완전히 무에서 유를 창조하는 경우에는 결과물에 대한 큰 의심이 필요하지만, 리팩토링 등 원래 개발되어 있던 내용을 정리하거나, 이미 내용을 잘 알고 있지만 일일이 맨들기 귀찮은 부분을 해결할 때는 유용하다고 생각합니다 . . 결론적으로 사용자가 GPT가 만든 결과물에 대한 컨트롤을 상당 수준 할 수 있어야 됨 . .
도구는 그 용도에 맞게 잘 사용하고 도움을 받으면 그만입니다. 인공지능을 신뢰하냐 마느냐는 인간지능으로 판단하면 되는것이죠. 그걸 못하고 무조건 믿고 그냥 쓴다면 문제가 발생할 수 있죠. 저는 무조건 chatgpt를 사용하는 개발자를 선호합니다. 만약에 좋은 개발자가 아닌 스스로 판단할 인간지능을 가지지 않은 개발자라면 더 잘 판단을 해줄것이고, 좋은 개발자라면 충분히 대화를 통해서 아이디어를 검증하고 놓칠만한 부분을 찾아내거나 조언을 얻을 수 있기 때문이죠. 어쨋든 도구는 잘 쓰면 좋은 것이고, 잘못 사용하면 안좋은것입니다. 사용해보신 경험에 미뤄서 선입견을 가지신거 같아서 적어봤습니다.
@@catdaddy8803 뭐, 누가 더 똑똑하냐도 어디선가는 물론 중요한 문제겠지만 그게 초점은 아닌 것 같고.. 개발분야는 아니고 타분야 연구직이지만, 사실 gpt가 그닥 유의미한 결과를 내놓는 적은 본 적이 없습니다.. 키워드도 바꿔가며 검색해도 다 아는 얘기의 반복이지 뭔가 대단한 아이디어를 주진 못한다는 것이 중론이에요. 아이디어를 검증하고 놓칠만한 부분을 찾아내는 경우는 단순히 구글링 만으로도 가능합니다. 문외한인 사람을 위한 초보적인 introduction 작성 정도는 가능하겠네요. 더미 데이터 때문에 완전히 다 맞는 것도 아니지만요. 보고서 작성이나 다른 언어로의 번역 정도 이상으로는 그닥,.
다들 "인공지능이 모든 문제를 다 해결해줘야하지 않나? 근데 그걸 아직 못핳는거 보니 불안정하고 쓸만하지 못해"라고 생각하는데, 왜 ChatGPT에 대해서는 기준이 그렇게 높고 평가가 절하되는 것인가요? 충분히 유용하고, 쓰면 쓸수록 생각보다 다양하게 활용할 곳이 많습니다. 여러분은 모르는게 있으면 다른 사람한테 물어보시나요? 왜 물어보시나요? 얼마나 신뢰하시나요? 신뢰하지 못한다면 왜 물어보시나요? 신뢰한다면 얼만큼 신뢰하시나요? 신뢰하지 못한다면 왜 물어보시나요? 인공지능은 무조건 신뢰하시나요? 인간도, 인공지능도 신뢰하지 못한다면 Document만 가지고 개발하시나요? StackOverFlow는 신뢰하시나요?
Chat gpt 사용하면서 느낀점. 최종 판단은 결국 사람이 필요(AI가 책임지지 못하기 때문, 아직까지는..?) - 간혹 사람의 판단 없이 챗지피티의 답변을 전달만 하는 사람이 있는데 이런 분은 당연히 대체 가능 공부를 꾸준히 할수록 chat gpt의 답변에서 거짓말을 걸러내는 능력이 커지고 질문의 수준이 올라감 결국 공부를 꾸준히 하며 chat gpt를 활용하는 사람은 굉장히 많은 시간을 절약하고 정신적 에너지를 아낄 수 있음 (리얼 핵편함..) 꾸준한 공부 없이 chat gpt만 사용하는 것은 정말 비추임... 의존도가 너무 올라가고 뭐가 거짓인지.. 그리고 gpt 답변에 비판할 사고력이 떨어짐.. 결론, 계속 공부하며 성장하자. 그리고 AI를 도구로 쓰자. 그러면 엄청난 시너지..
chatGPT는 진가는 전문성 보단 상식과 언어능력이라고 생각합니다. 즉 내가 해결하지 못한 문제를 해결한다는 측면에서 접근하기 보다는 매일 반복적으로 하게되는 소위 말하는 문서작업 같은 짜치는 단순노동을 대체하는 용도로 사용할 때 유용하죠. 물론 그 작업을 하는데 필요한 모든 지식이나 자료들은 프롬프트 혹은 RAG를 통해 벡터 데이터베이스로 제공되어야 하겠죠. 물론 아직 한계가 뚜렷한 것도 사실이고 그 중에는 앞으로도 극복하기 힘들어 보이는 것들도 많긴 합니다만, 혁신적인 도구라는 점은 틀림없다고 생각합니다. 개인적으로 LLM은 LLM 자체적으로 뭔가를 하기보다는 여러가지 정보나 도구들이 주어졌을때 중앙에서 이걸할지 저걸할지 결정하고 정리해주는 일종의 OS적인 방향으로 발전을 할거라 봐요
전 개인적으로 코드도 코드지만 해당 코드의 모르는 부분에 대해서 설명해달라고 하고 지식적으로 배우는 것 같아요 특히나 구글 검색하면 블로그가 많이 나오는데 너무 별로인 블로그도 많이 나오고... 정작 도큐먼트를 읽어도 이해를 빠르게 해야하는데 너무 양이 방대한 경우도 있고.. 아무튼 맹신이 아닌 도구로써는 생각보다 좋은 것 같습니당
GPT를 코딩해결의 용도로 사용하려는 사람들은 조심해야할 필요가 있죠. 문제정의와 해결은 결국 사람이 하는거고 책임도 사람도 져야하니까요. 자신이 무슨 문제를 해결하고 있는지 어떤 책임을 져야하는지도 모르고, 어쨌든 구현했으니까 끝이라는 식의 일용직 마인드면 그 사람이 무슨 AI를 들고 있던간에 같이 개발 못하죠. 각종 AI툴이 좋냐 나쁘냐는 사실 그거 다 "사람"의 잠재력의 결과라 봅니다.
인턴에게 사내 툴 프로젝트를 맡겼는데, 누가봐도 chatgpt 코드인데, 프렌젠테이션 레이어만은 이쁘게 "보여서" "자, 잘했어. 그럼 이제 직접 ER 다이어그램부터 그려볼까?" 라고 했습니다. OOP는 개나줘버리고 딱봐도 그냥 코드 유지보수도 안되게 만들어놔서 copilot을 쓰더라도, "니 머리로 이해되고 설명되는 코드" 를 가져오라고 했어요.
