요즘은 본의아니게 코파일럿과 ChatGPT의 도움을 정말 많이 받으면서 개발을 하는 것 같습니다.

특히 ChatGPT의 Custom Instructions의 기능을 활용하여 여러 상황에서 정말 나만의 개발비서를 두고 있는 기분이 들고 있는데, 궁극적으로 스킬셋을 개선하고 싶고 수많은 명령어를 외우고 있을수 없기에 생성형AI는 정말 많은 도움을 주고 있습니다.

그런 상황에서 한빛미디어의 ‘개발자의 하루를 바꾸는 코파일럿&챗GPT’은 25년차 시니어 개발자가 말해주는 개발의 다양한 상황에서 어떻게 프롬프트를 활용하고 사용하는지 알려주고 있습니다.

또한 이책은 개발자들이 코딩을 하면서 하루에 한번쯤은 마주할 부분들의 종합적으로 훑어가며 사례기반으로 Copilot과 ChatGPT를 활용 비교하며 좋은 부분을 제안하기에 생성형AI를 사용하는데 결정장애를 도와줄 수 있을 것 같습니다.

코파일럿&챗GPT

현재 챗GPT 관련 책 중에 정말 유일하게 대부분의 책 내용이 개발과 관련된 내용입니다.

(디코딩에서출간한 "챗GPT 개발자 핸드북"도 있지만 좀 더 프롬프트 사용법에 많은 분량이 할애되어 있습니다)

여기다가유명한 AI 코딩 어시스턴트인 GitHub Copilot(코파일럿)도 함께 다루고 있어 현업에서 개발을 하고 계신 분이나 예비 개발자에게 매우 유용한 입문서입니다.

코파일럿의경우 책에서는 VS Code를 사용하고 있지만, 대부분의유명 IDE에서 지원하니 계정 생성 후 바로 사용이 가능합니다. (물론유료이지만 30일 시험버전 사용 가능)

챗GPT를 자주 사용하는 숙련된 개발자들은 책에서 제시한 예제는 한번쯤 구현해본 로직이기때문에 실제 챗GPT와 코파일럿을 이용하면 새로운 방식 혹은 효율적인 코딩을 하는데 많은 힌트를 얻을 수 있습니다.

좀 더고급 주제이긴 하지만 9장의 애자일 프로젝트 관리, 10장의애플리케이션 만들기, 11장 유닛 테스트 등은 챗GPT와코파일럿을 실무 개발에 적극 활용하는 예를 보여 줍니다.

단순히코드 조작만 알아내서 복사하는 수준이 아니라 하나의 애플리케이션을 재빠르게 완성하는 모습을 지켜볼 수 있습니다.

그리고아래는 초보 개발자들이 관심 가져 할 만한 내용이라 별도로 정리해 놓았으니 참고하시길 바랍니다.

1장에서다루는 셸 스크립팅은 챗GPT를 사용하여 간단하게 파일, 디렉터리, 백그라운드 작업을 위한 명령 모음들을 프로그래밍할 수 있습니다.

3장이 깃명령에 관한 내용들인데 사실 git을 아는 독자는 이게 왜 여기가 다루는지 의아하겠지만 git을 사용하다 보면 git 명령이 생각이 나지 않거나 좀 더 복잡하고위험한 명령을 처리해야 할 때 도움이 됩니다.

4장 알고리즘부문에선 배열의 중요한 3개의 메소드(reduce, filter,sort)를 다루고 검색이나 문자열을 다루는 로직에서 많이 사용하는 공백 제거, 문자열조작 등에 대해서 학습합니다.

예를 들어7장에서 다루는 정규 표현식의 경우 책 한권을 공부해야 하는데 챗GPT등을 이용하면 너무나 쉽게 코드 스니펫을 얻을 수 있습니다. 더불어 주석까지 자세히 붙이는것도 가능합니다.

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한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

"개발자의 하루를 바꾸는 코파일럿 & 챗GPT"은 AI 코딩 도구와 프로그래밍에서의 페어 프로그래밍을 소개하는 책입니다. 페어 프로그래밍은 두 개발자가 함께 작업하여 코드 품질을 높이는 방법으로, 이 책에서는 이를 생성형 AI 도구인 GitHub Copilot과 챗GPT와의 협력을 통해 다룹니다.

이 책은 다양한 주제와 예제를 다루며, 개발자들에게 AI 도구의 활용 방법을 제시합니다. 리뷰어들은 생성형 AI 도구를 활용하여 개발 작업을 효율적으로 수행하는 방법을 배웠으며, AI의 도움을 받아 미래의 프로그래밍 환경을 상상하며 읽었습니다.

또한, 이 책은 AI 도구를 사용하여 다양한 명령어와 코드를 생성하는 편리함을 소개하며, 개발자들이 모르는 부분을 AI가 알려주는 경험을 나누었습니다. 리뷰어들은 이를 통해 AI를 통한 협력으로 미래의 프로그래밍을 더욱 효율적으로 수행할 수 있다는 기대를 표현했습니다.

이 책은 AI와 개발자 간의 협력이 어떻게 개발 작업을 혁신할 수 있는지에 대한 흥미로운 시각을 제공합니다. AI 도구를 통해 프로그래머가 직면한 어려움을 극복하고 효율적으로 코드를 작성하는 방법을 배우고자 하는 개발자에게 추천할 만한 책입니다.

책의 구성은 AI 도구와 프로그래밍, 다양한 예제, 페어 프로그래밍의 개념, 그리고 미래의 소프트웨어 개발에 대한 고찰을 포함하고 있습니다. AI 도구와의 협력을 통해 개발자의 역량을 향상시키고 효율성을 극대화하는 방법을 자세하게 다루고 있습니다.

이 책을 통해 개발자들은 AI 도구를 활용하여 미래의 소프트웨어 개발에 대한 준비를 할 수 있으며, 현재의 개발 작업을 더욱 효율적으로 수행할 수 있는 기술과 아이디어를 얻을 수 있습니다. AI와의 협력을 통해 개발자들은 더 나은 코드를 작성하고 프로그래밍 작업을 혁신적으로 바꿀 수 있을 것입니다.

한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공 받아 작성된 서평입니다.

서평에 앞서

나는 개발자인가? 아닌가?

이런 개발자용 도서를 읽고나면 글을 쓰기에 앞서서 내 정체성에 대한 고민을 하게 됩니다.제법 오랫동안 '노코드/로우코드(No Code/Low Code)' 방식의 앱개발 또는 업무자동화를 다루면서 코딩에 대한 약간의 지식과 이해가 있기는 하지만 전문개발자로서 일했던 적이 없기 때문에 '개발자인가? 아닌가?'는 꽤 답하기 힘든 입장입니다."시민개발자"라는 표현을 앞에다 내세우는 입장이다보니 더욱 그 곤혹스러움은 더해지는 듯 합니다.그래서 질문을 바꿔보려고 합니다.

개발에 앞서 '추상화'

최근 '파워플랫폼'이란 '노코드/로우코드' 형태의 앱개발 및 업무자동화 솔루션에 대해 문의가 몇 차례 있었습니다.파워플랫폼의 기능을 익힌 후에 나름대로 회사 내에서 업무를 자동화 하는 방향으로 개선을 하려다가 생각한 것과 달리 쉽지 않다며 본인이 원하는 기능을 어떻게 구현하는 지에 대한 질문이 많았습니다.근데 들여다보면 모두가 특정 제품의 기능에 매몰되어서 전체 그림에서 중복이 심하게 설계를 하고, 기능을 솔루션별로 맡겨야 할 역할을 구분하지 못해서 복잡성이 매우 높게 구성을 하고 있었습니다.그래서 전체 업무를 어떻게 공통된 요소를 뽑아내어서 잘 설계하고 정리할 것인지 '추상화'가 필요합니다. '추상화'가 없는 개발은 복잡도만 높여서 혁신이 아닌 레거시로 전락해 혁신을 방해하기 십상입니다.개발에 들어가기 전에 '추상화'에 대해서 사고할 기초가 필요하지 않을까 거듭 생각하고 있습니다.

그런 의미에서 추상화에 대한 예전 글을 공유합니다.

2021.04.06 - [시민개발자] - 추상화, 인공지능, 업무혁신

2021.04.23 - [시민개발자] - 추상화와 형이상학

비록 제가 전문 개발자라고 하기 어렵고, 자칭 컴맹이지만 개발자는 이런 추상화에 대한 이해가 된 사람들이라고 믿고 서평을 해보겠습니다.

개발자의 하루

저는 프로젝트 매니저를 매니징하고, 프로젝트와 관련해 발생할 분쟁을 미연에 방지하거나 분쟁을 해결하는 일을 하곤 했습니다. 제가 본 개발자의 하루는 회의가 너무 많더군요. 애자일 방식으로 개발하는 프로젝트를 봐도 모인 사람들이 가진 역량과 소통방식 등은 다 달라서 애자일이라고 말하지만 다 제멋대로 합의에 이르기 위한 회의 또는 소통에 시간이 어마어마하게 소모되고 있었습니다.

그래서 개발자에게 가장 필요한 건 '시간'이 아닐까 생각합니다. 제가 프로젝트 매니저인 분들에게 프로젝트 관리를 할 때 가장 우선은 고객이 뭘 원하는 지 명확하게 하고, 그걸 회의에 남겨서 공통된 내용을 서로 인식하게 한 다음 개발자들에게 최대한 많은 시간을 확보해드리라고 부탁합니다. 프로젝트 매니저가 프로젝트 관리를 못하면 개발자들이 여러 회의에 끌려다니게 되고 개발자들이 가뜩이나 한정된 시간을 낭비하게 됩니다.

완벽하게 관리가 안되는 일이 허다하기에 결국 개발자들이 답답해서 회의에 참석하려고 하기도 하죠. 아무튼 개발자들은 회의가 지나치게 많습니다.

코파일럿 또는 챗GPT

그래서 개발자들에게 코파일럿 또는 챗GPT(저는 이런 기형적인 표현을 싫어합니다만 제가 참고한 책 원본이 '챗GPT'라는 표현을 쓰고 있어서 일단은 이런 표현을 쓰도록 하겠습니다)은 소모된 시간을 회복하는 소중한 도구라고 생각합니다. 얼마 전 제주도에서 있었던 '제주 웹 컨퍼런스'에서 만난 어느 대표님은 직원들에게 '깃허브 코파일럿'을 무조건 쓰라고 하신다더군요. 강한 믿음을 갖고 계신 이런 분이 계신 회사는 분명 개발자들에게 어떻게 만은 시간을 확보해줄 것인지 고민하셔서 상승작용을 보고 있으리라 생각합니다.

사실 더 이상 코파일럿을 쓰느냐 마느냐 하는 시대는 아니라고 봅니다.

2023년 5월에 마이크로소프트가 개발자들을 위해 주최한 '빌드(Build)'라는 행사에서 테스트케이스까지 만들어 주는 코파일럿의 진화는 더더욱 의미하는 바가 큽니다. 더이상 쓸 것이냐 아니냐가 아니라 어떻게 실무에서 잘 쓸 수 있는가?

