AutoDev Sketch를 사용한 차세대 AI 프로그래밍 도구와 혁신적인 사례 심층 분석

인공지능(AI) 기술은 전례 없는 속도로 소프트웨어 개발의 모든 측면에 침투하고 있으며, 특히 AI 프로그래밍 도구의 진화는 매우 강력합니다. 이 백서에서는 차세대 AI 프로그래밍 도구의 트렌드를 분석하고 이를 다음과 결합하여 자동 개발 스케치 를 통해 더 스마트하고 효율적인 AI 지원 프로그래밍 환경을 구축하는 방법을 살펴보세요.

AI 프로그래밍 도구 2.0: 트렌드를 미리 살펴보기

현재 시중에는 개발자들에게 인기 있는 여러 가지 AI 프로그래밍 도구가 있는데, Cursor, GitHub 부조종사 편집, 윈드서핑 및 Cline 등 이러한 도구를 분석하여 AutoDev Sketch 팀은 차세대 AI 프로그래밍 도구의 몇 가지 주요 특징을 요약했습니다:

AI 프로그래밍 도구의 기능은 크게 변화하고 있으며, 더 이상 코드 완성 및 코드 예측과 같은 초보적인 보조 기능에 국한되지 않습니다. 예를 들어, 새로운 세대의 도구는 더 복잡한 AI 자동 코딩 및 검증을 시도하는 등 더 스마트한 방향으로 나아가고 있으며, 이는 일반적으로 더 많은 리소스를 소비합니다. 토큰 리소스. 또한 새로운 트렌드로 떠오르고 있는 것은 비동기 AI 코딩이를 통해 AI가 백그라운드에서 지속적으로 작업하여 개발자와 더욱 긴밀하게 협업할 수 있으므로 개발 환경이 더욱 원활해집니다.

이러한 관찰을 바탕으로 AutoDev Sketch 팀은 AI 프로그래밍 도구 2.0의 핵심 기능을 다음 세 가지로 요약할 수 있다고 생각합니다:

에이전트 중심: 심층적인 의도 이해

에이전트 드라이버 는 AI 프로그래밍 도구 2.0의 핵심 동인입니다. 즉, 새로운 도구는 강력한 기본 모델의 추론 기능에 훨씬 더 많이 의존하게 될 것입니다. 프로그래밍 도구가 제공하는 컨텍스트 정보에 대한 더 빠르고 정확한 액세스와 결합하여 AI는 개발자의 진정한 의도를 더 잘 이해하고 개발자의 기대에 더 부합하는 코드를 생성할 수 있으며, 에이전트의 자율성 및 계획 기능은 AI가 사용자의 명령에 수동적으로 반응하는 것이 아니라 복잡한 프로그래밍 작업을 더 효율적으로 수행할 수 있도록 해줍니다.

개발자 경험 우선: 원활한 마인드스트림 경험 만들기

개발자 경험 우선 은 AI 프로그래밍 도구 2.0 설계의 중요한 원칙입니다. 새로운 도구는 개발자의 일상적인 워크플로에 더 잘 통합되고 코드 편집, 예측 및 자동화된 테스트에서 보다 밀접한 기능을 제공하여 개발자의 사고 흐름을 극대화해야 합니다. 예를 들어 Cursor와 같은 도구는 개발자의 다양한 작업 동작을 IDE에서 결합하고, 개발자의 정신적 부담을 줄여주는 다양한 메커니즘을 제공하며, 오류 및 재시도와 같은 시나리오를 우아하게 처리함으로써 개발자가 코딩 프로세스에 집중하고 효율적으로 작업할 수 있도록 노력합니다.

자동화된 유효성 검사: 코드 품질 보장

자동화된 검증 AI 프로그래밍 도구 2.0의 필수적인 부분입니다. AI가 생성한 코드의 비즈니스 로직의 품질과 정확성을 자동으로 감지 및 검증하고, 패치와 같은 기술을 사용한 자동 수정을 통해 AI 환각으로 인한 문제를 해결하는 도구의 기능을 말합니다. 자동화된 검증 메커니즘의 도입은 AI 환각의 부정적인 영향을 근본적으로 줄이고 코드 신뢰성을 보장하는 것을 목표로 합니다. 예를 들어, 커서는 수많은 실용적인 Lint 도구와 터미널 터미널을 통합하여 개발자에게 풍부한 자동화된 코드 검증 수단을 제공합니다.

