요즘 바이브코딩이 트렌드라고는 하지만 바이브코딩의 결론은 주로 코드를 이해하고 수정할 능력의 필요성으로 귀결되는 것 같습니다.
저도 프론트엔드를 전혀 몰라 바이브코딩에 의존하다가 한계를 느껴 요즘 Gemini를 이용해 배워나가고 있는데요.
배우고 싶은 분야 안내 - 해당 분야 학습을 위한 프로젝트 추천 - 원하는 기간에 따라 로드맵 작성 - 각 날짜에 만들어야 할 결과물(과제) 정리 - 그 결과물을 스스로 만들기 위해 알아야 할 지식 정리 - 개요 바탕으로 매일 지식 + 과제와 유사한 예시 + 제출해야할 과제를 정리한 문서 생성 - 과제 제출 후 피드백
의 구조로 코딩을 배워나가고 있습니다. 개인적으로 기존의 학습방법보다 더 재미있기도 하고 응용을 강요한다는 점에서 학습효율이 좋다고 느껴지는데요. 혹시 여러분은 AI를 이용해 코딩공부를 해보신 적이 있으신지 궁금해 질문 남겨봅니다.
소위 바이브코딩이라고 부르는 식의 활용은 좋게 보지 않는 편이지만, "해줘"의 버릇을 들이는 것만 아니라면 학습에는 얼마든지 도움이 된다고 봅니다. 특히 어쩔 수 없이 급하게 해결법을 찾아야 할때, 그리고 도저히 어떻게 접근해야할지 감이 안 잡힐때는 그보다 고마울 수가 없더라고요.
글쓴분의 공부 과정 중에, 지식을 직접 정리하는 과정이 들어 있단 개 가장 중요하다고 봐요. StackOverflow, Tutorial, Example, 공식문서를 직접 뒤져 봄으로써, 남의 상황을 나의 상황에 맞게 응용하는 연습은 물론, 배경지식을 쌓고 시야를 넓혀 가는 과정이 될 거예요. AI 보고 "너가 정리해 줘" 하는 식으로 공부해서는 쉽게 얻기 힘든 것들이지요.
커리큘럼을 만들어서 해보진 않았는데 대충 아는 분야를 조금 더 깊이 알아볼 때 도움을 받았습니다. 특히 많이 사용하는 패턴 같은 것은 직접 찾아보려면 시간이 많이걸리는데, LLM은 그쪽이 전공이라 더 도움이 됐어요. 물론 교차검증이 필요한 경우도 많았습니다.
AI 코딩 공부는 아니고..
기존 java에서 잘모르는 타언어(node) 벡엔드 개발할때
AI를 사용하니 책 보고 하는 것보다.. 빨리 피드백을 주고 받으니
업무 성과가 빨라집니다.
코딩은 코딩이지만, 수치해석 문제 풀 때 도움받은 적이 있습니다. Cupy로 수치해석 문제 풀 때, 함수 자체는 제가 다 작성했는데 아무래도 느려서 함수를 벡터화 하는 데 도움받았습니다.
업무상 TCP 스트림 처리가 필요해서 Netty + RxJava 학습중입니다. 그 전까지는 역압(backpressure), hot/cold observable이 왜 필요한지 공식문서나 블로그를 읽고는 알 수가 없었습니다.
스스로 실제 풀고자 하는 문제를 설정하고 질의를 하니 상황에 딱 맞고 의미있는 설명이 나와서 이해가 훨씬 편합니다. 예제 코드도 무작정 신뢰하지 않고 돌아가는 코드만 학습에 이용하면 되니 정말 유용합니다. 월 3만원이 아깝지 않다고 느낀 적이 두 번 있었는데 그 중 한번이 이런 사례였고, 나머지 하나는 팀 리딩, 커뮤니케이션에 관한 질문이나 고찰이었습니다
copilot 유료 결제하고 컨텐스트 이해와 언어, 자료구조, 네트워크, 데이터베이스, 운영체제를 필요에 댜라 익히는 것이 필요하다고 생각 합니다