실무적으로 경험할 수 있는 팁을 굉장히 구체적으로 잘 알려주고 있기에 이 책은 인공지능을 페어프로그래밍 툴로 쓰려는 사람들에게 매우 도움이 되는 책이라고 생각합니다.

실무를 꽤 반영한 책 구성

이 책의 추천포인트는 실무를 꽤 구석구석 반영하고 있습니다.

1장 소프트웨어 개발에 AI 활용하기

AI 활용사례에서 아주 기본적인 사용방법에 대해서 충분히 설명하고, 한계와 논란도 잘 다뤄 개발자들이 미리 주의할 요소를 알려줍니다.

2장 셸 스크립팅 명령

이제는 텍스트 에디터에 관한한 사실상 표준이라고 봐도 무방할 'VS Code'를 통해 활용하는 팁을 역시 구체적으로 꼼꼼히 설명해 주고, 길을 잃지 않게 도움 줍니다.

3장 깃 명령

기본적인 깃 명령에서 중급, 고급 깃 명령까지 깔끔하게 해결해줘서 깃에 관한한 거의 완벽한 퍼포먼스를 어떻게 구현할 수 있는 지 알려줍니다. 코파일럿을 활용하는 주석처리가 영어인 점은 매우 아쉽단 생각이 들 수 있습니다만, 친절하게 아래 한글 번역된 내용을 적어 두었고, 한글 번역 내용을 입력해도 잘 작동하고 있습니다.

4장 일반적이 알고리즘

5장 Rxjs 학습하기

6장 앵귤러 HttpClient

7장 정규표현식

8장 데이터 생성

9장 애자일 프로젝트 관리

10장 애플리케이션 만들기

11장 유닛 테스트

12장 다른 고려사항들

13장 소프트웨어 개발의 미래

등으로 구성된 목차에서 매 장마다 실무에서 매우 자주 다루게 되는 내용들을 꼼꼼하게 설명하고 있습니다.

특히 주석으로 입력한 내용이 조금 과하게 나온다거나 원하는 결과가 나오지 않을 때 어떻게 다뤄서 원하는 결과로 끌어내는 지 보여주는 팁은 실무적으로 매우 필요한 팁들입니다.

위에 나온 각 장들은 개발자들이 늘 고민하는 문제들일텐데요. 25년 이상의 개발 경력자인 저자가 내공을 모두 책에 담아 제공하는 느낌이 듭니다. 무협지에 나오는 그런 무림 비급같은 느낌입니다.

아마도 이게 이 책을 꼭 가까이 둘 필요가 아닐까 싶습니다.

회의에 시간을 많이 낭비하는 회사일수로 이 책은 필수가 아닐까 저는 생각하고 강력히 추천하고 싶습니다.

아마 어쩌면 정규표현식과 데이터 생성, 유닛 테스트 등만으로도 제 값은 하지 않을까요?

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

OpenAI의 ChatGPT에 대한 관심이 뜨겁다. 확실히 생성형AI가 나오기 이전보다는 기계가 인간의 언어를 처리하는 수준이 획기적으로 올라간 건 맞는 것으로 보인다. 이전까지 인간과 직접적으로 맞닿는 기계지능이라고 해봤자 Siri에게 전화걸어줘 수준이나 구글홈으로 집 안의 IoT를 조절하는 수준이었다면 이젠 확실히 루틴하게 반복해야 되는 소모적인 초벌구이 수준까지는 생성형AI의 도움을 받을 수 있다. 

PDF만 하더라도 ChatPDF에 던져주면 알아서 긴 논문을 요약해주는 형태니.. 긴 글 혹은 긴 영상 등 내가 직접적으로 확인하기는 귀찮지만 기계가 0과 1로 자료를 인덱싱하여 자연어로 재구조화하는 방법으로 대략적 내용을 확인하고 싶다면 매우 큰 삶의 질 향상을 느낄 수 있겠다. 

책은 우리가 어떻게 코파일럿을 잘 활용할 수 있을지 프로그래머 입장에서 여러 힌트를 제공한다. 

예를 들면 vsc에서 코파일럿을 실행했을 경우 어떤 코드 형식이 들어가있는지에 따라 코파일럿이 더 효과적으로 코드 힌트를 준달지 등에 대해 정답에 가까운 가이드를 제공한다. 또한 코파일럿을 사용할 때와 ChatGPT를 사용할 때를 비교해서 보여줘 어떤 상황에서 둘 중 어떤 방법을 쓰는 게 더 좋을지에 대해서도 나름의 생각을 공유한다. 

기본적으로 ChatGPT는 설명까지 추가해서 답변하기 때문에 질문하는 내용에 대해서 잘 모를 때는 채팅 형식을 사용하는 게 배우는 데에는 더 좋겠다. 코파일럿의 경우 기억이 희미하거나 확인을 받고 싶을 때(혹은 내가 코파일럿의 생성답변을 보면 그게 맞는지 틀린지 판단할 수 있는 수준이지만 당장 기억이 안날때) 간단하게 사용하기 좋겠다. 

한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.



이 책은 기본적으로 코파일럿(깃허브의 코파일럿)과 ChatGPT를 활용해서 코드작성하기에 대한 책이다.

파이썬을 기대했는데 익숙하지 않은 언어가 대부분이라 쪼오금 어려웠지만...ㅎㅎ

사실 특정 언어에 대한 책이라기보다, ChatGPT를 코딩할 때 어떻게 사용하는지를 질문하며 이끌어가는 흐름이다. 최근에 이러한 흐름의 책이 많은 것 같다.

책 머리말에 있는 부분이 인상깊었는데, '페어 프로그래밍'에 대한 내용이다. 한명은 드라이버가 되어 코드를 작성하고, 다른 한 명은 네비게이터가 되어 코드를 검토하고 아이디어를 제시하는 것으로 두 개발자가 한 팀을 이뤄 함께 작업하는 개발법이다. ChatGPT 가 바로 이 페어 프로그래밍 상대가 되는 것! 크게 공감이 갔다.

13장의 소프트웨어 개발의 미래 장에서는, 소프트웨어 개발은 단순히 코드를 작성하는 것 이상의 '복잡하고 창의적인'과정이라고 한다. 즉 생성형 인공지능에 의해 대체될 수 없는 직업이라는 것이다. 생성형 인공지능을 위협의 존재가 아니라 상생의 도구로 느끼는 것이 중요하다고 생각하는 요즘, 크게 공감되는 말이었다. 모든 직업에 해당할 듯! 공부할 게 많다.

한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.



이 책을 읽으면서 나의 하루가 180도 바뀌었다.

챗GPT를 사용하는 시간이 대폭 늘었으며, 상대적으로 구글링하는 시간이 엄청 줄었다.

가장 큰 이유는 구글링하지 않아도 문제가 해결되기 때문이 아닐까?

개발의 생산성을 고려한다면 분명 코파일럿과 챗GPT는 은탄환이 확실하다.

앞으로 개발자는 개발에 AI를 활용하는 개발자와 그렇지 않은 개발자로 나눠질 것이다.

누가 선택될지는 AI를 사용해보고 결과로써 쉽게 알수 있을 것이다.

이 책은 개발에 AI를 접목하는 방법을 다양한 사례를 통해 설명한다.

사례를 통해 코파일럿과 챗GPT의 장단점을 비교하며, 효과적인 사용법을 알려주는 실용서이다.

책의 구성은

1장에서는 소프트웨어 개발에 AI를 활용하는 사례와 한계점, 사용시 주의할 점에 설명하고,

2장은 쉘 스크립팅 명령에 AI를 사용하는 사례를 설명한다.

3장에서는 깃 명령어에서 AI를 사용하는 사례를 설명하고,

4장은 일반적인 알고리즘(배열, 문자열, 스택, 큐)에서 AI를 사용하여 코드를 생성하는 사례를 설명한다.

5장에서는 RxJS 학습할때나 코드 생성할 때 AI를 사용하는 사례를 설명하고,

6장은 앵귤러의 HttpClient 코드를 생성하는 AI 사례를 설명한다.

7장에서는 정규 표현식 관련하여 AI로 코드를 생성하는 사례를 설명하고,

8장은 AI로 데이터를 생성하는 사례를 설명한다.

9장에서는 애자일 프로젝트에서 AI 활용 사례를 설명하고,

10장은 애플리케이션 만들때 AI 활용법에 보여준다.

11장에서는 유닛 테스트에서 테스트 코드를 작성하는 AI 사례를 설명하고,

12장은 추가적으로 개발에 AI를 활용할 수 있는 추가 사례를 알려준다.

13장에서는 과연 AI가 개발자를 대체할 수 있을지에 대한 저자의 관점에 관해 설명하고

마지막 부록에서는 책 본문의 챗GPT(GPT-3.5) 사례와 비교하여 2023년 8월에 오픈한 GPT-4를 기준으로 비교하면서 마무리한다.

각 장은 해당 주제에 관하여 코파일럿과 챗GPT의 사례를 들어 설명하며, 코파일럿과 챗GPT의 장단점을 비교설명

한다. 마지막에는 지은이가 생각하는 코파일럿과 챗GPT의 최선의 활용법으로 정리한다.

개인적으로 아쉬운 점은 RxJS와 앵귤러에 대한 예제가 익숙치 않아서 전체적인 맥락에서는 이해가 되었지만, 코드로는 이해가 되지 않았다.

한편으로는 AI가 해법을 알려줘도 이해하지 못하면 아무 소용이 없다는 것도 깨달았다.

개발부분에서 AI는 그 잠재력이 실로 엄청나다.

코드 생성은 기본이고, 테스트, 품질 보장, UI/UX 생성, 주석 생성, 코드 분석, 문서 작성, 워크플로 생성, 아키텍처 생성, 프레임워크 설명 및 번역과 그 밖에 아직 알려지지 않은 모든 아이디어가 이에 해당된다.

이 책을 통해 어렵게만 느껴졌던 또는 크게 고민하지 않았던 개발에서 AI를 활용하는 방법에 관해 진지하게 생각하게 되었으며, 실제 사례를 통해 활용법을 차근차근 설명하며, 주의할 점과 더 나은 활용법을 알려주기에 사용하는 과정을 큰 어려움 없이 이해할 수 있었다. 아직 코파일럿과 챗GPT를 모르거나 제대로 개발에 활용하지 않는 모든 분들에게 훌륭한 첫걸음을 도와줄 것이다.

최소한 질문하는 방법은 충분히 터특할 것이다. 물론 한글로도 우리 AI는 잘 알아 듣는다. :D

마지막으로, AI 도구를 개발에 활용할 때 주의할 점과 고려해야 될 사항에 대한 저자의 생각을 인용하면서 마무리한다.



앞으로 상황(AI의 발전)은 분명 좋아질 겁니다. 하지만 일단은, AI 도구가 발전하더라도 적절히 사용하기 위해서는 소프트웨어 개발자가 그 도구를 잘 이해해야 함을 기억하기 바랍니다. 도구는 도움이 될 수 있지만 우리는 그 한계를 항상 인식해야 합니다.

