AI를 사용한 코딩: Cline 및 LLMs와 함께 한 나의 여정
- 최근 몇 달 동안 사이드 프로젝트 bot.eofferte.eu의 UI/UX 변환을 시작
- 프로젝트는 Go 백엔드와 labstack/echo 프레임워크, Go의 표준 html/template 패키지로 구성
- VSCode 플러그인을 통해 Cline을 주요 AI 코딩 어시스턴트로 사용
- 랜딩 페이지와 관리 인터페이스를 포함하여 웹사이트의 모든 페이지 재설계
- 개인정보 보호정책, 서비스 약관 등 필수 콘텐츠 생성과 개선에 LLMs 활용
- Claude Sonnet 3.5와 Gemini 모델을 사용:
- Claude Sonnet 3.5: 빠른 응답 속도, HTML, CSS, JavaScript에 대한 깊은 이해
- Gemini: 더 큰 컨텍스트 윈도우, 광범위한 컨텍스트 분석 필요할 때 유리
- Cline을 통해 직관적인 프론트엔드 개선 및 프롬프트 엔지니어링 경험
- Go와 Python 백엔드 개발에서 AI 도구의 효과적인 활용
- 유사 문장 간 유사도 점수를 반환하는 함수 작성, ChatGPT 사용
- 멀티링구얼 콘텐츠 생성을 위한 템플릿 번역, JSON 파일 구조 유지
- 도전 과제:
- 클로드 소넷 3.5의 컨텍스트 윈도우 제한
- 속도와 용량 간의 성능 트레이드오프
- 백엔드 개발에는 인간 전문가의 중요한 역할
- 품질 보증의 필요성
- 결론:
- AI 도구의 사용은 기본 지식을 대체하는 것이 아니라 증폭시키는 역할
- Claude Sonnet 3.5와 같은 모델이 특정 개발 작업에 더 효율적
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