이 글에서는 저자가 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 C 코드를 Rust 코드로 자동 이식한 경험을 자세히 설명합니다. 여러 가지 접근 방식을 시도한 결과, 위상 정렬과 퍼징 테스트를 기반으로 하는 전략이 매우 효과적이라는 것을 알게 되었습니다. C 코드의 심볼은 위상적으로 정렬되었고, LLM은 각 심볼의 Rust 버전과 퍼징 테스트 케이스를 생성했습니다. 출력 비교를 통해 이식의 정확성이 검증되었습니다. 이 방법으로 Zopfli 압축 라이브러리를 C에서 Rust로 성공적으로 이식했으며, 결과는 C 버전과 완전히 일치했습니다. 완전히 자동화된 것은 아니지만, 이식 비용과 노력을 크게 줄였으며, 대규모 코드베이스 유지 관리 및 업그레이드에 대한 새로운 접근 방식을 제공합니다.
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이 글은 수도쿠 풀이기를 사례 연구로 사용하여 문제 해결 접근 방식에 대해 논의합니다. 상당한 노력을 필요로 했던 Ron Jeffries의 테스트 주도 개발(TDD) 접근 방식과 간결하고 효율적인 Peter Norvig의 솔루션을 비교합니다. 저자는 보편적인 문제 해결 방법에 반대하며, 적절한 도구를 선택하고 지속적으로 새로운 도구를 배우는 것이 중요하다고 강조합니다. Entscheidungsproblem과의 유사점을 보여주면서, 이 글은 직관과 경험의 역할을 강조하고 저자의 개인적인 문제 해결 기법을 공유합니다.
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저자는 Claude Code를 사용하여 C 코드를 Rust로 이식하는 과정에서 특정 문제 해결에 너무 몰두한 나머지 원래 목표를 놓친 경험을 이야기합니다. 이는 많은 프로그래머들이 직면하는 '탐색(새로운 방법을 시도)'과 '활용(현재 문제 해결)'의 균형 문제를 보여줍니다. 저자는 이 문제에 대한 해결책으로 다양한 시간 척도에서의 성찰 의식을 제시합니다. 예를 들어, 1시간마다 1분간 작업 내용을 기록하거나, 주 단위로 방향을 되돌아보거나, 연 단위로 전체 경력을 재검토하는 등의 방법입니다. 이는 막히는 것을 방지하고 시간과 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 효과적인 전략입니다.
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