위에서 언급한 핵심 기능 외에도 일부 AI 프로그래밍 도구 2.0은 다른 훌륭한 디자인 패러다임을 보여줍니다:

• 내결함성 상호 작용개발자의 부담을 더욱 줄이기 위해 일부 도구는 3단계의 '생성-확인-롤백' 메커니즘을 도입했습니다. 이 메커니즘은 개발자가 AI가 코드를 생성한 후 이를 확인하고 필요한 경우 롤백할 수 있도록 함으로써 시행착오로 인한 비용을 줄여줍니다.
• 시나리오 포커스특정 시나리오에서 효율성과 정확성을 개선하기 위해 일부 도구는 시나리오 중심 설계 아이디어를 채택하기 시작했습니다. 예를 들어 코드 검토 및 취약점 수정과 같은 특정 시나리오의 경우 다양한 시나리오의 특정 요구 사항을 충족하기 위해 맞춤형 상호 작용 프로세스와 도구가 제공됩니다.

시중에 나와 있는 대부분의 인기 있는 AI 코딩 2.0 도구는 VSCode 플랫폼을 기반으로 합니다. 하지만 VSCode는 본질적으로 편집기에 불과하며, API의 한계로 인해 AI 코딩 도구의 기능이 어느 정도 제한되어 고급 기능을 구현하는 데 방해가 됩니다. 이로 인해 자동 개발 Sketch 팀은 더 강력한 통합 개발 환경(IDE)에서 직접 AI 코딩 도구를 구축하는 것이 더 낫지 않을까 고민하기 시작했습니다.

AI 코딩 도구 2.0에 대한 AutoDev Sketch 팀의 생각

오토데브 스케치 팀은 사용자 행동에 대한 내부 연구를 수행한 결과, 일반적인 Intellij IDEA 사용자는 다음과 같은 기능을 사용한 후에도 만족하지 못한다는 사실을 발견했습니다. 커서 Cursor와 같은 AI 코드 생성 도구는 코딩을 지원하는 데 사용되지만 궁극적으로는 코드 테스트 및 디버깅을 위해 여전히 IDEA로 돌아갑니다. 그 이유는 Cursor와 같은 도구가 개발 효율성을 어느 정도 개선할 수는 있지만, 이러한 효율성 개선이 에디터와 IDE 간의 기능 차이로 인한 경험 격차를 완전히 보완하지는 못하기 때문입니다. 즉, IDE를 많이 사용하는 사용자에게는 IDEA가 제공하는 강력한 기능과 완벽한 에코시스템이 여전히 대체 불가한 것입니다.

그 결과 AutoDev Sketch 팀은 IDE를 최대한 활용하여 우수한 AI 지원 프로그래밍 환경을 구축하기 위해 AI 코딩 툴 2.0을 개발하는 최선의 방법에 대해 깊이 고민하기 시작했습니다.

생각 1: 편집자는 경험에, IDE는 생태학에 집중

자동 개발 스케치 팀에서 에디터와 IDE의 장단점을 간략하게 분석했습니다:

VSCode

• 놀라운 이점VSCode의 가장 큰 장점은 가볍고 유연하여 개발자가 신속하게 프로토타입을 제작하고 기능을 반복할 수 있다는 점입니다.
• 상대적 불이익VSCode에는 풍부한 플러그인 에코시스템이 있지만 플러그인의 품질이 다양하고 개발자가 많은 기능을 재개발하고 다시 설계해야 합니다. 또한 VSCode는 언어 서버 프로토콜(LSP), 디버그 어댑터 프로토콜(DAP), 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 등의 기능을 제공하지만 강력한 플러그인 에코시스템이 없기 때문에 개발자가 많은 기능을 다시 개발하고 재설계해야 합니다.MCP) 및 기타 프로토콜을 사용하고 있지만, 심층적인 생태적 통합을 달성하는 데는 여전히 한계가 있습니다.

