ChatGPT 의 코드 작성 실력은 어느 정도인가요?

개발자들은 그 어느 때보다 많은 코드를 작성하고 있지만, 그 모든 코드를 사람이 작성하는 것은 아닙니다. 더 빠른 코딩, 즉각적인 디버깅, 최적화된 솔루션을 약속하는 AI ChatGPT 같은 코딩 어시스턴트는 소프트웨어 개발의 필수 요소로 자리 잡고 있습니다.

일부에서는 ChatGPT 코드를 디버깅하고 개발의 효율성을 높여주는 획기적인 도구라고 말합니다. 하지만 복잡한 워크플로우에서 자율적으로 작동할 수 있는 진정한 AI 에이전트와 달리 ChatGPT 여전히 사용자의 입력과 감독에 의존합니다.

이 글에서는 ChatGPT 할 수 있는 일과 할 수 없는 일을 분석하여 코딩 능력을 시험해봅니다. 똑똑한 자동 완성 기능에 불과할까요, 아니면 2025년에 본격적으로 개발할 수 있을까요?

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코딩에서 ChatGPT 할 수 있는 일

ChatGPT C++, Java, Python과 같은 프로그래밍 언어로 코드를 작성하는 데 사용할 수 있는 강력한 인공 지능 도구입니다. 자연어 처리를 사용하여 사용자가 제기한 질문을 이해한 다음 솔루션이 포함된 코드를 생성합니다.

상용구 코드 생성, 오류 디버깅, 복잡한 로직 설명에 가장 적합합니다. 반복적인 코딩 작업을 자동화하여 개발자가 상용구 코드를 작성하지 않아도 됩니다.

리팩터링과 최적화를 위한 강력한 도구로, 개발자가 효율성을 개선하고 로직을 단순화하며 모범 사례를 적용하여 코드를 더 깔끔하게 만들 수 있습니다. 이러한 기능은 2024년 10월에 캔버스가 추가되면서 더욱 개선되었습니다.

ChatGPT 상용구 코드를 생성하여 반복적인 작업의 수작업을 줄여 개발자의 시간을 절약할 수 있습니다. 간단한 코딩 솔루션은 쉽게 처리하지만 복잡한 프로그래밍에는 어려움을 겪으며 때때로 부정확하거나 비효율적인 결과를 생성하기도 합니다.

개발 속도는 빨라지지만 결과물이 항상 신뢰할 수 있는 것은 아니므로 구현 전에 코드 품질을 개선, 디버그 및 보장하려면 사람의감독이 필수적입니다.

ChatGPT 코딩 문제에 도움을 줄 수 있지만 한계가 있어 복잡한 작업에는 신뢰할 수 없습니다. 빠른 답변을 제공하지만 내재된 모델 제약으로 인해 심층적인 문제 해결에는 어려움을 겪습니다.

ChatGPT 문제 해결에서 부족한 부분:

ChatGPT 빠른 문제 해결에는 유용하지만, 기본적인 문제 해결을 넘어서면 사람이 직접 감독해야 합니다.

ChatGPT 강력한 코딩 도우미이지만 효과적으로 사용하려면 모범 사례가 필요합니다. 코드 생성, 디버깅, 최적화, 학습 및 워크플로 자동화에 도움이 될 수 있습니다. 개발자가 ChatGPT 최대한 활용할 수 있는 방법은 다음과 같습니다.

ChatGPT 함수, API 엔드포인트, 데이터베이스 쿼리 등을 만들 수 있습니다. 최상의 결과를 얻으려면:

"로그인 함수를 작성하세요." 대신 "bcrypt 및 JWT 인증을 사용하여 안전한 Python 로그인 함수를 작성하세요. "라고 구체적으로 물어보세요.
설명 요청 - "이 함수를 한 줄씩 설명해 주세요"라고 요청하여 AI가 생성한 코드의 로직을 이해합니다.
반복 및 개선 - "이 함수를 더 효율적으로 만들기" 또는 "파이썬 규칙을 사용하여 리팩터링하기"로 후속 작업을 수행합니다.

ChatGPT 깨진 코드를 분석하고, 수정 사항을 제안하고, 오류 메시지를 설명할 수 있습니다.

전체 오류 메시지를 제공하세요 - AI는 무엇이 잘못되었는지 알아야만 효과적으로 디버깅할 수 있습니다.
단계별 디버깅 사용 - "이 기능에 어떤 문제가 있나요?" 라고 질문한 다음 "이 오류를 어떻게 수정할 수 있나요?"라고 질문합니다.
AI의 수정 사항 확인 - AI가 잘못된 제안을 할 수 있으므로 항상 응답을 테스트하세요.