책소개
코드 설명부터 제안, 자동 완성, 테스트 작성까지
든든한 AI 조수와 페어 프로그래밍하기
바야흐로 생성형 AI 시대, 개발자와 AI의 싸움이 아니라 AI를 잘 쓰는 개발자와 그렇지 않은 개발자의 싸움입니다. 주어진 업무에 맞는 AI 도구를 적절히 골라 사용하고 싶다면, 단순 질의응답에서 한발 나아간 진짜 실무 활용법이 궁금하다면 바로 이 책입니다.
깃허브 코파일럿과 챗GPT의 시너지로 프로그래밍 효율성을 확 높여줄 인사이트를 모았습니다. 셸 스크립팅 명령부터 RxJS 학습, 샘플 데이터 생성, 프로젝트 관리, 간단한 애플리케이션 및 유닛 테스트 작성까지 다양한 각도로 AI 도구의 잠재력을 테스트해봅시다.
프로그래밍 업무 효율성을 높이는 AI 코딩 도구 활용법
“개발 초보자라 모르는 코드를 질문하고 싶다”
“종종 간단한 코드가 생각나지 않는다”
“단순 반복 작업을 자동화하고 싶다”
“프로그래밍 효율성과 속도를 개선하고 싶다”
이 중 한 가지라도 공감한다면 여러분의 작업에 AI 도구가 도움이 될 겁니다!
프로그래밍 업무에 AI를 어떻게 활용해야 할까요? 주어진 업무에 어떤 AI 도구가 잘 맞을까요? 모든 상황에 들어맞는 만능 도구는 없습니다. 상황마다 유용한 도구를 적절히 선택해야 하죠. 이 책은 여기서부터 시작합니다. 단순히 프롬프트를 나열하는 데 그치지 않고 깃허브 코파일럿과 챗GPT를 함께 사용해 답변을 분석한 뒤 더 나은 활용법을 논의합니다. 특정 언어나 프레임워크에 국한되지 않고 어디든 적용할 수 있는 아이디어를 간결한 예제와 함께 설명합니다. 업무 효율성을 향상하고 싶은 초중급 개발자뿐 아니라 새로운 아이디어가 필요한 숙련자에게도 유용합니다.
첫째, 다양한 각도로 AI 도구를 평가합니다.
AI 도구의 강점과 활용 사례뿐 아니라 논란과 한계점을 균형 잡힌 시각으로 살펴봅니다. 이를 바탕으로 현 수준의 AI 도구를 사용할 때 얻는 이점과 바람직한 사용법을 알아봅니다.
둘째, 상황마다 적절한 AI 도구를 골라 사용합니다.
깃허브 코파일럿과 챗GPT를 함께 사용해 성능을 평가해보고 각 도구의 강점을 취해 효율성을 극대화하는 방법을 알아봅니다.
셋째, 질문을 조정해 AI 도구의 답변을 개선합니다.
답변을 분석해 질문 의도와 맥락에 맞는 코드가 잘 작성되었는지 평가합니다. 질문을 조정해 더 나은 답변을 이끄는 방법도 알아봅니다.
