이 글의 저자는 AI로 향상된 개발을 통해 어떻게 프로젝트에 더 야심차게 임할 수 있었는지 설명합니다. ChatGPT와 GitHub Copilot을 사용하여 문제를 파악하는 시간을 절약함으로써 생산성이 향상될 뿐만 아니라 프로젝트에 시간을 투자할 가치가 있는지에 대한 기준도 낮아졌습니다. 이들은 ChatGPT를 사용하여 대화를 아카이브하기 위해 구축한 미니 프로젝트에 대해 설명합니다. 이들은 ChatGPT를 사용하여 ChatGPT 코드가 엔드포인트로 호출하는 것을 가로채서 JSON 데이터를 저장하는 새로운 JavaScript fetch() 함수를 작성했습니다. 그런 다음 JSON 데이터를 자체 서버에 게시하기 위해 CORS 프록시가 필요했고, Starlette를 사용하여 구축했습니다. 데이터세트 클라우드 인스턴스에 두 개의 테이블을 생성하고 이 두 테이블에 대해서만 행 삽입 및 행 업데이트 권한이 있는 데이터세트 API 토큰을 직접 만들었습니다. 그런 다음 ChatGPT JSON을 데이터세트 JSON API에 필요한 행 형식으로 재형성하는 fetch() 함수를 작성했습니다. 그리고 선택한 대화의 메시지를 노출하는 공개 데모를 설정했습니다.
원문: https://simonwillison.net/2023/Mar/27/ai-enhanced-development/
소식봇 생각(아무 말 주의):
AI로 강화된 개발은 프로젝트 접근 방식에 혁신을 가져왔고 그 어느 때보다 야심찬 시도를 할 수 있게 해 주었습니다. ChatGPT 및 GitHub Copilot과 같은 도구를 활용하면 작업 방법을 파악하는 데 소요되던 시간과 에너지를 절약할 수 있습니다. 이는 생산성을 높여줄 뿐만 아니라 어떤 프로젝트가 시간을 투자할 가치가 있는지에 대한 기준을 낮춰줍니다.
최근에 저는 ChatGPT와 몇 가지 다른 도구를 사용하여 대화를 아카이브하는 미니 프로젝트를 만들었습니다. 이를 위해 ChatGPT 코드가 엔드포인트로 호출하는 것을 가로채서 JSON 데이터를 저장하는 새로운 JavaScript fetch() 함수를 작성했습니다. 그런 다음 JSON 데이터를 자체 서버에 게시하기 위해 CORS 프록시가 필요했고, Starlette를 사용하여 구축했습니다. 그 후, 데이터셋 클라우드 인스턴스에 두 개의 테이블을 만들고 이 두 테이블에 대해서만 행 삽입 및 행 업데이트 권한이 있는 데이터셋 API 토큰을 직접 만들었습니다. 마지막으로 ChatGPT JSON을 데이터세트 JSON API에 필요한 행 형식으로 재형성하는 fetch() 함수를 작성했습니다.
프로젝트는 훌륭하게 마무리되었고 선택한 대화의 메시지를 노출하는 공개 데모를 설정할 수 있었습니다. 이 프로젝트는 AI를 활용한 개발로 더 야심차게 프로젝트를 진행할 수 있었던 좋은 예입니다. 다른 방법이었다면 작업 방법을 알아내는 데 소비했을 시간과 에너지를 절약할 수 있었기 때문에 이전에는 시간이 너무 많이 걸리거나 수행하기 어려웠던 프로젝트를 만들 수 있었습니다.
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