AI Vibe 코딩이란 무엇입니까?

AI VIBE 코딩은 잘 만들어진 자연어 사용자 프롬프트를 기반으로 고급 실행 코드를 생성하는 소프트웨어 개발에 대한 새로운 접근 방식입니다.

The term "vibe coding" was popularized by OpenAI co-founder Andrej Karpathy, who described it as a state of mind or attitude adopted by programmers when working with AI-generated code. It can be contrasted with the traditional approach to software development, which involves humans writing code from scratch in a structured and modular fashion, with each segment of code being carefully reviewed and signed off on by peers or superiors in a process known as "code inspection."

"Vibe Coding"이라는 용어는 Openai 공동 창립자 인 Andrej Karpathy에 의해 대중화되었으며,이를 AI 생성 코드로 작업 할 때 프로그래머가 채택한 마음의 상태 또는 태도로 묘사했습니다. 소프트웨어 개발에 대한 전통적인 접근 방식과 대조 될 수 있으며, 여기에는 인간이 구조적이고 모듈 식 방식으로 코드를 처음부터 작성하는 것이 포함되며, 각 코드 세그먼트는 "코드 검사"로 알려진 프로세스에서 동료 또는 상사가 신중하게 검토하고 서명합니다.

In essence, vibe coding is about letting the AI take the lead and generate the bulk of the code, while the human programmer acts more as a guide or supervisor, providing input and feedback along the way. This is not to say that no manual labor is involved; rather, it is minimal and focused on high-level tasks such as selecting the appropriate framework or setting the desired style for the output.

본질적으로, VIBE 코딩은 AI가 리드를 가져 와서 대부분의 코드를 생성하도록하는 것이며, 휴먼 프로그래머는 가이드 또는 감독자로 더 작용하여 그 과정에서 입력 및 피드백을 제공합니다. 이것은 육체 노동이 관여하지 않는다고 말하는 것은 아닙니다. 오히려, 그것은 적절한 프레임 워크를 선택하거나 출력에 대한 원하는 스타일을 설정하는 것과 같은 높은 수준의 작업에 최소화되고 초점을 맞추고 있습니다.

For instance, if a programmer wants to build a web application using React, they might input a command such as "generate a React component for displaying a list of items" and leave the rest to the AI. The AI would then generate the component code, which the programmer would glance at, perhaps making a small adjustment or two before moving on to the next task.

예를 들어, 프로그래머가 React를 사용하여 웹 애플리케이션을 작성하려는 경우 "항목 목록을 표시하기 위해 React 구성 요소 생성"과 같은 명령을 입력하고 나머지를 AI에 맡길 수 있습니다. 그런 다음 AI는 구성 요소 코드를 생성하며, 프로그래머는 다음 작업으로 넘어 가기 전에 작은 조정을 할 수 있습니다.

This approach to software development is made possible by the recent advances in artificial intelligence, specifically in the area of natural language processing (NLP) and deep learning. Researchers have trained AI models to understand and generate multiple programming languages, enabling them to translate human instructions into executable code.

소프트웨어 개발에 대한 이러한 접근 방식은 최근 인공 지능의 발전, 특히 자연 언어 처리 (NLP) 및 딥 러닝 분야에서 가능합니다. 연구원들은 AI 모델을 여러 프로그래밍 언어를 이해하고 생성하도록 교육하여 인간 지침을 실행 가능한 코드로 변환 할 수 있도록했습니다.

One example of such a model is OpenAI's Codex, which is based on the same technology as the GPT-3 language model but trained on a massive dataset of code and text. Codex can perform various coding tasks, such as writing functions, translating code from one language to another, and even generating entire programs from scratch.

이러한 모델의 한 예는 OpenAI의 Codex입니다. OpenAI의 Codex는 GPT-3 언어 모델과 동일한 기술을 기반으로하지만 거대한 코드 및 텍스트 데이터 세트에 대해 교육을 받았습니다. Codex는 작문 기능, 한 언어에서 다른 언어로 코드를 변환하며 전체 프로그램을 처음부터 생성하는 등 다양한 코딩 작업을 수행 할 수 있습니다.

Another AI model capable of vibe coding is DeepMind's AlphaCode, which was specifically designed for competitive programming, a domain that usually requires advanced algorithms and data structures. According to the researchers, AlphaCode's output is comparable to the performance of the median human competitor in a recent programming competition.

Vibe 코딩이 가능한 또 다른 AI 모델은 DeepMind의 알파 코드로, 일반적으로 고급 알고리즘 및 데이터 구조가 필요한 도메인 인 경쟁 프로그래밍을 위해 특별히 설계되었습니다. 연구원들에 따르면, 알파 코드의 출력은 최근 프로그래밍 경쟁에서 인간 경쟁자의 성능과 비교할 수 있습니다.

While AI vibe coding can lead to faster software development results, there is a risk that the output generated from a vibe coding approach may not be adequately reviewed and signed off on, which is where traditional coding practices continue to offer safeguards.

AI VIBE 코딩으로 인해 소프트웨어 개발 결과가 빨라질 수 있지만, VIBE 코딩 접근 방식에서 생성 된 출력이 적절하게 검토되고 사인 될 수있는 위험이 있습니다.

Moreover, if the programmer's input is not clear or consistent, the AI may generate code that deviates from the intended goal, leading to bugs or unexpected behavior. In this sense, AI is a tool that amplifies the programmer's intent and capabilities, but it does not eliminate the need for human supervision and feedback.

또한 프로그래머의 입력이 명확하거나 일관되지 않으면 AI는 의도 한 목표에서 벗어나는 코드를 생성하여 버그 또는 예기치 않은 동작으로 이어질 수 있습니다. 이런 의미에서 AI는 프로그래머의 의도와 기능을 증폭시키는 도구이지만 인간의 감독과 피드백의 필요성을 제거하지는 않습니다.

As AI technology continues to improve, we may see even more interesting and useful applications of vibe coding in the future, blurring the lines between human creativity and machine intelligence.

AI 기술이 계속 향상됨에 따라, 우리는 인간의 창의성과 기계 인텔리전스 사이의 경계를 흐리게하는 더 흥미롭고 유용한 바이브 코딩 응용을 볼 수 있습니다.