IntelliJ 플러그인으로 LLM 기반 코드 생성 도구 개발
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
개발 툴
대상자
- Java 개발자 및 IntelliJ 플러그인 사용자
- 중간~고급 수준의 개발자 (LLM 활용 및 플러그인 개발 경험 필요)
핵심 요약
- LLM을 활용한 반복적 코드 생성 자동화
- @JavaFactory 어노테이션을 통해 인터페이스 기반의 참조 수집 가능
- GPT-4o 모델이 안정적인 코드 생성을 보장
- 사용자 맞춤형 패턴 정의
- Goal, Rules, Output Format, Example 4가지 구성 요소로 패턴 정의
- .idea/ 디렉토리에 XML 파일로 저장해 재사용 가능
- 코드 생성 성능 향상
- 인터페이스 기반 참조 범위 명확화로 LLM의 추론 범위 제한
섹션별 세부 요약
1. 개발 동기
- 반복적 코드 작성의 문제 인식
- 초기 개발 단계에서 약 50%의 작업이 패턴 기반 반복 작업
- 예: 도메인 레이어 테스트 코드 생성 시 인터페이스, 구현 클래스, DI fixture 필요
- LLM 기반 자동화 도구 개발 필요성
- JUnit 5 기반 테스트 코드 생성 예시
- @DisplayName 어노테이션으로 한국어 테스트 목적 설명
2. 플러그인 핵심 구성 요소
- 사용자 정의 패턴 정의 패널
- Goal, Rules, Output Format, Example 4가지 구성 요소
- DefaultUserReaderTest 예시 코드 생성 시 사용한 시스템 프롬프트
- 런타임 참조 수집 메커니즘
- @JavaFactory 어노테이션을 통해 API 맥락 내 관련 클래스 수집
- 인터페이스 기반 참조 범위 명확화로 LLM 추론 범위 제한
- 참고 자료: Reference Collection Rules
3. LLM 모델 성능 분석
- GPT-4o 모델의 우수한 성능
- 코드 구조/구문 오류 최소화
- 도메인 레이어 API의 구현 및 테스트 코드 생성 예시
- 하위 모델의 한계
- 코드 구조 이해 부족으로 인한 불완전한 초안 생성
4. 개발 경험과 통찰
- LLM의 인터페이스 선호도
- 인터페이스 기반 참조 범위로 LLM의 추론 범위 제한
- 구체적 구현 기반 프롬프트는 무한한 의존성 사슬 유발
- 비즈니스 프로세스 자동화 효과
- 2-3페이지 문서로 정의 가능한 패턴은 GPT-4o로 부분 자동화 가능
- 인간 검토 필수 (현재 단계)
결론
- 인터페이스 기반 참조 수집을 통해 LLM의 추론 범위 제한
- GPT-4o 모델이 가장 안정적인 코드 생성 성능 보장
- GitHub에서 플러그인 다운로드 및 리뷰 요청: GitHub