코딩을 위한 ChatGPT: 예제가 포함된 사용자 가이드

ChatGPT는 코드 작성 방식을 혁신할 수 있는 고급 AI 기반 도구입니다. OpenAI 에서 개발한 ChatGPT는 인간 언어 프롬프트를 이해하고 입력을 기반으로 코드 스니펫을 생성하여 작업을 가속화합니다.

ChatGPT는 다음과 같은 코딩의 모든 측면에서 사용할 수 있습니다.

• 코드 스니펫 작성

• 상용구 코드 생성

• 디버깅 코드

• 문서 추가

• 단위 테스트 생성

이 문서에서는 이러한 각 작업 등에 대한 구체적인 예를 제공합니다.

ChatGPT는 개발자로서의 작업을 대체하기 위한 것이 아닙니다. 대신 IntelliSense, 자동 완성 및 기타 개발자 도구와 유사한 방식으로 도구 키트에서 추가 도구 역할을 합니다.

목차

• ChatGPT를 사용하여 코드 조각을 작성하는 방법
• 코드 완성을 위해 ChatGPT를 사용하는 방법
• 상용구 코드 생성에 ChatGPT를 사용하는 방법
• ChatGPT로 기존 코드를 리팩토링하고 개선하는 방법
• ChatGPT로 코드를 디버깅하는 방법
• ChatGPT를 사용하여 단위 테스트를 작성하는 방법
• ChatGPT를 사용하여 한 언어에서 다른 언어로 포팅하는 방법
  • 코드 번역의 한계
• ChatGPT를 사용하여 코드를 문서화하는 방법
  • 1. 인라인 주석
  • 2. 외부 문서
• ChatGPT의 4가지 추가 사용 사례
  • 1. 일반 텍스트를 CSV 형식으로 포맷
  • 2. 필러 텍스트 생성
  • 3. SQL 쿼리 작성
  • 4. Power Automate를 사용하여 ChatGPT 통합
• 코딩에 ChatGPT를 사용할 때의 단점
  • 제한을 완화하기 위한 3가지 팁
• 마지막 생각들

ChatGPT를 사용하여 코드 조각을 작성하는 방법

AI 도구에 대한 일반적인 소개가 필요한 경우 다음 문서로 시작하세요.

• ChatGPT에 대해 알아야 할 모든 것

• ChatGPT 사용 방법

여기서는 코딩에 사용하는 실제 예제로 바로 이동합니다. 코드 스니펫부터 시작하겠습니다.

ChatGPT는 귀하의 요청에 따라 구체적인 예를 생성하여 코드 스니펫으로 귀하를 도울 수 있습니다. 원하는 프로그래밍 언어로 특정 알고리즘이나 함수에 대한 코드를 작성하도록 간단히 요청할 수 있습니다.

AI 모델은 명시적인 지침이 있을 때 가장 잘 작동하므로 프롬프트 에서 최대한 구체적이고 명확하게 하는 것이 중요합니다 .

예를 들어 두 개의 숫자를 더하는 Python 함수를 생성하려는 경우 다음과 같은 프롬프트를 사용할 수 있습니다.

"두 개의 정수를 입력으로 받아 합계를 반환하는 Python 함수를 작성하세요."

ChatGTP는 완전한 기능과 사용 방법의 예를 제공하여 응답합니다. 프롬프트와 함께 받은 코드 스니펫은 다음과 같습니다.

코드 완성을 위해 ChatGPT를 사용하는 방법

ChatGPT는 또한 부분 코드 스니펫을 완성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 코드 작성을 시작했지만 올바른 구문이 확실하지 않은 경우 AI 도구는 코드 구문 및 구조에 대한 이해를 기반으로 제안을 제공할 수 있습니다.

예를 들어 목록을 정렬하기 위해 Python 함수를 작성하기 시작했지만 막힌 경우 불완전한 코드를 입력하고 ChatGPT에 도움을 요청할 수 있습니다.

다음은 샘플 프롬프트입니다.

다음 Python 코드를 완성하십시오.

def sort_list(my_list):

    # 목록을 오름차순으로 정렬

ChatGPT는 제공한 코드에 대한 설명과 함께 완전한 버전을 제안합니다.

