AI 코딩 도구는 자율주행차, 음성 비서부터 웹 개발, 모바일 앱 개발, 게임 개발에 이르기까지 다양한 첨단 애플리케이션의 개발과 구현에 중요한 역할을 한다. 이러한 도구를 통해 개발자는 AI 알고리즘과 모델 생성 속도를 높여 코딩 프로세스를 간소화하고 효율성을 높일 수 있다.

목차
AI 코딩 도구란 무엇인가요?
AI 코딩 도구는 어떻게 작동하나요?
깃허브 코파일럿
아마존 코드 위스퍼러
Tabnine
Lightning AI
Replit
Kodezi
CodeGPT
Bugasura
소스그래프 코디
AskCodi
CodeWP
Codepeer
AI 코딩 도구 비교 치트시트
FAQ

AI 코딩 도구란 무엇인가요?
AI 코딩 도구는 개발자가 AI 모델을 구축, 학습 및 배포하는 데 도움을 주기 위해 설계된 전문 소프트웨어 프로그램이다. 데이터 전처리, 모델 아키텍처 설계, 하이퍼파라미터 튜닝과 같은 복잡한 작업을 간소화하는 다양한 기능을 제공한다. AI 코딩 도구를 활용하면 개발자는 프로젝트의 핵심적인 측면에 더 집중할 수 있으며, 반복적이거나 시간이 많이 걸리는 작업은 도구가 자동화한다. 이를 통해 귀중한 개발 시간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 AI 모델의 정확도와 성능도 향상된다.

AI 코딩 도구는 어떻게 작동하나요?
AI 코딩 도구의 내부 작동에는 알고리즘, 머신러닝 기술, 광범위한 라이브러리가 결합되어 있다. 이러한 도구에는 신경망 아키텍처 및 사전 학습된 모델과 같은 사전 구축된 구성 요소가 통합되어 있어 특정 프로젝트에 쉽게 사용자 지정하고 통합할 수 있다. 개발자는 이러한 도구를 활용하여 다양한 모델과 알고리즘을 실험하고, 빠르게 반복하며, 실시간 피드백을 기반으로 AI 애플리케이션을 미세 조정할 수 있다. 이러한 도구에서 제공하는 직관적인 인터페이스와 시각화를 통해 숙련된 전문가와 초보자 모두 AI 개발의 복잡성을 쉽게 탐색할 수 있다.

워크플로를 최적화하고 AI 코딩의 효율성을 높이고자 하는 분들을 위한 다양한 유용한 도구가 있다. 최고의 옵션 중 몇 가지를 살펴보고 싶다면 고려할 만한 12가지 최고의 도구 목록을 정리해 보았다.

GitHub 코파일럿

GitHub가 OpenAI와 협력하여 개발한 GitHub Copilot은 통합 개발 환경(IDE) 내에서 직접 실시간 코드 제안 및 자동 완성을 제공하도록 설계된 클라우드 기반 AI 기반 코딩 어시스턴트이다.

Copilot은 방대한 양의 코드를 학습한 머신 러닝 모델을 활용하여 컨텍스트 인식 제안 및 스니펫을 생성하여 개발자가 더 빠르고 정확하게 코드를 작성할 수 있도록 지원한다. 다양한 프로그래밍 언어와 프레임워크를 지원하므로 다양한 영역의 개발자를 위한 다용도 도구이다.

GitHub Copilot은 GPT-3 언어 모델의 수정 버전인 OpenAI 코덱스에 의해 구동된다. 이 코덱스는 영어, 공개 GitHub 리포지토리 및 기타 공개적으로 사용 가능한 소스 코드에 대해 학습된다.

장점:
코드 제안 및 완성을 생성한다.
개발자가 새로운 코딩 패턴과 모범 사례를 학습할 수 있도록 오픈 소스 프로젝트를 기반으로 고품질 코드 조각을 제안한다.
Visual Studio Code와 같이 널리 사용되는 IDE의 플러그인으로 개발자의 기존 워크플로에 통합된다.

