이제 AI는 프로그래머의 강력한 동반자가 됐습니다. 이 책을 통해 AI 도구를 마스터해, 코드 품질은 높이면서 개발 시간은 대폭 단축해 보세요. 빠르게 변화하는 기술 환경에서 AI와 함께 당신의 개발 능력을 한 단계 높여봅시다. 생산성 200% 향상은 시작일 뿐입니다.
AI 개발 도구는 요구사항 정의부터 계획 수립, 설계, 코딩, 디버깅, 테스트, 문서화까지 프로그래밍의 모든 단계에 실용적인 조언을 줍니다. 이 책은 챗GPT와 클로드 같은 LLM부터 깃허브 코파일럿, 아마존 Q 디벨로퍼 같은 코드 특화 AI에 이르기까지 다양한 도구를 사용하는 방법을 소개합니다. 초보자부터 경험 많은 프로그래머까지 AI와 함께 개발 생산성을 높여봅시다.
저자소개
저자
톰 타울리
벤처 지원 생성형 AI 스타트업인 Aisera를 비롯한 다양한 기업의 컨설턴트로 활동하고 있습니다. ChatGPT, GPT-4 및 기타 거대 언어 모델을 다루는 다양한 도서를 집필했으며 O'Reilly, UCLA, Pluralsight에서 파이썬을 사용한 딥러닝 및 머신러닝 모델을 만드는 방법과 자연어 처리 등 인공지능에 대한 다양한 강의를 진행했습니다.
역자
이일섭
카드 회사 AI 팀에서 근무하고 있으며 산업공학과 박사과정을 통해 생성형 AI를 연구하고 있습니다. 커뮤니티 ‘데이터야놀자’에서 활동하며, AI 교육봉사 단체 ‘AI야, 놀자’에서도 활약하고 있습니다. 『데이터 품질의 비밀』(디코딩, 2023)과 『MLOps 실전 가이드』, 『GPT-4를 활용한 인공지능 앱 개발』(이상 한빛미디어, 2023)을 번역했습니다.
행정학 전공으로 석사 과정을 마치고 빅데이터·AI 스타트업에서 기획 및 분석 업무를 담당하고 있습니다. 커뮤니티 ‘데이터야놀자’에서 활동하고 있습니다.
목차
CHAPTER 1 개발자에게 열린 새로운 세상 _1.1 진화와 혁신 _1.2 생성형 AI _1.3 활용 사례 _1.4 한계점 _1.5 개발자의 새로운 접근 방식 _1.6 결론
CHAPTER 2 AI 어시스턴트의 작동 원리 _2.1 주요 기능 _2.2 지능형 코드 완성과의 비교 _2.3 컴파일러와의 비교 _2.4 역량 수준 _2.5 생성형 AI 및 거대 언어 모델(LLM) _2.6 LLM 성능 평가 _2.7 오픈소스 LLM _2.8 AI 어시스턴트 프로그래밍 도구 평가 _2.9 결론
CHAPTER 3 프롬프트 엔지니어링 _3.1 예술과 과학 _3.2 도전 과제 _3.3 프롬프트 _3.4 컨텍스트 _3.5 지시 _3.6 입력 데이터 _3.7 출력 형식 _3.8 모범 사례 _3.9 환각 감소 _3.10 보안 및 개인정보 보호 _3.11 자율 AI 에이전트 _3.12 결론
CHAPTER 5 기타 AI 어시스턴트 프로그래밍 도구 _5.1 아마존 Q 디벨로퍼 _5.2 제미나이 코드 어시스트 _5.3 탭나인 _5.4 리플릿 _5.5 코드GPT _5.6 코디 _5.7 코드WP _5.8 워프 _5.9 비토 AI _5.10 커서 _5.11 코드 라마 _5.12 기타 오픈소스 모델 _5.13 결론
CHAPTER 6 챗GPT 및 기타 범용 LLM _6.1 챗GPT _6.2 GPT 모델의 코드 생성 능력 _6.3 챗GPT 탐색하기 _6.4 웹 브라우징 _6.5 반복적인 작업 _6.6 크로스 브라우저 호환성 _6.7 배시 명령 _6.8 깃허브 액션 _6.9 GPTs _6.10 제미나이 _6.11 클로드 _6.12 결론
CHAPTER 7 기획 _7.1 브레인스토밍 _7.2 시장 조사 _7.3 경쟁 분석 _7.4 요구사항 작성 _7.5 프로젝트 관리 _7.6 결론
