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.
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.
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.
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