11장 유닛테스트, p221

AI는 소프트웨어 개발을 위한 전동 공구와 같습니다. 전동 공구가 목수의 작업을 더 쉽고 효율적으로 아기 위해 설계된 것과 마찬가지죠. 목수가 더 빠르고 정확하며 안전하게 작업할 수 있는 것처럼 AI 도구는 개발자에게 유사한 이점을 제공합니다.

13장 소프트웨어 개발의 미래, p242

"한빛미디어<나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

챗GPT가 나오면서, 인공지능에 대한 대중의 관심이 한번 더 폭발하게 되었는데, 처음 딥러닝이 대중에게 알려진 계가가 된 것이 이세돌과의 바둑 대회였다고 하면, 이제 실제 일상에서의 AI활용에 대한 대중의 인식을 넓힌 것이 챗GPT 였습니다.

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그래서인지, 챗GPT 이후, 챗GPT를 사용하는 방법에 대한 책들이 우후죽순처럼 쏟아져 나왔는데, 실제 보면, 그 내용들은 한없이 얕고 그저 먼저 키워드를 선점해보겠다는 식으로 출판된 눈먼 독자의 돈을 빨아먹으려고 하는 모기 같은 책들이 많다는 것이 문제였습니다.

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사실, 제대로 챗GPT를 사용하려고 한다면, 그냥 openAI에서 제공하는 사용자 메뉴얼을 읽으면 되는 일이긴 한데, 또, 영문도 한글로 다 번역해주기도 하는데, 그것을 읽는 대신, 책을 찾고, 또 그렇게 새로운 지식을 날로 먹으려고 하는 욕심때문에, 사기를 당하는 것이 아닐까 싶기도 했습니다.

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이 책 역시, 처음 선택할 때는 "여느 키워드 선점을 위한 얕은 깊이의 쓰레기 책이 아닐까?" 하는 걱정을 하게 되었지만, 일단, 제목부터 '코파일럿'과의 비교를 한다는 점에서, 최소한의 IT 개념을 갖고 얘기하기 때문에, 다른 문외한을 속여먹으려는 책들과는 다를 것이라는 기대를 하면서, 책을 보게 되었습니다.

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결론부터 말하자면, 그 짧은 시간이지만, 이미 옛날 이야기를 하고 있다는 문제가 있습니다.

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책에서 얘기하는 Github Copilot은 GPT-3기반이지만, 2023년 3월에 GPT-4기반의 copilot x가 나왔습니다. 즉 책에서 얘기하고 있는 "이런 질문에서 copilot은 이렇게 얘기하더라" 라는 내용이 GPT-4와 함께, 많이 달라졌다는 것입니다. (그 달라짐이 GPT-4와 GPT-3의 차이이지만, 이게 그냥 거기서 거기라고 말할 정도의 작은 차이가 아니라는 것이 문제죠)

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그리고, 기본적으로 copilot은 2달(60일)의 무료 체험 이후, 비용을 월 10$을 내야 합니다.

(그리고 이 2달 무료도 1달 무료로 바뀌었습니다. 60일이 아닌 30일입니다, 처음에는 60일이었던 것 같은데, 23년 5월쯤 30일로 정책이 바뀐 것 같습니다. )

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반면, 챗gpt의 경우, plus 옵션을 사용하는 것이 아니라면 무료로 쓸 수 있고, 기본적으로 코드에 대한 설명을 더 친절하게 해준다는 차이가 있죠.

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근데, 솔직히, 이 책이 뭔가를 깔끔하게 정리해서 알려주는 것은 없습니다.

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책의 서두에서 말하고 있는 것 처럼, 그냥 저자가 이 gpt 기반의 두 툴을 사용해보면서, "코딩을 할 때, 이런 기능을 제공해주고, copilot과 chatGPT는 이런 식의 차이가 있으니까, 잘 사용하면, 개발 생산성을 높이는데 도움이 된다" 라는 것이 전부인 책이었습니다.

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다만, 그 과정이, 마치 개발자가 동료 개발자와 함께 쉬는시간에 같이 커피 마시면서, "야, 그거 써 봤어? 나는 이렇게 했더니, 별로 도움 안되던데" 라고 하면, "아, 나는 그거 좋던데. 결과가 맘에 안들면, 이렇게 한번 해봐. 그러면 쓸만한/도움되는 코드가 나와" 라고 대답하는 것 처럼, 개발자의 잡담이라고 생각하면, 생생한 현장에서의 개발 잡담을 하는 것 같은 느낌이 나는 책이었습니다.

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즉, 만약, 주변에, 이런 기즈모 같은 신규 기능을 미리 도입해서 써 보고, 그 감상을 같이 나눌 수 있는 동료 개발자가 있는 사람이라면, 이 책을 읽을 필요가 없습니다. 하지만, 그런 사람이 없다면, 그리고 설령 있다고 해도, 같이 대화에 끼어들기가 부끄러워서, 그냥 듣기만 하는 부끄럼쟁이라면, 고참들의 농답을 옆에서 조용히 듣는 다는 생각으로 읽어볼만한 책이기는 합니다.

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그리고, 진짜, 개발 과정에서 copilot혹은 chatGPT를 어떻게 사용하면 좋을지를 알고 싶다면, 이런 책을 보는 것보다, openAI의 공식 메뉴얼을 보고, 직접 써 보는 것이 가장 확실한 방법이었습니다.

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"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

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이 책에서는 생성형 AI가 나의 페어 프로그래밍 상대가 된다. 깃허브 코파일럿과 ChatGPT가 코드를 제안하고, 질문에 답하고, 간단한 애플리케이션까지 만들어준다고 한다. 이와 관련하여 간단하고 다양한 실습을 통해 업무 효율성을 향상시키기 위한 인사이트까지 제공한다. 책에서 다루는 주제는 소프트웨어 개발에 AI를 활용하는 방법, 셀 스크립팅 명령, 깃 명령, 일반적인 알고리즘, RxJS 학습, 앵귤러 HttpClient, 정규 표현식, 데이터 생성, 애자일 프로젝트 관리, 애플리케이션 만들기 등에 대한 내용을 다루고 있다. 이 책을 보며 어떤 소프트웨어를 개발하든 상관 없이 각자 선호하는 언어로 실습을 따라하면 된다고 한다. 

특히 AI 도구는 다양한 활용 사례가 있는데, 예를 들면 일련의 입력과 요구 사항을 기반으로 코드를 생성하는 작업, 테스트 케이스와 테스트 스크립트를 자동으로 생성하는 테스트 자동화, 코드 품질을 자동으로 평가하여 품질을 보장하는 방법, UI/UX를 생성하는 작업, 자연어 처리에 사용하여 자연어 인터페이스 소프트웨어 개발에 활용하는 방법, 예측 분석, AI 기반 검색 등 여러 작업에 활용이 가능하다고 한다. 

이렇듯 책에서는 깃허브 코파일럿과 ChatGPT를 활용하여 상황에 맞게 프로그래밍 업무 효율을 높일 수 있는 방법들을 제시하고 있으며, 이 책이 길잡이 역할이 되어 줄 수 있을 것 같다. 

“한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

개발자에게 생성형 AI 사용은 이제 선택이 아닌 필수가 되었습니다.

ChatGPT와 페어 프로그래밍을 하기도 하고 서비스에 적용해 보면서, 생산성 향상에 큰 도움을 받고 있습니다.

생성형 AI 활용 여부에 따라 개발 속도는 크게 차이가 나게 됩니다.

한번은 ChatGPT에 익숙해지는 시간이 필요한데 이 책이 좋은 길잡이가 되어 줄 것입니다.

빠르게 책의 내용을 따라해 보면서 본인의 상황에 맞게 적용할 수 있는 체력을 키워보세요.

모르는 내용에 답해주고 같이 코드를 만드는 좋은 동료가 될 것 입니다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

마이클 D.캘러핸 지음

정원창 옮김

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

2023년 9월

2023 나는 리뷰어다 활동의 여덟 번째 리뷰

여름의 끝자락에 리뷰할 책은 "개발자의 하루를 바꾸는 코파일럿 & 챗GPT"이다.

우선 부제를 보자.

AI 코딩도구와 페어 프로그래밍하기.

페어 프로그래밍이란?

두 개발자가 한 팀이 되어 함께 작업하는 소프트웨어 개발 방법이다.

한 명은 '드라이버'가 되어 코드를 작성하고

다른 한 명은 '네비게이터'가 되어 코드를 검토하고 아이디어를 제시한다.

이러한 협력을 통해 다양한 관점을 공유하고 오류를 발견할 수 있다.

여기서의 페어 프로그래밍 상대가 생성형 AI 챗GPT다.

GitHub Copilot과 chatGPT가 코드를 제안하고, 질문에 답하고, 간단한 애플리케이션까지 만들어준다.

목차를 간단하게 살펴보자.

- 소프트웨어 개발에 AI 활용하기

- 셸 스크립팅 명령

- 깃 명령

- 일반적인 알고리즘

- RxJS 학습하기

- 앵귤러 HttpClient

- 정규 표현식

- 데이터 생성

- 애자일 프로젝트 관리

- 애플리케이션 만들기

- 유닛 테스트

- 다른 고려 사항들

- 소프트웨어 개발의 미래

결국엔 chatGPT를 어떻게 잘 활용할 수 있는가에 대한 목록이라고 할 수 있다.

이 책은 GitHub Copilot과 chatGPT를 사용하며 각각의 입력문과 출력문의 형태로 표시한다.

두 가지가 익숙한 개발자도 있을 테고, 아닌 개발자도 있을 것이다.

개발 수준에 관계없이 도움을 줄 수 있는 책이고 특정 언어와 프레임워크를 자세히 알 필요도 없다.

생성형 AI가 모든 것의 정답을 알려주는 것은 아니지만, 대략은 아는데 좀처럼 확실하게 알기 어려웠던 내용들이나 검색에 검색을 거듭하던 수고를 일목요연하게 제안해 주면서 개발의 효율을 굉장히 높여준다.

생성형 AI 도구를 잘 활용하여 역량을 효율적으로 증가시키는 chatGPT 여행을 해보자.

Love Yourself.

