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안녕하세요! 오늘부터 시작하는 'LLM 기반 AI 코딩 도구' 연재의 첫 번째 이야기입니다. 혹시 최근에 "AI가 코드를 짜준다더라"는 이야기 들어보셨나요? 실제로 사용해보면 위기김을 느낄 정도로 프로그램 코딩에 매우 전문화 되어있습니다. 예전에 어리숙한 인공지능이 아닙니다. 그래도 전문분야와 같은 인터넷 상에 소스가 덜 공개된 분야는 아직 많이 미숙합니다. 느낌상 중급정도의 개발자고 보시면 됩니다. 그래도 초기의 프로그램 구조를 설정하거나, 테스트 및 디버깅에는 이만한 효자가 업습니다. 단순한 소문이 아니라 정말로 우리 개발 현실이 되어버린 2024-2025년의 상황을 함께 살펴보겠습니다.
1. 왜 지금 AI 코딩 도구인가?
며칠 전 후배 개발자가 제게 이런 말을 했습니다. "선배, 저 이제 구글링보다 ChatGPT가 더 편해요." 처음엔 농담인 줄 알았는데, 실제로 그 친구의 개발 화면을 보니 정말이더군요. 복잡한 정규식을 ChatGPT에게 물어보고, 에러 메시지를 Claude에게 설명해달라고 하고, GitHub Copilot이 코드를 자동완성해주는 모습을 보면서 "아, 개발의 패러다임이 정말 바뀌고 있구나"라는 생각이 들었습니다. 예전 같으면 Stack Overflow에서 한참 검색하고, 여러 답변을 비교해가며 문제를 해결했는데, 이제는 자연어로 질문하면 바로 맞춤형 답변이 나오는 시대가 된 거죠.
실제로 2024년 개발자 설문조사를 보면, 전체 개발자의 87%가 AI 코딩 도구를 한 번 이상 사용해봤다고 응답했습니다. 그 중에서도 일주일에 3회 이상 사용한다는 응답자가 42%에 달했고요. Stack Overflow 대신 AI 챗봇에게 묻고, 공식 문서보다 AI에게 예제를 요청하는 개발자들이 급격히 늘어나고 있는 게 현실입니다. 하지만 정작 현장에서는 "AI 도구가 너무 많아서 어떤 걸 써야 할지 모르겠다", "사용법을 제대로 배우지 못해서 제대로 활용하지 못하고 있다"는 목소리가 많이 들립니다. 그래서 이 연재를 통해 각 도구의 특징과 실전 활용법을 체계적으로 정리해보려고 합니다.
2. 설치 및 설정 : AI 코딩 도구의 큰 그림
AI 코딩 도구의 진화 과정
2021년 GitHub Copilot이 처음 나왔을 때를 기억하시나요? "오, 신기하네!"라고 생각했지만 실용성에는 의문이 있었습니다. 그런데 불과 3년 만에 상황이 완전히 달라졌어요.
1세대 (2021-2022): GitHub Copilot의 등장 GitHub이 OpenAI와 협력해 내놓은 Copilot은 코드 자동완성에 특화된 첫 번째 실용적인 AI 코딩 도구였습니다. 당시만 해도 "와, 신기하네!"라는 반응이 대부분이었고, 실제 업무에 활용하는 개발자는 많지 않았어요. 자동완성 기능이 때로는 도움이 되지만, 엉뚱한 코드를 제안하는 경우도 많아서 "신기한 장난감" 정도로 여겨졌습니다. 하지만 이 시기가 AI 코딩 도구의 가능성을 보여준 중요한 출발점이었죠.
