주말 이틀에 6개 프로젝트 완성…AI 코딩 Goal 모드
Goal 모드로 사람은 목표만 정하고 AI가 계획·분해·실행을 맡는 방식으로 주말에 6개 개발을 마쳤다는 사용기다.
중국어 원문을 AI로 번역했습니다. 고유명사와 수치는 원문 표기를 우선하며, 중요한 판단에는 아래 출처 원문을 함께 확인하세요.
지난 1년 남짓, AI Coding은 매우 빠르게 발전했다.
가장 초기의 코드 자동 완성에서, Copilot 류 도구로, 다시 Cursor, Claude Code 같은 Agent 프로그래밍 도구로 이어지면서 우리는 줄곧 한 가지 문제를 논의해 왔다.
AI는 계속 소프트웨어 개발 방식을 바꾸고 있지만, 그 변화는 계속 충분히 크지 않은 것 같다.
최근 들어 나는 뭔가 좀 달라진 것 같다고 느꼈는데, 핵심은 바로 Goal 모드에 있다.
엄밀히 말하면, Goal 모드는 완전히 새로운 개념이 아니라, Plan, Spec 등의 방법론이 장기 과제(long-horizon task)에서 한층 더 강화된 것에 가깝다.
하지만 실제로 사용해 보니, 그것이 가져오는 영향은 예상을 훨씬 뛰어넘는다고 생각한다.
예전에 AI로 프로그래밍할 때는 사람이 Loop 안에 있었다.
AI가 코드를 작성해 줄 수는 있지만, 매번 진행할 때마다 사람의 참여가 필수적이었다. 다음에 무엇을 할지 계속 알려줘야 했고, 계속 검사하고 수정하고 조정해야 했다.
AI가 끌어올린 것은 단지 개별 개발环节의 효율뿐이었다.
하지만 Goal 모드가 등장한 후, 사람은 이 Loop 밖에 서게 되었다.
더 이상 "내가 AI에게 매 단계 어떻게 할지 알려준다"가 아니라, "내가 AI에게 최종적으로 무엇을 얻고 싶은지 알려준다"가 되었다.
AI는 하나의 목표 아래에서 계획, 분해, 실행, 개선 과정을 맡기 시작했다.
최근 팀 내부에서 공유할 때 나는 하나의 폭탄 발언을 던졌다.
Goal 모드下的 AI 프로그래밍은, 이전의 프로그래밍과 이미 완전히 다른 두 가지 사물이다.
먼저 지난 주말 나의 Goal 프로그래밍 경험을 보자.
한 주말, 5개 반의 시스템
지난 주말, ZCode 주말 복지로 증정된 3억 token과 TraeCode 출석 체크로 증정된 포인트를借助해.
2일 3박 동안, 나는 6가지 개발 사항을 완료했는데, 그중 여러 개는 0에서 바로 쓸 수 있는 수준의 새 작품이었다.
심지어, 이틀 중 일요일에는 나는 오프라인 행사까지 주재해서, 계속 컴퓨터 옆에 앉아 있을 수가 없었다.
하나의 RustFS 이미지 업로드 클라이언트
글을 쓸 때 이미지를 업로드하기 편하도록, 나는 RustFS 분산 파일 시스템을 구축하고 그것을 이미지 호스팅(图床)으로 사용했다.
기존의 편집기, 이미지 호스팅 업로드 도구는 그것과의 호환성에 다소 문제가 있어서 사용이 매끄럽지 않았기에, 나는 직접 하나를 작성했다.
Ctrl+Shift+U, 이미지 붙여넣기, md 링크 주소 자동 획득, 게다가 업로드 속도도 충분히 빠르다.
로컬 애플리케이션 관리 클라이언트
AI Coding 시대, 특히 Goal 모드의加持下에서는 로컬 애플리케이션이 폭발적으로 늘어날 텐데, 그렇다면 이 애플리케이션들을 어떻게 기억하고 관리하고 시연할지가 문제가 된다.
그래서 나는 또 관리 클라이언트를 하나 만들었는데, 원클릭 프로젝트 스캔, 원클릭 시작, 로그 확인, 내부망穿透(内网穿透) 기능이 있다.
길고양이 구조 관리 시스템 (PawLog)
TraeCode에서, 참고 이미지가 포함된 Goal 지시를 한 번 입력했다.
