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Github Copilot, 진짜 개발자 대체가 가능할까?

요즘 Github Copilot에 관해 여러가지 의견들이 충돌하며 의견이 분분하다는 것을 본 코캠.어떤분들은 '미래에 개발자는 Copilot이 대체할 거다' 라는 의견이 있는가 하는 반면, '치와와랑 머핀도 구분 못하는 AI가 어떻게 대체하냐,아직 미흡하다.' 라는 의견도 있었습니다.이런 토론은 개발자로서 굉장히 참을 수 없는 의견대립이죠.그래서 코캠측에서도 슬그머니 의견을 끼워 넣어보기 위해 Github Copilot에 대해 알아보았습니다. 🛠 Github Copoilot?깃허브 코파일럿은 내가 원하는 기능을 주석으로 묘사하면, 묘사에 맞는 기능을 자동으로 완성시켜주는 자동 코딩 시스템입니다.Copilot 빠르게 시작하기1️⃣ 작동방식1. 내가 원하는 기능을 주석으로 묘사합니다.2. 코파일럿 AI가 딥러닝 한 내용을 바탕으로 '대부분 이렇게 쓰던데?' 하는 코드들을 완성합니다. 2️⃣ Github Copoilot의 장단점[ 장점 ]웬만큼 연차가 쌓인 개발자가 아니고서야 라이브 코딩을 하는 개발자는 생각 보다 많이 없습니다.주니어 개발자의 대부분은 다른 사람들이 쓴 코드를 참고하고 긁어와 사용하는 경우가 더 많죠.이런 부분에 있어서는 코파일럿이 도움이 될 수 있습니다.[ 단점 ]코파일럿의 학습이 완벽하지 않기 때문에 개발자의 의도가 정확하게 컴퓨팅 사고를 기반으로 제시되지 않으면, AI는 갈 길을 잃고 의도와 다른 코드를 제시할 수 있습니다.개발자의 의도와 다른 코드는 결국 불필요한 코드를 늘리는 것과 같기 때문에 비효율적일 수 있습니다. 3️⃣ Copoilot의 궁극적인 문제?copoilot의 궁극적 문제는 라이선스 문제가 되지 않을까 싶습니다.코파일럿의 AI가 어떤 라이선스인가를 따지지 않고 학습하기 때문에 뱉어낸 결과물에 제한된 라이선스 코드가 있다면 해당 코파일럿 코드 또한 제한되어야 하는지, 적용한다면 어느 범주까지 적용해야 하는지 애매한 부분이 있다고 합니다.  ❓ 그래서 진짜 개발자 대체가 가능해?여기부터는 코드캠프 일부 개발자들의 의견으로 반박시 여러분들 의견이 맞습니다.😁코드캠프에게 여러분들의 의견을 알려주세요! 코캠측 개발자들의 의견을 정리해보았는데요, 생각보다 코캠 내부에서도 파가 나뉘었습니다!🧑🏻‍💻 백엔드 개발자들Captain( 팀 내 그저 빛을 맡고 계신 9년차 풀스택 개발자 )- 설계를 하는 시니어들은 대체 불가능, 단순 업무를 하는 주니어는 대체 가능.틀을 설계하는 건 인공지능이 발전해도 인간의 창의성까지 가지고 올 수 없는 부분이 있기 때문에 무리라고 생각.Quokka- 비슷한 거 써봤는데 대체 안됨.( 일단 돈을 안냈음. - 무료판 유저 )Otter- 회사의 도입이 대중화 되느냐에 따라 다를 것 같은데, 주니어는 대체 가능하지만 로직의 틀을 짜야 하는 시니어는 대체가 불가하다.Bommy- 상용화 시기가 중요하다고 생각, 과도기동안은 주니어도 대체가 안되지만 상용화 된 이후에는 주니어는 대체가 가능하다고 생각.🧑🏻‍💻 프론트엔드 개발자들Eunny- 주니어, 시니어 모두 대체가 불가하다.공부는 가능하겠지만, 모든 코드는 각자 코드 상황에 따라 다르게 적용되기 때문에 대체 불가.Hoony( 공상과학에 빠져있는 디지털노마드 선두주자 )- 주니어, 시니어 모두 대체가 가능하다. ( 터미네이터와 아이언맨 자비스를 너무 감명 깊게 봄. - AI가 인류를 대체할 수 있다 주의 )시간이 흐를 수록 데이터는 누적될 것이고 대부분의 코드 설계가 가능한 수준까지 올라 갈 수 있을 것, 이를 통해 인건비 절감을 위해 개발자 보다 AI를 선호하는 상황이 생길 수 있다.Jenny- 주니어 정도는 코파일럿으로 대체가 가능하다. 하지만 코파일럿 설계를 해야 하는 엔지니어나 서비스의 큰 틀을 짜야하는 시니어는 대체가 불가능하다. 큰 틀은 언제나 상황에 따라 짜야 하는데 통상적인 부분으로는 커버 불가능함.Gee- 코파일럿이 상용화되어서 많은 사람이 사용하게 된다면 나중에는 코파일럿이 작성한 코드가 트렌드를 반영한 정석 로직으로 여겨지는 날이 올 것 같음. 하지만 상황에 맞게 배치하고 개선하는 작업을 하는 개발자는 반드시 필요하다고 생각. ( 근데 코파일럿 되게 좋은데? ) 코드캠프에서도 총 3가지 의견으로 나뉘었는데요,1. 주니어만 대체가 가능하다.2. 주니어, 시니어 둘 다 대체 가능하다.3. 주니어, 시니어 둘 다 대체 불가능하다.이렇게 총 세가지 의견 중 가장 우세한 의견은 [ 주니어는 대체가 가능하나, 시니어는 불가능하다! ] 입니다. 코드 캠프의 개발자들(일부)은 위와 같이 생각하는데, 여러분들은 어떻게 생각하시나요?여러분들의 의견도 들려주세요!

