코딩에서 AI의 힘: 효율성과 혁신 강화

인공 지능이 Jetson 가족과 기타 미래의 가상 가족만이 사용했던 시대는 지났습니다. AI는 오늘날 TV 엔터테인먼트 스트리밍부터 온라인으로 구매하고 싶은 제품 찾기까지 다양한 활동에 내장되어 있습니다. AI는 지루한 프로세스를 자동화하고 인간 개발자가 까다로운 문제 해결 문제를 해결할 때 지원을 제공할 수 있기 때문에 코딩 분야에서도 널리 사용됩니다.

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마케팅 통합 도구를 개발하든 고객을 위한 소프트웨어 애플리케이션을 개발하든 개발자는 코딩에 AI를 사용합니다. 실제로 2023년 현재 미국 코더의 92%가 AI 도구를 사용하고 있으며, 70%는 이러한 도구가 업무 수행 능력을 향상시킨다고 말했습니다(GitHub). 코딩을 위한 AI의 이점과 가능성을 알아보려면 계속해서 읽어보세요.

코딩에 AI를 사용할 수 있나요?

전적으로! 인공 지능은 최근 몇 년 동안 큰 발전을 이루었으며 기계 학습, 자연어 처리 및 기타 기술의 발전으로 인해 AI의 다양한 작업에 대한 활용이 향상되었습니다. 사람들은 소셜 미디어 마케팅, 콘텐츠 마케팅, 재무 관리, 그리고 코딩 분야에서 AI를 사용하는 새로운 방법을 찾고 있습니다.

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AI 알고리즘은 이제 코드 패턴을 분석하고 이해할 수 있을 만큼 발전했습니다. 이는 컴퓨터가 다양한 일반적인 시나리오에 대해 관련 있고 기능적인 코드를 생성하는 데 도움이 됩니다. 기계 학습 기능은 회사와 코더가 디버깅 프로그램을 포함하여 점점 더 복잡해지는 코딩 작업을 지원하기 위해 AI를 계속 교육하는 데 도움이 됩니다.

AI가 코딩에 어떻게 도움을 줄 수 있나요?

인공 지능을 사용하는 것과 마찬가지로 코딩용 AI는 인간의 문제 해결 및 코딩을 대체하지 않습니다. 대신 AI는 지식이 풍부한 코더가 활용하여 작업을 더 쉽고 효율적이며 더 높은 품질로 만들 수 있는 도구입니다. 오늘날 개발자가 AI를 사용하는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

• 반복적인 작업을 자동화합니다. 프로그래밍에는 동일하거나 유사한 코드 문자열을 반복적으로 작성하는 작업이 포함되는 경우가 많습니다. 프로그래머는 자주 사용되는 코드 저장소를 만들고 필요할 때 키보드 단축키나 매크로를 사용하여 해당 코드를 호출할 수 있습니다. 그러나 AI를 사용하여 이러한 반복 작업을 자동화하고 개발 프로세스를 간소화할 수도 있습니다.
• 지능형 코딩 제안을 제공합니다. 자연어 처리 및 기계 학습은 AI가 프로그램의 개념과 목표를 이해하고 이를 완료하거나 개선하기 위한 지능적인 제안을 제공하는 데 도움이 됩니다.
• 코딩 라인 자동 완성. AI 솔루션은 사용자가 입력할 때 일반적인 문구를 완성할 수 있습니다. 문자 메시지를 보낼 때 자동 수정 및 자동 제안 사용을 고려해 보세요. 이러한 동일한 기능은 코더의 작업 속도를 높이는 데 도움이 됩니다.
• 버그 감지 및 문제 해결 지원. 코더가 아닌 사람들도 수천 줄의 코드에서 누락된 세미콜론을 찾아야 한다는 농담을 알고 있습니다. AI는 잠재적인 문제를 찾아 문제가 있는 코드를 디버깅하는 프로세스의 속도를 크게 높입니다.

코딩에 AI를 사용하면 얻을 수 있는 이점

코딩에 AI를 사용하면 다음과 같은 여러 가지 잠재적 이점을 얻을 수 있습니다.

