ChatGPT와 LLM이 처음 대중화되었을 때, AI를 활용해 Discourse 테마 컴포넌트와 플러그인을 만들어 보았지만, 그 성능이 매우 부족하다고 느꼈습니다. 이후로는 다시 시도해 보지 않았습니다.
혹시 AI를 사용해 Discourse를 수정하는 코드를 작성해 보신 적이 있나요? 만약 그렇다면, 이 작업에 가장 유용하다고 느낀 모델이 무엇이었는지 궁금합니다.
최근 저는 빠르고 대충 만든 개념 증명(Proof of Concept)을 만들고자 Cursor의 에이전트 모드를 사용했습니다.
EmberJS의 .gjs 파일에서는 많이 어려움을 겪었고, EmberJS보다 Discourse JS API를 다루는 것이 더 쉬웠다는 점이 놀라웠습니다.
저는 Discourse에 대한 바이브 코딩(vibe coding)의 실행 가능성을 테스트하기 위해 여러 가지 시도를 해보았고, 지금까지 테스트해본 것 중 가장 좋은 성능을 보여준 것은 Claude Code CLI였습니다.
템플릿을 클론한 후, LLM에게 이것이 Discourse 플러그인/테마 컴포넌트를 위한 템플릿임을 알려주고 최종 목표를 설명하는 것부터 시작하세요.
결국 실수를 수정해야 하는 경우는 항상 있었지만, 지루한 부트스트랩 코드를 처리하는 데는 정말 잘합니다.
요즘 Cursor / Augment로 좀 어려운 작업을 해보고 있습니다.
아직까지 버그가 꽤 많네요 
(카테고리별 서명을 만들려고 하는데, 테이블과 새로운 편집 필드 등이 필요해서 원샷으로 해결이 안 됐습니다)
네, LLM은 단독으로는 최신 Ember를 잘 다루지 못하지만, Discourse의 기존 컴포넌트 예시를 제공하면 결과가 훨씬 좋아집니다. 이 전략은 인간에게도 좋은 방법입니다 