Vibe coding은 고급 개발자들을 'AI 보모'로 바꿔 놓았지만, 그들은 그것이 가치가 있다고 말합니다.
- 칼라 로버는 30분 동안 프로젝트를 다시 시작해야 해서 울었다고 한다.
- 로버는 웹 개발자로 15년 동안 일했으며 현재 아들과 함께 맞춤형 머신러닝 모델을 생성하는 스타트업을 운영 중이다.
- '바이브 코딩'을 아름다운 생각의 스케치 도구라고 불렀으나, AI로 생성된 코드가 예측하기 어려운 문제를 일으킬 수 있다고 언급했다.
- AI 도구의 속도를 활용하기 위해 그녀는 자동 리뷰 후 파일을 직접 검토하지 않았고, 결국 많은 오류를 발견하게 되었다.
- 800명의 개발자를 대상으로 한 Fastly의 보고서에 따르면, 95%가 AI로 생성된 코드를 수정하는데 추가 시간을 소요하고 있다.
- AI 코드는 기가 빠진 패키지 이름에서 중요한 정보를 삭제하고 보안 위험을 초래하는 등 다양한 문제를 일으킬 수 있다.
- '바이브 코드 클린업 스페셜리스트'라는 새로운 업무 역할이 생겨났다.
- 업데이트된 코드를 확인하거나 수정하는 것이 중요하며, '바이브 코딩'의 미래 기술은 아직 갈 길이 멀다는 점이 확실하다.
- AI 기술은 복잡한 문제보다는 표면적인 문제를 해결하려 하고 있으며, 이는 시스템적 사고에는 최적이 아니다.
- 로버는 AI가 오류를 인정하기보다는 결과를 만들어내는 경향이 있다고 말한다.
- 보안 문제도 다루어져야 하며, 신입 개발자는 리뷰 과정을 통해 보안 취약점을 잡는 것이 필수적이다.
- '바이브 코딩'과 AI 플랫폼은 유용하지만 인간의 검토가 필수적이라고 많은 개발자가 동의한다.
- AI 코딩은 보편적으로 매우 유용하며, 프로토타입, 테스트 구현 등에 큰 도움을 주지만, 개선 작업이 뒤따를 필요가 있다.
- 엘비스 키마라는 AI와 함께 일하며 더 빠르게 배운다고 언급하며, 이러한 혁신 속에서 지속적인 학습을 강조한다.
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