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아셀

왜 개발자는 고양이를 좋아하는가? 🐱

왜 고양이인가? 😻모든 개발자들이 고양이를 좋아한다는 건 편견이지만, 내가 바로 개발자이면서 고양이도 좋아하는 사람이라면?http 상태코드 200, 404, 502 등 총 60가지의 상태 코드를 고양이 이미지로 보여주는 http cat이라는 사이트가 있어요.(고양이는 버그를 잡아준다. 그리고... 귀엽다.)믿거나 말거나, MBTI가 INTP, INFP, INFJ, INTJ, ISTJ, ESFP, ESTP, ENEJ인 사람이 고양이 같다고 합니다. 그리고 2020년 프로그래머스에서 진행한 설문에 따르면 개발자의 TOP 3 MBTI 유형은 1위 INTP, 2위 INFP, 3위 INTJ라고 합니다. (출처: 프로그래머스 2020 설문) 모두 고양이 같은 MBTI군요? 관련이 있을 수도 있겠네요.막간! 💥인프런에서도 찾을 수 있는 고양이 관련 강의1) 만들면서 배우는 리액트 : 기초영어로 명령어를 입력하면 영어가 써진 고양이 짤방을 만들 수 있어요. 이런 앱을 내가 직접 만들 수 있다니, 벌써부터 고양이가 아른아른거려요.2) [최신 React 버전 반영] 초보자도 쉽게 만드는 React 웹 서비스 만들기MBTI를 기반으로 나랑 잘 맞는 고양이를 찾아볼 수 있는 예비집사 판별기! 귀여운 고양이로 MBTI 테스트를 만들어본다니, 두근두근하지 않나요?고양이가 귀엽다고 생각하는 당신, 새해에는 "고양이가 자주 등장하는(중요)" 강의를 들어보는 건 어떠세요?