주요 내용
원하는 답변을 얻기 위한 프롬프트/주석 작성하기
루틴한 업무나 프로그래밍 학습에 AI 도구 활용하기
프로젝트 관리 과정 자동화하기
간단한 애플리케이션과 유닛 테스트 작성하기
같은 입력으로 코파일럿과 챗GPT의 답변 비교하기
더 강력한 GPT-4 버전 답변 비교하기
목차
1장 소프트웨어 개발에 AI 활용하기
_1.1 AI 도구의 활용 사례
_1.2 AI 도구의 한계
_1.3 AI 도구 사용에 관한 논란
__1.3.1 라이선스 문제
__1.3.2 윤리적 고려 사항
_1.4 책에서 사용할 AI 도구
__1.4.1 깃허브 코파일럿
__1.4.2 챗GPT
__1.4.3 깃허브 코파일럿과 챗GPT
2장 셸 스크립팅 명령
_2.1 VS코드로 시작하기
__2.1.1 파일 형식
__2.1.2 챗GPT는 어떨까요?
_2.2 find 명령
_2.3 백그라운드 작업
_2.4 출력 파이프
_2.5 오류를 무시하도록 리디렉션하기
_2.6 시스템 관리하기
__2.6.1 새로운 사용자 계정 추가하기
__2.6.2 기존 사용자를 관리자로 만들기
__2.6.3 파일 백업하기
__2.6.4 서버에서 로컬로 안전하게 복사하기
__2.6.5 폴더 압축하기
__2.6.6 깃허브 SSH 키
_2.7 맥OS에서만 사용되는 명령
3장 깃 명령
_3.1 기본 깃 명령
_3.2 중급 깃 명령
__3.2.1 커밋에 대한 요약 보기
__3.2.2 잘못된 커밋 되돌리기
__3.2.3 체리픽
__3.2.4 두 커밋 비교하기
_3.3 고급 깃 명령
__3.3.1 저장소 압축하기
__3.3.2 낡은 브랜치와 파일 정리하기
__3.3.3 얕은 클론
__3.3.4 파일을 완전히 삭제하기
_3.4 정리
4장 일반적인 알고리즘
_4.1 자바스크립트 IIFE
_4.2 배열 조작
__4.2.1 요소 합산
__4.2.2 필터링
__4.2.3 정렬
__4.2.4 스택 또는 큐로서의 배열
__4.2.5 배열을 해시로
_4.3 문자열 조작
__4.3.1 검색
__4.3.2 공백 제거
__4.3.3 공백 패딩
__4.3.4 CSV 파일 생성
__4.3.5 HTML 생성
_4.4 정리
5장 RxJS 학습하기
_5.1 from과 of
_5.2 filter
_5.3 map
_5.4 전체 파이프라인 작성
_5.5 take
_5.6 tap
_5.7 subscribe
_5.8 챗GPT는 어떨까요?
_5.9 정리
6장 앵귤러 httpClient
_6.1 전형적인 앵귤러 서비스
_6.2 간단한 HTTP GET
_6.3 RxJS 더하기
_6.4 앵귤러 템플릿에 옵저버블 사용하기
_6.5 비동기 파이프 처리하기
_6.6 챗GPT는 어떨까요?
7장 정규 표현식
_7.1 이메일 주소
_7.2 전화번호
_7.3 URL
_7.4 패스워드 복잡도
_7.5 미국 통화
_7.6 미국 사회보장번호
_7.7 신용카드 번호
_7.8 HTML 태그
_7.9 반복되는 단어 감지하기
_7.10 자바스크립트 키워드
_7.11 정리
8장 데이터 생성
_8.1 로렘 입숨 텍스트
_8.2 미국 대학교 리스트
_8.3 임의의 고객 리스트
_8.4 색상
_8.5 영화 제목
_8.6 자동차 제조사와 모델
_8.7 개 품종
_8.8 카드 덱
_8.9 우노 카드 덱
_8.10 식료품 리스트
_8.11 주식 기호 리스트
_8.12 주식 가격 흐름
_8.13 정리
9장 애자일 프로젝트 관리
_9.1 프로젝트 콘셉트
_9.2 에픽과 사용자 스토리 생성
_9.3 업무량 견적
__9.3.1 티셔츠 사이징
__9.3.2 피보나치 추정
_9.4 정리
10장 애플리케이션 만들기
_10.1 아이오닉 앱 개발 시작하기
_10.2 새 페이지 추가하기
_10.3 사이드 메뉴와 분할 창
_10.4 서비스 생성하기
_10.5 포스트 컴포넌트에서 블로그 게시물 로드하기
_10.6 블로그 게시물을 위한 반응형 뷰
_10.7 툴바 버튼
_10.8 챗GPT는 어떨까요?
11장 유닛 테스트
_11.1 대상 서비스
_11.2 서비스 API
_11.3 테스트 프레임워크
_11.4 코파일럿 테스트
_11.5 챗GPT 테스트
_11.6 HTTP 호출 테스트
_11.7 정리
12장 다른 고려 사항들
_12.1 새 코드 이해하기
_12.2 데이터에서 코드 생성하기
_12.3 프로그래밍 언어 번역하기
_12.4 프레임워크 번역하기
_12.5 릴리스 정보 생성하기
_12.6 함수 도큐먼테이션 생성하기
_12.7 코디움
13장 소프트웨어 개발의 미래
_13.1 걱정해야 할까요?
부록 GPT-4 답변 비교하기
