25.09.04 알고리즘 풀이 하다가 든 생각(+@바이브 코딩)

여태 백준 알고리즘을 단계별로 그냥 목표 없이 하루 4개씩 풀이하는걸 목표로 잡았었다.

이제 전체 68개 섹션중 28번 섹션 위상정렬까지 모두 풀이 하였다.

대략 45%정도에 도달한 것 같다.

사실 백준 문제 풀이가 코테 준비보다는 

감각 유지 + 새로운 뇌를 깨우는 문제 풀이 해결능력 학습하기였다보니

내 문제 풀이 방식이 빠르게 문제를 푸는 것과는 좀 거리가 멀다.

진짜 단순 코테를 위한 학습은 의미가 없다고 생각하는 것이 크기도 하고...

남은 문제수 세어보니 309개나 된다.

게다가 뒤로 갈수록 풀이하는데 오래 걸리는 것 + 취준 중인것까지 고려한다면

올해 완주를 목표로 세우는 것 보다는 그냥 꾸준히 노력하는게 좋아보인다.

 

요새 내가 문제 해석한 것을 지피티에게 던져주고 잘 해석했는지,  문제 풀이에 최적화에 도움되는게 없는지를 질문 던지는 편이긴 한데

문제는 이놈시키가 가끔가다가 평가만 안하고 코드를 냅따집어 던져주는게 문제다.

그 코드를 보면 문제 풀이가 이해되기도 전에 그냥 답이 도출되버려서 내가 학습하는 방식에 큰 위험이 되거든...

문제 한번 틀리면 디버깅 안해보고 바로 구글링 해보는것과 같은 효과로 학습에 도움이 안되는 것 같아서 지피티를 끊어버릴까 하는데...그러면 답답해서 문제가 될거같다.

 

지피티 의존도가 너무 많이 올라갓어...

 

바이브 코딩에 대한 내 생각 정리

덤으로 요새 바이브 코딩이 핫하던데

그거 나는 지피티 3.5때부터 나오자마자 하던거라 뭐 그냥 내가 여태까지 해오던거네 싶기도 해서 별로 신박하진 않다..

면접다니면 그거에 대해서 어떻게 생각하냐는 질문이 좀 많이 나오더라구...?

 

그에 대한 내 대답은 바이브 코딩은 많은 장점이 있지만 단점도 있다.

분명 프로젝트 시간 단축에 큰 기여를 하는 것이 맞다. 

나만 해도 바이브 코딩 없이는 생산성이 70%가량 하락할 것으로 보인다.

하지만 바이브 코딩만으로는 분명 한계가 있다.

일단 너무 편리해서 사용자 스스로 학습하려는 노력을 저해하는 경향이 있다. 

다른 문제는 AI만으로는 해결할 수 없는 문제가 분명히 존재하다는 것이다.

알고리즘과 같이 명확한 해답이 존재하는 경우에는 크게 기여할 수 있지만, 

여러 코드간의 상호작용으로 인한 에러 추적에는 분명 많은 약점을 보인다.

이럴 때는 다양한 경우를 생각할 수 있는 인간의 상상력이 많은 도움이 된다.

비효율적인 경우에 대해 고려하는 것을

AI는 효율성 문제로 인해 검토하지 않는 경우가 대부분이기 때문에

이런 부분에서 개발자가 AI를 주도하여야 한다.

실제로 최근 디스코드 봇 프로젝트를 진행 할 때 상당부분 바이브 코딩으로 해결했지만 결국 에러 추적과 디버깅은 내가 해야 했던 것을 생각한다면, 그리고 이에 대한 해결책과 최적화 되는 보안 정책을 결정하는 것은 분명 나의 생각이 99% 들어간 나만의 해결책이었다.

"그렇기 때문에 보조도구로서 한정하는 것이 좋을 것으로 생각한다." 가 내 결론이다