챗GPT가 나오면서 사람들의 삶은 많은 변화가 있었습니다. 일상 생활 뿐 아니라 업무에 챗GPT를 사용하면서 업무의 효율화가 일어났죠. 어떤 사람들은 챗GPT로 인해 일부 직업이 사라질 것이라고 예상하기도 했지만 챗GPT로 인해 많은 도움을을 받고 새로운 기회가 생겨났습니다. 개발자 역시 챗GPT로 인해 업무의 효율화가 일어난 직업 중 하나입니다. 챗GPT 뿐 아니라 VS Code에서 사용할 수 있는 코파일럿은 개발자들의 코드 생산성을 높여주는 도구입니다. 한 때는 코파일럿이 개발자들을 위협한다고 하는 사람들도 있었지만 이제는 그런 이야기는 더이상 들리지 않습니다. 도리어 개발자들이 보다 생산적인 업무를 할 수 있도록 도움을 주는 도구로 여겨지고 있습니다. 코파일럿과 챗GPT를 개발을 할 때 어떻게 효과적으로 사용할지 알고 싶다면 '개발자의 하루를 바꾸는 코파일럿 & 챗GPT'를 추천합니다. '개발자의 하루를 바꾸는 코파일럿 & 챗GPT'는 소프트웨어 개발자인 저자가 코파일럿과 챗GPT를 사용하면서 어떤 도구가 더 효율적인지 비교하고 개발 프로세스에서 언제 어떤 식으로 이용하면 좋을지를 상세한 예제와 함께 설명하는 책입니다. 저자는 동일한 상황에서 두 도구를 사용한 후 두 도구의 결과를 비교합니다. 그 결과 저자는 코파일럿보다 챗GPT의 출력이 더 뛰어나다고 정리하고 있습니다. 챗GPT는 코딩 뿐 아니라 다양한 문제 상황에서 사용할 수 있는 범용적인 모델이기 때문입니다. 챗GPT의 출력은 단순한 코드 제안과 간단한 주석만 보여주는 코파일럿보다 더 상세한 설명을 포함합니다. 왜 그런 코드를 제안하는지, 여러 가지 코드를 제안하면서 각 코드가 어떤 상황에서 더 효과적인지 등을 알려줍니다. 그렇다고 코파일럿은 사용하지 않는 것이 좋으냐라고 질문한다면 그것은 또 아닙니다. 코파일럿은 개발자를 위해 만들어진 도구이기 때문에 코드의 맥락을 이해하거나 특정 요구사항에 맞는 솔루션을 제안합니다. 뿐만 아니라 챗GPT는 2021년 중반 이후의 데이터를 포함하고 있지 않기 때문에 최신 정보에 대한 도움을 받지 못한다는 한계가 있습니다. 그래서인지 챗GPT로 작성한 코드는 예전 버전을 사용하거나 예전 방식으로 작성되어 있습니다. 게다가 챗GPT는 응답을 개선하도록 요청하면 처음부터 코드를 다시 생성하거나 요청한 것 외의 것도 수정하여 일부 개선이 아닌 전혀 다른 코드를 작성할 때가 있습니다. 즉 코드의 일부를 개선할 때는 챗GPT보다 코파일럿이 보다 효과적입니다. 개발자로서 코파일럿과 챗GPT, 두개의 툴을 적당한 상황에서 적절히 사용해 코드를 분석하고 버그를 예측하며 개선 방향에 도움을 받을 수 있습니다. 하지만 코파일럿과 챗GPT의 결과를 항상 신뢰해서는 안 됩니다. 생성형 AI의 단점 중 하나인 Hallucination 때문입니다. 생성형 AI는 정답을 알려주는 도구가 아니기 때문에 코드가 제대로 돌아가는지 확인해야 하고, 주석이나 설명이 올바른지 항상 비판적으로 사고해야 합니다. '개발자의 하루를 바꾸는 코파일럿 & 챗GPT'는 개발자가 코파일럿과 챗GPT를 사용하는 법을 보여주는 책이므로 이미 코파일럿과 챗GPT를 적절히 사용하는 개발자에게는 다소 부족한 내용으로 여겨질 수 있습니다. 그러나 코파일럿과 챗GPT를 어떻게 활용할지 모르는 사람들에게는 유용할 수 있을 것 같습니다.

현재는 개발자에게 도움이 되는 수준으로

생성형 AI를 사용할 수 있다.

생성형 AI와의 페어 프로그래밍 수준으로...

내가 코드를 작성하고

생성형 AI가 코드를 검토하고 아이디어를 주고

다양한 관점에서 오류를 발견함으로써 

코드 품질을 향상시키는데 기여하는 정도로...

미래에 없어질 직업중 프로그래머.

이렇게 생성형 AI의 모델을

갈고 닦아 학습시키다 보면

인간 특유의 것들까지도 가미시킬 수 있는

그런 생성형 AI가 만들어지지 않을까하는 생각.

이 책은 그 생각의 시발점이 되게했던 것 같다.

대략은 아는데 확실하게 알지 못하는 것

매번 검색해서 사용하던 명령들을

개발자의 코드와 내용을 이해해서 

깃허브 코파일럿이 제안해주는 편리함과

다양한 경우에 다양한 형태의 코드 생성을

챗GPT에게 요청해서 받아보는 편리함을

이 책에서의 여러 예제를 통해 알 수 있다.

모르고 있던 것을 알게되고

실력의 범위를 넓힐 수 있는

생성형 AI들을 사용한 다양한 아이디어를 통해

효과적인 프로그래밍을 할 수 있을 것 같긴한데...

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

챗GPT 출시 이후 관련 책도 많이 출간되고 있다. 제일 먼저는 "챗GPT 넌 대체 뭐냐?"라는 질문의, 챗GPT 자체를 탐색해보기 위한 책이 주류였다면, 그 이후에는 인공지능 시대에 인간이 어떻게 살아가야 하는지에 대한 인문학을 주제로 하는 책도 나왔다.

이제는 좀 더 전문적으로 들어가는 추세다. 사무직의 생산성 향상을 위한 챗GPT 본격 활용서가 출간되는 시점이다. GPT가 처음으로 나온 후 시간이 1년 넘게 흐르면서 GPT 자체의 성능이 올라간 덕분도 있다. 생산직이 아니고 컴퓨터를 이용한 사무 업무를 하는 사람이라면(개발자 포함) 이제는 1인 1인공지능을 개인 비서처럼 필수로 끼고 살아야 하는 시대가 온 게 아닌가 싶다.

"개발자의 하루를 바꾸는 코파일럿 & 챗GPT"는 제목 그대로 본격적인 개발자를 위한 GPT 활용서다. 2023년 9월에 출간되어서 가장 최신의 내용으로 채워져 있다. 책의 대상 독자는 신입 개발자부터 수십 년 경력의 개발자까지 모두이다.

개인적으로 한 그룹을 더 추가하면, 이제 막 프로그래밍을 배우는 사람도 대상에 포함될 수 있다고 생각한다. 코딩이 끝이 없는 배움이고, 인공지능이 거스를 수 없는 대세라면, 현실적으로 랭귀지를 다 학습하고 챗GPT를 연마하는 게 어차피 불가능하다.

지금 시작하는 개발자라면 더더욱 "개발자의 하루를 바꾸는 코파일럿 & 챗GPT"를 구입해서 개발 공부를 GPT랑 함께 하는 걸 추천하다. 25년 경력의 책의 저자도 이야기한다. 챗GPT를 당신의 페어 프로그래밍 대상으로 삼으라고.

코드를 짜다가 모르는 부분이 있으면 물어보고. 내가 짠 코드가 잘 되었는지 확인받고. 더 확장성 높은 코드로 짤 수 있는지 챗GPT를 이용해 확인할 수 있다면 이것만큼 신세계가 어디있을까. 그 방법이 책 안에 있다.

1장에서는 소프트웨어 개발에 AI 도구를 활용하는 이유와 방법, 그리고 AI 도구 사용에 관한 논란과 한계에 대해 설명한다. 또한 책에서 사용할 AI 도구인 깃허브 코파일럿과 챗GPT의 특징과 장점을 소개한다.

2장에서는 셸 스크립팅 명령을 작성하는 방법을 다룬다. 깃허브 코파일럿과 챗GPT를 이용하여 파일 검색, 백그라운드 작업, 출력 파이프, 시스템 관리 등의 다양한 셸 스크립팅 작업을 수행하는 예제를 보여준다.

3장에서는 깃 명령을 작성하는 방법을 다룬다. 깃허브 코파일럿과 챗GPT를 이용하여 커밋, 되돌리기, 체리픽, 비교 등의 다양한 깃 명령을 수행하는 예제를 보여준다.

4장에서는 일반적인 알고리즘을 작성하는 방법을 다룬다. 깃허브 코파일럿과 챗GPT를 이용하여 배열 조작, 문자열 조작, 정규 표현식 등의 다양한 알고리즘을 수행하는 예제를 보여준다.

5장에서는 RxJS를 학습하는 방법을 다룬다. 깃허브 코파일럿과 챗GPT를 이용하여 from, of, filter, map, take, tap, subscribe 등의 다양한 RxJS 연산자를 사용하는 예제를 보여준다.

6장에서는 앵귤러 httpClient를 사용하는 방법을 다룬다. 깃허브 코파일럿과 챗GPT를 이용하여 간단한 HTTP GET 요청, RxJS와의 연동, 앵귤러 템플릿에 옵저버블 사용하기, 비동기 파이프 처리하기 등의 다양한 앵귤러 httpClient 작업을 수행하는 예제를 보여준다.

7장에서는 정규 표현식을 작성하는 방법을 다룬다. 깃허브 코파일럿과 챗GPT를 이용하여 이메일 주소, 전화번호, URL, 패스워드 복잡도, 미국 통화, 미국 사회보장번호, 신용카드 번호, HTML 태그, 반복되는 단어 감지하기, 자바스크립트 키워드 등의 다양한 정규 표현식을 작성하는 예제를 보여준다.

8장에서는 데이터를 생성하는 방법을 다룬다. 깃허브 코파일럿과 챗GPT를 이용하여 로렘 입숨 텍스트, 미국 대학교 리스트, 임의의 고객 리스트, 색상, 영화 제목, 자동차 제조사와 모델, 개 품종, 카드 덱, 우노 카드 덱, 식료품 리스트, 주식 기호 리스트, 주식 가격 흐름 등의 다양한 데이터를 생성하는 예제를 보여준다.

9장에서는 애자일 프로젝트 관리를 하는 방법을 다룬다. 깃허브 코파일럿과 챗GPT를 이용하여 프로젝트 콘셉트, 에픽과 사용자 스토리 생성, 업무량 견적 등의 다양한 애자일 프로젝트 관리 작업을 수행하는 예제를 보여준다.

10장에서는 애플리케이션을 만드는 방법을 다룹니다. 깃허브 코파일럿과 챗GPT를 이용하여 아이오닉 앱 개발 시작하기, 새 페이지 추가하기, 사이드 메뉴와 분할 창, 서비스 생성하기, 포스트 컴포넌트에서 블로그 게시물 로드하기, 블로그 게시물을 위한 반응형 뷰, 툴바 버튼 등의 다양한 애플리케이션 작업을 수행하는 예제를 보여준다.

11장에서는 유닛 테스트를 작성하는 방법을 다룬다. 깃허브 코파일럿과 챗GPT를 이용하여 대상 서비스, 서비스 API, 테스트 프레임워크, 코파일럿 테스트, 챗GPT 테스트, HTTP 호출 테스트 등의 다양한 유닛 테스트 작업을 수행하는 예제를 보여준다.

12장에서는 다른 고려 사항들을 다룬다. 깃허브 코파일럿과 챗GPT를 이용하여 새 코드 이해하기, 데이터에서 코드 생성하기, 프로그래밍 언어 번역하기, 프레임워크 번역하기, 릴리스 정보 생성하기 등의 다양한 고려 사항들을 수행하는 예제를 보여준다.

