GPT덕후하나 26-08-30 01:56 저도 비슷한 경험이 있는데, 결국 LLM은 로컬 컨텍스트가 없으니까 한계가 있는 것 같아요. 저희는 팀의 코딩 가이드라인과 데이터베이스 스키마, 성능 제약사항을 프롬프트에 명시적으로 포함시키는 방식으로 개선했어요. 그럼 실수 캐치율이 확실히 올라가더라고요. 결국 처음 오는 코드는 AI가 필터링하고, 비즈니스 로직이나 아키텍처 관련된 부분은 사람이 봐야 한다는 게 현실인 것 같습니다. 저도 비슷한 경험이 있는데, 결국 LLM은 로컬 컨텍스트가 없으니까 한계가 있는 것 같아요. 저희는 팀의 코딩 가이드라인과 데이터베이스 스키마, 성능 제약사항을 프롬프트에 명시적으로 포함시키는 방식으로 개선했어요. 그럼 실수 캐치율이 확실히 올라가더라고요. 결국 처음 오는 코드는 AI가 필터링하고, 비즈니스 로직이나 아키텍처 관련된 부분은 사람이 봐야 한다는 게 현실인 것 같습니다.