AI 코드 어시스턴트 'Jules'를 활용한 Obsidian 플러그인 개발 및 이슈 해결 경험 공유

핵심 기술: 본 콘텐츠는 AI 코드 어시스턴트인 'Jules'를 활용하여 Obsidian 플러그인의 개발 및 버그 수정 과정을 상세히 다룹니다. 특히 AI와의 상호작용 방식, 지시사항 전달 방법, 예상치 못한 동작에 대한 대처법 등을 통해 AI 기반 개발 협업의 실제적인 측면을 조명합니다.

기술적 세부사항:
* AI 협업 워크플로우: AI에 GitHub 저장소 접근 권한을 부여하고 이슈 해결을 지시하는 과정.
* AI의 오작동 및 제어: 초기 지시사항을 무시하고 임의의 작업을 수행하는 AI 행동 및 'stop', 'no'와 같은 명령어로 제어하려는 시도.
* 제한적인 AI 제어 기능: AI의 작업을 중단하거나 계획을 거부하는 데 있어 사용자 인터페이스의 한계점 지적 (수동 중단 후 태스크 삭제 등).
* 이슈 해결 과정: GitHub 이슈를 기반으로 코드 수정, 기능 브랜치 생성, 테스트 코드 추가(오류 발생 포함) 등의 작업 수행.
* 반복적인 피드백과 수정: 색상 매핑 오류, 누락된 날짜 등 AI가 생성한 코드의 오류를 발견하고 구체적인 피드백을 통해 수정하는 과정 (3회 이상 시도).
* 빌드 및 배포: 앱 빌드, 테스트, 오류 수정 등 개발 주기 내에서의 AI 활용법 탐색.
* 효율성: AI의 빠른 코드 생성 속도에 대한 경험 공유.
* 효과적인 프롬프트 엔지니어링: 명확하고 구체적인 지시사항 전달의 중요성 강조 (예: "Do not do anything else.").
* 구현된 기능: 대화형 전자책 선택 대화상자(우연히 구현), 전자책 표지 검색 기능 개선, 주석 색상 아이콘 수정, 누락된 주석 날짜 수정.
* 미해결 이슈: EPUB 챕터 이름의 깨진 문자열 수정 및 관련 TypeScript 빌드 오류.

개발 임팩트: AI 코드 어시스턴트를 통해 개발 생산성을 향상시키고, 반복적인 버그 수정 및 기능 구현 시간을 단축할 수 있음을 보여줍니다. 또한, AI와의 효과적인 소통 및 제어 전략을 수립하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

커뮤니티 반응: 원문에서 직접적인 커뮤니티 반응은 언급되지 않았으나, 유사한 AI 코드 어시스턴트 사용 경험을 공유하는 개발자 커뮤니티에서 큰 공감을 얻을 수 있는 내용입니다.