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한국 IT 용어 이야기 (1) – 고도화

미국과 한국에서 개발자와 매니져 생활을 25년 넘게 하게 되었는데, 최근에 한국의 일선에서 여러 가지 단어들을 새로이 접했는데, 그 내용들에 대해 가볍게 적어 보려 한다. 커리어의 앞의 절반은 유튜브가 없던 시절에 책을 통해 한국에서 배워 왔던 것이었고, 뒤의 절반은 미국 회사에서 배워 왔던 것이었으며, 최근 2년간 한국에서 현업에서 접했던 것들에 대한 이야기이다.---으뜸은 누가 뭐래도 "고도화"이다. 직군을 가리지 않고, 거의 모든 사람들이 언젠가부터 쓰고 있는 표현이었다. 15년 전에 전혀 쓰지 않았던 단어이기도 하고, 한국 생활로 돌아올 때 적응에 가장 어려움을 느낀 단어이다. 정부 보고서나 신문 기사들도 쓰고 있어서 나만 모르는 단어인 줄..'고도'라고 쓰지 않고 꼭 '고도화'까지 붙여서 쓰이고 있으며, ~'화' 의 한자식 표현이 개인적으로 어색해 하고 있는 정도이다. 문서나 신문 기사에도 종종 보이지만, 주로 발표할 때 혹은 계획을 잡을 때 '뭐라 구체적으로 설명하기엔 애매하지만 여하튼 개선하려고 하는 모든 계획들' 정도의 의미이고, 가끔씩 구체적으로 사안들을 적어 주면 좋을텐데 등의 아쉬움이 있는 정도이다.네이버 사전에는 '정도가 높아짐'의 뜻이지만, gemini 가 알려주기로 영어 표현으로 improve, advanced, develop, upgrade, refine, perfect, master, polish 등이 있다고 하는데, 거꾸로 저 용어들을 한글로 번역해 놓는다고 생각하면 각각의 단어를 생각해 내는 대신 이제 '고도화'가 가장 적절한 단어일 거라는 생각이 든다.Bard 의 "고도화"의 영어 번역개발을 하면서 다른 사람들이 쓴 문서들을 접하게 될 때, 특히 design document가 개선되는 제안을 담고 있는 문서들에서는 polish 라는 단어가 쓰여진 문서가 고급져 보인다는 생각을 했었다. improve는 너무 무난하고, advanced, refine 은 어색하며, upgrade는 너무 영어가 짧아 보인다는 생각을 했었을까..? 어느 순간부터 내가 쓴 문서들은 저런 추상적인 단어들 보다는 아예 직접적인 설명들을 정확하게 적으려 했던 기억들이다.---생각나는 단어들은 일단 아래와 같다. 각각 다 여러 가지 의미로 충격이 있었던 단어들이라 몇 개 적어 보려 한다.고도화 , 아래나ㄹ, 티켓 쳐내기, 역량, 성장, 엠비피, 실험, 오케알, 케피아이, 팀, TFT, 파운데이션, 스쿼드, AARRR, UT, TC, 프레임워크, 이미지 말기, 굽기, 레거시

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한국 IT 용어 이야기 (3) - "R&R"