CHAPTER 8 코딩 _8.1 코드 리뷰 _8.2 판단 호출 _8.3 학습 _8.4 주석 _8.5 모듈식 프로그래밍 _8.6 프로젝트 시작하기 _8.7 자동 완성 _8.8 리팩터링 _8.9 함수 _8.10 객체 지향 프로그래밍 _8.11 프레임워크 및 라이브러리 _8.12 데이터 _8.13 프런트엔드 개발 _8.14 API _8.15 결론
CHAPTER 9 디버깅, 테스트, 배포 _9.1 디버깅 _9.2 문서 _9.3 코드 리뷰 _9.4 배포 _9.5 결론
CHAPTER 10 AI 시대의 개발자를 위한 팁 _10.1 AI가 바꾼 프로그래밍 방식 _10.2 AI 어시스턴트의 이점 _10.3 AI 어시스턴트의 유의점 _10.4 프롬프트 엔지니어링의 특성 _10.5 프로그래밍 이상의 작업 _10.6 프로그래머의 역할 _10.7 결론
APPENDIX A 클로드 3.5 _A.1 클로드 아티팩트 _A.2 클로드 프로젝트
출판사리뷰
AI의 시대, 프로그래머의 역할이 바뀐다.
챗GPT와 깃허브 코파일럿의 등장으로 이제 프로그래머의 역할은 혁신적으로 변화하고 있습니다. 이제 프로그래머는 단순히 코드를 작성하는 사람이 아닌 창의적인 해결책을 만들어내는 문제 해결사가 되어야 합니다. 빠르게 변화하는 AI 기술에 휩쓸리지 않고 프로그래밍 과정에 활용하는 방법을 손에 넣으세요.
이 책은 AI 도구를 단순히 사용하는 방법을 넘어서, AI를 사용해 개발 능력을 극대화하는 전략을 제시합니다. 프로그래머가 반드시 갖추어야 할 역량과 AI와 협력해 더 나은 결과물을 창출하는 방법을 이 책에서 만나세요. AI와 함께 여러분의 개발 생산성을 최대치로 끌어올려 AI 시대의 프로그래머가 되어 혁신의 선두에 서세요.
대상 독자
프로그래밍 과정에서 AI를 적극 활용하려는 개발자
AI의 등장에 위협을 느끼는 프로그래머
과제물 샘플 코드를 보고 맨땅에 헤딩하는 기분을 느끼는 학생
배우는 내용
AI 기반 도구의 핵심 기능
개발자를 위한 프롬프트 엔지니어링
깃허브 코파일럿과 아마존 Q 디벨로퍼 같은 코드 보조 시스템의 장단점 및 사용 사례
요구사항 정의, 계획 수립, 코딩, 디버깅, 테스트 등 소프트웨어 개발 생명주기에 AI 도구를 사용하는 법
챗GPT, 제미나이, 클로드 등 LLM 서비스를 프로그래밍 과정에서 사용하는 방법
지은이의 말
깃허브 코파일럿과 챗GPT가 등장하며 프로그래밍은 극적으로 바뀌었습니다. 마치 아이폰을 처음 사용했을 때처럼 판도가 완전히 바뀐 느낌이었습니다. 챗GPT에게 자연어로 코드를 작성해달라고 요청하거나 비주얼 스튜디오 코드에서 코드 작성에 필요한 내용을 입력하면, 원하는 코드가 생성됩니다. 거기다 챗GPT는 이미지를 코드로 변환하기까지 합니다. 저는 실제로 앱을 만들면서 챗GPT를 사용하기 시작했습니다. 챗GPT는 브레인스토밍이나 요구사항 정리, 단위 테스트 설정 등 여러 작업에 도움을 줬습니다.
개발 분야에 첫발을 내딛는 신입부터 오랜 연차의 시니어 개발자까지, 모든 개발자에게 유용한 내용을 담았습니다. 이 책이 여러분의 실무에 도움을 주는 지침서가 되길 바랍니다.
톰 타울리
옮긴이의 말
생성형 AI를 업무 영역에 적용하고 조정하려는 논의가 여전히 활발한 가운데 이 책은 AI 어시스턴트 프로그래밍 도구를 중점으로 다룹니다. 코드 생성에 특화된 AI 어시스턴트가 제공하는 기능을 비롯해 기획부터 배포를 포괄하는 개발 전 영역에서 범용 LLM을 사용하는 방법을 상세하게 기술합니다.