변수명, 함수명 제안해달라는 요청도 자주 하지만 저는 tc 작성할때도 활용중입니다. 내가짠 코드를 chatgpt 한테 보여주고 어떠어떠한 도구들을 이용해서 tc 짜달라고 해보세요. 생각외로 쓸만한 tc 작성해줍니다. 몇번의 대화를 더 하면서 의존하는 코드들 더 붙혀넣어주면 좀 더 정확한 tc 로 짜줍니다. 그대로 사용할정도의 퀄은 안나오더라도 약간의 수정을 해주면 꽤 쓸만한 tc 결과물을 만들어내는듯 합니다. 저는 최근 chatgpt를 이용하면서부터 tc 작성 시간이 절반이상 줄어든것 같습니다.
아직 사람의 판단이나 기획이 들어가야하는 부분에서는 GPT를 사용하면 위험성이 있어보입니다. 특히 포프님이 말씀하신 '내가 기입해놓은 나도 모르는 코드' 라는게 진짜 위험하다고 생각되네요 저도 활용은 자주 하지만, 코드가 이해 안가거나 기존 구조에 맞지 않다 판단되면 그냥 직접 작성하거든요 반대로 상당히 좋다고 판단되는 영역도 있습니다. 쿼리문 작성인데요, DB 구조 명세서와 원하는 데이터를 예시와 함께 상세히 작성하면 아무리 복잡해도 매우 효율적으로 작성해주더라구요 요즘 최대한 간결하게 가는게 대세라서 DB 설계자체가 복잡하지 않은 탓도 있긴하지만, 문법에 대해서는 진짜 귀신같이 정확한거같습니다.
맞습니다 진짜 유용성은 코파일럿이 뻔한 타이핑 대신 해준다는 거... ㅎㅎ 이젠 앞두글자 정도만 쓰고 Tab 버튼 대기하고 있는데 완성 제대로 안되면 섭해요. 게을러져서 문제.. 솔직히 이거 외엔 AI 안쓰는 것 같네요 Copilot Chat 같은 경우도 안쓰고 그냥 자동완성만 ㅎㅎ
사실 GPT 같은경우에는 어려운 문제보다는 익숙치 않은 플랫폼에 쉬운 문제에(단순 CRUD 등) 시간 아낄려고 사용할때가 많은거 같습니다. (정말 template 화 되어있는 단순한 작업 등....) 어차피 생각해야할 문제들은 Document 와 실제 구현 코드랑 씨름하는 시간이 더 큰거같습니다.
gpt의 도움을 받다보면 이런경우가 꼭 생깁니다. A코드를 정상동작하게 구현하려면 어떻게해야해? B코드로 수정하셔야합니다. 예시로 온 내 코드와 병합한 후 B코드도 안되는데? 죄송합니다 B코드에는 이런 이유때문에 안됩니다. C코드로 해야합니다. C코드도 안되는데? 죄송합니다 A코드로 해야합니다. 안되는데? 반복... 결국 마지막가서는 GPT에게 내 코드의 문제점이 뭔지 직접 찾아서 설득하고 있더라구요... 그래서 GPT는 문제의 키워드를 찾거나, 아예 첫 시작에 일을 쉽게 해주는 라이브러리를 추천받기위해서 쓰는 거 말고는 최후의 수단으로 생각하고있습니다.
저는 ChatGPT개발한 수석연구원이 설명해주는 LLM의 원리의 동영상을 봐도 이해가 안가서 그런지, 영어로 물어봐야 얘가 더 잘 답변해줄지, 한글로 물어봐도 답변의 질은 변함이 없는지 잘 모르겠어서 일단 검색결과가 영어로 나오면 해결될 것 같은 질문들은 영어로 질문하는데... 이게 맞는 방법인지 모르겠네요. 왜냐면 한국어도 ChatGPT가 정말 원문이 한국어인 데이터들로만 Pretrained한건지 아니면 양이 적어서 영어로 된 웹문서들을 한국어로 번역한 걸로도 pretrained한건지 모르겠어서요. 언어에 상관없이 어차피 다 벡터로 표현돼서 질문하는 언어는 답변품질에 상관없다고 하는 교수였던 한국인 연구원도 있었고요.
몇 주전인가 주니어는 챗 gpt 못쓰게 해야 한다고 생각한 게... 어떤 주니어가 무슨 함수를 돌리던가 그랬는데 결과가 이상하게 나옴.. 그래서 내가 지나가다가 그 함수 슬쩍 보고 말하려는 순간...... 그 함수를 그대로 gpt에 붙여넣고 찾아달라고 하고있음......................................................
조금반대 의견을 가지고 있어요 공부하는 거랑 코딩 생성이랑 독립적으로 보시는데 그둘이 합해졌을때 개념을 이해하고 내가 어떤 코드를 생성 할지 잘 질문 할 수 있다봅니다. 대부분 gpt에 비관적인 사람은 질문을 못해서 효율이 많이 떨어진다 하시더라구요 그리고 검증 측면.. 검증은 결국 테스트 통과로 검증하면된다고 생각해요 하지만 이게.. 웹이나 앱 생태계에 국한된 이야기일수도 있어요
결국 여태 GPT 찬양하던 개발자들 나불대던 것들이 전부 과정된 거였네. 나는 아무것도 모르니깐 현직 개발자들이 다 난리치니깐 대단한 건 줄 알았죠. 시니어급 개발도 못할 정도면 현실에서의 직업 대체는 말도 안 되는 소리고요. 유튜버들 태반은 진실이 뭔지도 모르고 진실을 알릴 생각도 하지 않는듯. 멘날 어그로끄는 AI 황태자 조코딩에게 이 영상을 바쳐야겠습니다.
개인적으로 좀 안타까운건 국내 프로그래머 출신 유튜버 = 아직도 GPT, 코파일러 얘기하고 있음. 초등학생도 니들보다 잘쓰고 있는데 그만 좀 우려먹었으면... 해외 프로그래머 출신 유튜버 = 6시간~10시간 짜리 코딩짠거 보여줌. 당연히 git 공유. 그냥 잡설명 없이 코딩으로 보여줌. 국내 프로그래버들 감나라 배나라 개소리만 지껄임. 좀 닥치고 직접 짠 코드를 보여줬으면 좋겠음. 아.. 쓰고 보니 좀 오해의 소지가 있을 수도 있어서 수정합니다. 포프님한테 하는 말이 아니네요. 감히 포프님을 깔 순 없죠. 저의 최애 채널인걸요. 이상한 어그로 끌어서 구독자만 챙기는 다른 채널들 말하는거에요.
TDD 싫어하시는 거 알지만, TDD에 Copilot이면 생산성 올라갑니다. 근데 TDD 없이 하면 코파일럿 생산성 별로 안 좋죠 (주력 언어 기준으로는 마이너스). 이유는 아실테고요. 그리고 챗GPT도 도움 많이 됩니다. 써 놓은 거 보고 저렇게 생각하는 사람도 있구나 생각하고 하면 됩니다. 스택 오버플로우나 검색으로 커버 안 되는 사용처가 꽤 많아요. 인간은 예제를 만드는 걸 잘 못하는 거 같은데, 설명만 잔뜩 있고 예제를 찾기 힘든 경우에 예제를 보면 틀린 예제라도 바로 이해가는 경우가 많습니다. 물론 설명을 본 뒤에 참고만 할 뿐이죠.
