바이브코딩을 활용한 AI 기반 블로그 리팩토링

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

바이브코딩

대상자

AI 도구를 활용한 코드 리팩토링에 관심 있는 개발자

난이도: 초보자~중급자 (AI 도구 사용 경험 필요)

핵심 요약

• AI 도구(Copilot, Gemini 2.5 Pro)를 활용해 블로그 이미지 제거 및 레이아웃 리팩토링
• 테스트 커버리지가 AI 도구와 협업 시 필수적 (불필요한 코드 삭제 방지)
• 동적 로케이터 사용으로 테스트의 안정성과 확장성 확보

섹션별 세부 요약

1. 문제 정의: 이미지 관리의 생산성 저하

• 블로그 게시물 작성 시 이미지 삽입/최적화 과정이 생산성 저하의 주요 원인
• 이미지 제거를 통해 내용 중심의 블로그 구조로 전환 시도

2. AI 도구 활용: Copilot과 Gemini 2.5 Pro의 협업

• Copilot이 레이아웃 변경 작업을 주도
• Gemini 2.5 Pro가 코드 리팩토링 및 디버깅 지원
• 테스트 자동화를 통해 AI가 삭제한 불필요한 컴포넌트 복구 가능

3. 개선 사항 및 학습 내용

• 동적 로케이터(Dynamic Locators)로 테스트의 유연성 강화
• AI 도구의 한계 인지 및 테스트 기반의 안전한 리팩토링 중요성 강조

4. 결과 및 결론

• AI 도구와 테스트의 조합이 빠른 개선 및 안정성 확보에 기여
• 유튜브 영상을 통해 세부 작업 흐름 확인 가능

결론

• AI 도구(Copilot, Gemini 2.5 Pro)를 활용할 때 테스트 커버리지를 반드시 확보하고, 동적 로케이터를 사용해 테스트의 유연성을 확보해야 한다.
• 유튜브 영상 링크에서 AI 기반 리팩토링의 전체 과정 확인 가능.