AI 에이전트를 활용한 웹 애플리케이션 개발 경험 요약

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

- 웹 개발 초보자 및 AI 도구 활용에 관심 있는 개발자

- 난이도: 중간 (AI 에이전트와의 협업 및 기술적 문제 해결 필요)

핵심 요약

• GitHub Copilot Agent Mode를 활용해 JSON 기반 데이터 구조와 웹 애플리케이션을 구축함
• AI 에이전트의 자동 생성 코드는 유용했으나, 인간의 검토와 조정이 필수적임
• z-index, 레이어링 문제와 같은 기술적 이슈는 직접 조사 및 에이전트와의 대화로 해결 가능함

섹션별 세부 요약

1. 초기 시도 및 튜토리얼 활용

• GitHub Copilot Agent Mode 튜토리얼을 통해 AI 에이전트의 기능을 체험
• Claude Sonnet과 비교해 GitHub Copilot의 유연성 확인
• 튜토리얼 단계: 에이전트 설정, 애플리케이션 구축, 인프라 설정

2. 게임 점수 추적 앱 개발

• Partners 게임 데이터를 기반으로 JSON 파일로 데이터 구조 정의
• AI 에이전트가 자동으로 히스토리 테이블 및 통계 차트 생성
• 자바스크립트를 사용한 아바타 이미지 렌더링 및 모달 팝업 기능 추가

3. 기술적 문제 및 해결

• z-index, 레이어링 문제로 인한 코드 충돌 발생
• AI 에이전트의 설명 기능을 활용해 CSS 개념 이해 및 수정
• 다국어 지원 및 다크 모드 구현: AI 에이전트와의 직접 요청으로 간단히 해결

4. 개발 경험 요약

• 성공 요인: 명확한 애플리케이션 목표 설정, JSON 데이터 구조 설계
• 실패 요인: 코드 커밋 미실시, AI 에이전트의 자동 수정 기능으로 인한 혼란
• AI 에이전트의 한계: 복잡한 UI 요소 (예: 모달 팝업) 처리 시 추가 조정 필요

결론

• AI 에이전트와의 협업 시 명확한 애플리케이션 목표 설정과 데이터 구조 설계가 필수적
• AI 에이전트의 자동 생성 코드는 검토 후 사용하며, 기술적 이슈는 직접 조사 및 에이전트와의 대화로 해결
• 코드 커밋 관리와 AI 에이전트의 설명 기능 활용이 실무 적용에 유리함