마지막 13장은 매우 짧은 챕터이다. GPT로 인해 개발자가 미래를 걱정해야 하는가? 에 대한 지은이의 의견이다. 답은 "No"이다. GPT는 하나의 공구와 같으니 이걸 이용해 생산성을 높이라고 한다. 시간이 흘러 "GPT 없을 때는 코딩을 어떻게 했으라?"라는 생각을 할 수도 있다며ㅎㅎㅎ

"개발자의 하루를 바꾸는 코파일럿 & 챗GPT"은 특정 랭귀지로 예시 코드가 짜여져 있으나 활용법을 설명하기 위한 예시일 뿐이므로 랭귀지에 제한받지 않는다. 그러므로 본인이 어떤 개발자이던, 앞으로 무슨 랭귀지를 공부하고 싶건 상관없다. 열린 마음만 있다면 이 책을 통해 누구나 챗GPT라는 괴물을 내 페어 프로그래밍 동료로, 또는 내 앞 길을 이끌어주는 수퍼맨 사수로 맞이할 수 있을 것이다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

한 줄 요약 : ★☆☆☆☆

적어도 개발자 입장에서 생성 인공지능을 사용하지 않을 이유는 없다.

챗GPT나 코파일럿의 경우, 본격적으로 사용하기 위해선 or 좀 더 높은 품질의 서비스를 위해선 유료 서비스를 사용해야하지만 직접 그 서비스를 사용하며 개발하고 있는 관점에서 봤을 때 그 정도의 품은 충분히 들일만 하다.

생성 인공지능이 한 명의 개발자를 대체할 순 없지만 한 명의 개발자로 하여금 1.5인분 혹은 그 이상을 할 수 있도록 도와주는 것은 분명하다. 예컨데 본 책에서 소개된 내용 중 하나인 이메일 검증을 위한 정규화 같은 경우, 모든 개발자가 공부했었을테지만 막상 정규화를 쓰지 않는 대부분의 업무를 진행하다보면 까먹기 쉽상이다.

이를 다시 간단히 공부해 작성하거나 하기 위해 흔히 stack overflow같은 곳에서 복붙하거나 하더라도 내가 원하는 형태가 아닐 경우, 길면 30분이 넘는 시간을 소모해야 하기도 한다. 하지만 이를 chatGPT로 사용하면 어떠할까? 요구사항만 명확히 제시한다면 로그인 시간까지 포함해 5분 내외면 내가 원하는 정규화 코드를 작성할 수 있다.

정규화는 하나의 예시이고, 우리가 대부분의 서비스에 사용되지만 그렇기에 복붙하고 넘어가는 코드에는 이러한 과정을 적용할 수 있다. VSCODE를 통해 Copilot을 사용해보거나 하면 더욱 그 성능에 놀라곤 한다. 

하지만 여기서 최근 트랜드인 생성 인공지능의 딜레마가 발생한다.

무척이나 유용하고, 그 유용성 대비 비용은 그리 크지 않은 수준이라 충분히 사용해봄직 하지만 가장 큰 문제는 그 성장 속도에 있다. 인공지능 개발자로서 그저 팔로우업 하는 것만으로도 쉽지 않을 정도로 빠르게 발전하고 있기에 이러한 개념들을 담은 책이 나오는 순간 이미 그 책은 뒤쳐져있다.

실제로 이 책을 보며 읽은 내용들 중 대부분은 공식 문서의 내용보다 부족하다.

장점이라면 여러 내용이 한데 정리돼있다는 것과 한글로 적혀있다는 것 정도?

그 외에는 실질적으로 해당 서비스를 이용해보고 싶다면 이 책이 아닌 다른 책을 보는 것이 더욱 유용할 듯 싶을 정도이며, 가볍게 트랜드를 읽기 위해서가 아니라면 굳이 일독을 권하지 않는다.

  "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

이 책을 궁금해 하시고, 관심이 있는 독자분은 개발자일 확율이 높습니다. 챗GPT는 범용적으로 사용되는 AI도구이지만, 코파일럿은 개발을 하는 코드적인 부분이 많기 때문입니다. 처음 copilot이 나왔을때 코드에 대한 어시스턴트를 제공하는 것을 보고 매우 놀랐습니다.

벌써 출시된지 1년이 넘어가고 있습니다. 그만큼 기술은 더 안정적이고 많은 요즘은 살펴보지 못했지만, 많은 변화가 있을것 같습니다.

책에서는 한가지 Copilot만 사용하지 않고 챗GPT도 함께 개발적인 입장에서 바라보고, 내용을 설명하고 있습니다.

코파일럿과 챗GPT는 소프트웨어 개발자의 작업을 돕도록 설계된 AI기반 도구입니다. 두 도구 모두 머신러닝 알고리즘을 사용해 지능적인 제안과 지원을 제공하지만, 각각 개발 과정에의 서로 다른 측면을 위해 만들어졌습니다. 주요 차이점 한가지는 코파일럿은 코드완성과 제안에, 챗GPT는 자연어 처리에 초점을 둡니다.코파일럿을 사용하면 주요 코드 스내펫을 생성할수 있고, 챗GPT를 사용하면 텍스트 응답이나 코드를 생성할수 있습니다. (p.27)

코파일럿은 우리가 많이 사용하는 github에서 제공하고 있습니다. github를 MS에 인수했기 때문에 결국 MS가 생성하는 AI라고 볼수도 있습니다. 우리고 공개 저장소에 저장하고 있는 다양한 github의 소스를 기반으로 학습한 데이터를 제공한다는 것은 너무 좋은 데이터를 이용한 인공지능 학습이 가능할 것입니다. 하지만 public 저장소에 있는 소스 코드는 어느 누구나 접근할수 있기 때문에, 어느 기업이나 받아다가 사용할수 있는 데이터 이기도 합니다.

책에서 사용하는 prompt명령어는 아래에서 다운로드 가능합니다.

https://walkingriver.gumroad.com/l/pair-programming-bonus

■ copilot 관련 비용 관련

·  무료 trial을 제공합니다. 다만 유료로 이제 상용화 서비스로 변경이 되었습니다.

·  https://docs.github.com/ko/copilot/overview-of-github-copilot/about-github-copilot-for-individuals

· 다양한 IDE를 제공하고 있습니다.

https://docs.github.com/ko/copilot/getting-started-with-github-copilot?tool=jetbrains

· 테스트 환경은 VSCode를 활용하여서 구성합니다.

■ 책에서 다루는 사항

· 여러가지 AI분야가 있지만, 아래의 2가지 사항에 대해서 설명하고 있습니다.

· 책에서는 AI찬양을 하지 않습니다. AI도구의 한계를 설명하고, 라이센스 문제, 윤리적인 사항등을 사전에 언급해주는 것이 단순히 무조건 좋다라는 것을 설명하는 책이 아닌것 같아서 막연하게 좋다 라고 생각하는 관점에 대해서 우선적으로 주의점을 잘 인지 할수 있게 구성되어 있습니다. 

· 책의 구성에 재미있는 부분이 있습니다. 코파일럿과 ChatGPT 한가지만 이용하는 것이 아니고, 2개를 적절히 사용하고 같은 주제에 대해서 검색을 통해서 하나하나 좋은점, 차이점을 알아보고 비교해보고 각 AI툴에 대해서 장단점을 파악할수 있습니다.

아래 그림처럼 코파일럿에 조회한 내용도 실습해보고, ChatGPT의 내용도 함께 사용하면서, 같이 경험하는 것은 추후 활용시에 도움이 됩니다. 기존에 알고 있던 코드나 경험이 있는것은 상대적으로 코파일럿이 직관적으로 코드를 제공하니 더 편하게 느낄수 있고 약간의 설명이나 서술형으로 개념을 다시 잡고 싶은 경우는 ChatGT가 더 도움이 될수 있을것이고 개개인 마다 느끼는 것이 다르지만 사용해보면서 상황에 맞게 사용할수 있는 경험을 노하우가 늘어날 것으로 생각됩니다.

· 책에서 소개되는 주제는 아래와 같습니다.

언뜻 보면 java, python등 언어에 대한 실제 코드에 대한 부분은 없지만, 책의 주제를 실습하다 보면, 어떻게 AI툴을 사용할지 어떻게 활용할지 경험하는 예제로 충분한 내용이 제공됩니다. 보통 많이 어려워하는 정규표헌식의 경우도 재미있게 우리가 원하는 결과물을 도출하는 과정으로 구성되어 있습니다. 샘플 데이터 생성 같은 부분은 우리가 어떻게 쉽게 테스트 할수 있는 dummy파일을 생성하고 머신러닝등에도 활용할수 있는 부분으로 활용을 할수도 있습니다. 프로젝트 관리등에 대한 부분은 개발적인 부분은 아니지만 추후 다른 방향으로 어떻게 AI툴을 활용할수 있는지 알게 됩니다.

이 책의 가장 큰 장점은 Copilot, ChatGPT 2개를 한꺼번에 경험하면서 조금 더 활용도를 높이기 위한 비교 기법과 각 AI도구의 다른 결과물을 통해서 나에게 맞는 방식으로 AI툴의 활용도를 높이는 방법을 제공합니다. 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

Copilot과 ChatGPT는 개발자의 일상을 매우 효율적으로 만들어주는 AI 도구입니다. <개발자의 하루를 바꾸는 코파일럿 & 챗GPT>는 각 도구를 사용하기 적절한 상황과 활용성을 극대화 할 수 있는 방법을 알려주는 책입니다. 매일 같이 새로 쌓이는 이슈를 처리하기 위해서 AI를 보조 협업자로 두고, 개발자가 짠 로직으로 세부 코드를 작성하게 만드는 방식으로 빠르고 간단하게 상황을 해결하기 위한 방법을 알려줍니다. 두 도구의 개발 환경 설정을 간단하게 안내 한 뒤, 25년 경력의 저자의 경험을 바탕으로 개발자들이 일반적으로 가질만한 질문 상황들을 예시 상황 속에서 저자가 AI 도구와 대화한 내용을 나열하는 방식으로 본문이 쓰여있기 때문에 질문을 이어 나가는 팁들을 참고할 수 있습니다. 반복적인 작업을 AI를 활용하여 좀 더 효율적으로 처리하고 싶은 개발자들에게 이 책을 추천합니다.

한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

개발자들 사이에서 가장 핫한 프로그램을 2개 꼽으라고 한다면

코파일럿과 챗GPT일 것이다

챗GPT는 워낙 유명해서 이젠 모르는 분들이 없겠지만

코파일럿은 처음 들어보는 분들이 있을 수 있기에

짧게 설명하자면

코파일럿은 깃허브에서 개발한 AI 기반 코딩 어시스턴트로

개발자가 코드를 입력할 때 코파일럿이 나머지 부분을 제안해 효율적이고 효과적으로 프로그래밍하도록 돕는다

예를 들어 내가 1~20까지 순차적으로 출력하는 코드를 만든다면



내가 print(i)를 하지 않았음에도

코파일럿이

너 1~20까지 순차적으로 출력하고 싶은 거야?라고 생각하고

print(i) 코드를 제안해 준다

유명 유튜버 노마드 코더님 영상으로 설명하자면

함수 최솟값을 찾는 코드를 작성하다 보면

코파일럿이 이에 필요한 모든 코드를 만들어준다

그래서 코딩하는데 굉장히 편한 프로그램이다

이런 프로그램들이 개발자들에게 왜 필요할까?