@@포프티비 말씀하신 방법으로 구현 코드를 써 놓고 테스트를 생성하는 식으로 쓰는 것은 저는 좋지 않은 방법이라 보고요, 테스트를 먼저 작성하면 (서로 다른 파일이라도) 그게 구현 코드를 코파일럿으로 생성할 때 입력이 되는 컨텍스트가 됩니다. 구현 코드로 생성되는 출력이 달라진단 말입니다. 그리고 코파일럿이 생성한 코드 검증도 바로 되죠. 코파일럿 생성된 코드가 오바하는 것(틀린 코드는 아니지만 너무 앞서나가서 많이 작성하는 것)만 좀 쳐 주면서 하면 됩니다. 이 정도만 설명하겠습니다.
@@포프티비 사람들이 코파일럿에게 컨텍스트를 주려고 함수 이름 잘 짓고, 그걸로 안 되면 자연어로 코멘트를 달기도 하는데, 그러고 나서 나온 코드가 맞는지 눈알 굴리면서 봐야 되지요. 그래서 주력 언어에서는 생산성이 더 떨어지는데, TDD를 쓰면 자연어보다 우월한 테스트 코드로 컨텍스트 및 요구사항을 줄 수 있고요, 필요에 따라 그거에 추가로 테스트 함수 이름이나 GWT에 있는 자연어도 받을 수 있고, 또 한 번에 크게 가는 게 아니라 끊어서 가는 게 TDD 리듬이다보니 멍청한 코파일럿 수준에서도 할만한 복잡도로 끊어주는지라 그런 것도 장점이 됩니다.
TDD로 인해 떨어진 생산성을 코파일럿을 통해 다시 좀 만회한다는 거죠? 저도 유닛 테스트를 먼저 작성할 때는 가끔 도움 받는 방법인데 모든 것을 TDD로 하고 코파일럿 도움 받는 것과 모든 것에 TDD를 안하고 코파일럿 도움 받는 것과의 생산성을 고려하면 후자가 더 높아 보입니다.
제 일 중 하나가 전자회로 (FPGA 뿐만 아니라 전반적인 회로 설계)인데... ChatGPT에다 물어보면 다 틀립니다. 그야말로 지뢰 투성이죠. 문장은 그럴싸하더만... 물론, 반도체 물성? 그냥 웃음만... 제가 하는 일에는 AI는 전부 그냥 쓰레기입니다. 영어요? I've been living in North American region more than 15 years. Written many papers, have a PhD, even. =P
@@포프티비 포프센세 코파일럿 잘 쓰셨으면 무우료 코파일럿인 Mistral AI의 Codestral 모델도 한번 사용해보세요...VS코드에서 Continue Extention이용해서 각종 모델들 연결해서 코파일럿처럼 사용할 수 있는데, 전문 프로덕션모델인 깃허브 코파일럿에 꿀리지 않을 정도의 추론능력을 보여줍니다... (llama3.1이 넘사지만 아직은 너무 무거운 모델 XD)
과연 코파일럿이든 ChatGPT든 Claude든 관계가 있을까요? 뭐든 그저 도구일뿐인데. 철권 게임을 하는데 나는 A 스틱이 맞고 누구는 B 스틱이 맞고 그렇다 봅니다. 애초에 어떤 도구를 쓰는지 따지는거 자체가 능력이 낮은 개발자라 볼 수도 있을 것 같습니다. 도구는 도구일 뿐이고 본인한테 맞는걸 사용하면 된다 생각합니다. 물론 사용하지 않아도 관계없구요.
@@포프티비 반응속도가 원하는 대답을 얻기 위한 속도로 말씀하신다면, 저는 도구 숙련도에 따라 그 반응속도가 갈라진다고 생각합니다. 인터넷이나 책으로 찾는 능력은 이미 십년 이십년 이상되신것으로 보입니다. 지피티로 원하는 대답을 얻으시는 능력은 길어봤자 2년넘은 숙련도라 그런게 아닐까요? 물리적인 반응속도를 말씀하시는거면 gpt-4o 모델정도면 그런 생각이 안들것 같습니다.
비유를 철권이랑 스틱으로 하셨는데요. 해당 분야의 정점에 위치한 프로 게이머들은 도구와 세팅에 굉장히 민감합니다. 일례로 사람들이 반응속도가 더 빠른 기판이 더 비쌈에도 불구하고 구입하고, 레버리스가 스틱보다 빠른 반응과 움직임을 가능하게 해준다는 이유로 레버리스를 쓰려고 하는 건 왜그럴까요? 어떤 도구를 쓰는지 따지는 건 어느 분야로 가든 당연한 이야기입니다. 그 기준을 가졌다는 것이 능력을 판가름하는 척도가 될 수 없습니다.
gpt 쓰다보면 정작 중요한 이슈에서는 별 도움이 안 되는 경우가 많더군요.. 여기서도 파레토의 법칙이 정확하게 성립하는, 어처피 프로그래밍 자체는 어려운 20%를 위해 대부분의 시간을 쓰는데 쉬운80%만 빨라지는 것 같습니다.
와 갑자기 이해가 팍된다 ㅋㅋ 진짜 쉬운 80%가 엄청 빨라짐. 그래도 그것만 해도 엄청 도움이 되는건 맞는것같아요. 그만큼 고민할 시간이 확보되니
쉬운 80퍼센트를 위임하기 참 어려운데 이걸 GPT가 해결해주니 좋아요..
@@시늽 공감갑니다 이슈해결을 잘못하긴해요 gpt가
@@시늽 그래서 이 도구의 등장이 주니어에게 타격이 더 커진다고 하는 거겠죠.
@@시늽 중요한 이슈에서 gpt는 아직인거 같더라구요
아직은 설명을 다녹일 수 있는 마이크로 함수정도...
그래도 생산성은 확 올라갑니다
요즘은 gpt가 짠 코드 검수한다고 코드 읽는 속도가 많이 늘어난거같네요 ㅎㅎ
chat gpt의 진가는 보고서 작성할 때 입니다.. 필요한 정보들을 리스트로 그냥 문장 문장으로 쭉 쓴다음에 "보고서로 쓸건데 그럴듯하게 정리해줘"하면 꽤 잘 정리해주더라구요 ㅋㅋㅋ 물론 거기서 어색한 문장은 더 다듬긴 해야하지만.. 피로를 줄여주긴 하는거 같아요.
"멍청하다" 라고 할 수준까지 AI 가 올라왔다는거 자체가 대단한 것 같습니다. 예전에는 그냥 사람 취급도 안 해줬었는데..
