AI 시대의 프로그래머
개발 생산성을 200% 높여주는 AI 페어 프로그래밍
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| Publication Date | 2024/08/23 |
| Pages/Weight/Size | 183*235*20mm |
| ISBN | 9791169212830 |
| Categories | IT 모바일 > 컴퓨터 공학 |
Description
프로그래머, AI 세계에서 살아남기
이제 AI는 프로그래머의 강력한 동반자가 됐다. 이 책을 통해 AI 도구를 마스터해, 코드 품질은 높이면서 개발 시간은 대폭 단축해 보자. 빠르게 변화하는 기술 환경에서 AI와 함께 당신의 개발 능력을 한 단계 높여보자. 생산성 200% 향상은 시작일 뿐이다. AI 개발 도구는 요구사항 정의부터 계획 수립, 설계, 코딩, 디버깅, 테스트, 문서화까지 프로그래밍의 모든 단계에 실용적인 조언을 준다. 이 책은 챗GPT와 클로드 같은 LLM부터 깃허브 코파일럿, 아마존 Q 디벨로퍼 같은 코드 특화 AI에 이르기까지 다양한 도구를 사용하는 방법을 소개한다. 초보자부터 경험 많은 프로그래머까지 AI와 함께 개발 생산성을 높여보자.
이제 AI는 프로그래머의 강력한 동반자가 됐다. 이 책을 통해 AI 도구를 마스터해, 코드 품질은 높이면서 개발 시간은 대폭 단축해 보자. 빠르게 변화하는 기술 환경에서 AI와 함께 당신의 개발 능력을 한 단계 높여보자. 생산성 200% 향상은 시작일 뿐이다. AI 개발 도구는 요구사항 정의부터 계획 수립, 설계, 코딩, 디버깅, 테스트, 문서화까지 프로그래밍의 모든 단계에 실용적인 조언을 준다. 이 책은 챗GPT와 클로드 같은 LLM부터 깃허브 코파일럿, 아마존 Q 디벨로퍼 같은 코드 특화 AI에 이르기까지 다양한 도구를 사용하는 방법을 소개한다. 초보자부터 경험 많은 프로그래머까지 AI와 함께 개발 생산성을 높여보자.
Contents
CHAPTER 1 개발자에게 열린 새로운 세상
_1.1 진화와 혁신
_1.2 생성형 AI
_1.3 활용 사례
_1.4 한계점
_1.5 개발자의 새로운 접근 방식
_1.6 결론
CHAPTER 2 AI 어시스턴트의 작동 원리
_2.1 주요 기능
_2.2 지능형 코드 완성과의 비교
_2.3 컴파일러와의 비교
_2.4 역량 수준
_2.5 생성형 AI 및 거대 언어 모델(LLM)
_2.6 LLM 성능 평가
_2.7 오픈소스 LLM
_2.8 AI 어시스턴트 프로그래밍 도구 평가
_2.9 결론
CHAPTER 3 프롬프트 엔지니어링
_3.1 예술과 과학
_3.2 도전 과제
_3.3 프롬프트
_3.4 컨텍스트
_3.5 지시
_3.6 입력 데이터
_3.7 출력 형식
_3.8 모범 사례
_3.9 환각 감소
_3.10 보안 및 개인정보 보호
_3.11 자율 AI 에이전트
_3.12 결론
CHAPTER 4 깃허브 코파일럿
_4.1 깃허브 코파일럿
_4.2 시작하기
_4.3 코파일럿 파트너 프로그램
_4.4 결론
CHAPTER 5 기타 AI 어시스턴트 프로그래밍 도구
_5.1 아마존 Q 디벨로퍼
_5.2 제미나이 코드 어시스트
_5.3 탭나인
_5.4 리플릿
_5.5 코드GPT
_5.6 코디
_5.7 코드WP
_5.8 워프
_5.9 비토 AI
_5.10 커서
_5.11 코드 라마
_5.12 기타 오픈소스 모델
_5.13 결론
CHAPTER 6 챗GPT 및 기타 범용 LLM
_6.1 챗GPT
_6.2 GPT 모델의 코드 생성 능력
_6.3 챗GPT 탐색하기
_6.4 웹 브라우징
_6.5 반복적인 작업
_6.6 크로스 브라우저 호환성
_6.7 배시 명령
_6.8 깃허브 액션
_6.9 GPTs
_6.10 제미나이
_6.11 클로드
_6.12 결론
CHAPTER 7 기획
_7.1 브레인스토밍
_7.2 시장 조사
_7.3 경쟁 분석