2세대 (2023): ChatGPT 열풍과 함께한 범용 AI 활용 ChatGPT가 전 세계적으로 폭발적인 인기를 끌면서, 개발자들도 자연스럽게 코딩 관련 질문을 하기 시작했습니다. "Python으로 엑셀 파일 읽는 방법 알려줘", "이 에러 메시지가 무슨 뜻이야?" 같은 질문들이 구글 검색을 대체하기 시작했어요. 하지만 이 시기는 여전히 ChatGPT에서 답을 받아서 복사-붙여넣기하는 방식이 주류였고, 개발 환경과의 통합은 제한적이었습니다. 그래도 AI가 코드를 설명하고 예제를 제공하는 능력이 검증되면서, 더 전문적인 도구들의 필요성이 대두되었죠.
3세대 (2024-2025): 전문 코딩 도구들의 폭발적 등장 2024년에 들어서면서 AI 코딩 도구 시장이 완전히 달라졌습니다. Cursor, Windsurf 같은 AI 네이티브 에디터들이 등장했고, Claude 3.5 Sonnet처럼 코딩에 특화된 성능을 보여주는 모델들이 나타났어요. 특히 주목할 점은 Ollama 같은 플랫폼을 통해 로컬에서도 실용적인 수준의 AI 코딩 도구를 사용할 수 있게 되었다는 것입니다. 이제는 단순히 코드를 생성해주는 것을 넘어서, 전체 프로젝트를 이해하고 여러 파일을 동시에 수정하며, 심지어 프로젝트 구조까지 제안해주는 수준에 도달했습니다.
3.5세대 (2025-2026): 이 글을 쓰는 순간에도 다른 AI코딩 도구들이 나타나고 있어요.2025년 중반에 들어오면서 3세대 얘기를 하고 있는데 벌써 다른 개념의 코딩 툴들이 등장하고있습니다. 이전의 툴들은 뭔가 편집기 또는 IDE기반에서 프로젝트의 특정 부분을 지원해서 개발을 편하게 해주는 툴을 기반으로 하고 있다면,이제부터 등장되는 AI코딩 툴 들은 기존의 코딩 방식을 완전히 재편하는 모습을 보입니다. "코드의 이 부분을 수정 해줘" 보다는 전반적인 기능을 정의하고 테스트하고 테스트 결과에 대한 피드백의 순환 과정을 거쳐 프로젝트를 완성하고, 사용자는 코드의 생김새나 구조에 대해서는 신경 쓰자마라, 그냥 결과물만 확인하고 피드백 하는것으로 프로젝트를 완성하는"바이브코딩" 시대가 도래하고 있습니다. 최근에 가장 많은 인기를 누리고 있는 Claude Code, Gemini CLI가 가장 대표적인 툴이라고 보시면 좋을듯 합니다. 뭔가 GUI가 없고 터미널에서만 텍스트로 요청하고 답변하는형태입니다.하지만 실제 프로젝트 디렉토리에서는 많은 파일이생성되고,수정되는 일들이 계속 발생하고 있죠. 터미널에서 사용되는 툴이다 보니 어렵지않을까? 라는 의문이 들기도 하지만, 코드의 형태에 대해서는 신경쓰지 말라는 새로운 개념의 사상이 녹아 들어가 있다고 보시면 됩니다. Claude Code나 Gemini CLI에 대해서는 다른 이야기에서 좀 더 세밀하게 다뤄 보기로 하고 여기서는 AI코딩 생태계의 변화에 대해서만 알아 보기로 합니다.
주요 플레이어들의 현황
OpenAI 진영 OpenAI는 ChatGPT를 통해 AI 코딩 도구의 대중화를 이끌었습니다. ChatGPT는 가장 많은 사용자를 보유한 AI 챗봇으로, 코딩 질문에 대한 상세하고 이해하기 쉬운 답변으로 개발자들 사이에서 인기가 높아요. 최신 모델인 GPT-4o는 텍스트뿐만 아니라 이미지도 이해할 수 있어서, 화면 캡처나 다이어그램을 보여주면서 코드에 대해 질문할 수 있습니다. 또한 o1 시리즈는 복잡한 문제에 대해 단계별로 추론하는 능력이 강화되어, 알고리즘 설계나 복잡한 로직 구현에서 특히 뛰어난 성능을 보여줍니다.