완전히 무에서 유를 창조하는 경우에는 결과물에 대한 큰 의심이 필요하지만,
리팩토링 등 원래 개발되어 있던 내용을 정리하거나,
이미 내용을 잘 알고 있지만 일일이 맨들기 귀찮은 부분을 해결할 때는 유용하다고 생각합니다 . .
결론적으로 사용자가 GPT가 만든 결과물에 대한 컨트롤을 상당 수준 할 수 있어야 됨 . .
애초에 이거 컨트롤이 안되면 개발자를 하면 안됨
도구는 그 용도에 맞게 잘 사용하고 도움을 받으면 그만입니다. 인공지능을 신뢰하냐 마느냐는 인간지능으로 판단하면 되는것이죠. 그걸 못하고 무조건 믿고 그냥 쓴다면 문제가 발생할 수 있죠.
저는 무조건 chatgpt를 사용하는 개발자를 선호합니다. 만약에 좋은 개발자가 아닌 스스로 판단할 인간지능을 가지지 않은 개발자라면 더 잘 판단을 해줄것이고, 좋은 개발자라면 충분히 대화를 통해서 아이디어를 검증하고 놓칠만한 부분을 찾아내거나 조언을 얻을 수 있기 때문이죠.
어쨋든 도구는 잘 쓰면 좋은 것이고, 잘못 사용하면 안좋은것입니다. 사용해보신 경험에 미뤄서 선입견을 가지신거 같아서 적어봤습니다.
사실 업무를 Chatgpt에 의존할 정도의 인간지능 밖에 가지지 못했다면, 언제든 대체될 만한 사람이긴 합니다...
@@wk5340 chat gpt 4o보다 사람이 더 똑똑할까요??
@@catdaddy8803 뭐, 누가 더 똑똑하냐도 어디선가는 물론 중요한 문제겠지만 그게 초점은 아닌 것 같고..
개발분야는 아니고 타분야 연구직이지만, 사실 gpt가 그닥 유의미한 결과를 내놓는 적은 본 적이 없습니다.. 키워드도 바꿔가며 검색해도 다 아는 얘기의 반복이지 뭔가 대단한 아이디어를 주진 못한다는 것이 중론이에요.
아이디어를 검증하고 놓칠만한 부분을 찾아내는 경우는 단순히 구글링 만으로도 가능합니다. 문외한인 사람을 위한 초보적인 introduction 작성 정도는 가능하겠네요. 더미 데이터 때문에 완전히 다 맞는 것도 아니지만요.
보고서 작성이나 다른 언어로의 번역 정도 이상으로는 그닥,.
@@catdaddy8803[사람보다 못난 부분이 존재한다]라고 말할 수는 있을 것 같습니다.
다들 "인공지능이 모든 문제를 다 해결해줘야하지 않나? 근데 그걸 아직 못핳는거 보니 불안정하고 쓸만하지 못해"라고 생각하는데, 왜 ChatGPT에 대해서는 기준이 그렇게 높고 평가가 절하되는 것인가요? 충분히 유용하고, 쓰면 쓸수록 생각보다 다양하게 활용할 곳이 많습니다.
여러분은 모르는게 있으면 다른 사람한테 물어보시나요? 왜 물어보시나요? 얼마나 신뢰하시나요? 신뢰하지 못한다면 왜 물어보시나요? 신뢰한다면 얼만큼 신뢰하시나요? 신뢰하지 못한다면 왜 물어보시나요? 인공지능은 무조건 신뢰하시나요? 인간도, 인공지능도 신뢰하지 못한다면 Document만 가지고 개발하시나요? StackOverFlow는 신뢰하시나요?
변수등등 이름지었을때 문제없는지 검증할때나, 다른 사람들과 대화할때 어떤 문제를 이런이런 방식으로 해결하는걸 뭐라고 불러? 라고 일반적으로 불리는 명칭을 찾을때 정말 유용한거같습니다.
알고있는 내용에관해 상담하는 부분에 관해서는 정말 좋은거같습니다.
변수, 메서드명 짓기 넘 유용해요 ㅋㅋㅋ
진짜 이런 사소한 테스크 맡기는데에는 도움 많이 되더라구요
Chat gpt 사용하면서 느낀점.
최종 판단은 결국 사람이 필요(AI가 책임지지 못하기 때문, 아직까지는..?)
- 간혹 사람의 판단 없이 챗지피티의 답변을 전달만 하는 사람이 있는데 이런 분은 당연히 대체 가능
공부를 꾸준히 할수록 chat gpt의 답변에서 거짓말을 걸러내는 능력이 커지고 질문의 수준이 올라감
결국 공부를 꾸준히 하며 chat gpt를 활용하는 사람은 굉장히 많은 시간을 절약하고 정신적 에너지를 아낄 수 있음 (리얼 핵편함..)
꾸준한 공부 없이 chat gpt만 사용하는 것은 정말 비추임... 의존도가 너무 올라가고 뭐가 거짓인지.. 그리고 gpt 답변에 비판할 사고력이 떨어짐..
결론, 계속 공부하며 성장하자. 그리고 AI를 도구로 쓰자. 그러면 엄청난 시너지..
도움이 될 정도 퀄리티를 뽑아내려면, 흔히 얘기하는 프롬프트 엔지니어링 수준의 아주 자세한, 단계별로 나뉜 요구사항을 지시해야 하죠.
근데 그거 적고있을 시간에 그냥 직접 코드 치는게 더 빠름
오늘 chatgpt o1 버전이 공개되고 이제 추론 능력까지 갖추게되었네요. 추론 능력 자체는 지금도 test 중인 것 같지만 박사급 물리 문제 풀면 100점 중 70~96점 나오는것으로 보입니다. 정말 요즘 발전하는것 보면 한 치 앞이 예상이 안되는 것 같습니다.
태어나서 처음해보는 window와 linux의 socket programming을 하는데 gpt가 얼추 틀이랑 샘플앱 다 잘 짜주더라구요. 패킷 보냈는데 못받아 디버깅하는 부분은 아무리해도 해결 못하길래 직접 했지만.. 너무 도움됐던건 사실이네요
지피티는 검색용도로 쓸만하지만, 업무에는 코파일럿을 오히려 소스코드 유출우려도 막아버리고 지피티는 코드복붙만안하면 써도되다보니 현업에서는 결국 지피티밖에 못쓰게되는 문제가 있음
물론 코파일럿도 회사정책마다 달라서 잘쓰는곳도 있겠지만
지금까진 "넌 주니어"였는데 이건 "넌 해고"군요 ㅋㅋ
진화했습니다
ㅋㅋ 검색엔진에 진짜 훌륭한게, 꼭 개발이 아니더라도 여행가고 싶은 나라의 그날 그 장소에서 행사를 검색해주는데 진짜 빠름.
