AI 페어 프로그래머: 개인화된 지식으로 '나'와 함께 코딩하기

핵심 기술

개인의 학습 기록, 메모, 터미널 기록 등 방대한 개발 지식을 로컬 LLM을 통해 학습시키고, 이를 기반으로 과거의 자신처럼 답변해주는 개인화된 AI 페어 프로그래머를 구축하는 방법을 소개합니다.

기술적 세부사항

• 아이디어: 개인의 개발 지식(마크다운, 텍스트, 터미널 히스토리 등)을 LLM에 학습시켜 과거의 자신과 페어 프로그래밍하는 경험을 제공합니다.
• 구현 컴포넌트: Python 스크립트(노트 수집), Instructor-XL(임베딩), Chroma(벡터 DB), Ollama + Phi-3/Mistral-7b(로컬 LLM), VS Code 사이드바/CLI(인터페이스), Git Hooks/Dropbox(메모리 동기화).
• 작동 방식:
  1. .md, .txt, .ipynb, .bash_history 등 개인 지식 파일 스캔 및 수집.
  2. Instructor-XL을 이용한 문맥 인식 임베딩 생성.
  3. ChromaDB에 벡터로 저장 및 색인화.
  4. Ollama를 통해 로컬 LLM(Phi-3, TinyLlama 등)으로 자연어 쿼리 처리.
  5. VS Code 확장 프로그램 또는 CLI를 통해 사용자가 질문하면 개인화된 답변 제공.
• 확장 기능: GitHub 커밋 메시지, 코드 주석, README 파일 등을 추가로 학습시켜 특정 함수의 버전 간 차이나 개발 의도를 파악하는 기능.

개발 임팩트

• 향상된 기억력: 과거에 해결했던 버그나 특정 작업 방식에 대한 기억을 되살릴 수 있습니다.
• 모듈화된 재활용: 파편화된 메모가 재사용 가능한 코드 스니펫이나 해결책으로 전환됩니다.
• 디버깅 파트너: 특정 오류에 대한 과거 해결책을 즉시 제공받을 수 있습니다.
• 궁극적인 목표: 단순 자동화를 넘어, AI가 개발자 개인의 경험과 학습에서 직접 배우고 성장하는 '대화하는 스마트 두뇌'를 구축합니다.

커뮤니티 반응

콘텐츠 내에서 직접적인 커뮤니티 반응은 언급되지 않았으나, 'AI 페어 프로그래머', '개인화된 AI'와 같은 키워드는 개발자 커뮤니티에서 큰 관심을 끌 만한 주제입니다.

톤앤매너

IT 개발 및 프로그래밍 분야의 실무 전문가를 대상으로, 개인적인 경험을 바탕으로 한 혁신적인 개발 도구 구축 사례를 전문적이고 명확하게 전달합니다.