인프런 커뮤니티 질문&답변

아고 ㅎㅎㅎ 훌륭하다고 해주셔서 감사합니다!!

정말 좋은 질문해주셔서 감사합니다!! 2주차까지 완주하고 복습까지 하고 계시다니 정말 잘하고 계세요.

API 관련해서 AI가 실수하는 건 정말 자주 있는 일이에요. 현실적으로 두 가지 방법 다 써야 해요.

1. 사전에 제약 걸어두기 (더 효과적)

API 요청할 때 처음부터 구체적으로 지시하는 게 좋아요:

"날씨 API에서 데이터 가져올 때 temperature 값이 숫자인지 꼭 확인하고, 
만약 null이나 undefined면 기본값 0으로 처리해줘. 
그리고 API 응답 구조를 콘솔에 찍어서 확인할 수 있게 해줘."

이렇게 미리 예외상황을 알려주면 AI가 더 안전하게 코드를 짜요.

2. 사후에 검토 요청하기 (보험)

"방금 만든 API 호출 코드에서 에러날 수 있는 부분 체크해줘.
특히 데이터가 없거나 잘못 올 때 어떻게 처리했는지 확인해줘."

이 두가지 방식으로 한번 제어해보시는 걸 추천드리겠습니다!

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. ghuhan18님.

강의를 수강하며 API 오류 처리에 대한 궁금증이 생기셨군요. API를 다루는 과정에서는 종종 예상치 못한 데이터를 받을 가능성이 있습니다. 이럴 때의 대처 방법에 대해 설명드리겠습니다.

1. 데이터 유효성 검사:

   • 사전 제약 조건 설정: 처음에 API 호출을 설정할 때, 결과값에 대해 기대하는 데이터 형식과 범위를 명확히 설정하는 것이 중요합니다. 이를 통해 예상치 못한 데이터가 발생하더라도 쉽게 파악할 수 있습니다.
     
   • 검토 및 로깅: API 호출 후에 받은 데이터의 유효성 검사를 통해 오류를 조기에 감지하는 습관을 들이는 것이 좋습니다. 예를 들어, 데이터가 특정 범위나 형식에 맞는지, NULL 값이 포함되어 있는지 등을 확인하는 방법입니다.
     

2. Cursor AI의 활용:

   • 리뷰 요청: API 호출 후, 받는 모든 데이터를 즉시 사용하는 대신, Cursor AI에게 데이터 검토를 요청하여 오류의 가능성을 줄일 수 있습니다. 예시로, “데이터에서 NULL 값이나 형식 불일치가 있는지 검토해줘”와 같은 요청을 할 수 있습니다.
     
   • 제약 조건 강화: API 호출 시, Cursor AI에게 더 구체적인 요구사항을 전달하는 것도 중요합니다. 예를 들어, 시간 형식은 ISO 표준이어야 한다거나, 나이는 반드시 양수이어야 한다는 조건을 명시하는 것입니다.
     

이를 참고하여 API와의 상호작용에 보다 강건한 설계를 적용할 수 있도록 해보세요.

추가적으로, 관련된 이전 질문을 참고하시면 여러 가지 실용적인 예시와 팁을 얻을 수 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 기존의 지식공유자님의 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 제공되며, 만약 답변이 만족스럽지 않다면 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 더 궁금한 점이 있으시면, 질문 부탁드립니다. 곧 지식공유자께서 유익한 답변을 제공해 주실 것입니다.