ChatGPT의 코드 작성 실력은 어느 정도일까?

개발자들은 그 어느 때보다 많은 코드를 작성하고 있지만, 그중 일부는 사람이 아닌 AI가 만듭니다. ChatGPT와 같은 AI 챗봇 및 코딩 도우미는 소프트웨어 개발의 필수 도구로 자리 잡고 있으며, 더 빠른 코딩, 즉각적인 디버깅, 최적화된 솔루션을 약속합니다.

일부는 ChatGPT가 게임 체인저라며, 코드 디버깅과 개발 효율을 높인다고 평가합니다. 하지만 복잡한 워크플로우에서 자율적으로 동작하는 진정한 AI 에이전트와 달리, ChatGPT는 여전히 사용자 입력과 관리에 의존합니다.

이 글에서는 ChatGPT가 코딩에서 할 수 있는 일과 한계를 분석하고, 실제로 어느 정도까지 신뢰할 수 있는지 살펴봅니다. 단순한 자동완성일 뿐인지, 아니면 2025년에도 본격적인 개발에 활용할 수 있을지 확인해보세요.

ChatGPT가 코딩에서 할 수 있는 일

ChatGPT는 C++, Java, Python 등 다양한 프로그래밍 언어로 코드를 작성할 수 있는 강력한 인공지능 도구입니다. 자연어 처리를 통해 사용자의 질문을 이해하고, 그에 맞는 코드와 해결책을 생성합니다.

보일러플레이트 코드 생성, 오류 디버깅, 복잡한 로직 설명에 특히 강점을 보입니다. 반복적인 코딩 작업을 자동화해 개발자가 반복적인 코드 작성에서 벗어날 수 있도록 도와줍니다.

리팩토링과 최적화에도 강력하여, 개발자가 효율성을 높이고 로직을 단순화하며, 더 깔끔한 코드를 위한 모범 사례를 적용할 수 있게 해줍니다. 이러한 기능은 2024년 10월 Canvas가 추가되면서 더욱 향상되었습니다.

ChatGPT가 만든 코드는 신뢰할 수 있을까?

ChatGPT는 보일러플레이트 코드를 생성해 반복 작업의 수고를 줄여 개발 시간을 절약해줍니다. 단순한 코딩 문제는 쉽게 처리하지만, 복잡한 프로그래밍에서는 종종 잘못되거나 비효율적인 결과를 낼 수 있습니다.

개발 속도는 빨라지지만, 결과물이 항상 신뢰할 수 있는 것은 아니므로—사람의 검토가 필수입니다. 실제 적용 전에는 반드시 코드 품질을 점검하고 디버깅해야 합니다.

ChatGPT가 코딩 문제를 해결할 수 있을까?

ChatGPT는 코딩 문제 해결을 도울 수 있지만, 한계로 인해 복잡한 작업에는 신뢰하기 어렵습니다. 빠른 답변은 제공하지만, 모델의 구조적 한계로 인해 깊이 있는 문제 해결에는 약점을 보입니다.

ChatGPT가 문제 해결에서 부족한 점:

• 지식 한계: 새로운 프레임워크, 라이브러리, 업데이트를 알지 못함.
• 다중 파일 맥락: 여러 파일이나 대규모 코드베이스의 의존성 추적 불가.
• 장기 기억력 부족: 대화가 길어질수록 맥락을 잃어 일관성이 떨어짐.
• 실행 및 검증 불가: 코드를 생성할 수는 있지만, 실행하거나 정확성을 확인하지 못함.
• 로직 및 추론 한계: 알고리즘 복잡성이나 시스템 전체의 의사결정에는 약함.

ChatGPT는 빠른 수정에는 유용하지만, 기본적인 문제 해결을 넘어서는 작업에는 반드시 사람의 검토가 필요합니다.

ChatGPT로 코딩하는 방법

ChatGPT는 강력한 코딩 도우미이지만, 효과적으로 사용하려면 몇 가지 원칙을 지켜야 합니다. 코드 생성, 디버깅, 최적화, 학습, 워크플로우 자동화 등에 활용할 수 있습니다. 개발자가 ChatGPT를 최대한 활용하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 효율적으로 코드 생성하기

ChatGPT는 함수, API 엔드포인트, 데이터베이스 쿼리 등 다양한 코드를 만들 수 있습니다. 최상의 결과를 얻으려면:

• 프롬프트를 구체적으로 작성하세요 – “로그인 함수 작성해줘” 대신 “bcrypt와 JWT 인증을 사용하는 안전한 파이썬 로그인 함수 작성해줘.”처럼 요청하세요.
• 설명을 요청하세요 – “이 함수 한 줄씩 설명해줘”처럼 AI가 생성한 코드의 로직을 이해하세요.
• 반복적으로 개선하세요 – “이 함수 더 효율적으로 만들어줘” 또는 “파이썬 스타일로 리팩터링해줘.”처럼 추가 요청을 하세요.

