나는 가장 미친 5가지 AI 모델로 코딩했다

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요약

영상은 최신 AI 코딩 도구들을 실제 코드베이스에 통합해 사용하는 경험을 생생하게 공유하며, 각 모델의 강점과 단점을 면밀히 비교 분석합니다. 특히 Claw 3.5 Sonnet, Claw 3.7 Sonnet, 03 Mini Medium Reasoning, Gemini 2.5 Pro, 그리고 GPT-4.0의 특징을 살펴봅니다. 게임 개발 테스트와 Rust 리팩토링 사례를 통해 실제 작업 환경에서의 성능을 평가하며, 용도와 코드베이스 규모에 따른 선택 기준을 제시합니다.

주요 키워드

AI 모델 코딩 통합개발환경 Refactoring One-shot 컨텍스트 윈도우 Rust MicroCenter 게임 개발

하이라이트

  • 🔑 영상은 다양한 AI 코딩 모델을 통합개발환경에 적용해 실제 코딩 작업에서의 효용을 검증하는 과정을 보여줍니다.
  • ⚡️ Claw 3.5 Sonnet은 높은 정밀도와 폭넓은 컨텍스트 인식 능력을 통해 안정적인 코드 생성을 강조합니다.
  • 🌟 스폰서 MicroCenter를 통해 최신 컴퓨터 부품과 장비 정보를 제공하며, 하드웨어 할인 소식을 전합니다.
  • 📌 Claw 3.7 Sonnet은 빠른 실행력과 추가적인 코드 수정 제안을 하면서도 때때로 과도하게 코드에 개입하는 한계를 보입니다.
  • 🚀 Gemini 2.5 Pro는 코드 품질과 컨텍스트 유지 측면에서 가장 균형 잡힌 성능을 나타내며, 실무에 적합한 도구로 추천됩니다.
  • 💡 03 Mini Medium Reasoning은 대부분의 코드를 한 번에 생성하지만, 일부 수동 수정이 필요해 세밀한 조율이 요구됩니다.
  • 🌈 GPT-4.0은 빠른 처리 속도를 장점으로 하나, 코드의 중복과 오류 발생으로 인해 실전 코딩에는 적합하지 않은 면을 보입니다.
  • 📌 Rust 리팩토링 비교를 통해 각 모델이 코드 최적화와 메모리 효율성을 어떻게 개선하는지 분석합니다.

용어 설명

One-shot

단 한 번의 프롬프트로 전체 코드를 생성하는 AI 모델의 작동 방식.

Integrated development environment (IDE)

코드 작성, 디버깅, 테스트 등 다양한 개발 작업을 하나의 환경에서 수행할 수 있도록 지원하는 통합 개발 도구.

Refactoring

기존 코드의 기능은 그대로 유지하면서 구조와 효율성을 개선하는 재구성 작업.

Context window

AI 모델이 이전 대화나 코드 맥락을 기억하여 전체 상황을 이해하는 범위.

Panics / Unwrap

Rust 프로그래밍 언어에서 오류 발생 시 프로그램 중단을 유발하는 방식과, 이를 안전하게 처리하기 위한 방법을 지칭함.

[00:00:00] 인트로 및 개발 환경 설정

영상은 새로운 AI 모델들을 통합개발환경에 접목하여 코딩하는 방법을 소개합니다. 실제 코드베이스에 어떻게 AI를 활용하는지 전반적인 개요를 제공합니다.

[00:01:03] Claw 3.5 Sonnet 리뷰

3.5 Sonnet 모델의 정밀한 코드 생성 능력과 전체 컨텍스트를 파악하는 기능을 평가합니다. 개발자가 원하는 작업을 정확히 수행하는 장점을 강조합니다.

[00:02:07] MicroCenter 스폰서 및 광고

영상은 Windsurf나 AI 모델이 아닌 MicroCenter의 스폰서십을 밝히며 최신 하드웨어 제품 정보를 소개합니다. 할인 판매와 매장 방문 유도를 통해 제품 정보를 전달합니다.

[00:03:24] Claw 3.7 Sonnet 평가

3.7 Sonnet은 3.5에 비해 더 강력한 성능을 보이나, 과도하게 코드를 탐색하여 불필요한 수정 제안을 하는 한계가 있습니다. 이러한 지나친 개입이 때론 혼란을 야기하는 점을 지적합니다.

[00:06:23] 03 Mini Medium Reasoning 리뷰

03 Mini 모델은 대부분의 코드를 한 번에 생성하지만, 일부 세부 수정은 수동으로 보완해야 합니다. 간결한 코드 작성을 지향하나, 일부 미세 조정의 필요성이 드러납니다.

[00:08:15] GPT-4.0 코딩 AI 모델 분석

GPT-4.0은 빠른 처리 속도를 자랑하지만, 코드의 중복과 과도한 수정으로 인해 정확성이 떨어집니다. 채팅형 AI로서의 매력은 있으나, 복잡한 코딩에는 부적합함을 보여줍니다.

[00:09:42] 게임 프로토타입 테스트

각 AI 모델을 활용해 p5.js 기반의 중독성 있는 게임을 개발하는 테스트를 진행합니다. 프롬프트에 따른 코드 생성과 오류 수정 과정을 통해 실제 적용 가능성을 평가합니다.

[00:13:00] Rust 리팩토링 비교

Rust 코드 리팩토링을 통해 각 AI 모델이 효율적이고 읽기 좋은 코드를 생성하는 방법을 비교합니다. 메모리 사용과 코드 가독성 측면에서 리팩토링 기법을 분석합니다.

[00:14:44] 결론 및 최종 추천

여러 AI 모델의 강점과 약점을 종합적으로 비교하며, 용도와 코드베이스 규모에 따른 선택 기준을 제시합니다. 최종적으로 Gemini 2.5 Pro가 가장 균형 잡힌 성능을 보여준다고 결론짓습니다.