모쪼록 독자 여러분께서 이 책을 통해 놀랍게 진보하는 AI 어시스턴트를 경험하고 비교하며, 필요에 가장 적합한 페어 프로그래머를 찾으실 수 있기를 바랍니다.
프로그래밍 패러다임은 항상 발전해 왔지만, ChatGPT와 같은 AI 도구가 등장한 이후 그 속도는 더욱 가속화되고 있다. 이 책은 오늘날 필수적이라고 할 수 있는 ChatGPT, 클로드, GitHub Copilot 등 다양한 AI 어시스턴트 도구들을 어떻게 하면 더 효과적으로 활용할 수 있는지를 설명한다. 책의 부제인 "개발 생산성을 200% 높여주는 AI 페어 프로그래밍"에 걸맞게, 이러한 도구들을 통해 어떻게 개발 생산성을 극대화할 수 있는지를 상세히 보여준다. 개인적으로는 AI 도구들을 잘 활용하면, 한 명의 개발자가 4~5명의 팀 전체의 역할을 충분히 해낼 수 있다고 생각한다.
책의 목차를 보면, 각 장이 매우 알차게 구성되어 있음을 알 수 있다:
CHAPTER 1 개발자에게 열린 새로운 세상
CHAPTER 2 AI 어시스턴트의 작동 원리
CHAPTER 3 프롬프트 엔지니어링
CHAPTER 4 깃허브 코파일럿
CHAPTER 5 기타 AI 어시스턴트 프로그래밍 도구
CHAPTER 6 챗GPT 및 기타 범용 LLM
CHAPTER 7 기획
CHAPTER 8 코딩
CHAPTER 9 디버깅, 테스트, 배포
CHAPTER 10 AI 시대의 개발자를 위한 팁
책 표지에서 가장 눈에 띄는 문구는 "AI와 함께하는 개발자 '생존' 전략"이다.
현대의 개발자는 끊임없이 새로운 기술의 홍수 속에서 살아남기 위해 필사의 노력을 해야 한다. 이 책은 그러한 생존의 몸부림 속에서 든든한 뗏목이 되어줄 수 있다. ChatGPT와 같은 AI 도구의 등장으로, 이제 개발자 한 명에게 요구되는 생산성은 과거와는 비교할 수 없을 만큼 높아졌다.
많은 책들이 AI 도구들을 다루고 있지만, 이 책은 ChatGPT 외에도 클로드, GitHub Copilot, Amazon Q 등 다양한 도구들을 소개하며, 독자가 자신에게 가장 맞는 도구를 선택할 수 있도록 돕는다. 결과적으로 AI 도구들을 제대로 활용하면 단순히 코드 품질 향상뿐만 아니라, 요구사항 정의, 설계, 코딩, 디버깅, 테스트, 문서화까지 모든 단계에서 실질적인 도움을 받을 수 있다.
AI 어시스턴스는 이제 선택이 아닌 필수다. 이러한 도구들에 익숙해져서 효과적으로 활용하는 것이 개발자의 생존 전략이 될 것이다.
"AI 시대의 프로그래머"는 프로그래머와 IT 전문가들이 인공지능과 생성형 AI 기술을 적극적으로 활용해 어떻게 더 효율적인 코딩과 개발을 할 수 있는지 탐구한 책입니다. 각 장에서는 AI 어시스턴트 도구, 생성형 AI 모델, 프롬프트 엔지니어링, 그리고 다양한 AI 기반 개발 도구들을 깊이 있게 다룹니다.
1. 개발자에게 열린 새로운 세상: 이 책은 AI 기술이 어떻게 법률, 의료, 금융 같은 다양한 산업에서 혁신을 이끌고 있으며, 개발자들의 역할에도 큰 변화를 불러오고 있다는 시각을 제시합니다. 개발자들은 이제 단순한 코드 작성자가 아니라, AI와 협력하는 조력자 역할을 수행해야 하며, AI가 개발 생태계를 어떻게 재정립할지 설명합니다.