개발자들은 효율성을 굉장히 중시하기 때문에

코파일럿과 챗GPT를 통해

더 효율적인 코드를 짤 수 있기에

개발자들에게 위 프로그램들을 잘 사용하는 건 굉장히 중요하다

위 프로그램들을 잘 사용하기 위해 알아야 할 내용들을 넣은 책이 있다

[개발자의 하루를 바꾸는 코파일럿 & 챗 GPT]이다

책의 목차는 다음과 같다

이 책은

목적이 확실하다

코파일럿과 챗GPT를 사용해서

얼마나 개발자가 실무에서 잘 활용할 수 있을지

알려주는 같은 책으로

어떻게 코파일럿을 잘 활용할지

어떻게 깃허브를 잘 활용할지

챗GPT와 코파일럿을 활용했을 때 발생하는 문제를 어떻게 해결할지

RxJS를 어떻게 학습할지

데이터를 어떻게 생성할지 등등

이 책은 이론서라기 보다

실전서에 가까운 책이다

내가 소개하는 책들은

대부분의 사람들이 읽을만한 책 들이었으나

이 책은 누구나 읽을 수 있지만

이 책을 활용할 사람들은 정해져 있다

1. 프로그래밍에 어느 정도 익숙한 사람 (현업 개발자)

그 이유는 코파일럿은 코딩을 편하게 해주기 때문에

나 같은 초보가 코파일럿을 사용하면

수학 공부를 예로 들자면

수학 문제를 푸는 방법을 익히기 전에

정답을 보고 푸는 느낌과 같아서

개발 공부를 하는 학생들에게는 코파일럿 사용을 추천하지 않는다

2. 개발자가 아니지만 편하게 프로그래밍을 하고 싶은 사람

만약 당신이 개발자로 일할 생각은 없지만

프로그래밍은 편하게 해보고 싶다는 사람들

3.프로그래밍을 공부하는 학생들

코딩하는데 어려움을 겪거나 코딩 해석 능력에

도움을 받고 싶은 학생들이 읽으면 좋을 것 같았다

책은 실전에 가까운 책이라

개발 공부하는 초보가 읽기에 쉬운 책은 아니지만

현재 코파일럿과 챗GPT가 어떻게 활용되고 있는지

파악하기엔 좋은 책이다

책은 예제 프롬프트도 제공하고 있으니

https://walkingriver.gumroad.com/l/pair-programming-bonus



이 책으로 공부하고 싶으신 분들은

책과 함께 예제 프롬프트를 꼭 활용해서

공부하면 좋을 것 같다

책을 읽으며 걱정되는 부분이 있었는데

책 소개 에서는

현업 개발자와 프로그래밍 학습에 AI를 활용하고 싶은 학생들에게 추천한다고 했지만

현업 개발자에게는 정말 추천하지만

학생들이 프로그래밍을 하거나 코딩 해석 능력을 하는데 코파일럿과 챗GPT가 필요한 건 사실이지만

이 프로그램에 의존적으로 공부하는 것은 반대다

코파일럿은 정말 편한 프로그램이고

좋은 프로그램이라고 생각했지만

개발자로 나아가려고 하는 공부 하는 학생들에게는

굉장히 위험한 프로그램이라는 생각이 들었다

내가 코딩을 제대로 짜는 능력이 없는 상태에서

코파일럿으로 코딩을 그냥 입력해 주는 프로그램을 사용한다면

제대로 프로그래밍을 익히지 못한 상태기 때문에

코파일럿에 의존하게 돼서

개발자의 능력 중 가장 큰 능력 중 하나인

문제해결 능력이 급격히 떨어져

코파일럿이 없으면 아무것도 못 하는

일반인과 다를 것 없는 개발자가 될 것 같다는 느낌이 들었다

그래서 난 챗GPT는 어느 정도 익숙해졌으니

파이썬을 제대로 익힌 후 코파일럿의 도움을 받아야겠다

챗GPT가 생긴 이후로

개발 직종의 사람들이 망하지 않을까 생각했지만

오히려 개발자들이 더욱 필요해졌고

이제 개발자와 AI의 싸움이 아닌

AI를 잘 활용하는 개발자와 그렇지 않은 개발자로

나뉘게 됐다

이 책을 통해 학생들은 코파일럿을 사용해 쉽게 코딩하는 능력보다는

코파일럿과 챗GPT를 통해

내가 어려워하는 코딩을 하고 해석하는 능력을 키우고

현업 개발자들은 코파일럿과 챗GPT를 통해

실무에 적극적으로 활용할 수 있는 능력을 키울 수 있을 것 같다

한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다

​



깃허브 코파일럿과 챗지피티 라는 도구를 적절하게 활용해서

원하는 코드를 쉽고 빠르게 작성하는것을 도와주는 책입니다!

​

챗지피티 라는 대화형 인공지능을 사용해서 실무에 도움받는 방법과

코파일럿을 사용해서 실무에 도움받는 방법 이 두가지를 비교하면서

책내용이 진행되어 좋았습니다.

책에 대한 내용을 적용하기 위해 코파일럿을 설치하여 따라해보는 과정도있습니다.​

​챗지피티를 평소에 자주 사용하면서 느낀 장점은 응답이 개선되길 바라는 것이 가능하다는 점이지만,

챗지피티는 처음부터 완전히 다른 대답을 생성해내기 때문에 사용자가 원하는 응답이 아닐 때가 있다는 것

반면에 코파일럿은 주석을 입력하면 필요한 부분만 수정하여 즉시 보여주는 장점이 있습니다.

책에서 강조하는 바는, 인공 지능을 활용하여 시간과 노력을 절약하려면 실제 연습이 필요하다는 점입니다.

또한, 그 품질이 안전하고 올바른 방향인지 판단하는 것은 결국 사람의 역할이라는 점을 강조하고 있습니다

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"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

웹개발을 하면서 챗GPT에게 코드를 작성해달라고 물어보는 경우가 많아졌습니다. 그만큼 이제 개발을 하면서 AI코딩도구를 많이 활용하는 시대가 된 것 같습니다. 이러한 시대에 맞추어 “개발자의 하루를 바꾸는 코파일럿&챗GPT”라는 책은 코파일럿과 챗GPT를 이용해 페어 프로그래밍하는 방법을 알려줍니다.

저자는 코파일럿과 챗GPT에게 질문을 하고 답변 내용을 비교하여 어떤 것이 더 좋은 답변을 주는지 비교해주는 방식이 책을 읽으며 두 AI도구를 비교하는데 도움이 많이 되었습니다. 그리고 책에서 다루는 주제가 상당히 실무에서 많이 쓰이는 내용들이라 더 흥미롭게 읽었던 것 같습니다. 셸 스크립팅 명령에서는 리눅스 서버를 관리하면서 자동화를 위해 셸 스크립트를 작성하곤하는데 이제는 어렵지 않게 코파일럿과 챗GPT에 물어 스크립트를 작성할 수 있습니다. 깃 명령에 대한 질문들도 생각지 못한 부분들을 저자가 소개해주어 좋았으며, 애자일 프로젝트 관리 같은 방법론에 대해서도 설명해주어 AI도구의 활용이 단순 코드에 그치지 않는 다는 것을 알게 되었습니다.

이제는 코파일럿과 챗GPT를 사용해 자신이 개발하는 프로그램을 빠르게 개발하고 서비스하는 방식이 보편적인 일이 되겠구나라는 생각을 하게 되었습니다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.”

챗GPT는 근래에 가장 핫 한 단어로 생성형 AI 도구를 활용하면 다양한 분야에 큰 도움을 받을 수 있다고 알려지고 있다. 특히 개발자에게도 다양한 언어에 개발적 스킬을 손쉽게 제공을 해줄 수 있다는 측면에서 개발의 효율성이 크게 증대될 것이라 생각한다. 

이 책에는 생성형 AI가 페어 프로그래밍 상대가 되어 깃허브 코파일럿과 챗GPT를 조수로 두고 코드를 제안하고, 질문에 답하고, 간단한 애플리케이션을 만들어준다. 다양한 실습을 진행하면서 업무 효율성 향상을 위한 인사이트를 제공받는다. 이 책에 포함된 주제는 아래와 같다. 

소프트웨어 개발에서 AI 활용하기

쉘 스크립팅 명령

깃 명령

일반적인 알고리즘

PxJS 학습하기

앵귤러 HttpClient

정규 표현식

데이터 생성

애자일 프로젝트 관리

유닛 테스트

다른 고려사항들  

이 책에서는 깃허브 코파일럿과 챗GPT를 사용하여 각각의 입력문과 출력문에 대해 표기해 준다. 

코파일럿의 개념과 깃허브 코파일럿이 무엇인지를 아는게 중요하다.

깃허브 코파일럿(Github Copilot) 이란?

깃허브 코파일럿은 OpenAI Codex를 이용하여 개발자에게 실시간으로 코드를 제안하는 프로그램입니다. 깃허브가 보유한 수억 라인의 public 코드로 인공지능을 훈련시켜서 만들었는데요. 개발 속도를 높여줄 뿐 아니라 마치 AI와 페어 프로그래밍하듯이 실시간 코드를 제안해주기 때문에 향후 개발 생산성에 큰 영향을 미칠 것으로 보여집니다. GitHub Copilot은 공개 저장소에 나타나는 모든 언어로 훈련되었습니다. 각 언어에 대한 제안의 품질은 해당 언어에 대한 훈련 데이터의 양과 다양성에 따라 다를 수 있습니다. 예를 들어, JavaScript는 공개 저장소에서 잘 나타나 있으며, GitHub Copilot에서 가장 잘 지원되는 언어 중 하나입니다. 공개 저장소에서 대표성이 덜한 언어는 덜 정확하거나 덜 견고한 제안을 생산할 수 있습니다.

깃허브 코파일럿 신청 및 가격

깃허브 코파일럿을 신청하려면 우선 깃허브(GitHub.com) 계정이 있어야 합니다. 깃허브 계정이 학생 또는 유명 오픈소스의 관리자로 확인되면, 깃허브 코파일럿을 무료로 이용할 수 있습니다. 학생 또는 오픈소스 관리자가 아닌 분들은 무료 트라이얼을 이용하여 첫 60일동안은 무료로 사용할 수 있습니다. 다만, 무료 트라이얼 기간이 끝난 후에는 비용을 지불해야 합니다. 깃허브 코파일럿 가격은 월 10 달러 또는 연 100달러 인데요. 월 또는 연 단위 지불 방식은 아무때나 변경할 수 있습니다. 

깃허브 코파일럿 설치 및 사용법

현재 깃허브 코파일럿을 사용할 수 있는 IDE로는 VS Code, Visual Studio, JetBrains, Neovim이 있습니다. 각 IDE에서 깃허브 코파일럿 Extension을 설치하고, Github 계정을 연결하면 됩니다. 

설치와 계정 연결이 끝나고 IDE를 한번 재부팅 해주면 바로 깃허브 코파일럿을 사용할 수 있습니다. 

