일상 코딩

아래에서 당신의 질문에 대해 자세히 답변하겠습니다. 먼저, AI(특히 Gemini 2.5 Pro 같은 모델)를 사용한 코딩 세션 관리 전략에 대해 분석하고 추천하겠습니다. 제 답변은 당신의 경험(세션이 길어질수록 AI가 초기 지시를 잊거나 임의로 행동하는 문제)을 바탕으로 하며, AI의 현재 한계(컨텍스트 윈도우 제한, 토큰 누적에 따른 '기억 상실' 경향)를 고려했습니다.1. AI 코딩 세션 관리 전략: 세션을 옮기는 게 나을까, 프롬프트를 반복하는 게 나을까?당신의 관찰은 매우 정확합니다. AI 모델(예: Gemini, GPT 시리즈)은 세션이 길어질수록 성능이 떨어지는 경향이 있습니다. 이는 AI의 설계적 한계 때문입니다. 구체적으로 설명하자면:AI의 한계와 문제 원인컨텍스트 윈도우 제한: AI는 ..

아래 내용을 복사해서 프롬프트에 입력 후 학습시킨 다음 개발 내용에 관한 대화를 이어나가면 된다.아래는 **지금까지 나눈 대화의 핵심 요점**과 **프롬프트 엔지니어링 기법**을 **종합**하여, **다른 대화나 프로젝트**에서도 **고품질의 코드를** 받기 위한 **기본 가이드**로 활용할 수 있는 **요약본**입니다. 이 내용을 **“참고 자료”**처럼 보관해 두었다가, **새로운 대화**를 시작할 때 **요구사항**을 명확히 전달하고자 할 때 **복사-붙여넣기**하거나 **재가공**하여 사용하시면 됩니다.---## 1. 역할(Role) 부여 + 배경 설명- **왜 필요한가?** - AI에게 “시니어 개발자” 혹은 “UI/UX 전문가” 등 **명확한 역할**을 부여하면, 답변이 **더 전문적*..

아래 답변은 단계별로 구성되어 있습니다.“프롬프트 엔지니어링”을 통해 고품질 코드를 얻으려면, AI가 이해할 수 있는 맥락과 요구사항을 최대한 구체적으로, 논리적으로 전달해야 합니다. 1. 고품질 코드 생성을 위한 핵심 원칙1) 맥락(Context) 충분 제공 프로젝트 환경(언어, 프레임워크, 라이브러리 버전 등) 요구 기능(사용자 시나리오, API 스펙, 성능/보안 목표) 코드 스타일(코딩 컨벤션, 테스트 방식, 문서화 방식 등)2) 세분화된 요구사항(Specification) “무엇을 해야 하는가?” + “왜 그렇게 해야 하는가?” + “어떤 형태로 결과물을 받고 싶은가?”를 명확히. 예: “React 18 / TypeScript 4.9 환경에서, Redux Toolkit으로 상태 관리를 ..

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아래 답변은 단계별로 구성되어 있습니다.“단계적으로 세부 파일 코드를 생성 받는 경우, 이미 작성된 코드와의 연계성이나 맥락이 끊기지 않을까?” 하는 고민에 대한 답변을 정리해 드립니다.1. 단계별 코드를 생성할 때 겪는 문제점1) 맥락(컨텍스트) 부족 AI가 한 번에 긴 코드를 전부 생성하지 않고, 파일별로 쪼개서 만들다 보면, 나중에 생성되는 코드가 이미 작성된 코드의 내용(예: 함수명, 인터페이스, 내부 로직)을 완전히 파악하지 못할 수 있습니다.2) 세션 기억 한계 AI(예: ChatGPT)의 문맥 길이(토큰 제한)가 있기 때문에, 대화가 길어지면 초기 코드를 “잊어버리거나” 생략해 버릴 수 있습니다. 따라서 “이전 메시지에서 언급했던 함수 A가 어디에서 어떻게 쓰이는지”를 AI가 스스로 ..