프로덕션 코드를 이해하고, 성능 병목을 파악하며, 더 나은 성능을 위해 데이터 구조를 최적화하는 AI 활용 기법을 살펴봅니다.

AI로 프로덕션 코드 분석하기

AI 프롬프트 구조화하기

코드 분석을 위한 효과적인 프롬프트 작성

AI로 시간 성능 프로파일링하기

AI 활용 최적화 사이클

프로파일러 출력 해석하기

AI가 제안한 변경 사항 검증하기

AI로 메모리 사용 최적화하기

증상에서 해결책으로

메모리 할당 분석하기

AI 최적화 제안 평가하기

코드 분석 및 최적화

AI를 활용해 테스트 스위트를 구축하고, 보안 검토를 수행하며, 프로덕션 코드베이스의 의존성을 관리하는 방법을 배웁니다.

AI 활용 테스트

AI와 함께 테스트 구축하기

AI와 함께 테스트 스위트 구축하기

AI로 커버리지 분석하기

AI를 활용한 보안 중심 개발

보안 프롬프트 작성하기

선택지

위협 모델

보안 기본값

검증 테스트

보안 문제를 AI 프롬프트와 연결하기

AI로 보안 취약점 분석하기

AI를 활용한 의존성 관리

옵션

분석 및 진단

수정 제안

자동화 생성

의존성 문제와 AI 접근법 매칭

AI를 활용한 의존성 업그레이드 우선순위 결정

테스트, 보안, 그리고 의존성 관리

설정 기반 설계, 데이터베이스 스키마 매핑 및 쿼리 최적화, 그리고 협업 개발 워크플로우에 AI를 적용해 봅니다.

AI를 활용한 설정 기반 개발

config 마이그레이션 작업 위임하기

AI의 설정 아키텍처 제안 검토하기

AI로 설정 드리프트 잡아내기

AI를 활용한 데이터베이스 설계 및 최적화

쿼리 최적화를 위한 효과적인 프롬프트 작성

센서 데이터에서 중복 감지하기

개발 협업자로서의 AI

AI 보조 코드 리뷰

AI의 제안에 이의를 제기해야 할 때

축하합니다! 다음 단계로 나아가세요

아키텍처, 데이터베이스, 그리고 협업

AI 코딩 어시스턴트는 단순한 코드 작성 그 이상을 해낼 수 있습니다. 이 과정에서는 소프트웨어 엔지니어링의 전 과정에 걸쳐 AI를 활용하는 방법을 배웁니다. 프로덕션 코드 분석과 성능 최적화를 시작으로, AI를 활용한 테스트, 보안 취약점 탐지, 의존성 관리까지 다룹니다. 이후에는 설정 기반 아키텍처 설계, 데이터베이스 스키마 및 쿼리 최적화, 효과적인 인간-AI 협업 워크플로우 구축 등 더 높은 수준의 과제에 AI를 적용합니다. 이 과정은 특정 도구에 종속되지 않는 원칙과 프롬프팅 전략을 중심으로 하므로, 어떤 AI 어시스턴트를 사용하든 배운 기술을 바로 적용할 수 있습니다.

AI-Assisted Coding for Developers

AI를 코드 분석, 성능 최적화, 보안 및 소프트웨어 아키텍처 결정에 활용하세요.

개발자를 위한 고급 AI 코딩 활용

AI를 시니어 엔지니어링 파트너로 활용해 코드 분석, 성능 최적화, 보안, 소프트웨어 아키텍처 결정을 배우세요.

GitHub Copilot Fundamentals (GH-300)

AI Engineering Curriculum Manager, DataCamp

AI 기반 의존성 관리

문제 상황

의존성 충돌

AI의 오류 분석

근본 원인 분석

재현 가능한 환경

설정 명령어 생성

전이적 의존성

유지 관리 가능한 의존성

보고서 검토

AI의 대안 제안

환경 설정 자동화

일상적인 워크플로의 일부

연습해 봅시다!

테스트, 보안, 그리고 의존성 관리 - AI를 활용한 의존성 관리

AI를 활용한 의존성 관리

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