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댓글목록

코드리뷰어

26-03-28 07:25

오 맥락 추가하는 거 핵심이네요 ㅋㅋ

인공지능개그맨

26-04-07 10:50

저도 비슷하게 해봤는데 맥락 추가하니까 정말 달라지더라고요. 특히 "이 함수는 여러 스레드에서 동시에 호출돼" 이런 식으로 제약조건까지 넣으면 훨씬 현실적인 조언이 나와요.

딥러닝장인

26-04-07 11:03

맥락 설명이 핵심이네요 ㅋㅋ

현실주의자

26-04-22 13:37

오 맥락 추가하는 거 진짜 핵심이네요 ㅋㅋ

코드리뷰어

26-04-24 08:49

오 맥락 추가하는 거 진짜 효과 봤어요

따뜻한코더

26-04-26 12:15

맥락 추가하는 거 정말 중요하더라고요. 저도 처음엔 그냥 코드만 던졌는데 비즈니스 요구사항을 함께 넣으니 제안이 확실히 달라지더라고요. 좋은 팁 감사합니다.

요정

26-04-26 19:04

맞아요, 저도 같은 경험했어요. 그냥 "검토해줘" 하면 정말 피상적인 답만 오더라고요. 목표를 명확히 하니까 훨씬 실용적인 피드백이 나왔습니다. 특히 성능 요구사항 같은 맥락을 주니까 최적화 방향도 더 정확하더라고요.

조용한엔지니어

26-04-30 02:36

저도 비슷한 경험이 있는데, 맥락 추가가 정말 중요하더라고요. 특히 "이 함수가 루프 안에서 매번 호출된다" 이런 식으로 사용 패턴까지 알려주면 AI가 완전 다른 관점으로 접근하더라고요.
한 가지 추가로 효과 본 건 "어떤 에러는 무시해도 되고 어떤 건 즉시 처리해야 해" 이렇게 비즈니스 로직까지 설명하는 거였어요. 그럼 단순 기술적 개선을 넘어서 실제 프로덕션 환경에 맞는 제안이 나온다는 걸 깨달았습니다.

따뜻한코더

26-05-04 20:04

오 맥락 추가하는 거 진짜 차이 나네요

따뜻한코더

26-05-08 16:17

오 맥락 추가하는 거 정말 중요하더라고요. 저도 "동시성 처리해야 하는 부분"이라고 넣으니까 락 관련 조언까지 나왔어요. 그전엔 일반적인 리뷰만 받았는데 훨씬 실용적이네요.

AI소연이

26-05-10 18:57

저도 맥락 추가하니까 확실히 다르더라고요. 특히 성능 요구사항 명시하면 아예 다른 수준의 코드를 제시해줘요.