상용구 코드 생성에 ChatGPT를 사용하는 방법

상용구 코드는 변경이 거의 또는 전혀 없이 여러 위치에 포함되어야 하는 코드 섹션을 나타냅니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

• Python에서 Flask 웹 서버 설정

• Java 애플리케이션의 기본 메소드 선언

• HTML 파일의 초기 설정 코드

코드 구조는 여러 프로젝트에서 동일하게 유지되는 경향이 있습니다. ChatGPT를 사용하면 새 프로젝트나 기능의 설정 프로세스 속도를 높일 수 있습니다.

상용구 코드에는 필수 구조, 필요한 종속성 및 기본 기능이 포함됩니다. 이를 통해 애플리케이션의 핵심 기능을 구축하는 데 집중할 수 있습니다.

다음은 예제 프롬프트입니다.

Python에서 Flask 웹 서버를 설정하기 위한 상용구 코드를 제공합니다.

ChatGPT로 기존 코드를 리팩토링하고 개선하는 방법

AI 도구를 사용하여 기존 코드를 향상하고 최적화할 수 있습니다. 이 도구는 반복되는 코드를 함수로 추출하거나 복잡한 부울 식을 단순화하는 것과 같은 개선 사항을 제안할 수 있습니다.

또한 보다 효율적으로 만들 수 있는 코드 부분을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이것은 더 적합한 데이터 구조를 추천하거나 제거할 수 있는 중복 코드를 식별하는 것일 수 있습니다.

코드 조각을 ChatGPT에 제공할 때 도구에 " 이 Python 함수를 리팩터링 : …

ChatGPT로 코드를 디버깅하는 방법

코드에 문제가 있는 경우 ChatGPT에 오작동 코드와 문제에 대한 설명을 제공할 수 있습니다. AI 도구는 문제를 식별하고 수정하려고 시도합니다.

예를 들어 목록을 내림차순으로 정렬해야 하지만 대신 오류 메시지를 생성하는 Python 스크립트가 있다고 가정합니다. 다음과 같이 프롬프트에 세부 정보를 제공할 수 있습니다.

이 Python 스크립트는 목록을 만들고 내림차순으로 정렬해야 합니다.

내_목록 = [5, 2, 3, 1, 4]

my_list.sort_descending()

다음 오류가 발생합니다.

AttributeError: '목록' 객체에 'sort_descending' 속성이 없습니다.

스크립트를 디버깅하십시오.

ChatGPT는 더 쉬운 언어로 오류에 대한 설명을 제공합니다. 그런 다음 이 그림에서 볼 수 있는 것처럼 수정된 샘플 스크립트를 제공합니다.

ChatGPT를 사용하여 단위 테스트를 작성하는 방법

ChatGPT는 소프트웨어 테스트 프로세스에서 유용한 도구로 활용할 수 있습니다. 코드를 이해하고 생성하는 기능은 개발자가 테스트 사례 및 단위 테스트를 작성하는 데 특히 적합하여 소프트웨어가 견고하고 안정적임을 보장하면서 시간을 절약합니다.

ChatGPT로 단위 테스트를 작성하는 것은 테스트 중인 동작에 대한 설명을 제공하는 것만큼 간단할 수 있습니다. 귀하의 설명에 따라 ChatGPT는 교육 데이터와 코딩 관행 지식을 사용하여 적절한 단위 테스트를 생성합니다.

Python에 직사각형의 면적을 계산하는 함수가 있고 이에 대한 테스트를 생성하려고 한다고 가정합니다. 다음은 샘플 프롬프트입니다.

너비와 높이의 두 매개 변수를 사용하는 calculate_area라는 Python 함수에 대한 단위 테스트를 작성합니다. 테스트는 함수가 사각형의 면적을 올바르게 계산하는지 확인해야 합니다.

ChatGPT는 상세한 단위 테스트를 제공합니다. 응용 프로그램에 대한 단위 테스트 모음을 요청할 수도 있습니다.