인텔리 아이디어 시리즈

• 놀라운 이점Intellij IDEA IDE 제품군의 가장 큰 장점은 바로 사용할 수 있는 기능과 고품질 공식 플러그인입니다. 이러한 플러그인은 AI 코딩 도구의 지능을 지원하기 위해 고품질의 컨텍스트 정보를 제공합니다.
• 상대적 불이익VSCode에 비해 Intellij IDEA IDE 제품군은 개발 비용이 높고 개발 속도가 느리며 상대적으로 문서가 부족하여 AI 코드 생성의 정확도에 어느 정도 영향을 줄 수 있습니다.

따라서 AutoDev Sketch 팀은 AI 코딩 도구 2.0이 에디터뿐 아니라 IDE의 강력한 도구 에코시스템과 플러그인 기능을 더 많이 활용해야 한다고 생각합니다.

반성 2: IDEA 플러그인 에코시스템을 기반으로 엔드투엔드 자동화 구축하기

Intellij IDEA는 기존 개발 도구 에코시스템의 훌륭한 예입니다. 특히 백엔드 API 개발 시나리오에서 IDEA는 '설계, 개발 및 검증'에 필요한 도구 에코시스템을 완벽하게 통합합니다. 예를 들어

• 디자인 단계Swagger, PlantUML, Mermaid 등과 같은 도구는 개발자의 API 설계 및 문서화에 도움을 줄 수 있습니다.
• 개발 단계HttpClient, Curl, 데이터베이스 플러그인 및 기타 도구를 사용하면 API 개발의 효율성을 높일 수 있습니다.
• 캘리브레이션 단계코드 품질과 시스템 안정성을 보장하는 도구: JUnit, Playwright, SonarLint 등의 도구가 있습니다.

이 풍부한 플러그인 세트를 통해 AutoDev Sketch 팀은 AI를 위한 통합 인터페이스를 구축하여 AI에 더 정확한 프롬프트, 더 강력한 도구 세트, 더 나은 코드 검증 메커니즘을 제공함으로써 엔드투엔드 개발 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

성찰 3: 고품질 컨텍스트 구축으로 AI 착시 현상 줄이기

AI 착각을 최소화하고 코드 생성의 정확성과 신뢰성을 개선하기 위해서는 고품질의 컨텍스트 정보를 구축하는 것이 중요하다고 AutoDev Sketch 팀은 생각합니다. 백엔드 개발을 예로 들어, AutoDev Sketch 팀은 다음 세 가지 엔지니어링 사례를 통해 에이전트 기반 AI 코딩 도구의 핵심을 구축할 수 있습니다:

• 소프트웨어 엔지니어링 컨텍스트 엔지니어링이 프로젝트의 목표는 종속성, 데이터베이스 정보, 프레임워크 정보 등과 같은 프로젝트에 대한 주요 컨텍스트 정보를 얻는 것입니다. 자동 개발 스케치는 프로젝트 구성과 코드를 분석하여 "이 작업 공간은 Gradle+Java+JDK_18을 사용합니다", "이 프로젝트는 MariaDB를 사용합니다", "비즈니스 로직을 구축하는 데 Spring Boot 2.7.10, Spring MVC, JDBC를 사용하는 프로젝트에서 작업하고 있습니다." 등의 상황 설명을 자동으로 추출할 수 있습니다. 이 프로젝트는 MariaDB를 사용합니다.", "비즈니스 로직을 빌드하기 위해 Spring Boot 2.7.10, Spring MVC, JDBC를 사용하는 프로젝트에서 작업하고 있습니다.".
• 함수 호출 엔지니어링(OpenAI)이 프로젝트는 다양한 시나리오에서 함수를 호출하는 AI 모델의 기능을 지속적으로 최적화하고 다양한 도구 및 API와의 AI 통합 효율성을 개선하는 데 중점을 두고 있습니다.
• 큐 워드 프로젝트(클로드)자동 개발 스케치 팀은 다양한 AI 모델에 대해 모델이 개발자의 의도를 더 잘 학습하고 이해할 수 있도록 안내하는 연쇄적 사고 프롬프트를 제공합니다.

