log

AI 코딩 도구들이 단순히 코드를 대신 짜주는 것을 넘어, 개발자가 일하는 방식 자체를 바꾸고 있어요. 이로 인해 생겨난 새로운 코딩 패러다임 두 가지를 소개해 드릴게요. 바로 ' 바이브 코딩(Vibe Coding) '과 ' 에이전틱 코딩(Agentic Coding) '입니다. 바이브 코딩 (Vibe Coding) 🎨 바이브 코딩 은 마치  조각가와 협업 하는 것과 같아요. 개발자 (조각가):  "음, '따뜻하고 아늑한 느낌'의 사용자 프로필 페이지를 만들고 싶어." 라는 추상적인 '느낌(Vibe)'을 AI에게 전달합니다. AI:  그 느낌을 해석해서 대략적인 코드의 틀(찰흙 덩어리)을 만들어줍니다. 개발자 & AI:  개발자는 AI가 만든 코드를 보고 "조금 더 부드러운 색상을 쓰고, 버튼을 둥글게 만들어줘" 와 같이 계속해서 피드백을 주며 함께 코드를 다듬어 나갑니다. 이처럼  정확한 설계도 없이, 개발자의 '감'과 AI의 빠른 구현 능력을 결합해 직관적이고 반복적으로 결과물을 만들어가는 방식 이 바로 바이브 코딩입니다. 에이전틱 코딩 (Agentic Coding) 🏗️ 에이전틱 코딩 은 유능한  프로젝트 매니저에게 일을 맡기는 것 과 비슷해요. 개발자 (건축주):  "날씨 정보를 보여주는 간단한 웹 앱을 만들어줘. 사용자가 도시를 입력하면 현재 온도와 날씨 상태가 나와야 해." 와 같이 명확한 목표를 AI 에이전트에게 지시합니다. AI 에이전트 (프로젝트 매니저): 계획 수립:  '어떤 날씨 API를 쓸까?', '화면 구성은 어떻게 할까?' 스스로 계획을 세웁니다. 실행:  계획에 따라 코드를 작성합니다. 테스트 및 디버깅:  코드가 잘 작동하는지 스스로 테스트하고 오류가 있으면 고칩니다. 결과 보고:  완성된 앱을 개발자에게 전달합니다. 이처럼  개발자가 높은 수준의 목표만 제시하면, AI가...

이제부터 AI 코딩의 진정한 재미를 느끼실 수 있을 겁니다. AI가 개발자의 '슈퍼 조수' 역할을 어떻게 수행하는지 구체적인 사례들을 통해 알아볼게요. 1. 똑똑한 코드 자동 완성 (AI-Powered Code Completion) 예전의 자동 완성은 단순히 단어만 추천해 줬지만, AI는 문맥을 이해해서 코드 블록 전체를 추천해 줍니다. 개발자:  def get_users_from_database(): (데이터베이스에서 사용자 정보를 가져오는 함수를 만들 거야) AI 추천: 개발자는 Tab 키 한 번만 누르면 이 모든 코드를 바로 완성할 수 있죠. 정말 편리하겠죠? Python # (AI가 회색 글씨로 아래 코드를 미리 보여줌) conn = database.connect() cursor = conn.cursor() cursor.execute( "SELECT * FROM users" ) users = cursor.fetchall() return users 2. 말로 코딩하기 (Natural Language to Code) 마치 비서에게 지시하듯, 사람이 쓰는 언어(자연어)로 주석을 달면 AI가 코드로 번역해 줍니다. 개발자 주석:  # users 리스트에서 30세 이상인 사용자만 골라줘 AI가 생성한 코드:  over_30 = [user for user in users if user['age'] >= 30] 3. AI 디버거 (Error Detection & Correction) 코드를 잘못 작성하면 AI가 어디가 틀렸는지 콕 집어주고, 어떻게 고쳐야 하는지 제안까지 해줍니다. 개발자 코드:  prnt("Hello, World!") (print를 오타 냈네요!) AI 제안:  "오타를 발견했어요! prnt를 print로 수정할까요?" 4. 코드 통역사 (Code Explanation) 이해하기 어려운 복잡한 코드를 선택해서 "이 코드 설명해 줘"...