단점:
여전히 부정확하거나 차선의 제안을 생성할 수 있으므로 개발자가 구현하기 전에 검토하고 검증해야 한다.
코파일럿을 학습시키는 데 사용되는 학습 데이터에 학습한 코드베이스에 편견이 있을 수 있다.
광범위한 프로젝트 컨텍스트 및 요구 사항에 대한 포괄적인 이해가 부족할 수 있다.

아마존 코드위스퍼러

Amazon 코드위스퍼러는 개발자가 보다 효율적이고 효과적으로 코드를 작성할 수 있도록 Amazon Web Services(AWS)에서 개발한 AI 기반 코딩 도구이다. 머신 러닝 기술과 자연어 처리를 활용하여 실시간 제안, 수정 및 코드 완성 기능을 제공하므로 코딩 프로세스가 더 원활하고 오류가 덜 발생한다.

CodeWhisperer는 통합 개발 환경(IDE) 코드 편집기에서 전체 함수와 논리 블록(최대 10~15줄의 코드로 구성되는 경우가 많음)을 직접 제안한다. 생성된 코드는 사용자의 스타일과 명명 규칙에 맞춰 코드를 작성하는 방식과 유사하다. Python, Java, JavaScript, TypeScript, C#, Go, Rust, PHP, Ruby, Kotlin, C, C++, Shell 스크립팅, SQL, Scala 등 여러 프로그래밍 언어를 지원한다. 또한 JetBrains IDE, Visual Studio Code, AWS Cloud9 등 다양한 IDE와 호환된다.

장점:
실시간 제안 및 코드 완성 기능으로 코딩 프로세스의 속도를 크게 높일 수 있다.
개발자가 오류를 줄이면서 더 깔끔하고 효율적인 코드를 작성할 수 있도록 도와준다.
숙련된 개발자와 초보자 모두 사용할 수 있다.

단점:
도구의 기능 및 인터페이스에 익숙하지 않은 개발자에게는 여전히 학습 곡선이 있을 수 있다.

Tabnine

Tabnine은 생성 AI 기술을 사용하여 컨텍스트 및 구문을 기반으로 코드 줄을 예측하고 제안한다. 코딩 패턴을 기반으로 전체 줄 코드 완성, 전체 기능 코드 완성, 자연어를 사용한 코딩을 수행할 수 있다. Tabnine의 모델은 퍼블릭 코드(MIT, Apache 2.0, BSD-2-Clause, BSD-3-Clause)로 학습된 AI 모델에 대한 허용 라이선스가 있는 오픈 소스 코드를 기반으로 학습되며 특정 언어 또는 도메인에 최적화되어 있습니다.

개발자의 노트북, 방화벽 내부의 서버 또는 클라우드에서 AI를 실행하여 보안 및 규정 준수 요구 사항을 지원할 수 있습니다. 또한 JavaScript, Python, TypeScript부터 Rust, Go, Bash와 같은 틈새 언어에 이르기까지 다양한 프로그래밍 언어를 지원합니다.

장점:
개발자는 자체 리포지토리(GitHub/GitLab/Bitbucket)를 Tabnine에 연결할 수 있습니다.
AI 코드 어시스턴트가 특정 코드 패턴을 기반으로 자체 모델을 학습합니다.
개발자의 코드는 비공개 코드 모델 외에 다른 모델을 학습하는 데 사용되지 않습니다.

단점:
제안에 지나치게 의존하게 되어 코드를 이해하고 작성하는 데 있어 개발자의 적극적인 참여를 저해할 수 있습니다.

라이트닝 AI

파이토치용 하이레벨 인터페이스를 제공하는 오픈 소스 파이썬 라이브러리인 파이토치 라이트닝의 개발자들이 작년에 출시한 라이트닝 AI는 개발자에게 기존 머신러닝 워크플로우에 연결할 수 있는 머신러닝 구성 요소를 구축할 수 있는 딥러닝 프레임워크를 제공하는 AI 기반 오픈 소스 플랫폼입니다.

