AI 코드 생성기의 작동 방식
- 자연어 입력 이해: 개발자가 일반 영어로 입력을 제공합니다.
- AI 모델을 통한 처리: 딥 러닝 모델이 입력을 처리합니다.
- 코드 생성: AI가 구문적으로 올바르고 최적화된 코드 조각을 생성합니다.
- 구문 검사 및 디버깅: 추가 검사를 통해 구문 오류를 제거합니다.
- 사용자 정의 및 학습: 일부 AI 모델은 사용하면서 개선됩니다.
무료 AI 코드 생성기의 이점
- 생산성 향상: 반복적인 작업을 자동화하여 시간을 절약합니다.
- 오류 감소: 구문 오류와 논리적 실수를 최소화합니다.
- 여러 언어 지원: 다양한 프로그래밍 언어를 지원합니다.
- 학습 및 기술 향상: 초보 프로그래머가 코딩 패턴과 모범 사례를 이해할 수 있습니다.
- 비용 효율성: 많은 도구가 무료로 제공됩니다.
최고의 무료 AI 코드 생성기
- GitHub Copilot: OpenAI Codex를 기반으로 실시간 코드 제안을 제공합니다.
- Keploy: 단위 테스트와 통합 테스트를 자동화하는 AI 도구입니다.
- OpenAI Codex: 자연어 입력에서 코드를 생성하고 여러 언어를 지원합니다.
- Tabnine: 다양한 IDE와 통합되는 AI 기반 자동 완성 도구입니다.
- CodeT5: Salesforce가 개발한 오픈소스 AI 모델입니다.
1. GitHub Copilot
GitHub Copilot은 GitHub이 OpenAI와 협력하여 개발한 AI 기반 코딩 어시스턴트입니다. OpenAI Codex를 기반으로 하며 개발자가 IDE에 입력할 때 실시간 코드 제안을 제공합니다. Copilot은 전체 줄, 함수를 제안하고 상황에 맞는 단서를 기반으로 보일러플레이트 코드를 생성할 수도 있습니다. 여러 프로그래밍 언어를 지원하고 Visual Studio Code, JetBrains IDE 및 Neovim과 완벽하게 통합됩니다.
컨텍스트 인식 제안 – 작성 중인 코드를 기반으로 매우 관련성 있는 코드 완성을 제공합니다.
다국어 지원 – JavaScript, Python, Go, TypeScript, Ruby 및 기타 여러 언어를 지원합니다.
원활한 IDE 통합 – 인기 있는 IDE 내에서 직접 작동하므로 창 간 전환의 필요성이 줄어듭니다.
개발 속도 향상 – 반복되는 코드를 더 빠르게 작성하여 개발자 생산성을 향상시킵니다.
단점:
무료 사용 제한 – 무료 체험판을 제공하지만, 모든 기능을 사용하려면 유료 구독이 필요합니다.
가끔씩 부정확한 내용 – 인간의 검토가 필요한 잘못된 코드나 안전하지 못한 코드가 생성될 수 있습니다.
초보자에게는 적합하지 않음 – 제안을 적절히 검증하려면 프로그래밍 지식이 필요합니다.
2. Keploy(케플로이)
Keploy는 개발자가 단위 테스트와 통합 테스트를 작성하고 만드는 프로세스를 자동화하는 데 도움이 되는 AI 기반 테스트 케이스 생성 도구입니다. API 호출을 캡처하고, 테스트 케이스를 생성하고, 이를 재생하여 일관된 애플리케이션 동작을 보장합니다.
코드 완성 도구와 달리 Keploy는 개발자가 수동으로 테스트를 작성하는 데 소요되는 시간을 줄여 소프트웨어 품질을 개선하는 데 중점을 둡니다.
테스트 사례 생성 자동화 – 테스트 사례를 수동으로 작성할 필요성을 없애 시간과 노력을 절약합니다.
API 호출 및 응답 캡처 – 실제 API 상호작용을 기록하여 종단 간 테스트에 도움이 됩니다.
버그 감소 및 코드 품질 향상 – 오류를 조기에 포착하여 애플리케이션 안정성을 유지하는 데 도움이 됩니다.
오픈소스 및 개발자 친화적 – Keploy는 오픈소스 소프트웨어로, 개발자가 필요에 따라 Keploy에 기여하고 사용자 정의할 수 있습니다. Keploy Github 에서도 기여할 수 있습니다 .
