아이디어에서 GitHub까지 2일만에: InkCollector 소개

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

개발 툴

대상자

• 소프트웨어 개발자, 특히 프로젝트 관리 및 코드 작성 전략에 관심 있는 초보자~중급자
• 난이도: 중간 (실용적인 개발 전략과 도구 활용에 초점)

핵심 요약

• 작은 단위의 빈번한 커밋(git commit)으로 프로젝트 진행도를 유지하고 스트레스를 줄임
• 펜과 종이를 활용한 리스트 작성을 통해 작업 계획을 구체화하고 집중도 향상
• AI 도구 활용으로 보일러플레이트 자동화 및 코드 디버깅 효율성 극대화
• GitHub에 성공적으로 배포하여 피드백 및 개선 기회 확보

섹션별 세부 요약

1. 도전 과제: 2일 만에 Python 패키지 개발

• InkCollector는 디즈니 Lorcana TCG 데이터를 수집하는 CLI 도구
• 초기 목표는 완성된 기능 구현에 집중했으나, 탭 분산 및 미완성 코드로 인해 진행이 어려움
• 커밋 미실시로 인해 진전 없음

2. 전략 변경: 작은 단위의 빈번한 커밋

• 작은 단위 작업(함수 수정, README 업데이트, 포맷 정리)으로 작업 부담 완화
• 진행률 시각화 및 코드 유지보수 용이성 향상
• 디버깅 효율성 증가 및 프로젝트 가벼움 감지

3. 펜과 종이 활용: 작업 계획 구체화

• AI 기반의 작업 목록 작성 대신 펜과 종이를 활용한 리스트 작성으로 집중력 강화
• 작업 우선순위 정리 및 시간 관리 개선
• 수작업 계획이 AI 의존성 감소 및 직관적 작업 흐름 제공

4. AI 도구 활용: 보일러플레이트 자동화 및 디버깅 지원

• AI로 보일러플레이트 코드 생성 및 복잡한 코드 구조 정리
• 작업 흐름 가속화 및 코드 품질 향상
• 작업 일지 작성도 AI로 시간 절약

5. 결과물: GitHub 배포 및 피드백 수신

• InkCollector는 GitHub에 성공 배포 완료
• 문서화, 테스트, UI 개선 진행
• 커뮤니티 피드백을 통한 향후 개선 기회 확보

결론

• 작은 단위의 빈번한 커밋과 펜/종이 기반의 작업 계획은 프로젝트 진행도 유지 및 스트레스 관리에 효과적
• AI 도구는 보일러플레이트 자동화 및 코드 디버깅에 강력한 보조 역할 수행
• GitHub 배포를 통해 피드백 수렴 및 지속적인 개선 가능
• 실무 적용 팁: 작은 단위 작업, AI 활용, 수작업 계획을 병행하여 프로젝트 성공률 극대화