핵심 API는 반복되는 코드의 약 80%를 제거하여 버그가 발생할 수 있는 표면적을 최소화하는 원시 PyTorch를 위한 얇은 조직 구조인 LightningModule입니다. 개발자는 이를 사용해 AI 모델을 훈련하고 배포할 수 있습니다. 파이토치 라이트닝은 현재 주요 학술 기관의 연구, Amazon, Nvidia, Microsoft, Meta 등과 같은 엔터프라이즈 스택, Stable Diffusion 및 OpenFold와 같은 최첨단 기반 모델에 사용되고 있습니다.

장점:
분산 트레이닝을 지원하므로 여러 GPU 또는 머신에서 모델을 트레이닝할 수 있습니다.
훈련 진행 상황을 기록하고 시각화할 수 있는 다양한 도구를 제공합니다.
지원과 도움을 제공할 수 있는 대규모의 활발한 사용자 및 개발자 커뮤니티가 있습니다.

단점:
Lightning AI는 비교적 새로운 플랫폼입니다.
초보자가 사용하기에는 너무 복잡합니다.

Replit

Replit은 개발자를 위한 협업 코딩 플랫폼을 제공하는 온라인 통합 개발 환경(IDE)입니다. 사용자는 웹 브라우저에서 직접 다양한 프로그래밍 언어로 코드를 작성, 실행 및 디버깅할 수 있습니다.

코드 공동 작업, 실시간 채팅, 코드 버전 관리 등의 기능을 통해 원활한 코딩 환경을 제공하여 개인 및 팀 프로젝트 모두에서 개발자들 사이에서 인기가 높습니다. 사용자 친화적인 인터페이스와 접근성을 갖춘 Replit은 로컬 개발 설정이 필요 없으며 인터넷이 연결된 곳이라면 어디에서나 코딩할 수 있습니다.

장점:
간단한 인터페이스를 통해 개발자는 설치나 호환성 문제에 대해 걱정할 필요 없이 코딩을 시작할 수 있습니다.
여러 사용자가 동일한 코드베이스에서 실시간으로 함께 작업할 수 있습니다.
클라우드 기반이기 때문에 개발자는 인터넷이 연결된 모든 기기에서 코드에 액세스하고 프로젝트 작업을 할 수 있습니다.

단점:
무료 버전은 CPU 사용량이나 저장 공간과 같은 컴퓨팅 리소스에 제한이 있을 수 있습니다.
기능 및 통합은 플랫폼에 따라 다릅니다.

Kodezi

2022년에 출시된 Kodezi는 스스로를 프로그래머를 위한 Grammarly라고 칭합니다. 코드를 자동으로 디버깅 및 최적화하고, 코드를 한 언어에서 다른 언어(예: JavaScript에서 Python으로)로 번역하고, 코드 문서를 생성할 수 있는 AI 코딩 도우미입니다. 이 플랫폼의 디버깅 기술은 Google의 BERT 모델을 사용하여 처음 학습되었습니다. Kodezi는 Python, JavaScript, TypeScript, C++, PHP, Java, C#, Ruby를 포함한 여러 언어를 지원합니다.

2023년 2월에는 개발자가 하나의 중앙 플랫폼에서 코드에 대해 질문하고, 특정 파일이나 코드 줄을 검색하고, 해결책을 찾고, 코드를 작성할 수 있는 챗봇인 KodeziChat을 출시했습니다. 이 챗봇은 Kodezi의 Visual Studio 코드 익스텐션과 웹 IDE 버전 모두에서 사용할 수 있습니다.

장점:
코드 및 버그 설명을 통해 학생들이 코딩을 더 빨리 배울 수 있습니다.
웹 및 Visual Studio Code와 원활하게 통합됩니다.

단점:
Kodezi는 비교적 새로운 플랫폼입니다.
무료 사용자를 위한 기능이 제한적입니다.

CodeGPT

CodeGPT는 개발자가 에디터 내에서 직접 GPT-3를 사용할 수 있도록 해주는 VSCode의 강력한 확장 기능입니다. CodeGPT를 사용하면 개발자는 원하는 코드 스니펫을 지정하는 주석을 입력하여 코드를 생성할 수 있습니다. 이 확장 기능은 코드를 설명, 문서화 또는 디버깅하는 데에도 사용할 수 있습니다.

