파이썬 코딩 스터디 시작에 앞서 스터디 지향점 및 참고자료

배경 및 목적

GPTers 13기 파이썬 코딩 스터디장을 맡은 잔마왕입니다.

스터디 시작에 앞서 먼저 살펴보고 오시면 좋겠다고 생각되는 내용을 이 글을 통해 먼저 공유합니다.

제가 맡은 파이썬 코딩 스터디에서 얻고자 하는 것은

  • 파이썬과 AI 코딩툴을 활용하여,

  • 현재의 내 실력으로는 구현하기 힘든(그러나 꼭 필요한) 기능을 구현

  • 구현된 기능을 직장 동료들과 함께 쓰기좋게 가공하는

경험을 얻음은 물론, 실제 활용 가능한 실행파일까지 만들어 보는 것입니다.

스터디 제목에 "파이썬"을 활용해 "사무자동화"를 위한 기능을 만들어 보자고 소개했지만,
구현하는 기능이 꼭 사무자동화를 위한 기능이어야만 하는 것은 아닙니다.

스터디에 필요한 파일, 도움이 될 자료와 영상입니다.

1) 동료들과 함께 나눠 사용하기 좋게 꾸미기 위한 GUI 패턴 파일

→ 사용법은 스터디에서도 보다 상세하게 공유하고 나눠보겠습니다.

2) 참고 도서 : 사무자동화 AI 코딩을 위한 최소한의 파이썬 (전자책 Only)

활용 툴

제가 운영하는 스터디에서 AI 코딩툴로는 ChatGPT, Amazon Q, GitHub Copilot을 활용합니다.

각 툴의 특징은 아래와 같습니다

한국어 한국어 한국어 한국어 한국어 한국어 한국어 한국어

세가지 툴을 모두 활용할 필요는 없으며, 아래의 조건에 따라 툴을 고르시면 됩니다.

1) 월 10$의 비용은 부담 가능하다 : GitHub Copilot Only
2) 무료툴을 쓰고 싶고, 영어 울렁증이 없다 : Amazon Q Only
3) 무료툴을 쓰고 싶고, 영어 울렁증이 심하다 : ChatGPT & Amazon Q

Amazon Q : https://aws.amazon.com/ko/q/

GitHub Copilot : https://github.com/features/copilot

※ 각 툴의 특징을 비교한 영상 : https://youtu.be/p1FvzxvImuo

실행 과정

다음과 같은 순서로 코드를 만들게 됩니다.

1) 해결하고자 하는 문제와 그에 대한 배결 방안을 명확히 정의한다
2) AI 코딩툴을 활용해 핵심 기능을 구현한다
3) 구현된 기능에 대해 작은 기능단위로 Test하여 완결된 코드로 다듬는다
4) 다듬어진 코드를 함수화 하여 GUI 코드로 감싼다
5) 필요시 실행파일로 만든다

상기 순서로 만들어진 AI 코딩을 활용한 예시 참고 영상은 아래 링크 참고하세요.

결과 및 인사이트

위의 예시 참고 영상에서 소개된 이미지 판정 프로그램의 경우 실제 제 직장에서 잘 활용되고 있는 실제 사례입니다. (상세 코드는 조금 다른 면이 있지만, 기본 구성은 동일합니다.)

그리고, 지금도 필요에 따라서 조금씩 기능이 추가/보완되고 있습니다.
- 경계면이 깔끔한 직선인지 여부를 판단하는 로직
- 검은색 점이 몇개인지를 판단하는 로직 등

이 코드에는 이미지를 다루는 코딩이 상당부분 포함되어 있습니다.

이 코드를 만들었던 당시 저는 이미지를 다루는 파이썬 코드에 대한 지식이 없었습니다.
만약 AI 코딩툴의 힘을 빌리지 않았다면, 동일한 기능의 코드를 만드는데 1~2주는 걸렸으리라 예상됩니다.

하지만, AI 코딩툴의 도움을 받음으로써 한시간도도 되지 않아 핵심 기능을 구현할 수 있었습니다.
미리 만들어둔 GUI 탬플릿이 있었기에, 직장 동료들과 함께 테스트 사용 하는데까지 2시간이 채 걸리지 않았습니다.

이와 같이 기본 지식이 없는 생소한 분야에 대한 해결안을 만들어야 되는 일이 생기더라도
1) AI 툴의 도움을 빌려 핵심 기능을 빠르게 구현하고
2) 미리 준비해둔 GUI로 감싸 동료와 나눠 빠르게 개선점을 찾으면

지금까지 보지 못했던 업무 효율성 극대화를 이룰수 있으리라 생각합니다.

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