자동완성을 넘어서: AI가 코드베이스를 진정으로 이해하도록 하는 방법

저자는 현재 AI 코딩 어시스턴트에 대한 불만을 표하며, 그것들이 상호 연결된 시스템으로서의 코드베이스를 진정으로 이해하지 못한다는 점을 강조합니다. 이러한 도구들은 종종 반복적인 실수를 하고 프로젝트에 대한 포괄적인 정신적 모델이 부족합니다. 이를 해결하기 위해 저자는 "프리즘형 재귀적 요약" (PRRS)이라는 알고리즘을 개발했습니다. 이는 코드베이스를 계층적 지식 그래프로 취급하고 여러 "렌즈" (예: 아키텍처, 데이터 흐름, 보안)를 통해 코드를 분석하여 중요성을 이해합니다. 이 접근 방식은 AI 코드 생성의 정확성과 효율성을 크게 향상시키고 파일 배치, 패턴 준수, 코드 재사용과 같은 문제를 해결합니다. 저자는 AI 코드 생성의 미래는 단순한 토큰 예측을 넘어 더욱 깊이 있는 코드베이스 이해에 있다고 주장합니다.