애초에 답을 찾으려고 chatgpt를 쓰면 잘못됐죠. 답을 아는 문제를 대신 노가다뛰게 하는게..
채찍 피티 받는 사람처럼 헐레벌떡 뛰어왔습니다
chatGPT는 진가는 전문성 보단 상식과 언어능력이라고 생각합니다. 즉 내가 해결하지 못한 문제를 해결한다는 측면에서 접근하기 보다는 매일 반복적으로 하게되는 소위 말하는 문서작업 같은 짜치는 단순노동을 대체하는 용도로 사용할 때 유용하죠. 물론 그 작업을 하는데 필요한 모든 지식이나 자료들은 프롬프트 혹은 RAG를 통해 벡터 데이터베이스로 제공되어야 하겠죠. 물론 아직 한계가 뚜렷한 것도 사실이고 그 중에는 앞으로도 극복하기 힘들어 보이는 것들도 많긴 합니다만, 혁신적인 도구라는 점은 틀림없다고 생각합니다. 개인적으로 LLM은 LLM 자체적으로 뭔가를 하기보다는 여러가지 정보나 도구들이 주어졌을때 중앙에서 이걸할지 저걸할지 결정하고 정리해주는 일종의 OS적인 방향으로 발전을 할거라 봐요
전 개인적으로 코드도 코드지만 해당 코드의 모르는 부분에 대해서 설명해달라고 하고 지식적으로 배우는 것 같아요 특히나 구글 검색하면 블로그가 많이 나오는데 너무 별로인 블로그도 많이 나오고... 정작 도큐먼트를 읽어도 이해를 빠르게 해야하는데 너무 양이 방대한 경우도 있고.. 아무튼 맹신이 아닌 도구로써는 생각보다 좋은 것 같습니당
GPT를 코딩해결의 용도로 사용하려는 사람들은 조심해야할 필요가 있죠. 문제정의와 해결은 결국 사람이 하는거고 책임도 사람도 져야하니까요.
자신이 무슨 문제를 해결하고 있는지 어떤 책임을 져야하는지도 모르고,
어쨌든 구현했으니까 끝이라는 식의 일용직 마인드면 그 사람이 무슨 AI를 들고 있던간에 같이 개발 못하죠.
각종 AI툴이 좋냐 나쁘냐는 사실 그거 다 "사람"의 잠재력의 결과라 봅니다.
영상 잘 봤습니다. 다음에는 프롬프트 엔지니어 라는 주제로도 포프님의 고견을 듣고 싶습니다,.
건 그냥 언어 잘하는 분들....
극공감이네요
Gpt없이 개발못한다는 말 들을때마다 갑갑합니다
LLM의 문제점을 정확하게 경험하셨네요 ㅋㅋㅋㅋ
그래서 코딩에는 안쓰는데 최근 javascript 코드 짜게 해봤더니 제 생각보다는 잘 짜더라고요
전 영어메일 작성할때 주로 사용합니다
처음 진입하는 분야에서 시작할 때 좋아요 그리고는 공부하면서 판단하는 능력을 길러야죠
최근 GPT4-o 써보시면 속도가 많이 빨라졌습니다. 10배라고 말씀하셨으면 아마 GPT4를 써보셨을 것 같은데 지금 4배정도는 올라왔어요
4o쓰고 있습니다. 저 유료 사용자에요. 여전히 코파일럿보다 10배 이상 느립니다.
@@포프티비 혹시나 등돌리셨나 아쉬워 말씀드린거였는데 꾸준히 확인 중이시라니 오히려 기쁩니다
인턴에게 사내 툴 프로젝트를 맡겼는데, 누가봐도 chatgpt 코드인데, 프렌젠테이션 레이어만은 이쁘게 "보여서"
"자, 잘했어. 그럼 이제 직접 ER 다이어그램부터 그려볼까?" 라고 했습니다.
OOP는 개나줘버리고 딱봐도 그냥 코드 유지보수도 안되게 만들어놔서 copilot을 쓰더라도, "니 머리로 이해되고 설명되는 코드" 를 가져오라고 했어요.
Gpt가 두루뭉실하게 알고 있는 개념의 명칭을 찾을 땐 진짜 좋은거 같아요.
노가다를 줄이고 남은 시간에 고민을 할 수 있게 해준다는 점에서 의미가 있는 것 같음...
저도 ChatGPT 써봤는데 자꾸 안 맞는 코드를 알려줘서 해지했습니다. Github Copilot 으로 넘어갔는데 이건 유용하게 잘 쓰고 있습니다. 간간히 지뢰를 심어놓긴 하지만 대체로 만족스럽네요 :)
변수명, 함수명 제안해달라는 요청도 자주 하지만 저는 tc 작성할때도 활용중입니다. 내가짠 코드를 chatgpt 한테 보여주고 어떠어떠한 도구들을 이용해서 tc 짜달라고 해보세요. 생각외로 쓸만한 tc 작성해줍니다. 몇번의 대화를 더 하면서 의존하는 코드들 더 붙혀넣어주면 좀 더 정확한 tc 로 짜줍니다. 그대로 사용할정도의 퀄은 안나오더라도 약간의 수정을 해주면 꽤 쓸만한 tc 결과물을 만들어내는듯 합니다. 저는 최근 chatgpt를 이용하면서부터 tc 작성 시간이 절반이상 줄어든것 같습니다.
chatgpt 하다보면 시간이 오래걸리는게 문제가 크더라고요.
chatgpt를 안써야지 빨라지는 훈련이되는데 그 훈련할 기회도 사라진다는것
코파일럿은 CPU의 속도를 따라가기위해 캐시메모리 예측해서 속도 올라는것 처럼 동작해서 좋은 것같아요.
챗지피티는 제대로 돌아가는 코드를 알려준 적이 드물고,
코파일럿은 손으로 타이핑하기 귀찮은 코드를 매우 빠르게 칠 수 있게 해줬어요.
챗지피티 구독을 해지하고, 코파일럿을 구독했습니다.
다음편 얼른 주세요!!!!
막히는 거 20% 보다, 처음부터 100%를 물어보는게 맥락을 이해하고 gpt에게 따로 충분한 설명을 안해도 되기 때문에 빠른 작업속도 측면에선 후자가 아닐까요..?
아직 사람의 판단이나 기획이 들어가야하는 부분에서는 GPT를 사용하면 위험성이 있어보입니다.
특히 포프님이 말씀하신 '내가 기입해놓은 나도 모르는 코드' 라는게 진짜 위험하다고 생각되네요
저도 활용은 자주 하지만, 코드가 이해 안가거나 기존 구조에 맞지 않다 판단되면 그냥 직접 작성하거든요
반대로 상당히 좋다고 판단되는 영역도 있습니다.