  두 번째 단계,   AI의 학습 데이터와 과정 으로 넘어가겠습니다. AI가 어떻게 코드를 배우는지, 그 비밀의 식재료를 살펴보는 시간이죠. 사람이 훌륭한 개발자가 되려면 좋은 책을 읽고, 많은 실전 코드를 보고, 다른 사람의 코드를 분석해야 하잖아요? AI도 똑같습니다. AI의 '교과서'이자 '실전 연습장'은 바로 인터넷에 공개된 방대한 양의 데이터입니다. 특히,  깃허브(GitHub)  와 같은  오픈소스 코드 저장소 가 AI에게는 가장 중요한 교재라고 할 수 있어요. 깃허브(GitHub)란?  전 세계 개발자들이 자신이 만든 코드를 공유하고, 다른 사람들과 함께 협업하며 발전시키는 거대한 온라인 공간입니다. 일종의 '코드 도서관'이라고 생각할 수 있죠. 이 '코드 도서관'에는 수십억 줄이 넘는 실제 작동하는 코드와 함께, 그 코드에 대한 설명(주석), 그리고 어떤 문제를 해결하기 위한 코드인지에 대한 토론 내용까지 담겨 있습니다. AI는 이 모든 것을 학습하며, 다음과 같은 것들을 익힙니다. 다양한 프로그래밍 언어의 문법:  "파이썬에서는 이렇게 출력하는구나.", "자바스크립트에서는 함수를 이렇게 만드는구나." 코딩 패턴과 로직:  "로그인 기능은 보통 이런 순서로 만드는구나." 좋은 코드 스타일:  "사람들이 이해하기 쉽게 코드를 짜려면 변수 이름을 이렇게 짓는구나." 자연어와 코드의 연결:  " '사용자 목록 보여줘'라는 말은 이런 코드로 구현되는구나." 결국 AI는 전 세계 수많은 개발자들의 집단 지성을 통째로 학습해서, 특정 상황에 어떤 코드가 가장 적절할지에 대한 패턴을 익히게 되는 것입니다. 이제 AI의 교과서가 무엇인지는 알았는데, 그럼 어떤 방식으로 '공부'를 하는 걸까요? 이어서 AI의 공부법에 대해 알아볼까요? AI의 '교과서'가 깃허브 같은 코드 ...

첫 번째 단계,  AI 코딩의 핵심인 대규모 언어 모델(LLM) 에 대해 알아봅시다. 혹시 외국어를 아주 잘하는 친구를 본 적 있으신가요? 그 친구는 수많은 단어와 문장 구조를 익혀서 어떤 상황에서 어떤 말을 해야 가장 자연스러운지 알죠. 대규모 언어 모델(LLM) 도 이와 비슷해요. 다만, 이 친구는 한국어, 영어 같은 사람의 언어뿐만 아니라 파이썬, 자바스크립트 같은  프로그래밍 언어까지 학습한 '언어 천재' 라고 할 수 있습니다. LLM은 수십억, 수백억 개의 문장과 코드를 통째로 학습해서 단어와 코드 사이의 관계, 그리고 문맥의 의미를 파악하는 능력을 갖게 된 인공지능 모델이에요. 이런 똑똑한 모델을 가능하게 한 핵심 기술이 바로  '트랜스포머(Transformer)' 라는 아키텍처 덕분입니다. 트랜스포머는 문장이나 코드 전체를 한 번에 보고, 어떤 단어가 다른 단어와 더 중요한 관련이 있는지 파악하는 데 아주 뛰어난 능력을 보여줘요. 그래서 단순히 순서대로 해석하는 것을 넘어, 전체적인 문맥을 훨씬 잘 이해할 수 있게 되었답니다. 간단히 말해,  LLM은 '언어 천재 AI'이고, 이 AI를 똑똑하게 만든 비법이 '트랜스포머' 라고 생각하시면 됩니다! 어떠신가요? LLM이라는 개념이 조금 친숙하게 느껴지시나요? 그럼 LLM이 어떻게 문맥을 그렇게 잘 파악하는지, 그 비밀을 좀 더 자세히 들여다볼까요? 바로  '어텐션(Attention) 메커니즘'  덕분입니다. 'Attention'은 '집중'이라는 뜻이죠? 어텐션 메커니즘은 LLM이 문장이나 코드를 분석할 때,  가장 중요하고 관련 있는 부분에 '집중'해서 보도록 만드는 기술 이에요. 마치 우리가 책을 읽을 때 중요한 부분에 형광펜으로 밑줄을 긋는 것과 같아요. 예를 들어, 이런 문장이 있다고 해봅시다. "그는 강가에 가서  물고기 를 잡으려고 낚싯대를 던졌다." 이 문장에...

