100% AI-Assisted 소프트웨어 개발이 가능한가? - 실제 경험

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• 초보 개발자 및 AI 도구 사용자
• 난이도: 중간 (기초 HTML/PHP 경험자 대상)

핵심 요약

• AI 도구(예: ChatGPT, GitHub Copilot)와 체계적인 플래닝을 통해 85% 테스트 커버리지의 압축 엔진(Pagonic) 개발 가능
• 압축 성능(500+ MB/s)에 집중하면서 압축 해제 기능(2.8 MB/s)을 간과하는 실수 발생
• AI-기반 최적화 전략(파라렐 처리, CRC32 하드웨어 가속, 메모리 풀링)을 통해 해제 성능 899% 향상

섹션별 세부 요약

1. 프로젝트 개요

• 비전문 개발자가 AI 도구로 소프트웨어 개발 가능
• Pagonic: WinRAR 대체 압축 엔진 개발 목표
• AI 도구 사용: ChatGPT(플래닝) + GitHub Copilot(코드 생성)

2. 플래닝 중심 개발 프로세스

• 12개 주요 계획 파일 작성: 스프린트별 목표, 성능 지표 포함
• AI 도구 활용: 플래닝 분석 → 코드 생성 → 테스트 → 개선 반복
• 테스트 커버리지 12% → 85% 달성

3. 압축 엔진 개발

• CompressionRegistry 클래스 구현: 포맷 매핑, 핸들러 등록 기능
• ZIP 모듈 개발: 엔트로피 제어, 버퍼 관리, 성능 모니터링 구현
• AI 최적화 전략 적용: 3000+ 줄의 zip_handler.py 파일 생성

4. 압축 해제 기능 실패 사례

• 압축 성능에 집중해 해제 기능을 1줄로 구현
• def decompress(...): return zipfile.ZipFile(...).extractall(...) (기본 라이브러리 사용)
• 해제 속도 2.8 MB/s → 압축 속도 500+ MB/s와 극심한 격차 발생

5. AI 기반 해제 성능 최적화

• 파라렐 처리 전략: 10MB 이상 파일, 3개 이상 파일에 적용
• CRC32 하드웨어 가속: 899% 속도 향상 (crc32c 라이브러리 사용)
• 메모리 풀링: 버퍼 재사용률 100% 달성, 메모리 연산 속도 58% 향상

결론

• AI-assisted 개발 시 전체 파이프라인 관리가 필수적
• "Context Loading" 기법 활용: AI 도구에 명확한 제약 조건 및 목표 명시
• "Incr" 전략: 점진적 개선과 AI 최적화 전략 적용을 통해 성능 격차 해소