AI 코딩 어시스턴트, 더 많은 컨텍스트가 필요하다: 실험과 통찰

기존 AI 코딩 어시스턴트는 코드 생성에 능숙하지만, 더 넓은 시스템 환경에 대한 중요한 컨텍스트가 부족한 경우가 많습니다. 따라서 개발자는 코드와 다양한 정보 소스 간의 간극을 메우는 데 추가 시간을 할애해야 합니다. 이 글에서는 디버깅 정확도를 높이기 위해 AI 어시스턴트에 운영 컨텍스트(콜 그래프, 메트릭, 예외 보고서 등)를 통합하는 실험에 대해 자세히 설명합니다. 결과는 구조화된 성능 데이터와 오류 보고서가 AI 분석을 향상시키는 것을 보여주지만, 방대한 양의 컨텍스트를 효율적으로 표현하는 것은 여전히 과제입니다. 앞으로는 운영 상황, 시스템 메트릭 등을 포함하는 지식 그래프를 구축하여 AI 어시스턴트가 시스템 동작을 포괄적으로 이해할 수 있도록 할 것입니다.