  안녕하세요! AI 코딩은 인공지능이 사람처럼 코드를 이해하고, 작성하고, 수정하는 기술이에요. 마치 수많은 코딩 책과 예제를 학습한 똑똑한 개발자 동료가 생긴 것과 같다고 생각하면 쉽습니다. 이 AI는 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)이라는 기술을 기반으로 하는데, 방대한 양의 텍스트와 코드 데이터를 학습해서 언어의 패턴과 코드의 문법, 그리고 로직까지 파악하게 됩니다. 궁금증을 시원하게 해결해 드릴 수 있도록, 다음과 같은 순서로 AI 코딩의 원리를 차근차근 알아보자. AI 코딩의 핵심: 대규모 언어 모델 (LLM) 알아보기 AI는 어떻게 코드를 배울까?: 학습 데이터와 과정 실제 코딩에 AI 활용하기: 코드 생성부터 디버깅까지 AI 코딩의 현재와 미래: 장점과 한계 이 계획대로 하나씩 알아가다 보면, 어느새 AI 코딩 전문가가 되어 있으실 거예요! 준비되셨나요? 첫 번째 단계부터 함께 시작해 볼까요?

  지금까지 AI 코딩의 원리와 활용법을 배웠으니, 이제는 한 걸음 떨어져서   AI 코딩의 장점과 한계 에 대해 균형 잡힌 시각으로 살펴보겠습니다. 모든 기술에는 빛과 그림자가 있듯이, AI 코딩도 마찬가지입니다. ✨ AI 코딩의 빛 (장점) 압도적인 생산성 향상:  단순하고 반복적인 코드를 AI가 대신 작성해주니, 개발자는 더 중요하고 창의적인 문제 해결에 집중할 수 있습니다. 개발 속도가 몇 배는 빨라질 수 있죠! 최고의 코딩 학습 파트너:  초보자는 모르는 코드를 AI에게 물어보며 바로바로 배울 수 있고, AI가 제안하는 코드를 보며 '이렇게도 짤 수 있구나' 하고 배울 수 있는 훌륭한 학습 도구가 됩니다. 언어의 장벽 완화:  "이 파이썬 코드를 자바스크립트로 바꿔줘" 와 같이, 익숙하지 않은 언어로 코드를 변환하는 데 큰 도움을 받을 수 있습니다. 👥 AI 코딩의 그림자 (한계점) '그럴듯한' 거짓말 (환각 현상):  AI가 만든 코드는 완벽해 보이지만, 실제로는 작동하지 않거나 미묘한 오류를 포함하고 있을 때가 있습니다. 그래서 AI가 만든 코드는 반드시 사람이 검토하고 테스트해야 합니다. 저작권 및 보안 문제:  AI가 학습한 코드 중에 저작권이 있는 코드가 포함되어 있을 수 있어, 나도 모르게 저작권을 침해할 위험이 있습니다. 또한, 보안에 취약한 코드를 생성할 가능성도 있습니다. 개발자의 실력 저하 우려:  너무 AI에만 의존하다 보면, 개발자 스스로 문제의 본질을 깊게 고민하고 해결하는 능력이 약해질 수 있다는 걱정도 있습니다. 마치 계산기가 생겨서 암산 능력이 예전만큼 중요하지 않게 된 것과 비슷하다고 볼 수도 있겠네요.