여러 직군의 사람들과 일을 하게 되었을 때, 애자일/스프린트/회고/리뷰 등으로 이런 저런 일들을 진행하게 될 때 듣게 되었던 단어 중에 생소한 것으로 "R&R"이 있었다. 스쳐 지나듯 오갔던 말이어서 한글로 "알앤아ㄹ" 혹은 "아래날" 정도로 들려서 꽤 오랫동안 'arena' 를 이야기하는 줄 알고 있었다. 'arena' 는 발음으로는 '어리나'에 가깝지만, 한국에서는 '아레나' 라고 듣고 자라 왔었기에 한데 모여 전투적으로 열심히 일하자는 이야기겠구나 생각했었는데, 사실은 정반대의 의미를 가진 단어였던 셈이었다.참고로 구글, 바드, 웹스터 등에 R&R 을 물어보면 Rest & Recreation 을 알려 주는데https://www.merriam-webster.com/dictionary/R%20%26%20R여기에 한글로 '뜻'이라 물어 한국어를 섞어 주면 IT 용어들로 쏠려서 결과들이 몰려 온다. 관련업에 종사하긴 하지만, 한국어 컨텐츠가 쏠려 있는 거 같아 조금 씁슬해 진 부분도 있겠다.https://www.google.com/search?q=R%26R+%EB%9C%BB알앤알 뒤에 붙는 단어들로는 '정리하다', '구분하다'가 많이 오고, 비슷한 문맥에 '업무분장'이라는 이름의 단어도 종종 등장한다. 업무분장은 job assignment , task assignment 등에 더 가깝다 하겠다.몇몇 기억들주로 여럿이 모여 일을 같이 하면서 혹은 나누어 하게 될 때 '선을 긋는' 용도로 자주 쓰였던 기억이다. 팀간에 혹은 멤버들 간에 가벼운 텐션이 있게 될 경우 나는 여기까지만 할 거고 그쪽에서 나머지는 알아서 하라 정도의 거리 두기 용으로 ...프로젝트 단위 보다는 조직도 같이 큰 그림에서 이해하기에 괜찮은 개념들이긴 하지만, 뭔가 훨씬 더 규모가 큰 곳들 - 영업망 업권 할당 같은 - 에서 쓰이는 게 좋은 개념이 과하게 스타트업씬에 내려와 있는 게 아닐까 싶었다. 특히 'responsibility' 부분은 과제에 적용시키기 어렵다는 생각인데, 실제로 '책임을 진다'는 게 어떤 의미인가에 대해 딱 떨어지는 그림이 나오진 않았고, 이는 내가 각종 툴의 "assigned" 상태에 익숙해져 있는 bias 가 있다 하겠다.아이러니하게 구글에 다니면서는 한 번도 써 보지 않은 단어였고, 그래서인지 개인적으로 개발 조직 내에서는 적어도 선을 그으면 안 된다는 생각이다. 잘 풀릴때는 뭐 별 문제 없지만, 왠지 과제가 삐걱거릴 때 무의식적으로 선을 긋는 습관이 여기서 온 거 같다는 생각이고, 몇몇 경우 개인들과 조직의 성장을 막는 요소로 작용하고 있지 않았나 하는 생각이다. 예를 들면 '나는 프론트엔드 엔지니어니까 백앤드는 고치면 안돼' 같은..선을 긋고 기본 자세가 방어적인 데서 시작을 하는 팀들과 복잡한 일을 해 나갈 때, 자연스레 비는 부분에 대해 책임 소재가 불분명해져서 종종 어려운 일들이 생겼다. 사람 수가 일감의 수보다 부족한 거의 모든 스타트업 씬에서는 특히 자주 일어나는 일인데, 새로운 영역의 일이거나 몇몇 팀들의 사이에서 겹치거나 비거나 하는 경우 자발적으로 알아서 챙겨 지면 좋으련만.. 이걸 잘 나누어서 일이 되게 잘 시키는(?) 것도 PM 이나 리더십의 R&R 이라 생각할 수도 있겠다.