예를 들어, 사용자는 코드 한 줄을 선택하고 CodeGPT에 설명을 요청할 수 있습니다. 또한 선택한 코드 블록을 AI가 생성한 제안 코드로 즉시 대체하고 응답을 다시 생성하는 등의 기능도 제공합니다. CodeGPT를 사용하려면 플러그인을 설치하고 API 키를 구성해야 합니다.

장점:
항상 무료로 사용할 수 있습니다.
다양한 AI 제공업체를 이용할 수 있습니다.

단점:
때때로 사용자 쿼리를 이해하지 못함.
생성된 코드가 적중하거나 누락될 수 있습니다.

부가수라

Bugasura는 AI를 활용하여 개발자의 버그 관리 프로세스를 간소화하는 버그 트래커입니다. 이 도구는 제기된 버그에 대한 설명을 자동으로 생성하고, 관련 문제를 식별하고, 버그에 주석을 달아 개발자가 올바른 솔루션을 빠르게 찾을 수 있도록 지원합니다. 또한 수동으로 데이터를 입력할 필요가 없어 사용자의 소중한 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

AI 기반 이슈 트래커는 AWS, GitHub, Zendesk, Jira, Asana 및 기타 플랫폼과 통합하여 다양한 기능을 사용할 수 있습니다. 또한, 부가수라는 Chrome 확장 프로그램과 Android 앱으로 제공되는 이슈 리포터를 제공합니다.

장점:
사용자는 세분화된 수준에서 버그를 볼 수 있습니다.
사용하기 쉬우며 사용자가 도구를 배우는 데 시간을 투자할 필요가 없습니다.

단점:
많은 양의 버그를 처리할 경우 속도가 느릴 수 있습니다.

소스그래프 코디

Sourcegraph Cody는 코드베이스를 참조로 사용하여 코드를 작성하고 수정하는 AI 기반 코딩 어시스턴트입니다. Cody는 AI(특히 대규모 언어 모델 또는 LLM), Sourcegraph 검색 및 Sourcegraph 코드 인텔리전스의 조합을 사용하여 답을 제공합니다.

개발자는 Cody를 사용하여 프로젝트의 컨텍스트와 스타일에 맞게 상용구 코드, API 리졸버 등을 생성할 수 있습니다. 또한 Cody는 오류, 가독성 문제, 처리되지 않은 에지 케이스와 같은 문제를 자동으로 감지하고 해결할 수 있습니다.

Cody는 핵심 기능 외에도 코드 완성, 프로그래밍 언어 간 코드 번역, 잠재적인 버그 및 오류에 대한 코드 분석, 코드 블록에 대한 설명 등의 기능을 제공합니다. 또한 이 도구는 새로운 코드 생성을 위한 직접 채팅 기반 요청과 기존 코드를 개선하기 위한 인라인 지침을 지원합니다.

장점:
개발자의 워크플로우를 간소화하는 여러 유용한 기능이 있습니다.
웹에서 사용할 수 있으며 VS Code 및 IntelliJ의 확장 기능으로 사용할 수 있습니다.

단점:
하루에 최대 50개의 쿼리만 생성할 수 있습니다.

AskCodi

AskCodi는 질문에 답하고, 제안을 제공하고, 대화형 대화에 참여하는 등 다양한 작업을 지원하는 OpenAI Codex 기반의 대화형 어시스턴트입니다. 사용자는 이 통합 문서를 통해 코드를 생성, 테스트, 설명 또는 문서화할 수 있습니다. 프로젝트 및 언어 기반 코드 분리 기능을 통해 AskCodi를 사용하면 이전 코드를 쉽게 찾을 수 있습니다.

이 도구는 자바스크립트, 파이썬, 루비, HTML, CSS와 같은 인기 언어를 포함해 50개 이상의 프로그래밍 언어를 지원합니다. 또한 VS Code, PyCharm 등 다양한 IDE와도 원활하게 통합됩니다. AskCodi는 영어 외에도 독일어, 폴란드어, 스페인어 등 다양한 자연어를 지원합니다.

장점:
사용자 친화적인 인터페이스를 제공한다.
다양한 프로그래밍 언어를 지원한다.
영어 외에 다른 자연어를 지원한다.