Github Copilot 사용 방법

Github Copilot 사용 방법은 간단합니다. IDE를 열고, 파일을 만든 후 (ex. js파일) 주석을 작성하거나, function 이름(또는 method명)을 작성하면 그에 맞는 코드를 AI가 제시해줍니다. 만약 제시해준 코드가 마음에 들면 Tab(탭)을 누르면 됩니다.

챗 GPT

Open AI 회사가 제공하는 대화형 인공지능 서비스이다. 현재 GPT 4 버전까지 공개되었고 채팅을 하듯이 사람과 대화하듯 답을 주는 시스템입니다. 여기서 입력하는 대화문을 '프롬프트(Prompt)'라고 하며, 이에 대한 AI의 답변을 '응답(Response)' 생성된다고 표현한다. 각 대화방의 이름은 대화를 하자마자 첫 질문과 답변에 맞게 생성되지만, 언제든지 변경할 수 있다.

AI 도구의 활용사례

코드 생성 : 일련의 입력과 요구사항을 기반으로 코드를 생성합니다. 이는 개발 과정의 속도를 높이고 오류를 줄일 수 있습니다. 

테스트 자동화 : 테스트 케이스와 테스트 스크립트를 자동으로 생성합니다. 이는 시간을 절약하고 소프트웨어 품질을 높일 수 있습니다. 

품질 보장 : 코드 품질을 자동으로 평가합니다. 이는 잠재적인 문제를 미리 검출하는 데 도움이 됩니다. 

UI/UX : UI/UX를 생성합니다. 이는 시간을 절약하고 전체 사용자 경험을 향상할 수 있습니다. 

언어 처리 : 자연어 처리에 사용해 자연어 인터페이스 소프트웨어 개발에 활용할 수 있습니다. 

예측 분석 : 미래의 트랜드, 버그, 주의가 필요한 영역을 예측합니다. 

AI 기반 검색 : 관련성 있는 코드 스페닛, 라이브러리, 도구를 검색해 개발자에게 추천합니다. 

AI 도구의 한계

문맥에 대한 이해 부족

창의성 부족

복잡도 처리 능력 부족

산업 표준과 모범 사례에 대한 이해 부족

유연성 부족

비정형 데이터 처리 능력 부족

일반화 능력 부족

데이터 편향

대량의 데이터에 대한 의존성

설명 가능성 부족

AI 도구 사용에 관한 논란

라이선스 문제 : 적절한 허가 나 라이선스 없이 코드를 사용하면 법적인 문제로 연결됩니다. 

윤리적 고려사항

책에서 사용하는 AI 도구 

수많은 AI 도구 중 깃허브 코파일럿과 오픈AI의 챗GPT가 가장 영향력과 시장 점유율이 높습니다. 

코파일럿은 깃허브에서 개발한 AI 기반 코딩 어시스턴트입니다. 개발자가 코드를 입력할 때 코파일럿이 나머지 부분을 제안해 더 효율적이고 효과적으로 프로그래밍하도록 돕습니다. 코파일럿은 머신러닝을 사용해 개발자의 코드를 이해하고 저장소의 구조와 작업 내용을 고려해 문맥을 기반으로 코드의 완성형태를 제안합니다. 이 책에서는 VS코드에 코파일럿을 적용해서 사용합니다. 

챗GPT

오픈AI에서 개발한 언어 모델로 GPT 4.0까지 개발된 상태로 대량의 인터넷 텍스트 데이터로 훈련해 사람이 만드는 것과 비슷한 텍스트를 생성합니다. GPT 모델은 언어 번역, 텍스트 요약, 대화 같은 특정 작업을 위해 튜닝합니다. 자연어 입력을 이해하고 응답하는 능력을 지닌 챗GPT는 챗봇, 가상 어시스턴트, 언어 기반 게임 같은 다양한 애플리케이션에 사용할 수 있습니다. 

코파일럿과 챗GPT 모두 소프트웨어 개발자의 작업을 돕도록 설계된 AI 기반 도구로 머신러닝 알고리즘을 사용해 지능적인 제안과 지원을 제공하지만 각각 개발 과정의 서로 다른 측면을 위해 만들어졌습니다. 둘의 차이점은 ‘어디에 초점을 두는가’입니다. 코파일럿은 코드 완성과 제안에, 챗GPT는 자연어 처리에 초점을 둡니다. 

쉘 스크립팅 명령 

쉘 스크립팅은 컴퓨터에서 작업을 효율적으로 관리하고 자동화하려면 반드시 갖춰야 할 기본 스킬입니다. 코파일럿과 챗GPT가 쉘 스크립팅을 어떻게 처리하는지 살펴볼수 있습니다. 

깃 명령

깃 로그와 관련한 문제를 제외하면 코파일럿은 요청받은 모든 것을 처리가 가능합니다. 어떤 깃 명령을 사용할지 정확히 기억이 나지 않을 경우 사용하면 유용합니다.  

일반적인 알고리즘

주로 배열과 문자열 조작에 중점을 두고 대부분 주로 사용하는 알고리즘과는 다를 수 있겠지만 많은 경우에 챗GPT와 코파일럿을 사용하면 타이핑하는 시간을 크게 줄여줍니다. 이때 기억할 점은 사용을 요청할 프로그래밍 언어만큼 프롬프트가 중요하다는 것입니다.

이제는 생성형 AI 시대입니다. 개발자가 단순히 개발을 하기 위해서 필요한 것이 아니라 AI를 잘 활용하는 개발자가 필요합니다. 주어진 업무에 맞는 AI 도구를 적절히 골라 사용하고 싶다면, 단순 질의응답에서 한발 나아간 진짜 실무 활용법이 궁금하다면 바로 이 책입니다. 

이 책에 깃허브 코파일럿과 챗GPT의 시너지로 프로그래밍 효율성을 확 높여줄 인사이트를 모았습니다. 셸 스크립팅 명령부터 데이터 생성, 간단한 애플리케이션 및 유닛 테스트 작성 등 다양한 사례를 통해 AI 도구의 잠재력을 테스트 해볼 수 있습니다. 가장 중요한 것은 스스로 해보는 것이 제일 중요한 거 같습니다. 책에 있는 프롬프트 예시를 통해서 프로그래밍 업무를 효율적으로 진행해보시기 바랍니다. 

한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

요즘 개인적으로 GPT를 이용해서 사이드 프로젝트를 진행하고자 하여, 관심이 급 생겨서 신청하여 읽어본 도서이다.

챗 지피티를 시작으로 생성형 AI 가 엄청나게 쏟아져 나오는 요즘이다. 이러한 요즘 상황에서 어떻게 이 생성형 AI를 잘 사용하고 효율적으로 사용할 수 있을지에 대한 연구들이 굉장히 다방면으로 진행되고 있다.

조금 늦은감이 있지만, 이러한 연구에 조금 동참하게 된 상태이다.

우선 해당 도서의 목차를 먼저 살펴보자.

1장 소프트웨어 개발에 AI 활용하기
2장 셸 스크립팅 명령
3장 깃 명령
4장 일반적인 알고리즘
5장 RxJS 학습하기
6장 앵귤러 httpClient
7장 정규 표현식
8장 데이터 생성
9장 애자일 프로젝트 관리
10장 애플리케이션 만들기
11장 유닛 테스트
12장 다른 고려 사항들
13장 소프트웨어 개발의 미래
부록 GPT-4 답변 비교하기

목차에서 소제목은 제외하고 적은 것인데, 여기서 조금의 나의 실수가 생겼다. 사실 처음에는 챗 지피티 api 사용 방안 및 지피티에 대한 전반적 의견 등을 볼 수 있겠다고 생각하였지만 실제로 도서를 보고 읽어보니 이와는 다른 내용들이 좀 있었다.

장 별로 보면 알겠지만, 언어와 알고리즘, 목적 등에 맞게 코파일럿 코드로 챗 지피티 응답을 보는 방식이었다.

그래도 친절하게 2,3 장에는 셸 스크립트에 대한 리눅스 명령어를 기반하여 설명들이 나왔고, 그 이후 깃 명령어를 설명해주면서 로컬 PC에 깃 연동 후 코파일럿 코드 테스트를 손쉽게 진행할 수 있는 것으로 보여졌다.

모든 챕터에 공통되게 나오는 말은 챗 지피티의 결과가 어떤 질문에서 어떻게 나오고 다른 방면으로 질문하면 조금은 다르게 나온다는 것이다.

이러한 결과를 보고 어느 정도의  질문자가 보고 판단하여 수정이 필요하다는 것이다.

이러한 수정이 필요하단 것은 곧 사람의 판단이 들어가는 것이고 아직은 조금 더 고도화되어야 할 AI의 숙제인 것 같다.

챗 지피티가 타 생성형 AI보다 강력한 이유는 정답을 알려주는 후처리의 비용에 어마어마한 투자를 하였기 때문이다. 그렇기에 대부분 많은 답변이 얼추 질문자의 의도와 비슷하게 나오는 것이다.

이러한 부분에서 빛을 바라는 부분은 바로 정규식이다.

정규식 파트의 내용을 보면 생각보다 굉장히 정확한 코드를 뱉어준다. 나도 실제로 정규식 짜기 귀찮(?)을 때 챗 지피티를 많이 이용하고 있다. 생각보다 굉장히 정확하게 결과를 보여주는 것에 놀라서 지금까지도 애용하고 있는 상태이다.

본 도서는 여러 방면으로 여러 목적으로 챗 지피티를 이용한 결과에 대해서 정리해둔 책이라고 보면 될 것 같다. 

실제로 후에 내가 사용할 사이드 프로젝트에도 많은 도움이 될 것 같은 책이다.

챗 지피티에 대한 필자에 개인 의견 보다는 실제로 어떠한 코드로 어떻게 질문했을 때 결과가 이러하니, 이런 식으로 진행하면 좋을 것 같다.

이러한 구조의 메시지가 많다고 생각하고 해당 책을 읽어보면 좋을 것 같다.

"AI 코딩 도구와 페어 프로그래밍하기"라는 부제에 이끌려서 책을 읽게 되었습니다. 읽다 보니 제가 기대하던 방향은 아니었지만 흥미로운 부분이 많은 책이었습니다. 그리고, 궁극적으로는 제가 원했던 내용을 이야기하고 있는 것 같아 기분 좋게 마지막 장을 넘길 수 있었습니다.

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프레드릭 브룩스는 <맨 먼스 미신>에서 "은 총알은 없다"라고 단언합니다. 즉, 소프트웨어 개발이라는 '늑대 인간'을 한방에 처리해 줄 솔루션은 없다는 말이죠. 사실 컴파일러의 발명을 제외하고는 소프트웨어 개발의 퍼포먼스를 극단적으로 끌어올리는 사건은 드물었습니다. 하지만 사람들은 새로운 솔루션이 등장할 때마다 "은 총알"을 기대했던 것이 아닌가 싶네요. 1970년대 폭포수 모델이 나왔을 때도 그랬고, C언어가 나왔을 때도 객체지향 개념이 등장했을 때도, 그리고 "4세대 언어"라는 게 나왔을 때도 결국 개발자는 필요 없게 될 거라고 섣부른 말을 내뱉었습니다.