2. AI 어시스턴트의 작동 원리: AI 어시스턴트는 어떻게 작동하고, 기존의 자동 완성 기능이나 컴파일러와는 어떤 차별점을 갖는지 설명합니다. 특히 LLM(대규모 언어 모델)이 프로그래밍의 어떤 부분을 대체하거나 보완할 수 있는지에 대한 기술적 분석을 제공합니다. AI 어시스턴트의 한계와 강점을 명확히 파악할 수 있는 부분입니다.
3. 프롬프트 엔지니어링: 프롬프트 엔지니어링이 단순한 지시문 작성이 아닌, 명확한 목표 설정과 데이터를 기반으로 한 전략적인 사고를 필요로 하는 작업이라는 점을 강조합니다. 또한, 어떻게 AI에게 원하는 결과를 얻기 위해 구체적이고 정확한 프롬프트를 작성해야 하는지 상세히 설명합니다.
4. 깃허브 코파일럿: AI 코딩 도우미 중 하나인 깃허브 코파일럿의 소개와, 이를 어떻게 시작하고 활용할 수 있는지 실제 사용 예를 통해 설명합니다. 코파일럿이 단순 코드 추천을 넘어, 코드 리뷰와 버그 탐지 등에서 유용한 도구가 될 수 있음을 시사합니다.
5. 기타 AI 어시스턴트 프로그래밍 도구: 깃허브 코파일럿 외에도 다양한 AI 기반 도구들이 어떻게 프로그래밍을 돕는지 비교 분석합니다. 각 도구가 제공하는 기능, 장단점, 그리고 해당 도구를 사용한 실질적인 개발 효율성에 대해 논의합니다.
6. 챗GPT 및 기타 LLM: 챗GPT를 비롯한 다양한 범용 LLM 모델의 활용 방안을 설명합니다. 챗GPT는 특히 GPT 모델 기반의 코드 생성 능력을 중점으로 탐구되며, 브라우징 기능부터 API 호출까지 다양한 개발 시나리오에서의 활용도를 보여줍니다.
7-9. 기획, 코딩, 디버깅, 테스트, 배포: AI 도구를 활용한 개발 프로세스 전반을 설명하는 장들입니다. 기획에서부터 배포까지의 각 단계를 체계적으로 정리하며, AI가 각 단계에서 어떻게 프로그래머를 지원할 수 있는지를 구체적으로 설명합니다. 특히, 자동화된 테스트 및 디버깅에 대한 설명은 AI의 실제 현장 적용 가능성을 높여줍니다.
10. AI 시대 개발자를 위한 팁: 마지막으로 AI 시대의 프로그래머가 유념해야 할 사항들을 정리합니다. AI 어시스턴트의 한계와 장점, 그리고 개발자의 역할 변화에 대한 통찰을 제시합니다.
총평: 이 책은 AI 기술이 개발자들에게 어떻게 도움이 될 수 있는지를 명확히 보여주며, AI 시대를 맞이한 개발자들이 어떻게 적응하고 활용할 수 있는지 실질적인 조언을 제공합니다. 생성형 AI와 프롬프트 엔지니어링 같은 기술적 개념을 쉽게 풀어주어 초심자부터 중급 개발자까지 폭넓게 이해할 수 있는 내용을 담고 있습니다. 다만, AI에 의존하는 것이 모든 문제를 해결하는 만능 해법은 아님을 강조하며, 개발자의 창의적 사고와 책임감을 함께 요구하는 균형 잡힌 관점을 유지합니다.
최근 출간된 “AI 시대의 프로그래머(AI-Assisted Programming)”는 현대 소프트웨어 개발에서 AI의 역할과 그 활용 방법에 대해 깊이 있는 통찰을 제공합니다. 이 책은 단순한 기술적 설명을 넘어, AI가 개발자에게 어떻게 혁신적인 도구가 될 수 있는지를 잘 보여줍니다.
현재 개발 환경에서 AI, 특히 챗GPT와 같은 생성형 AI의 도움을 받는 것은 선택이 아닌 필수입니다. 책의 첫 번째 장에서는 진화적 혁신과 생성형 AI에 대해 다루며, 이러한 기술들이 어떻게 개발자의 작업 방식을 변화시키고 있는지를 설명합니다. AI를 통해 검색을 최소화하고, 코드 무결성을 유지하며, 문서 생성까지 자동화할 수 있는 다양한 활용 사례를 소개합니다. 이처럼 AI는 단순히 코드 작성에 그치지 않고, 전체 개발 프로세스를 혁신할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다.