단점:
개인의 필요와 기술 수준에 따라 효율성이 달라질 수 있습니다.
복잡한 코딩 문제를 처리하는 데 문제가 있을 수 있습니다.

CodeWP

CodeWP는 워드프레스 개발을 위해 특별히 설계된 AI 기반 코드 생성기입니다. PHP, JS, WooCommerce 및 많은 인기 플러그인을 위한 모드를 갖춘 CodeWP의 독점적인 AI 알고리즘은 필요에 맞는 코드 조각을 빠르게 생성할 수 있습니다.

이 도구는 간소화된 WP_Queries 생성, 다양한 유형의 함수 생성, WooCommerce 필터 및 작업과의 통합 등 다양하고 유용한 기능을 제공합니다. 또한 CodeWP는 ACF 값 등을 기반으로 복잡한 워크플로를 자동화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 더욱 편리하게 사용할 수 있도록 CodeWP를 사용하면 생성된 코드를 저장하고 JSON 형식으로 내보내 인기 코드 스니펫 플러그인, functions.php 파일, 테마 및 기타 프로젝트에 쉽게 구현할 수 있습니다.

장점:
인기 있는 플러그인을 지원합니다.
복잡한 워크플로를 자동화하는 데 도움이 됩니다.

단점:
워드프레스 개발에 대한 사전 지식이 필요할 수 있습니다.

코드피어

 

코드피어는 AdaCore에서 Ada 프로그래밍 언어용으로 개발한 정적 분석 도구입니다. 개발자가 심층 분석을 수행하고 공식적인 검증 기술을 활용하여 코드의 잠재적인 문제와 취약점을 식별할 수 있도록 도와줍니다.

프로그램의 소스 코드를 검사하고 잠재적인 버그, 데이터 흐름 이상, 코딩 표준 위반을 강조하는 상세한 보고서를 제공합니다. 개발 프로세스 초기에 문제를 감지함으로써 CodePeer는 Ada 애플리케이션의 신뢰성, 안전성 및 보안을 개선하는 데 도움을 줍니다.

장점:
고급 정적 분석 기능을 통해 널 포인터 역참조, 버퍼 오버플로, 경쟁 조건 등 다양한 잠재적 문제를 식별할 수 있습니다.
AdaCore의 개발 환경 및 도구 세트와 원활하게 통합됩니다.

단점:
다른 프로그래밍 언어에는 사용할 수 없습니다.
개발자가 Ada 언어와 특정 코딩 관행에 대한 탄탄한 이해가 필요합니다.
때때로 실제 취약점이 아닌 문제를 나타내는 오탐 결과를 생성할 수 있습니다.
AI 코딩 도구 비교 치트시트
AI 코딩 도구 가격 기능 장단점
Github Copilot $10/월 또는 $100/년 실시간 코드 제안, 자동 완성, IDE와의 통합 ? 생산성 향상

FAQ

사용 가능한 AI 코딩 도구의 주요 유형에는 어떤 것이 있나요?
AI 코딩 도구에는 여러 가지 유형이 있으며, 각 유형은 AI 개발 프로세스의 여러 단계에 적합합니다. 몇 가지 일반적인 유형은 다음과 같습니다:

통합 개발 환경(IDE): 이러한 도구는 코드 편집기, 디버깅 도구 및 프로젝트 관리 기능과 같은 기능을 갖춘 포괄적인 개발 환경을 제공합니다.
프레임워크 및 라이브러리: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn과 같은 인기 있는 프레임워크는 AI 모델 구축을 위해 미리 빌드된 함수 및 구조를 제공합니다.
자동화된 머신 러닝(AutoML) 도구: 이러한 도구는 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝 및 기능 엔지니어링 프로세스를 자동화하여 비전문가도 AI 개발에 더 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.
데이터 주석 및 라벨링 도구: 이러한 도구는 AI 모델 학습의 중요한 단계인 대규모 데이터 세트에 라벨을 지정하고 주석을 달 수 있도록 지원합니다.
배포 및 모니터링 도구: 모델이 학습되면 배포 및 모니터링 도구는 AI 솔루션을 프로덕션 환경에 통합하고 성능을 추적하는 데 도움이 됩니다.