Keploy VS Code 확장: 편집기 내부의 AI 기반 테스트 자동화
Keploy VS Code Extension은 Visual Studio Code 내에서 직접 테스트 케이스 생성을 자동화하는 AI 기반 도구입니다. 테스트 케이스를 수동으로 작성하는 대신, Keploy는 실제 API 상호 작용을 기록하고 테스트 케이스를 자동으로 생성하여 개발자가 애플리케이션을 검증하기 쉽게 해줍니다.
Keploy는 애플리케이션 실행 중에 HTTP 요청과 응답을 캡처하고 이를 단위 테스트와 통합 테스트 로 변환하여 API 테스트를 간소화합니다. 백엔드 서비스, REST API 및 마이크로서비스 를 작업하는 개발자에게 꼭 필요한 기능입니다 .
Keploy의 VS Code 확장 프로그램의 주요 기능
1. 자동화된 테스트 케이스 생성
REST API, gRPC, GraphQL과 원활하게 작동합니다 .
테스트에 소요되는 시간을 절약하고 인적 오류를 줄여줍니다.
2. 원클릭 테스트 실행
VS Code 내에서 한 번의 클릭 으로 테스트를 만들어보세요 .
명령줄에서 테스트 모음을 실행하는 번거로움을 제거합니다.
Jest, Mocha 및 기타 테스트 프레임워크 와 통합됩니다 .
3. 기록 및 재생 메커니즘
Keploy는 런타임 동안 API 요청과 응답을 기록합니다.
이러한 요청을 재생하여 시간이 지나도 애플리케이션이 일관되게 작동하는지 확인할 수 있습니다.
API 이전 버전과의 호환성을 보장합니다 . 중요한 변경 사항이 눈에 띄지 않게 전달되지 않습니다.
4. 사용자 정의 가능한 테스트 케이스
개발자는 VS Code 내에서 AI가 생성한 테스트 사례를 수정할 수 있습니다 .
요청 매개변수, 헤더 및 예상 응답을 조정할 수 있습니다.
높은 테스트 범위를 유지하면서 유연성을 보장합니다 .
VS Code에 Keploy를 설치하는 방법?
VS Code를 열고 확장 프로그램 마켓플레이스 로 이동합니다 .
“Keploy” 를 검색 하고 설치를 클릭합니다 .
백엔드 프로젝트를 열고 Keploy가 올바르게 구성 되었는지 확인하세요 .
Keploy 명령을 사용하여 API 호출을 기록, 재생 및 검증합니다.
OpenAI Codex(오픈AI 코덱스)
OpenAI Codex는 GitHub Copilot을 구동하는 AI 모델입니다. 자연어 프롬프트에서 코드를 이해하고 생성할 수 있는 보다
일반화된 AI 코딩 어시스턴트입니다. 개발자는 OpenAI의 API를 통해 Codex와 상호 작용하여 사용자 지정 애플리케이션 및 도구에 통합할 수 있습니다.
Codex는 12개 이상의 프로그래밍 언어를 지원하므로 다양한 코딩 작업에 다재다능한 선택입니다.
장점:
1. 매우 다재다능함 - 코드 조각을 생성하고, 기능을 완성하고, 심지어 프로그래밍 언어 간에 번역할 수도 있습니다.
2. 자연어 이해 - 개발자는 일반 영어로 기능을 설명할 수 있으며, Codex는 해당 코드를 생성합니다.
3. 사용자 정의 통합 - OpenAI의 API를 통해 제공되므로 개발자는 자체 AI 기반 애플리케이션을 빌드할 수 있습니다.
단점:
1. 전용 UI 없음 – Copilot과 달리 Codex에는 내장 인터페이스가 없으며 API 통합이 필요합니다.
제한된 무료 액세스 – OpenAI는 유료 플랜을 요구하기 전에 제한된 무료 계층 API 사용을 제공합니다.
품질이 다양함 – 인상적이기는 하지만 생성된 코드는 개선이나 디버깅이 필요할 수 있습니다.
3. Tabnine(타브니네)
Tabnine은 지능형 자동완성 제안을 제공하여 코딩 효율성을 향상하도록 설계된 AI 기반 코드 완성 도구입니다.
전체 코드 블록을 생성하는 Copilot과 달리 Tabnine은 코딩 컨텍스트에 따라 개별 줄과 함수 인수를 완성하는 데 중점을 둡니다.