쿼리문 작성인데요, DB 구조 명세서와 원하는 데이터를 예시와 함께 상세히 작성하면 아무리 복잡해도 매우 효율적으로 작성해주더라구요
요즘 최대한 간결하게 가는게 대세라서 DB 설계자체가 복잡하지 않은 탓도 있긴하지만, 문법에 대해서는 진짜 귀신같이 정확한거같습니다.
대부분의 경우 답변이 이상해서 반문해보면..."네 맞습니다. 사실은...."
ㅋㅋㅋㅋ아놔
맞습니다 진짜 유용성은 코파일럿이 뻔한 타이핑 대신 해준다는 거... ㅎㅎ 이젠 앞두글자 정도만 쓰고 Tab 버튼 대기하고 있는데 완성 제대로 안되면 섭해요. 게을러져서 문제.. 솔직히 이거 외엔 AI 안쓰는 것 같네요 Copilot Chat 같은 경우도 안쓰고 그냥 자동완성만 ㅎㅎ
지피티 == 변수생성 봇
사실 GPT 같은경우에는 어려운 문제보다는 익숙치 않은 플랫폼에 쉬운 문제에(단순 CRUD 등) 시간 아낄려고 사용할때가 많은거 같습니다. (정말 template 화 되어있는 단순한 작업 등....) 어차피 생각해야할 문제들은 Document 와 실제 구현 코드랑 씨름하는 시간이 더 큰거같습니다.
챗지피티 변수,함수명 잘 짓고, 영어 해석이 잘 되던데요.
딱 그정도...
딱 그정도임ㅋㅋ
gpt의 도움을 받다보면 이런경우가 꼭 생깁니다.
A코드를 정상동작하게 구현하려면 어떻게해야해?
B코드로 수정하셔야합니다.
예시로 온 내 코드와 병합한 후
B코드도 안되는데?
죄송합니다 B코드에는 이런 이유때문에 안됩니다. C코드로 해야합니다.
C코드도 안되는데?
죄송합니다 A코드로 해야합니다.
안되는데?
반복...
결국 마지막가서는 GPT에게 내 코드의 문제점이 뭔지 직접 찾아서 설득하고 있더라구요...
그래서 GPT는 문제의 키워드를 찾거나, 아예 첫 시작에 일을 쉽게 해주는 라이브러리를 추천받기위해서 쓰는 거 말고는 최후의 수단으로 생각하고있습니다.
진짜 극공감이다
지금은 업무시간이라 못보지만, GPT 별로라는 분들 질문한거 보면 대부분 다루는 요령이 없어서 그런 경우가 많았긴 합니다.
요령이 많이 필요한 툴은 ux적으로 별로죠.
@@포프티비 맞습니다. 다만 요령없으면 엑셀도 그냥 메모장이죠. 물론 포프님일 질문하는 깊이가 저보다 훨씬 깊었을 거라는 건 염두에 두고 있지만, 대부분의 사람들이 질문하는 요령에 대해 별로 탐구하고 싶어하지 않아하는 것 같습니다.
공감해요. 챗지피는 자신만만한 태도로 전혀 검증이 안된듯한 엉터리 답안을 자랑스럽게 내놓은 어수룩한 친구같은 느낌이에요. 프로그래밍은 아니고 jira 플러그인의 수식짜는데 참고하려고 몇번 써봤다가 두번다시 쓰지 않은것도...
챗지피티는 조금만 난이도 있는 질문을 하면 얘랑 결국 스무고개를 하게 되더라구요
도대체 이걸로 코딩을 한다는 사람은 뭘까? 라는 생각이 절로 들었는데 역시 그런 사람들이었군요
제가 있는팀에 챗지피티 도입후 토론했던 내용과, 영상속 내용이 소름돋을 정도로 비슷하네요.
참고로 챗 지피티 도입 후 생산성이 증가되었습니다. 실력이 포프님 기준보다 낮아서 일수도 있지만, 챗지피티 특징 파악하고 잘 써서 증기된거로 보입니다
저는 ChatGPT개발한 수석연구원이 설명해주는 LLM의 원리의 동영상을 봐도 이해가 안가서 그런지, 영어로 물어봐야 얘가 더 잘 답변해줄지, 한글로 물어봐도 답변의 질은 변함이 없는지 잘 모르겠어서 일단 검색결과가 영어로 나오면 해결될 것 같은 질문들은 영어로 질문하는데... 이게 맞는 방법인지 모르겠네요.
왜냐면 한국어도 ChatGPT가 정말 원문이 한국어인 데이터들로만 Pretrained한건지 아니면 양이 적어서 영어로 된 웹문서들을 한국어로 번역한 걸로도 pretrained한건지 모르겠어서요.
언어에 상관없이 어차피 다 벡터로 표현돼서 질문하는 언어는 답변품질에 상관없다고 하는 교수였던 한국인 연구원도 있었고요.
다양한 언어로 json 파싱하는 코드 짜줘 하면 dart / java / python / arduino...코드를 뽑아줌... 귀찮은 일 시키면 잘 뽑아줌.적절한 라이브러리 선택해서 잘 짜줌.
gpt가 절대 만능이 아니죠. 언어모델이라는게 결국은 샘플데이터에서 배워서 답변을 하는건데 최신기술이나 사용자가 많지않은 기술, 혹은 환경적/구조적으로 일반적이지 않은 프로젝트에서의 코드구현과 같은 샘플이 없거나 적은케이스에선 좋은 답변을 낼수가 없죠.
챗지피티는
요약기능,분석기능이 최고인듯
비개발자인데 클로드 3.5의 코딩 성능이 gpt-4랑은 비교가 안 될 정도입니다. Gpt-4로 프로그램 민들라고 한번에 만드는 꼴을 못 보는데 클로드 3.5는 어떻게든 굴러는 가게 만들더군요.
몇 주전인가 주니어는 챗 gpt 못쓰게 해야 한다고 생각한 게...
어떤 주니어가 무슨 함수를 돌리던가 그랬는데 결과가 이상하게 나옴..
그래서 내가 지나가다가 그 함수 슬쩍 보고 말하려는 순간......
그 함수를 그대로 gpt에 붙여넣고 찾아달라고 하고있음......................................................
코파일럿은 귀신같이 알아듣고 만드는 자동생성(10%실수), gpt는 일부 게임수학 관련 편한것 같음
Cursor라고 말씀하신 코파일럿의 장점과 챗지피티의 장점을 완벽하게 합친게 있슴다
써봤는데 데빈같은 거품이 아님
빅테크 시니어개발자인데 긁히고 갑니다 ㅜㅜ
🤗
ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ대부분의 개발자는 챗지피티랑 한번씩 싸워봄.
세상 아깝지 않은 지출 포프TV맴버십, 깃코파일럿 구독
포파일럿 만들어주세욧
포파일럿의 대답은 언제나 같습니다.
"넌 주니어..."
LLM의 진가는 그 공리를 빠르게 확인하는것같아요
역시 디버깅의 끝은 오리였군요
GPT. 변수명 고민될때 사용하면 좋아요!