Anthropic (Claude) Claude는 2024년 들어 코딩 분야에서 GPT의 강력한 경쟁자로 떠올랐습니다. 특히 Claude 3.5 Sonnet은 코딩 벤치마크에서 GPT-4와 비슷하거나 때로는 더 나은 성능을 보여주고 있어요. 가장 큰 장점은 200,000 토큰의 긴 컨텍스트 윈도우로, 대규모 코드베이스 전체를 한 번에 분석할 수 있다는 점입니다. Artifacts 기능을 통해 생성한 코드를 바로 실행해볼 수 있어서, 웹 개발이나 데이터 시각화 작업에서 특히 유용합니다. 한국 개발자들 사이에서는 "코드 설명이 더 자세하고 정확하다"는 평가를 받고 있습니다.
Google 구글은 Gemini를 통해 AI 시장에 뛰어들었지만, 아직 개발자들 사이에서는 ChatGPT나 Claude만큼의 인기를 얻지 못하고 있습니다. 기술적으로는 뛰어난 성능을 보여주지만, 코딩 특화 기능이나 사용자 경험 면에서는 아직 개선의 여지가 있어 보여요. 다만 구글 클라우드와 통합된 Duet AI는 클라우드 인프라 관리나 GCP 기반 개발에서는 유용한 도구로 자리잡고 있습니다.
Microsoft Microsoft는 GitHub Copilot을 통해 AI 코딩 도구의 선두주자 역할을 하고 있습니다. GitHub Copilot은 2024년 현재 가장 많은 개발자가 사용하는 AI 코딩 도구이며, Visual Studio Code와의 완벽한 통합으로 기존 개발 워크플로우를 크게 바꾸지 않고도 AI의 도움을 받을 수 있다는 장점이 있어요. 최근에는 Copilot Chat 기능을 추가해서 에디터 내에서 직접 AI와 대화하며 코딩할 수 있게 되었습니다. 또한 기업용 Copilot for Business는 많은 회사에서 공식 도구로 채택되고 있습니다. 아직 바이브코딩으로 넘어 가지 않는 저로서는가장 많이 사용하는 AI 코딩 도구라고 보시면 됩니다.
로컬 모델 생태계 2024년의 가장 주목할 만한 변화 중 하나는 로컬에서 실행할 수 있는 AI 모델들의 실용화입니다. Ollama는 복잡한 설정 없이 누구나 로컬에서 AI 모델을 실행할 수 있게 해주는 플랫폼으로, 개인정보 보호나 회사 보안 정책 때문에 클라우드 AI를 사용하기 어려운 환경에서 큰 주목을 받고 있어요. Code Llama, Codestral, DeepSeek Coder, LM Studio 같은 코딩에 특화된 오픈소스 모델들은 클라우드 모델 대비 성능은 다소 떨어지지만, 무료로 사용할 수 있고 데이터가 외부로 전송되지 않는다는 장점이 있습니다.
3. 기본 사용법: 도구들을 어떻게 분류할까?
AI 코딩 도구들이 너무 많아서 헷갈리시죠? 저는 이렇게 분류해서 생각해봅니다:
1) 챗봇형 도구들
대표주자 : ChatGPT, Claude, Gemini
챗봇형 도구들은 자연어로 대화하듯 코딩 문제를 해결할 수 있는 도구들입니다. 복잡한 알고리즘을 설명해달라고 하거나, 특정 기능을 구현하는 코드를 요청하면 단계별로 자세히 설명해주면서 완성된 코드를 제공해요. 특히 새로운 프로그래밍 언어나 프레임워크를 배울 때, 에러 메시지를 이해하고 싶을 때, 코드 리뷰나 최적화 방법을 알고 싶을 때 매우 유용합니다. 하지만 생성된 코드를 직접 실행 환경에 적용하려면 복사-붙여넣기 과정을 거쳐야 한다는 번거로움이 있습니다. 이런 번거로움에 대한 사용자 의견을 수렴해서 인지 요즘은 코드에 직접 반영하는 버튼을 통해 'diff'기술이 적용되어 손쉽게 반영하는 방법이 등장했습니다.