무료 버전과 유료 버전을 모두 제공하며, 무료 버전은 기본 AI 지원 완성을 제공합니다.
장점:
개인 정보 보호 중심 – 데이터를 클라우드로 전송하는 Copilot과 달리 Tabnine은 개인 정보 보호를 개선하기 위해 온디바이스 AI 모델을 제공합니다.
다양한 IDE 지원 – VS Code, IntelliJ IDEA, PyCharm, WebStorm 및 기타 인기 있는 개발 환경과 호환됩니다.
가볍고 빠름 – 다른 AI 코딩 도구에 비해 리소스 소모가 적습니다.
단점:
무료 기능 제한 – 무료 버전은 기본적인 코드 완성만 제공하며, 고급 AI 기능을 사용하려면 구독이 필요합니다.
문맥 인식력 낮음 – 제안은 GitHub Copilot에 비해 문맥 인식력이 낮습니다.
복잡한 코드에는 어려움이 있을 수 있음 – 간단한 자동 완성에는 잘 작동하지만 복잡한 코드 조각을 생성하는 데는 덜 효과적입니다.
4. CodeT5(코드T5)
CodeT5는 Salesforce Research에서 개발한 오픈소스 AI 모델입니다. T5(Text-to-Text Transfer Transformer) 아키텍처를 기반으로 하며 코드 완성, 요약, 생성과 같은 다양한 코딩 작업을 지원하도록 설계되었습니다. Copilot과 같은 독점 AI 도구와 달리 CodeT5는 무료로 제공되며 특정 사용 사례에 맞게 미세 조정할 수 있습니다.
장점:
오픈 소스 - 완전한 오픈 소스로 개발자가 필요에 따라 모델을 사용자 정의하고 미세 조정할 수 있습니다.
다양한 프로그래밍 언어 지원 – Java, Python, JavaScript 등과 호환됩니다.
연구 및 사용자 정의에 유용 – AI 지원 코딩을 탐색하려는 AI 연구자 및 개발자에게 유용합니다.
단점:
설정 필요 – 플러그 앤 플레이 도구와 달리 사용자가 직접 모델을 설치하고 구성해야 합니다.
Copilot만큼 발전되지는 않음 – CodeT5의 코드 제안은 GitHub Copilot만큼 정교하거나 상황에 맞지 않을 수 있습니다.
더 높은 학습 곡선 – 머신 러닝 프레임워크에 대한 지식이 필요하여 그 기능을 최대한 활용해야 합니다
여러 AI 코드 생성기가 있으므로 올바른 것을 선택하는 것은 어려울 수 있습니다. 고려해야 할 몇 가지 핵심 요소는 다음과 같습니다.
프로그래밍 언어 지원: AI 코드 생성기가 당신이 사용하는 언어를 지원하는지 확인하세요.
IDE와의 통합: GitHub Copilot 및 Tabnine과 같은 도구는 Visual Studio Code, JetBrains, Sublime Text와 같은 인기 있는 IDE와 잘 통합됩니다.
정확성 및 맥락 이해: AI는 자연어 프롬프트를 기반으로 관련성 있고 올바른 코드 조각을 생성해야 합니다.
가격 및 무료 플랜: 많은 도구가 기능이 제한된 무료 버전을 제공합니다. 요구 사항에 따라 선택하고 필요한 경우 업그레이드합니다.
커뮤니티 지원 및 문서화: 활발한 커뮤니티 지원을 갖춘 잘 문서화된 도구는 장기적으로 더 유익할 수 있습니다.
올바른 AI 코드 생성기 선택 방법
- 프로그래밍 언어 지원 확인
- IDE와의 통합 여부
- 정확성 및 맥락 이해
- 가격 및 무료 플랜
- 커뮤니티 지원 및 문서화
AI 코드 생성기를 통한 소프트웨어 엔지니어링의 미래
- 스마트하고 컨텍스트 인식이 뛰어난 AI: 비즈니스 로직을 이해하고 지능적으로 코드를 리팩토링합니다.
- AI가 생성한 전체 애플리케이션: 고수준 사양에서 전체 애플리케이션을 빌드할 수 있는 기능 제공.
- AI와 소프트웨어 엔지니어의 역할: AI와 협업하여 생산성을 높이는 방향으로 변화.
- 윤리 및 보안 고려 사항: 보안 취약성, AI 모델의 편향, 지적 재산권 소유권 문제 해결 필요.