• 생산성과 효율성이 향상됩니다. 반복 작업을 자동화하고 AI를 사용하여 코드 문제를 신속하게 찾으면 개발자의 작업 부하에서 몇 ​​시간의 지루함을 없앨 수 있습니다. 이는 생산성을 높이고 출시 기간과 같은 중요한 지표를 줄이는 데 도움이 됩니다.
• 향상된 코드 품질. AI 문제 해결은 문법, 맞춤법 검사기, 기타 자동화된 작성 도구가 문서 품질을 높이는 데 도움이 되는 것과 같은 방식으로 코드의 전반적인 품질을 높입니다.
• 창의성과 혁신을 촉진합니다. 개발자는 핵심 문제에 얽매이거나 반복되는 지루함에 시간을 허비하지 않고 창의적인 솔루션과 새로운 혁신에 집중할 수 있습니다.

AI를 코딩에 활용하는 방법

코딩에 대한 AI의 이점은 자동으로 제공되지 않습니다. 아래에 설명된 모범 사례를 따르면 모든 유형의 작업에 대해 인공 지능 솔루션을 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다.

프로젝트에 적합한 AI 도구 선택(670)

이는 소셜 미디어 마케팅을 자동화하거나 코딩 프로세스를 가속화하려는 경우 AI 사용에 대한 최고의 팁입니다. 현재 수백 가지의 AI 도구가 존재하며 기술 공급업체는 매일 더 많은 도구를 개발하고 있습니다.

이러한 도구 중 일부는 닫히지 않은 괄호 또는 코드 문제를 일으키는 기타 구두점 문제 찾기와 같은 매우 구체적인 작업을 위해 설계되었습니다. 다른 AI 도구는 코더가 작업할 때 일종의 디지털 지원을 제공하는 보다 포괄적인 접근 방식을 제공합니다. 시간을 내어 옵션을 조사하고 필요한 영역에서 도움을 제공할 가능성이 가장 높은 도구를 선택하십시오.

AI 코딩 도구를 설정하고 잊지 마세요

콘텐츠 마케팅 담당자가 AI를 사용하여 블로그 게시물이나 기사를 생성할 때 저지르는 일반적인 실수는 AI 콘텐츠를 인간화하는 것을 잊어버리는 것입니다. 컴퓨터는 놀라운 일을 할 수 있지만 인간은 아닙니다. 기술적인 경우가 많지만 코딩에는 인간의 창의성과 사고도 필요하다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.

인간적 요소를 제거할 정도로 AI 도구의 사용을 극대화하지 마십시오. 그렇게 하면 코딩이 부진하고 혁신이 결여되는 순환 효과가 발생할 수 있으므로 생산적이지 않습니다. 또한 AI는 비즈니스 또는 고객 요구 사항의 복잡하고 복잡한 성격을 완전히 이해하고 이를 자체적으로 효과적인 프로그래밍으로 변환할 수 있는 능력을 갖추고 있지 않습니다.

지속적인 학습에 투자하세요

이러한 솔루션에 대한 학습 및 교육에 투자하는 것을 포함하여 다른 기술 및 코딩 도구와 마찬가지로 AI를 다루십시오. 여기에는 AI 코딩 뉴스를 정기적으로 읽는 것, 해당 주제에 대한 웹 세미나에 참석하는 것, 코딩에 AI 도구를 사용하여 연습하기 위해 매주 약간의 시간을 할애하는 것이 포함될 수 있습니다.

AI 사용에 대해 투명성을 유지하세요

모든 코딩 비밀을 고객이나 다른 사람에게 공개할 필요는 없지만 도구를 사용하여 프로그램을 만드는 방법에 대해 공개하는 것이 중요합니다. 코더 팀이나 다른 기술 직원과 함께 작업할 때 특히 그렇습니다. AI에 대한 오해로 인해 사람들은 AI가 AI를 대체할 것이라는 두려움을 여전히 느끼기 때문입니다.

인공 지능은 작업의 성공을 돕기 위한 도구이지 인공 지능을 모두 대체하는 매직 코더가 아니라는 점을 팀이 이해하도록 하세요.

