claude4.6을 이용해 플러그인을 개발하느라 3일을 보냈지만, 여전히 너무 어려웠습니다.
포함된 내용:
- 데이터베이스
- UI
- 관리자 백엔드
- 라우팅
- 로직 기능 및 컴포넌트 등
전체적인 느낌:
코드 작성 능력은 뛰어나지만, 표준 준수와 경험 축적은 부족합니다.
3일 동안 대부분의 시간을 문법 오류와 일반적인 규칙 위반 수정, 심지어는 프로젝트 전체 재생성에 사용했습니다.
저는 코드를 전혀 알지 못해 문제가 발생하면 효과적인 프롬프트조차 제시하기 어려웠습니다. 코드 구조, 네이밍, 개발 스타일 등에서는 AI의 지시를 따를 수밖에 없었습니다. AI의 성능은 평범했고, 오류 해결이 매우 어려웠으며, AI를 활용한 Discourse 기능 개발에 대한 경험 축적이 아직 부족한 것 같습니다.
최근 Evomap의 부상을 목격했는데, AI가 방대한 지식을 흡수한 후 지식 충돌 단계에 진입하여 품질 향상이 시작되는 것 같습니다. 아마도 AI를 이용한 Discourse 플러그인 개발이 빠르게 쉬워질까요?
따라서, 공식적으로 AI 개발 표준이나 가이드라인(예: 에이전트 스킬 등)을 제공해 주실 수 있을까요? (튜토리얼 문서는 AI가 사용할 수 있는 규칙과 지침으로 압축되어야 합니다)
추가:
여러분의 댓글을 보고 기쁩니다. 모두 기초 지식을 배워야 한다고 생각하는 것 같습니다?
그럼好吧, 저는 AI가 스스로 학습하도록 하겠습니다.
제안 사항이 있으시면, 제 README를 최적화하는 데 도움이 될 수 있을까요?
흥, 모든 것은 말하지 않아도 알죠. 진정한 지혜는 모든 코드 라인 속에 있습니다.
현재 제 기초 학습은 아직 미흡합니다. 전문 지식이 부족하기 때문에 핵심 README가 매우 엉망일 수 있고, 이로 인해 학습에 실패할 수 있습니다.
그러나 이것은 단지 참고 자료일 뿐입니다. AI 학습에 관심이 있거나 경험이 있으신 분은 자신의 학습 메커니즘을 최적화해 보시길 바랍니다.
마지막으로, 제가 생각하는 AI 시대 인간의 존재 가치입니다: 어리석음을淋漓尽致(온전히) 드러내는 것입니다.
다양한 수준의 Discourse 개발자들이 학습한 AI 스킬을 자유롭게 사용하게 하고, AI가 실제 상호작용에 기반한 경험적 수정을 하도록 하는 것입니다.
아마도 공식적인 학습이 아닌, 실제 Discourse AI 개발 대화의 매 순간에서 학습하는 유사한 메커니즘을 만들 수 있을 것입니다.
이론은 실무에 적용되고, 실무는 이론에 피드백을 주어 이론을 수정합니다.
한 단계 더 나아가, 앞서 설명한 개별 AI 학습과 실무 경험 축적을 공개된 학습 결과의 교차 검증으로 전환하는 것은 어떨까요? 이렇게 하면 기존 지식이 빠르게 AI 스킬로 전환되고, 개발자와 AI의 협업 과정에서 실제 문제가 노출되어 스킬이进一步优化(더욱 최적화)되며, 튜토리얼이 AI에게 실제로 적용 가능해집니다.
다른 각도에서 생각해보면, 기초 지식 학습은 인간의 행동을 배우는 것이고, 인간과 AI의 상호작용은 AI의 행동을 배우는 것이 아닐까요?
여러분이 불편해하지 않기를 바라지만, 안타깝게도 저는 규정에 얽매이는 사람이 아닙니다. AI는 대부분의 프로그래머를 대체할 수 있어야 한다고 생각합니다. AI는 혁명적인 힘을 가지고 있으며, 이는 컴퓨터가 인간의 사고를 특정 매체를 통해 물리적 세계를 변화시킬 수 있는 충분한 힘을 갖게 한 것과 같습니다.