그러나 최근에는 ChatGPT, Claude, Gemini모두 CLI형태의 전용 코딩 도구들을 출시하고 있습니다.
실제 사용 예시:
나: "Python으로 엑셀 파일을 읽어서 차트 만드는 코드 짜줘"
AI: "pandas와 matplotlib을 사용해서..." (상세한 코드와 설명 제공)
2) 에디터 통합형 도구들
대표주자 : GitHub Copilot, Cursor, Windsurf
에디터 통합형 도구들은 실제 개발 환경인 코드 에디터나 IDE에 직접 통합되어 작동하는 도구들입니다. 코딩을 하다가 막히는 부분이 있으면 바로 AI에게 도움을 요청할 수 있고, 심지어 타이핑하는 중에 실시간으로 다음에 올 코드를 예측해서 자동완성해주기도 해요. 기존 개발 워크플로우를 크게 바꾸지 않으면서도 생산성을 크게 향상시킬 수 있다는 게 가장 큰 장점입니다. GitHub Copilot의 경우 VS Code 사용자라면 확장 프로그램 하나만 설치하면 바로 사용할 수 있어서 진입 장벽이 낮아요. 하지만 AI의 제안이 항상 정확하지는 않기 때문에, 생성된 코드를 검토하고 수정하는 능력이 필요합니다.흔히들 경험하는 AI 환각 증상이 나타날 때면 또 다른 개발자 스트레스로 작용하기도 하죠.
실제 사용 예시:
def calculate_ # 여기서 Tab을 누르면
# AI가 자동으로 완성: def calculate_fibonacci(n):
3) 전용 코딩 도구들
대표주자 : Bolt.new, Replit Agent, v0.dev
전용 코딩 도구들은 특정 목적이나 분야에 특화된 AI 코딩 도구들입니다. 예를 들어 Bolt.new는 웹 애플리케이션을 빠르게 프로토타이핑할 수 있도록 설계되어 있고, v0.dev는 React 컴포넌트 생성에 특화되어 있어요. 이런 도구들의 장점은 특정 용도에 최적화되어 있어서 해당 분야에서는 범용 도구보다 훨씬 뛰어난 결과를 보여준다는 것입니다. 아이디어만 있으면 몇 분 안에 동작하는 웹앱을 만들 수 있고, 비개발자도 간단한 애플리케이션을 만들 수 있게 해줍니다. 하지만 용도가 제한적이고, 복잡한 비즈니스 로직이나 대규모 프로젝트에는 적합하지 않을 수 있습니다.
4. 고급 기능: 2024-2025년 주목할 만한 트렌드
1) 멀티모달 능력의 확산
2024년에 들어서면서 AI 도구들이 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성까지 처리할 수 있게 되었습니다. 이제 에러가 발생한 화면을 캡처해서 AI에게 보여주면서 "이 에러 어떻게 고쳐?"라고 물어볼 수 있고, 손으로 그린 UI 스케치를 보여주면 실제 동작하는 웹페이지 코드를 만들어주기도 해요. GPT-4o와 Claude 3.5 Sonnet이 대표적인데, 특히 디버깅이나 UI 개발에서 이런 기능이 매우 유용합니다. 앞으로는 음성으로 코딩 요청을 하거나, 비디오를 보여주면서 "이런 애니메이션 효과를 만들어줘"라고 요청하는 것도 가능해질 것 같아요.