ChatGPT를 사용하여 한 언어에서 다른 언어로 포팅하는 방법

코드 포팅은 한 환경에서 다른 환경으로 소프트웨어를 적응시키는 것을 의미합니다. 여기에는 종종 한 프로그래밍 언어에서 다른 프로그래밍 언어로 코드를 번역하는 작업이 포함됩니다. 안타깝게도 이 작업은 시간이 오래 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다.

ChatGPT는 이 과정에서 유용한 도구가 될 수 있습니다. 예를 들어 JavaScript로 번역해야 하는 Python 함수가 있는 경우 ChatGPT에 함수를 제공하고 번역을 수행하도록 요청할 수 있습니다.

다음은 샘플 프롬프트입니다.

이 Python 코드를 Javascript로 변환합니다.

def add_two_numbers(a, b):

    반환 a + b

이 그림은 생성된 JavaScript 함수를 보여줍니다.

코드 번역의 한계

이 문서의 뒷부분에서 코딩 작업을 지원할 때 ChatGPT가 갖는 몇 가지 일반적인 제한 사항에 대해 알아봅니다.

코드 번역은 몇 가지 특정한 문제를 야기합니다. 프로그래밍 언어는 서로 다른 기능을 가지고 있으며 모든 언어가 서로 잘 번역되지는 않습니다.

예를 들어 Python의 동적 타이핑 및 목록 이해를 JavaScript로 변환하면 더 장황하고 덜 관용적인 코드가 될 수 있습니다.

마찬가지로 클래스 기반 객체 지향 기능을 JavaScript로 변환하려면 상당한 구조 조정이 필요할 수 있습니다.

ChatGPT를 사용하여 코드를 문서화하는 방법

많은 프로그래머는 문서 작성이 작업에서 가장 즐겁지 않은 부분이라고 생각합니다.

ChatGPT가 구출하는 곳입니다! 주석 및 외부 문서를 자동 생성하여 코드를 문서화할 수 있습니다.

1. 인라인 주석

코드 조각과 그 기능에 대한 설명을 제공하면 ChatGPT는 코드의 다양한 섹션 또는 전체 기능의 목적을 설명하는 주석을 생성할 수 있습니다.

이전 섹션에서 생성된 함수를 보았지만 인라인 주석이 없었습니다. 다음은 이를 해결하기 위한 샘플 프롬프트입니다.

이 Python 코드에 주석을 추가합니다.

def add_two_numbers(a, b):

    반환 a + b

AI 도구는 주석이 추가된 동일한 스크립트 또는 코드를 반환합니다.

2. 외부 문서

ChatGPT는 또한 다음과 같은 외부 문서 작성을 지원할 수 있습니다.

• 읽어보기 파일

• 튜토리얼

• API 문서

소프트웨어 또는 개별 구성 요소에 대한 설명을 제공할 수 있으며 상세하고 사람이 읽을 수 있는 설명 및 지침을 생성할 수 있습니다.

ChatGPT의 4가지 추가 사용 사례

개발 작업에 ChatGPT 통합을 시작하는 데 도움이 되는 4가지 구체적인 사용 사례는 다음과 같습니다 .

1. 일반 텍스트를 CSV로 변환

2. 필러 텍스트 생성

3. SQL 쿼리 작성

4. Power Automate를 사용하여 ChatGPT 통합

1. 일반 텍스트를 CSV 형식으로 포맷

ChatGPT는 정규식(regex)을 사용하여 일반 텍스트 데이터를 CSV 형식으로 변환하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 데이터 분석 또는 기계 학습 작업을 위해 변환해야 하는 원시 또는 구조화되지 않은 텍스트 데이터를 처리할 때 특히 유용할 수 있습니다.

먼저 정규식을 사용하여 캡처할 수 있는 일반 텍스트 데이터의 패턴을 식별해야 합니다. ChatGPT는 텍스트 데이터의 형식에 따라 적합한 정규식 패턴을 제안할 수 있습니다.

패턴이 식별되면 ChatGPT를 사용하여 이러한 정규식 패턴을 데이터에 적용하는 데 필요한 코드를 생성할 수 있습니다. 이 코드는 텍스트의 패턴을 일치시키고 그에 따라 데이터를 그룹화할 수 있습니다.