점심 뭐 먹을지 물어보면 답변 잘해줘요!
엔비디아가 조만간 툴을 내놓지않을까요 😢
인류를 구원하는 툴...
느린건 상대차이라고 봅니다.. 결국은 검색 능력도 중요하다고 봅니다. 어떤 키워드를 입력 하느냐에 따라서 결과도 달라지더군요. 물론 무한 신뢰는 하지 않지만요. ㅎㅎ
결과가 나오는 속도 자체부터 느려서요.
지피티 스택 두개다 잘 활용을해야함
지피티 개소리 자꾸해서 걍 안씀:;;
내가 생각한게 맞는지 체크하려고 쓰면 자꾸 말도 안되는 소리해서 구굴링함 ㅋㅋㅋ
영어 코멘트, 변수명/함수명 추천, 영어메일, 가끔 메일내용 순화용으로 써요.
조금반대 의견을 가지고 있어요
공부하는 거랑 코딩 생성이랑 독립적으로 보시는데 그둘이 합해졌을때 개념을 이해하고 내가 어떤 코드를 생성 할지 잘 질문 할 수 있다봅니다.
대부분 gpt에 비관적인 사람은 질문을 못해서 효율이 많이 떨어진다 하시더라구요
그리고 검증 측면.. 검증은 결국 테스트 통과로 검증하면된다고 생각해요 하지만 이게.. 웹이나 앱 생태계에 국한된 이야기일수도 있어요
챗지피티 정확도가 많이 떨어져서 클로드 쓰고 있는데 얘도 좀 부정확하기도 하지만 확실히 챗지피티보다는 낫더라구요. 그리고 언어 학습율이 높은 언어일수록 정확도가 올라가고 로우레벨 언어나 대중적이지 않은 언어들은 정확도가 훨씬 떨어지긴 합니다.
진짜 맹신은 금물!
자바 독 만들어주는데 이만한 툴이 없는거 같슴다 😢
또 혼자 개발하는 느낌이 안들어서 좋구요.
감사합니다~^^
챗지피티 안써도 되는 고급개발자가 이상적인건 사실이지만 생각보다 이런 찐 고수들은 별로 없고 만나기도 어려움 ㅠㅠ
더 슬픈건 경영자 입장에서는 고급 개발자보다 챗GPT 잘쓰는 중간급 개발자가 가장 가성비 좋은 상황이라 주니어 개발자들 다 죽을거 같음 ㅠㅠ
코파일엇 잘 쓰는 고급개발자가 가성비가 제일 좋죠
결국 여태 GPT 찬양하던 개발자들 나불대던 것들이 전부 과정된 거였네.
나는 아무것도 모르니깐 현직 개발자들이 다 난리치니깐 대단한 건 줄 알았죠.
시니어급 개발도 못할 정도면 현실에서의 직업 대체는 말도 안 되는 소리고요.
유튜버들 태반은 진실이 뭔지도 모르고 진실을 알릴 생각도 하지 않는듯.
멘날 어그로끄는 AI 황태자 조코딩에게 이 영상을 바쳐야겠습니다.
조코딩님은 절 쳐다보지도 않으실겁니다. 제가 감히 황태자님에게....
혹시 gpt 3.5 무료버전 사용하셨나요??
유료버전 사용중입니다
"ChatGPT는 주니어"
AI 하고의 전쟁은 시작하고 싶지 않습니다...
챗지피티, 코파일럿 다르게 분류해야되는거였군요,,
Iteration 속도가 최소 10배 차이는 나니까요.
개인적으로 좀 안타까운건
국내 프로그래머 출신 유튜버 = 아직도 GPT, 코파일러 얘기하고 있음. 초등학생도 니들보다 잘쓰고 있는데 그만 좀 우려먹었으면...
해외 프로그래머 출신 유튜버 = 6시간~10시간 짜리 코딩짠거 보여줌. 당연히 git 공유. 그냥 잡설명 없이 코딩으로 보여줌.
국내 프로그래버들 감나라 배나라 개소리만 지껄임. 좀 닥치고 직접 짠 코드를 보여줬으면 좋겠음.
아.. 쓰고 보니 좀 오해의 소지가 있을 수도 있어서 수정합니다. 포프님한테 하는 말이 아니네요. 감히 포프님을 깔 순 없죠. 저의 최애 채널인걸요.
이상한 어그로 끌어서 구독자만 챙기는 다른 채널들 말하는거에요.
저도 이 비디오로 어그로가 끌려서 구독자가 높아졌으면 하는 바램이 있긴 합니다. 🤭
chatgpt 한테는 결과를보고 내가 맞는지 틀린지 알 수 있는것만 시켜야함.. 헛소리를 많이함..
기계시대의 끝이 도래했다....
이런 수준인데 의사 대체한다 변호사 대체한다 이러고ㅋㅋ
니들이 원하는 것처럼 대체 안 됩니다. 다들 그냥 코딩이나 하러 가세요.
으앙 대체되고 싶은데
최신거 물어보면 개빡대가리가 되어버려서 방법은 아는데 귀찮은거 위주로 물어보게 됩니다
선생님 유료클로드는 써보셨습니까
아뇨
@@포프티비지금즉시 사용해보세요!
ChatGPT 한테 이게 정답이라고 가스라이팅 식으로 재질문 엄청 해야하나보네요 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
개발자들은 역시 가스라이팅 전문가(?)
요즘엔 클로드 소넷이 더 좋다고 하네요.
속도, 정확도 모두 더좋아질일만남아서 기대됩니다
Ux의 변화가 없는한 속도 향상에는 한계가 있을 겁니다.
TDD 싫어하시는 거 알지만, TDD에 Copilot이면 생산성 올라갑니다. 근데 TDD 없이 하면 코파일럿 생산성 별로 안 좋죠 (주력 언어 기준으로는 마이너스). 이유는 아실테고요.
그리고 챗GPT도 도움 많이 됩니다. 써 놓은 거 보고 저렇게 생각하는 사람도 있구나 생각하고 하면 됩니다. 스택 오버플로우나 검색으로 커버 안 되는 사용처가 꽤 많아요. 인간은 예제를 만드는 걸 잘 못하는 거 같은데, 설명만 잔뜩 있고 예제를 찾기 힘든 경우에 예제를 보면 틀린 예제라도 바로 이해가는 경우가 많습니다. 물론 설명을 본 뒤에 참고만 할 뿐이죠.
TDD 어디에 코파일럿을 쓸수 있죠? 코드 구현해놓고 유닛테스트 만들려고 코파일럿 쓰는 경우는 저도 종종 있습니다만 그건 TDD의 반대여서 뭔가 다른 방법을 말씀하신 것 같네요. 알려주세요!