AI 코딩 도구는 개발 프로세스를 어떻게 개선하나요?
AI 코딩 도구는 여러 가지 방식으로 개발 프로세스를 개선합니다:

효율성: 이러한 도구는 반복적인 작업을 자동화하여 수작업을 줄이고 개발 주기를 단축합니다.
정확성: AI 코딩 도구는 내장된 알고리즘과 사전 학습된 모델을 제공하여 AI 애플리케이션의 정확도와 성능을 향상시킬 수 있습니다.
실험: 개발자는 AI 코딩 도구를 사용하여 다양한 모델, 아키텍처 및 하이퍼파라미터를 실험할 수 있으므로 신속하게 프로토타입을 제작하고 반복적으로 개선할 수 있습니다.
협업: 많은 AI 코딩 도구가 협업 기능을 제공하므로 팀이 함께 작업하고 코드를 공유하며 서로의 작업을 기반으로 구축할 수 있습니다.
시각화: AI 코딩 도구는 시각화 및 디버깅 기능을 제공하는 경우가 많아 개발자가 복잡한 모델과 데이터를 이해하고 해석하는 데 도움이 됩니다.

AI 코딩 도구는 AI 개발 비전문가도 사용할 수 있나요?
예. 많은 AI 코딩 도구는 비전문가도 쉽게 사용할 수 있도록 사용자 친화적으로 설계되어 있습니다. 예를 들어 AutoML 도구는 기능 엔지니어링 및 하이퍼파라미터 튜닝과 같은 작업을 자동화하여 모델 개발 프로세스를 간소화합니다. 또한 일부 AI 코딩 도구는 직관적인 그래픽 인터페이스와 드래그 앤 드롭 기능을 제공하므로 코딩이나 머신러닝 알고리즘에 대한 심층적인 이해 없이도 초보자도 쉽게 AI 개발을 시작할 수 있습니다.

AI 코딩 도구는 대규모 프로젝트에만 유용하나요?
아니요, AI 코딩 도구는 모든 규모의 프로젝트에 유용합니다. 복잡한 작업을 자동화하고 간소화할 수 있기 때문에 대규모 프로젝트에 유용하지만, 소규모 프로젝트에서도 AI 코딩 도구가 제공하는 효율성과 정확성의 이점을 누릴 수 있습니다. 이러한 도구는 프로젝트 규모에 관계없이 개발자가 시간을 절약하고 오류를 줄이며 AI 애플리케이션의 전반적인 품질을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI 코딩 도구가 인간 개발자를 대체할 수 있나요?
AI 코딩 도구는 개발자에게 강력한 보조 도구이지만 인간의 전문성을 대체할 수는 없습니다. 이러한 도구는 AI 개발의 특정 측면을 자동화하지만, 문제 공식화, 알고리즘 선택, 데이터 해석과 같은 작업에는 여전히 인간 개발자가 필수적입니다. AI 코딩 도구는 인간 개발자의 역량을 강화하여 보다 효율적이고 효과적으로 작업할 수 있도록 설계되었습니다. AI 코딩 도구와 인간 개발자 간의 협업은 AI 개발에서 최고의 결과를 이끌어냅니다.

결론

AI 코딩 도구는 반복적인 작업을 자동화함으로써 개발자의 생산성을 높이고 프로젝트의 더 높은 수준의 측면에 집중할 수 있도록 해줍니다. 또한 이러한 도구는 실험과 개발을 위한 공통 플랫폼을 제공함으로써 개발자 간의 협업과 지식 공유를 촉진합니다.

하지만 AI 코딩 도구는 복잡한 알고리즘과 머신러닝 모델을 활용하는 경우가 많아 완전히 해석하거나 이해하기 어려울 수 있습니다. 이러한 ‘블랙박스’ 특성으로 인해 도구의 제안에서 편견, 오류 또는 취약점을 식별하기가 어려울 수 있습니다. 철저한 검토와 검증 없이 AI가 생성한 코드에 맹목적으로 의존하면 의도하지 않은 결과를 초래하거나 보안 위험을 초래할 수 있다는 점을 기억해야 합니다.