정규식을 적용한 후 ChatGPT는 그룹화된 데이터를 CSV 파일 형식으로 지정하는 코드 작성을 지원할 수 있습니다. 여기에는 CSV 파일을 만들고 추출된 데이터를 기록하는 작업이 포함됩니다.

2. 필러 텍스트 생성

ChatGPT는 자리 표시자 또는 필러 콘텐츠를 생성하는 데 매우 유용한 도구가 될 수 있습니다. 웹 디자인, 앱 개발 또는 문서 형식에 관계없이 ChatGPT는 상황에 맞게 적절하고 사람과 같은 텍스트를 제공할 수 있습니다.

일반 Lorem Ipsum과 달리 ChatGPT는 특정 주제에 대한 텍스트를 생성할 수 있으므로 사실적인 목업 또는 프로토타입에 이상적입니다.

데이터 테스트를 위해 ChatGPT는 지정된 형식에 따라 구조화된 데이터를 생성할 수 있습니다. 이는 데이터베이스 쿼리 또는 데이터 처리 파이프라인을 테스트하는 데 유용할 수 있습니다.

다음은 샘플 프롬프트입니다.

쉼표로 구분된 4마리 동물 목록의 5개 행에 대한 테스트 데이터를 생성합니다.

다음은 이 프롬프트로 생성되는 내용입니다.

3. SQL 쿼리 작성

ChatGPT를 사용하여 SQL을 지원하면 복잡한 보고서 디자인과 같은 더 높은 수준의 작업에 더 많은 시간을 집중할 수 있습니다.

ChatGPT를 사용하여 SQL 쿼리를 작성하는 방법에 대한 자습서를 통해 속도를 높일 수 있습니다!

4. Power Automate를 사용하여 ChatGPT 통합

이 비디오는 Power Automate를 사용하여 ChatGPT를 Microsoft Outlook과 통합하는 방법을 보여줍니다.

코딩에 ChatGPT를 사용할 때의 단점

AI 도구가 도움이 될 수 있는 광범위한 방법을 배웠으니 이제 ChatGPT가 프로그래머를 대체할 수 있는지 궁금할 것입니다.

ChatGPT의 인상적인 기능에도 불구하고 완벽하지는 않습니다. 생성된 코드는 프로덕션 환경에서 사용하기 전에 검토하고 테스트해야 합니다.

예를 들어 기존 지식과 입력 프롬프트 품질에 의존하기 때문에 오류나 버그가 있는 코드를 생성할 수 있습니다.

발견하기 더 어려운 것은 생성된 코드가 성공적으로 실행되지만 잘못된 결과를 생성하는 경우입니다. 생성된 코드의 정확성은 요구 사항의 복잡성과 설명의 명확성에 따라 달라집니다.

ChatGPT의 코딩 기능의 품질과 범위는 노출된 교육 데이터에 크게 의존합니다. 모델이 훈련 중에 만나지 못한 작업을 만나면 부적절하거나 잘못된 코드를 생성할 수 있습니다.

제한을 완화하기 위한 3가지 팁

다음은 이러한 제한을 완화하기 위한 3가지 최고의 팁입니다.

• 원하는 프로그래밍 언어, 프레임워크 또는 라이브러리에 대해 구체적으로 설명하십시오.

• ChatGPT의 알려진 기능과 제한 사항을 숙지하십시오.

• ChatGPT의 결과를 자신의 코딩 전문 지식과 결합하십시오.

마지막 생각들

일상적인 프로그래밍 작업을 돕기 위해 ChatGPT를 사용하는 방법을 배웠습니다. 프롬프트를 이해하고 의미 있는 상황 인식 코드를 생성하는 AI 도구의 기능은 개발자를 위한 훌륭한 도우미가 되었습니다.

AI가 계속 진화함에 따라 더 많은 고급 기능을 기대할 수 있습니다 . 노련한 개발자이든 새로운 프로그래밍 언어를 배우는 초보자이든 상관없이 ChatGPT를 활용하여 생산성과 코드 품질을 높여야 합니다!