@@포프티비 말씀하신 방법으로 구현 코드를 써 놓고 테스트를 생성하는 식으로 쓰는 것은 저는 좋지 않은 방법이라 보고요, 테스트를 먼저 작성하면 (서로 다른 파일이라도) 그게 구현 코드를 코파일럿으로 생성할 때 입력이 되는 컨텍스트가 됩니다. 구현 코드로 생성되는 출력이 달라진단 말입니다. 그리고 코파일럿이 생성한 코드 검증도 바로 되죠. 코파일럿 생성된 코드가 오바하는 것(틀린 코드는 아니지만 너무 앞서나가서 많이 작성하는 것)만 좀 쳐 주면서 하면 됩니다. 이 정도만 설명하겠습니다.
@@포프티비 사람들이 코파일럿에게 컨텍스트를 주려고 함수 이름 잘 짓고, 그걸로 안 되면 자연어로 코멘트를 달기도 하는데, 그러고 나서 나온 코드가 맞는지 눈알 굴리면서 봐야 되지요. 그래서 주력 언어에서는 생산성이 더 떨어지는데, TDD를 쓰면 자연어보다 우월한 테스트 코드로 컨텍스트 및 요구사항을 줄 수 있고요, 필요에 따라 그거에 추가로 테스트 함수 이름이나 GWT에 있는 자연어도 받을 수 있고, 또 한 번에 크게 가는 게 아니라 끊어서 가는 게 TDD 리듬이다보니 멍청한 코파일럿 수준에서도 할만한 복잡도로 끊어주는지라 그런 것도 장점이 됩니다.
TDD로 인해 떨어진 생산성을 코파일럿을 통해 다시 좀 만회한다는 거죠? 저도 유닛 테스트를 먼저 작성할 때는 가끔 도움 받는 방법인데 모든 것을 TDD로 하고 코파일럿 도움 받는 것과 모든 것에 TDD를 안하고 코파일럿 도움 받는 것과의 생산성을 고려하면 후자가 더 높아 보입니다.
@@포프티비 생각 차이니까요. 말씀하신 것과 제가 하는 말은 전혀 다른데, 이미 위에서 충분히 설명했고 더 이상 굳이 설명 및 복음 전파는 않겠습니다.
8:33 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
제 일 중 하나가 전자회로 (FPGA 뿐만 아니라 전반적인 회로 설계)인데... ChatGPT에다 물어보면 다 틀립니다. 그야말로 지뢰 투성이죠. 문장은 그럴싸하더만...
물론, 반도체 물성? 그냥 웃음만...
제가 하는 일에는 AI는 전부 그냥 쓰레기입니다.
영어요? I've been living in North American region more than 15 years. Written many papers, have a PhD, even. =P
기본적인 전압분배기도 황당한 그림을 내놓더군요 . . (4.0 기준)
모르면 모른다고해애되는데 거짓말 지어내니까 문제임 ㅋㅋㅋ
GPT를 활용하는데 고용안하면 이 회사는 금방 망할듯
개발자 채용 여부에 따라 망하는 회사는 매우 드뭅니다.
참고용이나 가이드라인정도지 이걸로 해결 쇼부치는건 ..ㅋㅋ 검증도안한다는건데 . 개발을 하는 사람인지부터가 의문입니다
Llama!!! Llama!!! Llama!!! Llama!!!
뀨?
@@포프티비 포프센세 코파일럿 잘 쓰셨으면 무우료 코파일럿인 Mistral AI의 Codestral 모델도 한번 사용해보세요...VS코드에서 Continue Extention이용해서 각종 모델들 연결해서 코파일럿처럼 사용할 수 있는데, 전문 프로덕션모델인 깃허브 코파일럿에 꿀리지 않을 정도의 추론능력을 보여줍니다...
(llama3.1이 넘사지만 아직은 너무 무거운 모델 XD)
제가 코파일럿을 공짜로 받는지라(MS MVP) 다른 걸 시도할 메리트가 아직 없네요.. 🤭
맞아 변수명 짓는 거 은근 시간 많이 듬... 재고를 stock, remainder 뭘로 해야할지 ㅠㅠ
예전의 나네ㅋㅋㅋ
gpt 없음 일 못하겠어요 ㅠㅠ
ㅋㅋㅋㅋㅋ 스무고개 ChatGPT
과연 코파일럿이든 ChatGPT든 Claude든 관계가 있을까요?
뭐든 그저 도구일뿐인데.
철권 게임을 하는데 나는 A 스틱이 맞고 누구는 B 스틱이 맞고 그렇다 봅니다.
애초에 어떤 도구를 쓰는지 따지는거 자체가 능력이 낮은 개발자라 볼 수도 있을 것 같습니다.
도구는 도구일 뿐이고 본인한테 맞는걸 사용하면 된다 생각합니다. 물론 사용하지 않아도 관계없구요.
이게 맞죠. 때에 따라 공식 문서를 봐야하는 거고 때에 따라는 챗지피티를 쓰는게 더 좋을때가 있는 거죠.
맞는 이야긴데 B 스틱의 반응속도가 10초라면 반응속도 0.166초인 스틱 A를 이기긴 어려울 겁니다.
@@포프티비 반응속도가 원하는 대답을 얻기 위한 속도로 말씀하신다면, 저는 도구 숙련도에 따라 그 반응속도가 갈라진다고 생각합니다. 인터넷이나 책으로 찾는 능력은 이미 십년 이십년 이상되신것으로 보입니다. 지피티로 원하는 대답을 얻으시는 능력은 길어봤자 2년넘은 숙련도라 그런게 아닐까요? 물리적인 반응속도를 말씀하시는거면 gpt-4o 모델정도면 그런 생각이 안들것 같습니다.
비유를 철권이랑 스틱으로 하셨는데요. 해당 분야의 정점에 위치한 프로 게이머들은 도구와 세팅에 굉장히 민감합니다. 일례로 사람들이 반응속도가 더 빠른 기판이 더 비쌈에도 불구하고 구입하고, 레버리스가 스틱보다 빠른 반응과 움직임을 가능하게 해준다는 이유로 레버리스를 쓰려고 하는 건 왜그럴까요? 어떤 도구를 쓰는지 따지는 건 어느 분야로 가든 당연한 이야기입니다. 그 기준을 가졌다는 것이 능력을 판가름하는 척도가 될 수 없습니다.
@@gatocerveza 그게 본인한테 맞는걸 사용하는거지. 모든 철권 탑플레이어들이 다 같은 스틱을 사용하나요? 이미 예시로 든 댓글 내용에 어패가 있네요.
뭔 ㅋㅋㅋㅋ 네이버도 다 쓰는데 ㅋㅋㅋ
네이버는 자체 ai 써요..
그리고 네이버에서도 많이 짤려나가죠...
Spring @Transactional 관련해서 이슈가 발생해 Gpt를 써봤는데 이상한 답만 내놓길래 결국 트랜잭션 매니저 코드를 까봐서 디버깅하여 해결했습니다. 항상 의심하고 써야하죠
기계를 의심하는 세상이 올 줄은....