• 6개 핵심 모듈
• 프런트엔드와 백엔드
• 자체 테스트
전체 소요:
• 소요 시간: 1시간 38분.
• 포인트: 183.17.
그러자 완전한 Web 시스템이 나왔다.
자세한 내용은:《TraeCode 180포인트로 나 대신 시스템 한 세트를 만들어 줬는데, 전 과정에서 내가 좀 남는 장사인 것 같은 기분이 들었다》 참조.
생성형 UI 탐색 프로젝트
전통적인 소프트웨어는 제품의 비즈니스 흐름이 모두 고정되어 있는데, AI가 왔는데도 여전히 그렇다면, 그건 참으로 섹시하지 않지 않은가. 그래서 나는 생성형 UI 작품을 하나 생성해 보았다.
홈페이지를 제외하면, 이후의 모든 페이지는 최초의 목표와 조작에 대한 응답에 따라 생성된다.
물론, 현재는 아직 매우 초보적이어서, 예를 들어 페이지 생성이 너무 오래 걸리고, 이후 페이지가 그다지 집중되지 않는 등, 하나의 아이디어를 한 번 제시하고 검증한 정도로만 볼 수 있다.
내부 테스트 제품의 신기능
이것은 결함 수정과 요구사항 업데이트 시나리오에 해당한다.
예전처럼 대화 하나에 결함 하나를 처리할 필요 없이, 결함을 한 무더기 AI에게 보내면, SubAgent를 자동으로 할당하고, 자동으로 격리하고, 자동으로 완료 및 테스트한 뒤, 각각 제출한다.
제품은 아직 내부 테스트 중이라, 이후 완성되면 개방해서 여러분이 체험하도록 할 테니, 스크린샷은 올리지 않겠다.
한 세트의 스크립트를 완전한 시스템으로
이전에 스스로 정리하기 편하도록:
• 소프트웨어 저작권 자료
• 프로젝트 신고 자료
• 등등
나는 스크립트 한 무더기를 작성해서, 문서와 코드를 자동으로 정리하고 요구사항에 맞게 포맷팅했다.
이번에 나는 스크립트 폴더를 그대로 AI에게 던졌고, 그러자 또 한 세트의 시스템이 나왔다.
나의 Goal 모드 모범 실천 흐름
몇 가지 사례의 내용은 오늘의 중점이 아니다. 중요한 것은 Goal 프로그래밍을借助해 이렇게 효율적이고 고품질로 성과를 산출할 수 있다는 점이다.
좋은 것은 공유해야 하기에, 나는 중간의 몇 가지 경험을 정리해 이른바 모범 실천으로 만들었으니, 여러분은 가져다 체험해 보길 바란다.
• 첫 번째 단계, 요구사항. GPT 등 고급 모델과 여러분의 요구사항을 편하게 이야기하라. 한 번에 완성되기를 기대하지 말고, 많이 이야기하고 많이 확인하라. 어차피 개발은 시간과 Token의 문제일 뿐이다.
• 두 번째 단계, 디자인. AI가 디자인 도안, logo, 슬로건, 심지어 切图까지 생성하게 하여, AI가 원하는 결과를 바로 내도록 하라.
• 세 번째 단계, 외부 리소스. 연동해야 할 인터페이스든 시스템对接 문서든, 정리해서 한 번에 제공하라. 특히 인터페이스는 조건이 허락한다면 테스트 키를 바로 제공하면, AI가 자동으로 연동 테스트하고, 엄청나게 수고를 덜어줄 것이다.
• 네 번째 단계, Goal 지시. 본질은 여전히 프롬프트 엔지니어링 그 세트, 즉 목표, 단계, 검수 기준인데, 이것들도 모두 AI에게 맡기면 된다.
• 다섯 번째 단계, 실행. Goal 모드를 선택하는 것을 잊지 말라. 나머지는 기다리는 것이다. 나의 가장 긴 과제는 4시간이었고, 커뮤니티의 고수는 4일을 돌렸는데, 물론 그는 자체 배포했다.
결어
여러분은 최근 AI Coding 경험이 어떤지 모르겠다.
나만 놓고 보자면, AI Coding은 어느새 이미 완전히 새로운 단계로 들어섰다.
어쩌면, 입만 살짝 움직여 "자비스"를 지휘하는 장면이 내일 올지도 모른다.
飞哥数智谈
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