프롬프트 엔지니어링의 중요성도 강조됩니다. AI와 효과적으로 상호작용하기 위해서는 어떻게 질문하고 지시할지를 아는 것이 필수적입니다. 구체적인 요구사항을 명확히 하고, 적절한 컨텍스트를 제공하는 것이 AI의 응답 품질을 크게 향상시킬 수 있습니다. 다양한 프롬프트 작성 방법과 모범 사례를 제시하여, 독자가 AI를 활용할 때 더 나은 결과를 도출할 수 있도록 돕습니다. 특히, 생각의 사슬(CoT) 프롬프트를 활용하면 더 체계적이고 논리적인 답변을 얻을 수 있습니다.
또한, 깃허브 코파일럿의 사용 방법에 대해서도 상세히 설명합니다. VSCode(Visual Studio Code)와의 통합을 통해 어떻게 코드를 자동으로 제안받고, 주석을 추가하며, 실시간으로 채팅 기능을 활용하는지를 다룹니다. 이러한 기능들은 개발자들이 코드 작성에 집중할 수 있도록 도와주며, 생산성을 크게 향상시킵니다. 코파일럿의 다양한 사용 사례를 통해 실제 기업에서 어떻게 활용되고 있는지를 보여주는 점이 인상적이었습니다.
이 책은 챗GPT 외에도 제미나이, 클로드, 아마존 Q 디벨로퍼, 제미나이 코드 어시스트, 탭나인, 리플릿 등 다양한 AI 도구에 대해서도 소개합니다. 각 도구의 특징과 장점을 비교하고, 개발자가 필요에 맞춰 어떤 도구를 선택해야 할지를 고민하게 만드는 부분이 매우 유익했습니다. 이러한 도구들은 코딩뿐만 아니라 기획 단계에서도 유용하게 활용될 수 있습니다.
AI는 단순한 코딩 도구를 넘어, 소프트웨어 개발의 초기 단계인 기획부터 디버깅, 테스트, 배포까지 전반적인 과정에서 큰 역할을 할 수 있습니다. 브레인스토밍, 시장 조사, 경쟁 분석, 요구사항 작성, 프로젝트 관리 등 다양한 기획 과정에서 AI를 어떻게 활용할 수 있는지를 구체적으로 안내합니다. 이 과정에서 AI는 데이터 분석과 인사이트 제공을 통해 더 나은 의사결정을 지원합니다.
결론적으로, “AI 시대의 프로그래머“는 현대 개발자들에게 필독서라고 할 수 있습니다. AI 도구를 잘 활용하느냐에 따라 개발 시간과 품질이 크게 달라질 수 있으며, 이는 더욱 경쟁력 있는 소프트웨어 개발을 가능하게 합니다. 앞으로의 소프트웨어 개발에서 AI를 적절히 활용하는 능력은 개발자의 차별화된 역량으로 자리잡을 것입니다. 이 책을 통해 AI의 활용 방법을 배우고, 개발자로서의 역량을 한층 더 발전시킬 수 있기를 바랍니다.
최근에 읽은 한빛 미디어의 'AI 시대의 프로그래머'는 AI 시대의 프로그래밍에 관해 깊이 있게 다루고 있어요. 요즘처럼 AI 기술이 발전하고 있는 시기에, 개발자로서 어떻게 적응하고 성장할 수 있을지에 대한 좋은 통찰을 제공해 주죠.
AI 페어 프로그래밍, 무엇일까? 생성형 AI의 등장으로 개발 환경에 큰 변화가 생겼습니다. 과거에는 문제가 생길 때마다 검색 엔진에 의존했다면, 이제는 AI 어시스턴트를 통해 실시간으로 조언을 얻고, 코드를 작성할 수 있게 되었어요. IDE와 통합된 AI 도구 덕분에 개발자들이 훨씬 더 빠르고 효율적으로 작업할 수 있는 시대가 온 거죠. 물론, AI의 한계도 분명해요. 환각 문제, 지적 재산권 침해, 개인정보 보호, 보안 문제 등은 여전히 해결해야 할 과제입니다.
![[북리뷰-IT] AI 시대의 프로그래머 (한빛미디어, 2024)](https://blog.kakaocdn.net/dn/wKfXr/btsJuRFfI9f/m33wkfxUG3Xhh7DTWvbkY1/img.png)