최적화된 단서 단어 전략과 함께 고품질의 문맥 정보를 활용하면 AI 착시 현상을 크게 줄일 수 있으므로 사용성, 사용자 수용도, 코드 정확도 등 AI 코딩 도구의 주요 지표를 개선할 수 있습니다.

자동 개발 스케치의 AI 코딩 도구 2.0 실습

이러한 분석과 생각을 바탕으로 AutoDev Sketch 팀은 핵심 개념을 바탕으로 차세대 AI 코딩 도구인 AutoDev Sketch를 개발하기 시작했습니다:고품질 시스템 단서 + 대규모 언어 모델(LLM) 추론 기능 + IDE 컨텍스트 인식 기능오토데브 스케치. 이 세 가지를 유기적으로 결합하여 AutoDev Sketch는 개발자의 의도를 깊이 이해하고 이를 대화형 Sketch 보기로 변환하여 더욱 스마트하고 자연스러운 AI 지원 프로그래밍 환경을 제공합니다.

1. 고품질 컨텍스트 및 도구 연결 구축

AutoDev Sketch는 고품질 컨텍스트 인식 및 툴링을 위해 IDEA 플러그인 에코시스템과 긴밀하게 통합되어 있습니다. 예를 들어 AutoDev Sketch는 데이터베이스 구성 요소를 통합하여 AI에 통합된 데이터베이스 조작 기능을 제공하고 개발자가 데이터베이스로 더 효율적으로 작업할 수 있도록 컨텍스트 정보와 도구로 캡슐화하며, AutoDev Sketch는 다음 세 단계를 통해 AI와 데이터베이스 간의 심층적인 상호 작용을 실현합니다:

1. 시스템 프롬프트 개선사용자가 데이터베이스에 연결하면 AutoDev Sketch는 시스템 프롬프트에 데이터베이스 연결 정보를 자동으로 추가합니다(예: "작업 공간 컨텍스트: MariaDB 11.5.2-MariaDB를 사용하는 프로젝트").
2. 도구 호출AI가 사용자가 데이터베이스 작업이 필요하다고 인식하면 선제적으로 Database 도구 및 활용 /database:schema 및 기타 API를 사용하여 코드 생성에 도움이 되는 데이터베이스 스키마 정보를 얻습니다.
3. SQL 상호 작용 및 유효성 검사AutoDev Sketch는 AI가 SQL 코드를 생성할 수 있도록 지원할 뿐만 아니라, 생성된 코드의 정확성을 검증하기 위해 AI가 데이터베이스와 직접 상호 작용할 수 있도록 지원합니다. 향후에는 더욱 완벽한 SQL 코드 검증 메커니즘을 제공하여 코드 품질을 더욱 보장할 예정입니다.

데이터베이스 구성 요소 외에도 AutoDev Sketch는 개발자에게 보다 포괄적인 개발, 테스트 및 코드 품질 검증 기능을 제공하도록 설계된 HttpClient, SonarLint 등과 같은 다른 유용한 IDEA 플러그인도 통합합니다.

2. 풍부한 도구 세트: 자동화된 채택의 라스트 마일을 연결합니다.

개발자 경험을 더욱 향상시키기 위해 AutoDev Sketch는 도구 통합에 대해 더 자세히 살펴봅니다. 커서와 같은 VSCode 기반 AI 에디터와 달리 AutoDev Sketch는 IDE의 기본 기능을 최대한 활용하고 이를 AI가 호출할 수 있는 도구로 캡슐화합니다. 현재 AutoDev Sketch에서 사용할 수 있는 툴 목록은 다음과 같습니다:

예를 들어run및refactor 노래로 응답 structure 자동 개발 스케치는 AI가 개발자의 의도를 더 정확하게 이해하고 개발자의 기대에 더 근접한 코드를 생성하도록 설계된 도구로 래핑하여 AI가 생성한 코드를 자동으로 채택할 수 있도록 지원합니다.

