AI•2025년 9월 4일•한국어
- 쉬운 문제, 답이 있는 문제, 유명한 문제는 어떻게 해도 잘 구현해 준다.
- 어려운 문제, 답이 없는 문제, 나만 갖고 있는 문제는 인풋/아웃풋 데이터를 충분히 주고 모두 통과시키라고 지시한다.
스크린샷은 common markdown에서 CJK는 flanking 이슈로 렌더링이 잘 안되는 문제를 테스트 코드에 크고 작은 input/expect pairs 40개 주고 해결한 예다. 아마 정규식으로 내가 직접 짜려고 했으면 그 다양한 케이스와 물고 물리는 복잡함에 고생했을거다.
고도로 복잡한 함수는 모델과 구별할 수 없다. 둘 다 블랙박스인데 동작하니까.
따라서 비슷한 팁도 존재한다. 입력/출력 데이터에 상호충돌 하는 케이스가 함께 있으면 에이전트는 시간과 토큰만 많이 쓰고 패턴 도출에 실패한다. 또, 입력/출력 데이터가 너무 적으면 구현이 간소화 된다. over-fitting이 일어난다.
그렇다면 오늘날 코딩에서 사람의 할 일은 무엇일까?
- 사람이 자료구조, 알고리듬 등 How를 고민하고 구현하던 시기는 갔다. How는 코딩 에이전트에게 맡기자.
- 무엇(What)을 만들건지 명확히 한다. 베스트 프랙티스가 있는 문제는 그렇게 풀자.
- 나만 갖고 있는 문제는 인풋/아웃풋 데이터 모아서 주는게 우리 일이다. (SFT-ish)
가까운 미래에 각 기능 실험 별 cost function 정의하고 티키타카 하는게 코딩이요 서비스 구현과 운영이 될 것이다. 이번 달에 집중할 핵심지표와 가드레일 정해주면 그렇게 알아서 실험되고 개선되며 돌아가는.