하지만 그때마다 보란 듯이 그런 전망은 빗나가고 말았죠. 챗 GPT가 세상을 들썩이게 만들었던 작년 말 올해 초에도 역시 사람들은 개발자가 없어지고 챗 GPT나 그런 식의 인공지능이 개발자를 대체할 거라 기대하기 시작했습니다.

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하지만, 저는 "은 총알은 없다"라는 브룩스의 예언은 앞으로도 지속될 거라고 생각합니다.

그럼, 왜 그런지 말씀드려보겠습니다. 소프트웨어 개발 과정에서 개발자가 하는 일을 가장 직설적으로 들여다볼 수 있는 건, "짝 프로그래밍(페어 프로그래밍)" 현장입니다. 짝 프로그래밍은 두 사람의 개발자가 두 개의 역할을 나눠서 하나의 화면을 보며 작업하는 방식을 말하는데요. 그 역할은 드라이버와 내비게이터입니다. 드라이버는 키보드에 손을 얹고 코딩을 하는 사람이고 내비게이터는 드라이버가 하는 코드의 길을 잡아주는 역할을 하는 사람이죠. 짝 프로그래밍을 할 경우 두 사람이 함께 작업하기 때문에 생산성이 50%쯤 감소할 것으로 예측되지만 연구에 따르면 전혀 그렇지 않습니다. 15% 정도 생산성이 떨어지는 것으로 보이고 15% 결합이 줄고 15% 정도 간결한 코드를 사용하게 됩니다. 다시 말해, 두 사람이 각자 코딩할 때보다 나은 결과를 얻게 됩니다. 그럼 왜 그럴까요? 그건 드라이버 역할은 내비게이터의 역할에게 제어를 받아야 좋은 코드를 작성할 수 있기 때문입니다. 이건 우리 두뇌의 시스템과 연관성이 있습니다. 우리 두뇌는 두 개의 시스템으로 동작하는데요. <실용주의 사고와 학습>이라는 책을 보면 L 모드와 R 모드라는 용어를 사용해서 이를 설명합니다. 드라이버는 L 모드, 내비게이터는 R 모드인 것입니다. <생각에 관한 생각>에서 "대니얼 카너먼"이 말한 시스템 2가 L모드라면, L 모드는 "스스로를 영웅으로 여기는 조연"입니다. 다시 말해서, 코딩을 하는 드라이버 역할을 할 때는 코드 자체를 작성하는 데 있어서 완벽한 논리를 전개한다고 여길 수 있지만, 실상은 주연이 아니라 조연으로서 착각하고 있는 셈입니다. 그 가운데 15%의 결함이 발생하고 15%의 군더더기가 있는 코드를 작성하게 되며, 35%의 생산율 저하를 가져옵니다. 짝 프로그래밍을 하면 드라이버가 내비게이터의 제어를 받아 가며 작업하게 되기 때문에 이러한 문제점들이 상쇄되는 거죠. 그렇다면 혼자서 코딩하는 동안 우리는 드라이버 역할만으로 코딩해 가면 안 됩니다. 드라이버 역할로 집중력 있게 코드를 조금 진보시킨 다음 내비게이터 역할로 그 코드를 들여다보며 확인할 필요가 있습니다.

즉, 쓸만한 코드를 만드는 과정에서 드라이버와 내비게이터 역할은 모두 필요한 셈이지요.

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인공지능은 다량의 데이터를 '학습'이라는 과정을 거쳐서 '알고리즘'으로 만들어 내는 기술입니다. 즉 다량의 데이터가 있어야 결과가 나옵니다. 인공지능이 개발자를 대체하려면, 다량의 데이터가 드라이버 역할과 내비게이터 역할을 모두 학습시킬 만큼 있어야 합니다. 드라이버 역할을 학습하는 데이터는 확보 가능한 게 많습니다. 깃헙 같이 엄청난 코드가 쌓여 있는 레포지토리도 있고, 그 외에도 인터넷에는 다량의 코드가 공유되고 있으니까요.

하지만 내비게이터 역할은 좀 다릅니다. 내비게이터는 "왜" 그렇게 코드를 진행해가야 하는지에 대답하는 역할입니다. 그런데, "왜"는 인터넷에 퍼져있는 코드에는 없습니다. 따라서 내비게이터는 인공지능이 학습해서 만들 수 없을 겁니다. ( 사실 우리가 인공지능으로 해결하려고 시도하는 대부분의 분야에서 내비게이터의 역할이 있고, 그 부분을 인공지능으로 쉽게 대체하는 건 어려울 거라 생각합니다. )

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따라서, 가장 최적의 솔루션은 대체가 아니라 협업입니다. 연구에 따르면 체스 그랜드 마스터 보다, 인간을 이기는 체스 인공지능보다, 인공지능과 팀을 이룬 초보 체스 팀이 가장 실력이 뛰어났다고 합니다. 즉, 드라이버 역할은 점점 더 능력이 향상되는 인공지능이 하게 하고 인간은 내비게이터로서 일하면 최고의 성능을 낼 수 있게 된다는 거죠.

그래서 아무리 인공지능이 많이 발전해도 인공지능은 개발자를 대체하지 못합니다.

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그래서 이 책 표지의 "AI 코딩 도구와 페어 프로그래밍하기"라는 문구가 제 눈길을 끌었습니다. 앞으로 인공지능과 개발자의 협업 방식이 인공지능은 드라이버 역할, 개발자는 내비게이터 역할을 할 거라고 생각하는 저로서는 엄청난 기대를 할 수밖에 없는 문구였기 때문입니다. 하지만, 이 책에서는 이러한 이야기를 직접적으로 하지는 않습니다. 다만 "코파일럿"이 실수하는 것도 보여주고 챗 GPT의 코드가 전적으로 믿을만한 것은 아님을 알려줍니다. 221페이지에서는 "도구는 도움이 될 수 있지만 우리는 그 한계를 항상 인식해야 합니다. ​"라는 이야기까지 해주고 있지요. 그렇습니다. 저자가 말하는 대로 인공지능을 사용해 가다 보면, 인공지능이 발전하는 방향은 드라이버 역할을 잘 하는 것으로 갈 겁니다. 여기에 저자가 마지막에 덧붙이는 말은 인공지능은 도구일 뿐이라는 것입니다. 즉, 제가 상상하는 것과 결은 다르더라도 방향은 같았습니다.

​

게다가 사용자 스토리나 기획 일부를 챗 GPT에게 맡겨보는 실험은 상당히 다양한 상상을 하게 만들어 주었습니다. 코파일럿이 나 챗 GPT를 쓰면 지금 시점에서도 우리의 업무 상당수를 빠르게 진행할 수 있는 노하우를 얻을 수 있겠다 싶었거든요.

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이런 노하우들을 지금부터 천천히 익히다 보면, 인공지능 도구들의 발전과 더불어 우리는 2배 이상의 생산성을 가지는 개발자가 되어갈 거라 믿습니다.

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"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

총평

- 책의 난이도 : ★☆☆☆☆

- 추천 별점     : ★★★★☆

- 추천 독자     : 코파일럿이나 ChatGPT를 활용하고 싶은 개발자, 엔지니어 혹은 관심있는 일반인

- 지은이          : 마이클 D.캘러핸 저 / 정원창 옮김

- 출판사          : 한빛미디어

이상으로 책 <개발자의 하루를 바꾸는 코파일럿&챗GPT>에 대한 리뷰를 마친다. 

  "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

어려운 코딩을 간단하게 하고 싶은 사람이 읽으면 좋은 책이다.

코딩은 알지만 빠르게 코딩을 완성하고 싶은 사람이 본다면 얻을 것이 많을 것 같다.

개발자의 하루를 바꾸는 코파일럿 & 챗GPT는 현대의 생성형 AI 시대를 선도하는 AI 도구에 대한 실무 활용법을 깊게 탐구하는 책이다. 이 책은 개발자의 업무 효율성을 높이는 방법을 제시하며, 깃허브 코파일럿과 챗GPT의 시너지를 중심으로 다양한 프로그래밍 문제에 대한 해결 방법을 제시한다.

AI는 더이상 개발자와의 경쟁이 아닌, 어떻게 더 효율적으로 AI를 활용할 것인가에 대한 문제로 전환되었다. 이 책은 이러한 시대의 변화를 반영하여, 주어진 업무에 맞는 AI 도구의 선택과 활용법에 대해 상세하게 설명한다. 셸 스크립팅, RxJS 학습, 데이터 생성, 프로젝트 관리, 애플리케이션 및 유닛 테스트 작성 등의 주제를 통해 AI 도구의 잠재력을 최대한 발휘하는 방법을 탐구한다.

이 책의 목차는 다음과 같다:

1.소프트웨어 개발에 AI 활용하기: AI 도구의 활용 사례, 한계, 논란, 그리고 깃허브 코파일럿과 챗GPT의 소개와 활용 방법을 설명한다.

2.셸 스크립팅 명령: VS코드 사용법부터 시스템 관리까지 셸 스크립팅에 대한 다양한 주제를 다룬다.

3.깃 명령: 기본부터 고급까지의 깃 명령을 상세하게 설명한다.

4.일반적인 알고리즘: 배열과 문자열 조작 기법을 중심으로 일반적인 알고리즘 문제를 해결한다.

5.RxJS 학습하기: RxJS의 기본적인 연산자와 활용법을 알아본다.

6.다른 고려 사항들: 새로운 코드를 이해하거나, 프레임워크 번역 등의 다양한 주제를 탐구한다.

7.소프트웨어 개발의 미래: AI와 소프트웨어 개발의 미래에 대한 고찰을 진행한다.

개발의 세계는 끊임없이 변화하고 있으며, AI의 등장은 그 변화의 큰 파트를 차지한다. "개발자의 하루를 바꾸는 코파일럿 & 챗GPT"는 이러한 변화의 중심에 서서 개발자들에게 AI를 어떻게 활용할 것인지, 그리고 AI와 함께하는 개발의 미래는 어떠한지에 대한 방향을 제시한다.

AI 도구의 등장은 단순한 업무 자동화에서 그치지 않는다. 프로그래밍의 본질적인 문제 해결 능력을 향상시키고, 코드의 품질을 높이는 데 중요한 역할을 한다. 이 책에서는 그러한 AI 도구의 활용법을 체계적으로 알려주며, 실제 업무에서 겪는 다양한 문제 상황에 대한 해결책을 제공한다.

책을 통해 읽는 이들은 깃허브 코파일럿과 챗GPT의 기능을 깊이 있게 이해하게 될 것이다. 또한, 이 도구들을 통해 어떻게 더 나은 코드를 작성하고, 더 효과적인 프로그래밍 방법을 선택할 것인지에 대한 인사이트를 얻게 된다. AI 도구의 활용은 더이상 선택이 아닌 필수가 되어가고 있다. 이 책은 그 필수를 어떻게 마주할 것인지, 그리고 AI와 함께 더 나은 개발자가 되기 위한 방법을 제시한다.

"개발자의 하루를 바꾸는 코파일럿 & 챗GPT"는 모든 개발자, 특히 AI와 함께하는 미래의 개발을 준비하고자 하는 개발자에게 꼭 필요한 책이다.

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한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.