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한국 IT 용어 이야기 (2) - 정합성

두번째로 챌린징했던 단어는 '정합성'이다. PM / design 쪽에서 이야기는 많이 듣지 못했지만, data 직군과 DBA , DevOps 들과 이야기할 때 종종 나왔던 단어이다.일단 네이버 사전에서 정합성은 무슨 말인지 못 알아들을 정도의 설명인데, 단지 뒤에 '체크'라는 말이 붙으면서 조금 알아들을 수 있는 용어로 바뀌게 된다.네이버 사전 결과 '정합성'30년 전에 데이터베이스 과목을 수강한 후에 실무 일머리들은 영어로 다시 다 배웠기에 여러 가지 용어들을 두리뭉실하게 써 왔는데, 여기서 잠깐 ChatGPT 와 bard 의 이야기 먼저...ChatGPT 의 결과 - "데이터 정합성을 영어로"bard 의 결과 - "데이터 정합성을 영어로"일단 책에서 배운 개념으로 data consistency 와 data integrity 가 꼬이기 시작했고, 한글로 적당한 '데이터 무결성'이 생각이 났다. 이를 비교하려 다시 물어 보니 이제 bard 랑 chatGPT 가 비슷한 말을 하게 되는 거 같았다.ChatGPT - 데이터 무결성과 데이터 정합성 비교bard - 데이터 무결성과 데이터 정합성 비교아래는 배웠던 대로 이해하고 동작하는 (쉬운) 예제들.database migration 작업을 하는데, 새로 생성된 테이블의 entry 개수가 이전 table 의 개수와 다르다.. --> 두 테이블의 정합성이 맞지 않아 AWS DMS 를 다시 시도한다든지...database , table 안에 끊어진 reference 들이 있고, deprecated 된 table 때문에 의미 없는 필드들이 더 생기게 되었다. --> data 무결성이 깨지는 상황으로 batch 잡을 돌려서 null 로 채우자.. 조금 난이도가 있는 사례로는소스로 삼는 raw table 이 여러 곳에서 동시에 사용되는 derived table 을 만들게 되는데, 같은 날 생성된 다른 두 테이블의 같아야 할 값이 다르더라. --> 두 테이블 사이에 필드들이 정합성이 다르다. freezing 되어 있는 테이블을 써라.. 그런데, 위의 bard 의 번역처럼 다양한 의미를 두리뭉실하게 '정합성'이라는 말에 기대어 쓰는 경우들이 종종 있었다. 뭔가 딱히 깊이 설명하고 싶지 않지만, 보이는 데이터를 바로 쓰기 찜찜할 때 '정합성' 이 거론되었고, 사실 이 단어 뒤에 들어오게 될 동사를 고르는 것도 꽤 어려운 일이다. '맞지 않다' , '깨져 있다', '좋다 or 나쁘다'. '완벽하다', '쓸만하다?'가장 어려웠던 사례로는Google Analytics 가 주는 MAU, Firebase 가 주는 MAU , Amplitude 가 주는 MAU 가 다른데, 데이터 정합성이 의심되니 쓰던 걸 쓰도록 하겠다. or vice versa실험을 돌려 지표가 나왔는데, 정합성에 이슈가 있어서 다시 하기로 했다. 이 '정합성'이라는 말은 '무결성'에 비해 조금 과하게 넓게 쓰이고 있는 게 아닐까 하는 생각이었고, 이 일본식 한자들은 딱히 정이 가지 않기도 해서 어느 새 지나 보니 시간 될 때마다 영어 표기를 권하는 꼰대가 되어 있었다.

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softeer

[현대자동차그룹] 2023 제2회 Softeer Tech Meet-up App 개발자 행사

  “두 번째로 열린 현대자동차그룹 2nd SOFTEER TECH MEET-UP에서 App 개발자를 초대합니다.이번 MEET-UP에서는 소프트웨어 중심의 자동차 구현을 위해 고민하는 개발자의 이야기를 공유합니다.관심있는 App 개발자라면 누구든 참가 신청 가능하니 많은 참여 바랍니다.서로의 고민과 경험을 공유하며 함께 성장할 수 있는 좋은 기회가 될 거에요!푸짐한 선물과 맛있는 피맥도 제공될 예정이니 참가 신청은 필수! 많은 참여 부탁 드립니다!"• 일시 : 9월 14일 (목) 18:30• 장소 : 판교 테크원 8층 현대자동차그룹 사옥 (경기도 성남시 분당구 분당내곡로 / https://naver.me/x35faBDZ)• 대상 : App 개발 분야 관련 현직자 및 대학(원)생• 구성 : 세션 / 채용 및 직무 상담 / 네트워킹 파티• 신청 기간 : 8/16 (수) 09:00 – 8/29(화) 24:00• 신청 방법 : 행사 공식 웹페이지 접속 후 신청• 웹페이지 : https://meetup.softeer.ai/• 참가자 선정 : 9월 초 사전 설문 초대장 이메일 발송• 참가비 : 무료·문의처 (소프티어 테크 밋업 운영 사무국)·이메일 : manager@meetup.softeer.ai※참여 신청이 많을 경우, 선정(추첨)을 통해 참가자분들을 모실 예정이오니 양해 부탁드립니다.※주차 지원은 불가하오니, 가급적 대중 교통을 이용해주시기 바랍니다.

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