3. 다양한 스케치 보기: 유동적인 개발 마인드 구축하기

AI가 코드를 생성한 후 AutoDev Sketch는 개발자가 AI가 생성한 코드를 더 잘 이해하고 이를 바탕으로 추가 편집과 반복을 수행하여 전반적인 개발자 경험을 향상시킬 수 있도록 설계된 대화형 Sketch 보기로 코드를 렌더링합니다. 예를 들어, 보다 원활한 개발 마인드 플로우를 달성하기 위해 AutoDev Sketch는 스케치 보기의 다양한 시나리오에서 상호 작용 가능성을 충분히 고려했습니다:

• 다양한 패치/차이점 처리스케치 보기는 여러 패치 및 Diff 처리를 지원하여 개발자가 코드 변경 사항을 쉽게 확인하고 적용할 수 있으며, 코드 품질을 보장하기 위해 Lint 검사와 같은 기능을 통합합니다.
• 프런트엔드 애플리케이션 웹뷰 미리보기프론트엔드 애플리케이션 개발 시나리오에서 개발자가 개발 서비스를 시작하면 AutoDev Sketch가 자동으로 WebView 창을 열어 애플리케이션 실행 효과를 실시간으로 보여줄 수 있어 개발자가 빠르게 미리 보고 디버그할 수 있어 편리합니다.
• 보안 검사에 대한 의존도AI가 종속성 파일을 생성할 때 스케치 보기에서 종속성에 대한 보안 검사를 제공하여 개발자가 잠재적인 보안 위험을 적시에 식별하고 해결할 수 있도록 도와줍니다.
• 기타 상호작용 가능성예를 들어 코드 구조화 표시, 코드 스니펫 빠른 실행 등의 기능을 제공하여 개발 효율성과 사용자 경험을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

이러한 지속적인 인터랙션 설계를 통해 오토데브 스케치는 개발자의 정신적 부담을 최소화하고 전반적인 개발 효율성과 사용자 경험을 개선하는 것을 목표로 합니다.

요약: AI 코딩 도구 2.0의 미래 살펴보기

AI 코딩 도구 2.0의 핵심 기능은 R&D 지식 기반 및 도구 에코시스템의 심층 통합, 개발자 코딩 마인드플로우의 지속적인 최적화, 다양한 AI 모델 아키텍처 지원이라는 세 가지 핵심 영역으로 요약할 수 있습니다.

1. R&D 에코시스템 활용미래의 AI 코딩 도구는 지능형 코드 생성 및 보조 기능을 진정으로 구현하기 위해 기존 R&D 툴체인 및 지식 기반과 더욱 긴밀하게 통합되어야 할 것입니다.
2. 개발자 코딩 마인드스트림 팔로우지속적인 자동 개선과 최적화를 통해 AI 코딩 도구는 개발자에게 보다 원활하고 효율적인 코딩 환경을 제공하는 것을 목표로 해야 합니다.
3. 멀티 모델 아키텍처 지원다양한 개발 요구를 충족하기 위해 미래의 AI 코딩 도구는 코드 계획, 코드 이해, 코드 완성 등의 작업을 각각 다른 AI 모델을 사용하여 담당하는 등 다중 모델 아키텍처를 채택해야 할 것입니다.

오토데브 스케치의 탐구와 실습을 통해 개발자들이 차세대 AI 코딩 도구를 구축하는 방법을 보다 명확하게 이해할 수 있기를 바라며, 오토데브 스케치 팀은 지속적인 기술 혁신과 제품 반복을 통해 개발자를 위한 더 스마트하고 사용하기 쉬운 AI 프로그래밍 도구를 만들어 AI 기반 소프트웨어 개발의 새로운 시대를 함께 맞이할 수 있기를 희망합니다.

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