주방 칼처럼 AI 코딩 도우미를 사용하는 것만으로는 숙련도를 보장하지 않습니다. 효과적인 사용을 위해서는 특정 기술을 배우고 도구를 이해해야 합니다. Google Cloud 개발자 경험팀의 엔지니어들은 Gemini CLI, Gemini Code Assist, Jules를 복잡한 프로젝트에 사용한 후 5가지 모범 사례를 공유했습니다. 첫 번째 모범 사례는 사용 사례를 고려하고 특정 작업에 적합한 AI 도구를 선택하는 것입니다. 예를 들어, 새로운 함수에는 인라인 생성을 사용하고 대규모 마이그레이션에는 에이전트를 사용합니다.다음으로, 코드베이스 문서화, README 생성, 단위 테스트 생성과 같은 기초 작업을 AI 도구에 학습시킵니다. 이러한 초기 문서화는 AI 출력의 품질을 향상시킵니다. 그런 다음 요구 사항을 반복하고, 소스 코드를 분석하고, 테스트를 정의하여 계획을 세웁니다. 복잡한 작업을 관리 가능한 구성 요소로 나누고 AI가 마일스톤을 실행하기 전에 승인을 받도록 합니다.새로운 팀원에게 하듯이 관련 세부 정보를 제공하여 프롬프트 엔지니어링을 우선시합니다. 반복적인 결과를 개선하기 위해 요청 사항과 원하는 결과를 구체적으로 명시합니다. 마지막으로, 각 작업 세션이 끝날 때 컨텍스트 파일을 만들어 세션 간의 연결을 만듭니다. 이 컨텍스트 파일에는 지침과 프로젝트 세부 정보가 포함되어 있어 AI가 프로젝트와 작업 스타일을 이해하여 보다 정확한 계획 및 실행을 할 수 있도록 합니다.