주목해야 할 코딩용 AI 도구

지금 코딩을 위해 AI 연습을 시작하고 싶다면 아래 도구 중 일부를 고려해 보세요. 코딩용 AI 도구와 관련하여 이는 빙산의 일각을 나타냅니다.

• CodeRabbit : 이 AI 코드 리뷰어는 코드의 한 줄씩 검토를 자동화하여 프로그래머가 특정 목적에 맞게 코드를 수정하거나 최적화하는 데 도움이 되는 코드 내 제안을 제공합니다. 이 솔루션은 코더가 보다 효율적인 자체 검토 프로세스를 개발하거나 프로그래밍 팀의 QA 작업을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
• Sourcegraph의 Cody : Cody는 일반적인 코드 줄을 자동 완성하여 프로그래머가 수동으로 입력해야 하는 양을 줄이는 AI 도구입니다. 지루한 복사/붙여넣기 해결 방법 없이 코딩을 간소화하고 오타로 인해 발생하는 오류를 줄이는 데 도움이 됩니다.
• DeepMind의 AlphaCode : AlphaCode를 사용하면 코더는 대량의 코드를 복사하고 코드의 효율성과 품질에 대한 피드백을 받을 수 있습니다. 이는 QA 및 디버깅 프로세스에 유용한 또 다른 도구이지만, 코더가 코딩 언어와 이를 가장 잘 사용하는 방법에 대해 스스로 학습하는 데 사용할 수도 있습니다.
• Amazon CodeWhisperer : Amazon의 이 AI 코딩 도구는 수십억 줄의 기존 코드를 기반으로 하는 기계 학습을 활용합니다. 이 지식을 사용하여 프로그래머의 지시에 따라 코드 조각과 함수를 구성합니다. 여기에는 프로그램 작동 방식에 대한 부분 코드와 자연어 설명이 포함될 수 있습니다.
• MutableAI : 이 도구는 코딩 위키 생성을 자동화하여 조직이 프로그래밍 팀을 지원하기 위한 광범위한 지식 기반을 쉽게 만들 수 있도록 해줍니다. 자동화에는 인용 및 코드 다이어그램을 생성하는 옵션이 포함되어 있으며 솔루션은 소스 코드 변경에 따라 문서를 업데이트합니다.
• ChatGPT : ChatGPT는 코드 작업을 돕기 위해 특별히 설계된 것이 아니며 기타 다양한 콘텐츠 생성, 관리 및 정보 제공 작업을 처리할 수 있습니다. 프로그래밍 팀은 이를 사용하여 간단한 코드 조각을 자동으로 생성하거나 연구 또는 브레인스토밍 작업에 사용할 수 있습니다. 예를 들어 ChatGPT에 특정 코딩 문제에 대한 정보를 어디서 찾을 수 있는지 물어보거나 프로그래밍 요구 사항에 대한 접근 방식 목록을 제공하도록 요청할 수 있습니다.
• Tabnine : 이 AI 코딩 도우미는 프로그래머의 자연어 입력을 기반으로 기능 코드 조각을 자동으로 생성할 수 있습니다. 예를 들어 Tabnine에 도시의 현재 온도를 가져와서 사용자에게 표시하는 코드를 삽입하라고 지시하면 시스템이 해당 함수에 대한 코드 작성을 시작합니다. 또한 입력하는 동안 자동 완성되므로 수동 코딩 작업이 더욱 빨라집니다.
• Codiga : Codiga는 Codiga Hub의 규칙을 적용하여 팀이 코드를 분석, 수정 및 생성하는 데 도움을 줍니다. 이 솔루션은 다양한 환경에서 작동하므로 기존 코딩 인프라에 자동화를 도입하려는 팀에게 유연한 옵션이 됩니다.

대행사가 제공할 수 있는 서비스를 늘리기 위해 AI 소프트웨어에 화이트 라벨을 붙이거나, 디지털 마케팅에 AI를 활용하거나, AI로 코딩하려는 경우 활용할 수 있는 도구가 많이 있습니다. 항상 연구 및 테스트 도구를 사용하여 다른 프로세스와 함께 작동하는지 확인하십시오. 인공 지능은 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있지만 인간 요소를 100% 대체할 수는 없다는 점을 기억하십시오.