연구 이유
- 프롬프트 혹은 .cursorrules 와 같은 방법 외, 코드의 구조를 AI가 이해하는 문맥으로서 사용 가능한지에 대한 연구 및 시도를 다루고 있음.
- 현재 대부분의 AI 모델들이 제공하는 context 크기는 매우 작고 바이브 코딩에 많은 불편을 주고 있음. AI가 활용 할 수 있는 또 다른 context로서 코드 구조가 활용 가능하다면 큰 개선을 이루어 낼 수 있다는 가정.
테스트
- 동일한 구현이지만 구조가 다른 두 코드가 제공됨.
- 첫번째 코드는 구조를 신경쓰지 않고 목적 지향형으로 작성 된 코드.
- 두번째 코드는 첫번째 코드에서 일부분의 구조만 개선 한 코드.
- 두 코드 모두 100% AI가 작성한 코드임.
- 동일한 AI에게 기반 코드만 다르게 제공하고, 동일한 명령을 내려 코드를 수정 한다.
테스트 결과
- 첫번째 코드의 수정 결과, 기존의 구조가 없는 코드에 기워넣는 형태로 AI가 기능을 추가함. 이후 이어지는 수정으로부터 기존 기능들이 매우 쉽게 망가짐.
- 두번째 코드의 수정 결과, AI가 기존의 구조를 존중하여 동일한 구성/구조/패턴으로 코드를 수정함. 이후 이어지는 코드 수정에도 기존 기능들이 쉽게 망가지지 않음.
결론
- AI가 기존 코드 구조를 이해하며, 좋은 구조 위에서는 AI가 견고하고 좋은 품질의 코드를 만들어냄.
개인 평
- 굉장히 흥미로운 연구이며, AI 개발 발전에 의미가 있는 주제라 생각 됩니다.
- 글 자체가 길진 않지만, 전달하려는 목표의 환경 내용이 많습니다.
- 정작 테스트 내용은 읽는 사람이 직접 실습을 해야 이해를 할 수 있습니다. 테스트와 그 결과, 그리고 그 의미를 집중하여 글이 작성 되었다면 훨씬 좋았을 것이라는 생각이 듭니다.