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입문
Python
LLM으로 달라진 개발 환경과 인간 개발자의 역할
LLM의 비결정성을 보완하는 해법으로서 TDD의 의미와 활용
AI 코딩 도구가 개발의 일상에 깊이 스며들었습니다. 기능을 설명하면 바로 코드가 생성되고, 개발 속도와 생산성은 눈에 띄게 향상됐습니다. 이제 ‘코드를 짜는 일’ 자체는 더 이상 개발자의 핵심 업무가 아니게 된 것이죠. 하지만 그만큼 이제 우리는 개발자로서 더 본질적인 질문에 마주하게 됩니다.
✅ "우리는 지금 무엇을 만들고 있는가?" (문제정의)
✅ "이 코드가 정말 우리가 기대한 대로 동작하고 있는가?" (결과검증)
✅ "문제가 생겼을 때, 어디서부터 점검하고 어떻게 개선할 수 있을까?" (리팩터링)
AI가 많은 것을 대신하고 있지만, 무엇을 만들지 정의하고, 결과를 검증하는 책임은 여전히 개발자의 몫 입니다. AI와 협업하는 지금, 개발자의 역할은 더 명확해졌고, 그 책임을 현실적이고 신뢰할 수 있는 방식으로 실천하는 방법이 필요해졌습니다.
첫째, 기능을 구현하기 전에 테스트를 먼저 작성하면, ‘무엇을 만들지’ 더 정확히 정의하게 되고, AI에게도 명확한 목표를 전달할 수 있습니다.
둘째, AI가 코드를 빠르게 만들어준다 해도, 그 코드가 기대한 대로 동작하는지는 또 다른 문제입니다. 자동화된 테스트는 이를 반복적으로 검증할 수 있는 가장 확실한 방법입니다.
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셋째, 무엇보다 이제는 테스트 코드도 AI가 제안해줍니다.TDD를 시작하는 문턱은 낮아졌고, 예전보다 훨씬 쉽게 실천할 수 있는 환경이 만들어졌습니다.
✋ 본 강의는 2025년 7월에 진행한 라이브 밋업을 녹화한 영상으로, 1부 발표 세션과 2부 Q&A 세션으로 구성되어 있습니다.
발표 세션에서는 LLM의 등장으로 변화하는 개발 환경을 다룹니다. AI가 코딩의 많은 부분을 맡게 되면서 인간 개발자의 역할도 달라지고 있지만, LLM의 비결정성이라는 한계는 여전히 사람이 책임져야 할 영역으로 남아 있습니다. 이에 대한 중요한 해법 중 하나로 테스트코드를 제시하며, AI와 TDD가 함께 만들어갈 새로운 개발 방식에 대해 이야기 나눕니다.
Q&A 세션에서는 다양한 환경에서 TDD를 적용할 수 있는지에 대한 질문과 답변이 이어집니다.
이를 통해 TDD의 본질과 목적을 다시 짚어보고, 왜 그리고 어떻게 적용해야 하는지 함께 고민하는 시간을 갖습니다.
학습 대상은
누구일까요?
AI시대 TDD가 왜 중요한지 알고싶은 개발자
다양한 환경에서 TDD 적용이 궁금한 개발자
709,745
명
수강생
6,597
개
수강평
118
개
답변
4.7
점
강의 평점
137
개
강의
배움의 기회는 경제적, 물리적 한계에서 자유로워야 한다고 생각합니다.
우리는 성장기회의 평등을 추구합니다.
전체
19개 ∙ (1시간 19분)
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