_7.4 요구사항 작성
_7.5 프로젝트 관리
_7.6 결론
CHAPTER 8 코딩
_8.1 코드 리뷰
_8.2 판단 호출
_8.3 학습
_8.4 주석
_8.5 모듈식 프로그래밍
_8.6 프로젝트 시작하기
_8.7 자동 완성
_8.8 리팩터링
_8.9 함수
_8.10 객체 지향 프로그래밍
_8.11 프레임워크 및 라이브러리
_8.12 데이터
_8.13 프런트엔드 개발
_8.14 API
_8.15 결론
CHAPTER 9 디버깅, 테스트, 배포
_9.1 디버깅
_9.2 문서
_9.3 코드 리뷰
_9.4 배포
_9.5 결론
CHAPTER 10 AI 시대의 개발자를 위한 팁
_10.1 AI가 바꾼 프로그래밍 방식
_10.2 AI 어시스턴트의 이점
_10.3 AI 어시스턴트의 유의점
_10.4 프롬프트 엔지니어링의 특성
_10.5 프로그래밍 이상의 작업
_10.6 프로그래머의 역할
_10.7 결론
APPENDIX A 클로드 3.5
_A.1 클로드 아티팩트
_A.2 클로드 프로젝트
_1.1 진화와 혁신
_1.2 생성형 AI
_1.3 활용 사례
_1.4 한계점
_1.5 개발자의 새로운 접근 방식
_1.6 결론
CHAPTER 2 AI 어시스턴트의 작동 원리
_2.1 주요 기능
_2.2 지능형 코드 완성과의 비교
_2.3 컴파일러와의 비교
_2.4 역량 수준
_2.5 생성형 AI 및 거대 언어 모델(LLM)
_2.6 LLM 성능 평가
_2.7 오픈소스 LLM
_2.8 AI 어시스턴트 프로그래밍 도구 평가
_2.9 결론
CHAPTER 3 프롬프트 엔지니어링
_3.1 예술과 과학
_3.2 도전 과제
_3.3 프롬프트
_3.4 컨텍스트
_3.5 지시
_3.6 입력 데이터
_3.7 출력 형식
_3.8 모범 사례
_3.9 환각 감소
_3.10 보안 및 개인정보 보호
_3.11 자율 AI 에이전트
_3.12 결론
CHAPTER 4 깃허브 코파일럿
_4.1 깃허브 코파일럿
_4.2 시작하기
_4.3 코파일럿 파트너 프로그램
_4.4 결론
CHAPTER 5 기타 AI 어시스턴트 프로그래밍 도구
_5.1 아마존 Q 디벨로퍼
_5.2 제미나이 코드 어시스트
_5.3 탭나인
_5.4 리플릿
_5.5 코드GPT
_5.6 코디
_5.7 코드WP
_5.8 워프
_5.9 비토 AI
_5.10 커서
_5.11 코드 라마
_5.12 기타 오픈소스 모델
_5.13 결론
CHAPTER 6 챗GPT 및 기타 범용 LLM
_6.1 챗GPT
_6.2 GPT 모델의 코드 생성 능력
_6.3 챗GPT 탐색하기
_6.4 웹 브라우징
_6.5 반복적인 작업
_6.6 크로스 브라우저 호환성
_6.7 배시 명령
_6.8 깃허브 액션
_6.9 GPTs
_6.10 제미나이
_6.11 클로드
_6.12 결론
CHAPTER 7 기획
_7.1 브레인스토밍
_7.2 시장 조사
_7.3 경쟁 분석
_7.4 요구사항 작성
_7.5 프로젝트 관리
_7.6 결론
CHAPTER 8 코딩
_8.1 코드 리뷰
_8.2 판단 호출
_8.3 학습
_8.4 주석
_8.5 모듈식 프로그래밍
_8.6 프로젝트 시작하기
_8.7 자동 완성
_8.8 리팩터링
_8.9 함수
_8.10 객체 지향 프로그래밍
_8.11 프레임워크 및 라이브러리
_8.12 데이터
_8.13 프런트엔드 개발
_8.14 API
_8.15 결론
CHAPTER 9 디버깅, 테스트, 배포
_9.1 디버깅
_9.2 문서
_9.3 코드 리뷰
_9.4 배포
_9.5 결론
CHAPTER 10 AI 시대의 개발자를 위한 팁
_10.1 AI가 바꾼 프로그래밍 방식
_10.2 AI 어시스턴트의 이점
_10.3 AI 어시스턴트의 유의점
_10.4 프롬프트 엔지니어링의 특성
_10.5 프로그래밍 이상의 작업
_10.6 프로그래머의 역할
_10.7 결론
APPENDIX A 클로드 3.5
_A.1 클로드 아티팩트
_A.2 클로드 프로젝트