2) 컨텍스트 윈도우의 급격한 확장
컨텍스트 윈도우는 AI가 한 번에 처리할 수 있는 텍스트의 양을 의미하는데, 이게 급격히 늘어나고 있습니다. Claude 3.5 Sonnet은 200,000 토큰까지 처리 가능한데, 이는 중간 크기의 프로젝트 전체를 AI에게 한 번에 보여줄 수 있다는 뜻이에요. 예전에는 함수 하나씩 보여주면서 "이 코드 최적화해줘"라고 했다면, 이제는 전체 프로젝트를 업로드하고 "전체적인 구조를 개선해줘"라고 요청할 수 있습니다. 이런 변화로 인해 AI가 코드의 전체적인 맥락을 이해하고 더 정확하고 일관성 있는 답변을 줄 수 있게 되었어요.
3) 로컬 모델의 실용화
클라우드 기반 AI 서비스에 대한 의존도를 줄이고, 보안과 프라이버시를 강화하려는 움직임이 활발해졌습니다. 2024년에는 개인용 컴퓨터에서도 실용적인 수준의 AI 코딩 도구를 돌릴 수 있게 되었어요. Ollama 같은 플랫폼을 통해 복잡한 설정 없이도 Code Llama, Codestral 같은 코딩 특화 모델을 로컬에서 실행할 수 있습니다. 인터넷 연결이 불안정한 환경에서도 사용할 수 있고, 회사의 보안 정책에 걸리지 않으며, 사용량에 따른 비용 부담도 없다는 장점이 있어요. 성능은 클라우드 모델에 비해 다소 떨어지지만, 일상적인 코딩 작업에는 충분한 수준에 도달했습니다.
4) AI 에이전트의 등장
단순히 코드를 생성해주는 것을 넘어서, 전체 프로젝트를 기획하고 설계하며 구현까지 도와주는 AI 에이전트들이 등장하기 시작했습니다. 이런 도구들은 "온라인 쇼핑몰을 만들어줘"라는 요청을 받으면, 필요한 기능을 분석하고, 적절한 기술 스택을 선택하며, 프로젝트 구조를 설계한 후, 실제 코드까지 생성해줍니다. 심지어 테스트 코드 작성, 배포 설정, 문서화까지 자동으로 처리하는 경우도 있어요. Cursor의 Composer 기능, Windsurf의 Cascade, 그리고 각종 AI 에이전트 플랫폼들이 이런 방향으로 발전하고 있습니다. 아직은 완전히 자율적이지는 않지만, 개발자의 지시에 따라 복잡한 작업을 단계별로 수행하는 수준까지는 도달했어요.
5. 비교 분석 : 도구별 특징 한눈에 보기
| 분류 | 솔루션 | 장점 | 단점 | 월비용 |
| 범용 챗봇 | ChatGPT Plus | 설명 능력 뛰어남, 다양한 언어 지원 | 에디터 통합 부족 | $20 |
| Claude Pro | 긴 컨텍스트, 코딩 특화 | 한국어 지원 아쉬움 | $20 | |
| 에디터 통합 | GitHub Copilot | VS Code 완벽 통합, 안정성 | 창의적 코딩엔 한계 | $10 |
| Cursor | AI 네이티브 경험 | 아직 베타, 안정성 | $20 | |
| 전용 도구 | Bolt.new | 웹앱 빠른 생성 | 제한적 용도 | 무료 |
| 로컬 모델 | Ollama | 완전 무료, 프라이버시 | 성능은 클라우드 대비 아쉬움 | 무료 |
6. 실전 활용 : 어떤 상황에 어떤 도구를?
시나리오 1 : 새로운 언어 / 프레임워크 학습
추천: Claude 3.5 Sonnet 새로운 프로그래밍 언어나 프레임워크를 배울 때는 단순히 코드만 보여주는 것보다 개념 설명과 함께 단계별 예제를 제공하는 것이 중요합니다. Claude는 이런 부분에서 특히 뛰어난 성능을 보여주는데, 복잡한 개념을 이해하기 쉽게 설명하고, 실제 사용 사례와 함께 코드를 제공해줘요. 예를 들어 React를 처음 배운다면, 컴포넌트 개념부터 시작해서 hooks, 상태 관리까지 체계적으로 설명해주면서 각 단계마다 실습할 수 있는 예제를 만들어줍니다. 또한 "왜 이렇게 해야 하는지"에 대한 배경 지식도 함께 제공해서 단순 암기가 아닌 이해 중심의 학습이 가능해요.