2. 디버깅 및 오류 수정

ChatGPT는 잘못된 코드를 분석하고, 수정 방안을 제시하며, 오류 메시지를 설명해줄 수 있습니다.

• 전체 오류 메시지를 제공하세요 – AI가 문제를 정확히 파악해야 효과적으로 디버깅할 수 있습니다.
• 단계별로 디버깅하세요 – “이 함수에 뭐가 문제야?” 다음에 “이 오류를 어떻게 고칠 수 있어?”처럼 질문을 이어가세요.
• AI의 수정안을 검증하세요 – AI가 잘못된 제안을 할 수 있으니, 항상 직접 테스트하세요.

3. 반복 작업 자동화

개발자는 ChatGPT를 활용해 파일 처리, 데이터 가공, 자동화 워크플로우용 스크립트를 생성할 수 있습니다.

• CLI 스크립트 요청 – “폴더 내 모든 파일 이름을 변경하는 Bash 스크립트 작성해줘.”
• 테스트 케이스 생성 – “이 함수에 대해 Jest로 단위 테스트 작성해줘.”
• SQL 쿼리 생성 – “매출 상위 10명의 고객을 조회하는 SQL 쿼리 만들어줘.”

4. 보안 모범 사례 이해 및 적용

AI는 개발자가 더 안전하고 보안이 강화된 코드를 작성할 수 있도록 업계 모범 사례를 따르도록 도와줍니다.

• 취약점 점검 – “이 함수에 보안상 위험이 있나요?”
• 인증 강화 – “이 API에 OAuth2 인증을 적용해줘.”
• 입력값 정제 – “이 쿼리에서 SQL 인젝션을 어떻게 막을 수 있나요?”

5. 새로운 기술과 모범 사례 학습

ChatGPT는 새로운 프로그래밍 언어, 프레임워크, 라이브러리를 배울 때 즉석 튜터 역할을 합니다.

• 새로운 개념 이해 – “자바스크립트에서 클로저가 어떻게 동작하는지 설명해줘.”
• 문법 예시 확인 – “FastAPI로 REST API 만드는 방법 보여줘.”
• 디자인 패턴 학습 – “파이썬으로 싱글턴 패턴 예시와 함께 설명해줘.”

Chatgpt로 할 수 있는 멋진 코딩 활용법

ChatGPT는 단순한 코드 조각 생성에서 한 단계 더 발전하여, 코딩 경험을 크게 향상시키는 고급 기능을 제공합니다. 다음은 ChatGPT를 활용해 더 정교한 코딩 작업을 수행하는 혁신적인 방법입니다:

1. 특정 프로그래밍 요구에 맞춘 맞춤형 GPT 모델 배포

개발자는 특정 프로그래밍 언어, 프레임워크, 코딩 스타일에 맞춘 맞춤형 GPT 모델을 만들 수 있습니다. 이렇게 하면 프로젝트 전반에 걸쳐 모범 사례와 일관성을 유지할 수 있습니다.

2. 대화형 코드 편집을 위한 Canvas 기능 활용

ChatGPT의 Canvas 기능은 개발자가 채팅 인터페이스 내에서 코드를 직접 생성, 편집, 반복할 수 있는 대화형 환경을 제공합니다. 실시간 수정과 즉각적인 피드백이 가능해 개발 과정을 더욱 효율적으로 만듭니다.

3. 복잡한 문제 해결을 위한 고급 추론 모델 활용

OpenAI의 고급 추론 모델(o1, o3 등)은 복잡한 코딩 과제를 해결하도록 설계되었습니다. 이 모델들은 논리적 일관성을 높이고, 오류를 줄이며, 복잡한 알고리즘 설계, 디버깅, 시스템 아키텍처 설계에 정교한 솔루션을 제공합니다.

4. Mermaid.js로 시각적 표현 생성

ChatGPT는 Mermaid.js 다이어그램을 생성해 시스템 아키텍처, 워크플로우, 알고리즘을 시각화할 수 있습니다. 이러한 시각 자료는 복잡한 시스템을 설명하거나 코드 구조를 이해하는 데 도움이 됩니다.

