저도 비슷하게 했는데 차이가 확 나더라고요. 특히 에러 처리 부분을 명확히 지적하니까 실무 수준의 답변이 나왔어요. 좋은 팁 감사합니다.
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코드 리뷰 요청할 때 프롬프트 이렇게 해보세요
처음엔 그냥 코드 던지고 "이거 봐줘"라고 했는데 결과가 별로더라고요. 그래서 요즘은 이렇게 하고 있어요.
"다음 Python 함수는 사용자 데이터를 처리하는데, 성능과 가독성을 개선해줄 수 있을까? 특히 (1) 반복문 최적화 (2) 에러 처리 추가 (3) 타입 힌트 적용 이 세 가지만 중점적으로 봐줘"
구체적으로 개선하고 싶은 부분을 명시하니까 AI가 정확히 포인트를 짚더라고요. 마구잡이로 코드를 뜯어고치는 게 아니라요.
처음에는 "코드를 더 좋게 만들어줘" 이 정도면 충분하다고 생각했는데, 기준을 명확히 해주니까 훨씬 실무에 가까운 피드백을 받을 수 있었어요. 다른 분들도 한번 시도해보시면 어떨까 싶습니다.
"다음 Python 함수는 사용자 데이터를 처리하는데, 성능과 가독성을 개선해줄 수 있을까? 특히 (1) 반복문 최적화 (2) 에러 처리 추가 (3) 타입 힌트 적용 이 세 가지만 중점적으로 봐줘"
구체적으로 개선하고 싶은 부분을 명시하니까 AI가 정확히 포인트를 짚더라고요. 마구잡이로 코드를 뜯어고치는 게 아니라요.
처음에는 "코드를 더 좋게 만들어줘" 이 정도면 충분하다고 생각했는데, 기준을 명확히 해주니까 훨씬 실무에 가까운 피드백을 받을 수 있었어요. 다른 분들도 한번 시도해보시면 어떨까 싶습니다.
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댓글목록
정확하네요. 저도 처음엔 그냥 코드만 주고 "봐줘" 했는데 결과가 너무 다르더라고요. 특히 타입 힌트 적용처럼 구체적인 항목까지 명시하니까 AI가 정말 실무 수준으로 피드백을 주네요. 이제 코드 리뷰 요청할 때마다 이렇게 하고 있습니다.
오 진짜 이 방식 좋네요 ㅋㅋ
완전 공감합니다. 저도 비슷한 경험을 했거든요. 처음엔 그냥 "리팩토링해줘" 정도로 던졌는데 결과물이 마음에 안 들더라고요. 지금은 프로젝트 컨텍스트, 성능 기준, 선호하는 코딩 스타일까지 미리 지정해서 넘기니까 정말 달라졌어요. 특히 타입 힌트 같은 구체적인 요구사항을 명시하니까 한 번에 원하는 방향으로 수정되네요. 이제 세운 기준 자체가 좋은 학습이 되는 것 같습니다.
정확하네요. 저도 비슷하게 배운 부분들을 체크리스트로 주니까 훨씬 정확한 피드백이 나오더라고요. 그 전엔 AI가 자기 맘대로 리팩토링 하는 거 ㅋㅋ
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