시나리오 2 : 기존 프로젝트에서 일상적인 코딩
추천: GitHub Copilot + VS Code 이미 진행 중인 프로젝트에서 기능을 추가하거나 버그를 수정하는 일상적인 개발 작업에는 GitHub Copilot이 가장 적합합니다. 기존에 사용하던 VS Code 환경을 그대로 유지하면서도 AI의 도움을 받을 수 있어서 학습 비용이 거의 없어요. 특히 반복적인 코드 작성이나 boilerplate 코드 생성에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. 예를 들어 API 엔드포인트를 여러 개 만들어야 할 때, 첫 번째 엔드포인트를 작성하면 나머지는 패턴을 학습해서 자동으로 완성해주죠. 또한 프로젝트의 기존 코드 스타일과 일관성을 유지하면서 제안해주기 때문에, 팀 프로젝트에서도 안전하게 사용할 수 있습니다.
시나리오 3 : 빠른 프로토타입 제작
추천: Cursor 또는 Bolt.new 아이디어를 빠르게 구현해서 검증하고 싶을 때는 AI 네이티브 도구들이 압도적으로 유용합니다. Cursor의 경우 자연어로 전체 프로젝트의 요구사항을 설명하면, 필요한 파일들을 생성하고 전체 구조를 설계해줘요. "사용자가 할 일을 추가/삭제/완료 표시할 수 있는 간단한 웹앱을 만들어줘"라고 요청하면, HTML, CSS, JavaScript 파일을 모두 생성해서 바로 실행 가능한 상태로 만들어줍니다. Bolt.new는 웹 애플리케이션에 특화되어 있어서, 더욱 빠르고 완성도 높은 프로토타입을 만들 수 있어요. 특히 클라이언트에게 데모를 보여줘야 하거나, 창업 아이디어를 빠르게 검증하고 싶을 때 매우 유용합니다.
시나리오 4 : 보안이 중요한 기업 환경
추천: Ollama + Continue.dev 회사에서 보안 정책상 외부 AI 서비스를 사용할 수 없거나, 민감한 코드를 클라우드에 전송하고 싶지 않은 경우에는 로컬 모델이 유일한 선택지입니다. Ollama를 통해 Code Llama나 Codestral 같은 코딩 특화 모델을 로컬에서 실행하고, Continue.dev 확장 프로그램을 통해 VS Code에서 사용할 수 있어요. 성능은 클라우드 모델에 비해 다소 떨어지지만, 코드 자동완성이나 간단한 함수 생성 정도는 충분히 실용적인 수준입니다. 또한 한번 설정해두면 인터넷 연결 없이도 사용할 수 있고, 사용량 제한이나 월 요금 걱정도 없어서 장기적으로는 비용 효율적일 수 있어요.
7. 핵심 포인트 정리
2024-2025년 AI 코딩 도구 생태계를 정리하면:
꼭 기억할 점들 AI 코딩 도구는 이제 선택이 아닌 필수가 되어가고 있습니다. 2024년 들어 AI를 활용하지 않는 개발자와 적극적으로 활용하는 개발자 간의 생산성 격차가 눈에 띄게 벌어지기 시작했어요. 하지만 중요한 것은 모든 도구를 다 써야 한다는 게 아니라, 각 도구의 강점을 이해하고 상황에 맞게 선택하는 것입니다. ChatGPT는 학습과 문제 해결에, GitHub Copilot은 일상적인 코딩에, Cursor는 새로운 프로젝트 시작에 각각 최적화되어 있으니까요. 또한 완벽한 도구는 존재하지 않기 때문에, 2-3개 도구를 조합해서 사용하는 것이 현실적입니다. 마지막으로 로컬 모델들도 이제 실용적인 수준에 도달했다는 점을 기억하세요. 회사 보안 정책이나 개인정보 보호가 우려된다면 충분히 고려해볼 만한 선택지입니다.