5. DALL·E 연동으로 UI 목업 및 디자인 콘셉트 생성

DALL·E와 연동하면 ChatGPT를 통해 UI 목업, 시스템 설계 다이어그램, 콘셉트 아트 등 시각적 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 이 기능은 프론트엔드 개발이나 프로젝트 기획에 특히 유용하며, 코딩 프로젝트에 시각적 맥락을 제공합니다.

ChatGPT에 코딩을 맡겨도 될까?

ChatGPT가 인간 개발자를 완전히 대체할 수는 없지만, 빠르게 솔루션을 만드는 데 활용될 수 있기 때문에 일부 작업은 더 이상 사람의 손길이 필요하지 않을 수 있습니다. 이는 특정 기술에 대한 수요 감소로 이어질 가능성도 있습니다.

코딩 분야에서 ChatGPT는 보일러플레이트 코드 생성, 패턴 발견, 최적화 제안에 매우 뛰어납니다. 반복적인 작업을 간소화해 엔지니어가 더 전략적이고 혁신적인 업무에 집중할 수 있도록 도와줍니다.

기술이 발전함에 따라, 이러한 도구에 적응하고 이를 이끄는 소프트웨어 엔지니어들이 미래의 활용 방식과 업계에 미칠 영향을 결정하게 됩니다.

DevOps 파이프라인에서 OpenAI 모델 배포

ChatGPT를 구동하는 동일한 AI를 활용해 채팅 기반 자동화를 구축하고, 개발자들이 개발 주기를 획기적으로 가속화할 수 있습니다.

Botpress를 사용하면 OpenAI 모델을 손쉽게 통합하고, Jira, GitHub, Slack, REST API 등 DevOps 도구를 하나로 연결하며, 팀과 실시간으로 협업할 수 있습니다.

반복적이거나 시간이 많이 소요되는 작업을 AI에 맡기면, 개발자들은 소프트웨어 엔지니어링의 더 창의적이고 복잡한 부분에 집중할 수 있습니다.

지금 바로 시작하세요—무료입니다.

자주 묻는 질문

1. ChatGPT가 인간 개발자에 비해 가지는 주요 한계는 무엇인가요?

ChatGPT가 인간 개발자에 비해 가지는 주요 한계는 깊이 있는 추론 부족, 장기 프로젝트 맥락 유지 불가, 실제 코딩 경험의 부재입니다. 숙련된 개발자처럼 아키텍처 결정을 내리거나 예측 불가능한 예외 상황을 디버깅할 수 없습니다.

2. ChatGPT가 내 기존 코드베이스를 학습해 더 나은 제안을 할 수 있나요?

ChatGPT는 기존 코드베이스를 자동으로 학습하지는 않지만, 임베딩, 커스텀 GPT, API와 같은 도구를 통해 관련 파일이나 맥락을 제공하면 답변을 더 맞춤화할 수 있습니다. 이 맥락화는 일시적이며 모델의 학습에는 영향을 주지 않습니다.

3. ChatGPT가 특수하거나 덜 사용되는 프로그래밍 언어도 지원하나요?

네, ChatGPT는 특수하거나 덜 사용되는 프로그래밍 언어도 지원하지만, 출력 품질이 일정하지 않을 수 있습니다. Python, JavaScript, Java처럼 널리 사용되는 언어에서 가장 좋은 성능을 보입니다.

4. 특정 기술 스택이나 프로젝트에 맞게 ChatGPT를 학습시키거나 미세 조정할 수 있나요?

네, OpenAI의 API를 통해 GPT 모델을 미세 조정하거나, 커스텀 GPT 및 함수 호출 기능을 사용해 모델을 기술 스택이나 비즈니스 로직에 맞출 수 있습니다. 단, 미세 조정에는 선별된 학습 데이터가 필요하며 즉시 적용되지는 않습니다.

5. 팀이 코드 리뷰나 스프린트 계획 중에 ChatGPT를 실시간으로 협업하여 사용할 수 있나요?

ChatGPT는 기본적으로 실시간 협업을 지원하지 않지만, Slack, GitHub, Notion 같은 플랫폼에 통합해 코드 리뷰나 계획을 비동기적으로 지원할 수 있습니다. 실시간 협업이 필요한 경우, 일부 팀은 Botpress와 같은 도구를 통해 임베디드 에이전트를 사용합니다.