주의할 점들 AI가 생성한 코드라고 해서 무조건 신뢰하면 안 됩니다. 특히 보안과 관련된 부분이나 성능이 중요한 코드는 반드시 직접 검토하고 테스트해야 해요. AI는 코드의 문법적 정확성은 보장하지만, 비즈니스 로직의 정확성이나 보안 취약점까지 완벽하게 검증해주지는 못합니다. 또한 민감한 코드나 회사의 핵심 로직을 클라우드 AI 서비스에 전송할 때는 신중하게 판단해야 합니다. 가능하다면 로컬 모델을 사용하거나, 적어도 개인정보나 API 키 같은 민감한 정보는 제거한 후 질문하는 것이 좋아요. 마지막으로 AI 도구에 너무 의존하게 되면 기본적인 프로그래밍 실력이 퇴화할 수 있으니, 핵심적인 개념과 원리는 계속해서 학습하고 연습하는 것을 잊지 마세요.
앞으로의 전망 2025년에는 더욱 다양하고 전문화된 AI 코딩 도구들이 등장할 예정입니다. 현재는 범용적인 코딩 도구들이 주류이지만, 앞으로는 특정 도메인(모바일 앱 개발, 게임 개발, 데이터 사이언스 등)에 특화된 도구들이 나올 것으로 예상되어요. 또한 음성 인터페이스를 통해 코딩하는 시대도 머지않았습니다. "사용자 인증 기능 추가해줘"라고 말하면 실제로 코드가 생성되는 거죠. 더 나아가 AI 에이전트가 프로젝트 전체를 관리하면서, 기획부터 설계, 개발, 테스트, 배포까지 모든 과정을 자동화하는 시대가 올 수도 있습니다. 하지만 이런 변화 속에서도 개발자의 역할이 사라지지는 않을 것입니다. 오히려 문제를 정의하고, AI 도구를 효과적으로 활용하며, 결과물을 검증하는 더 고차원적인 역할로 진화할 것으로 보입니다.
다음
다음 편에서는 가장 많이 사용되는 ChatGPT의 코딩 활용법을 자세히 다뤄보겠습니다. Code Interpreter부터 효과적인 프롬프트 작성법까지, 실전에서 바로 써먹을 수 있는 팁들을 가득 준비했어요.
이번 연재에서 특히 다뤄주었으면 하는 도구나 궁금한 점이 있으시면 댓글로 남겨주세요. 여러분의 피드백이 다음 편들의 방향을 결정하는 데 큰 도움이 됩니다!
[ AI코딩 활용을 위한 개발자 가이드 연재 목록 ]
- [AI코딩.01] AI 코딩 도구 생태계 개요 - 개발자의 새로운 동반자
- [AI코딩.03]Claude 4.0 Sonnet - 코딩 특화 기능 심화 탐구
- [AI코딩.04.01] GitHub Copilot - VSCODE 에서 MCP 연결
- [AI코딩.05] Cursor - AI 네이티브 코드 에디터
- [AI코딩.06] Windsurf와 Bolt.new - 웹 개발 특화 도구들
- [AI코딩.08] 전문 분야별 AI 도구 - 데이터 사이언스와 DevOps
- [AI코딩.09] AI 코딩 워크플로우 최적화 - 실전 활용 전략
- [AI코딩.10] Augmented 코딩과 Vibe 코딩에 대한 개발자 가이드
- [AI코딩.11] AI 코딩 미래 전망과 마무리 - AI 코딩의 다음 단계
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