소프트웨어 개발을 업으로 삼고 오랜동안 일하며 느끼는 것 중의 하나는 빠른 IDE 의 발전속도이다.
처음으로 IDE 라는 개념을 접하게 된 것은 Borland 사의 Turbo-C IDE 였으며 이후 Vim, MS 의 Visual Studio, Eclipse, IntelliJ 와 VSCode 등의 IDE 도구들을 써왔으며, 그 도구들의 기능 중 가장 큰 발전이 있었다고 느끼는 부분은 바로 Code Assist 기능이다.
대표적으로 Visual Studio 의 Intelli Sense, JetBrains 의 IDE (IntelliJ IDEA, PyCharm, WebStorm 같은) 의 Code Completion, Eclipse 의 Code Assist, Sublime 같은 Text Editor 의 Auto-Completion 기능들이 이러한 Code Assist 기능이며, 요즘은 이러한 Code Assist 기능 없이는 개발 생산성이 떨어지는것은 물론이고 개발이 불가하다고 느끼는 개발자들도 많을 것이라 생각한다.
OOP 언어라면 보통 Object 에 "." 을 찍으면 IDE 에서 자동으로 해당 Object 의 Class 및 현재 Code 의 Context 를 분석하여 사용 가능한 Method 및 Attribute 등을 위 화면처럼 Popup 으로 알려준다. 그리고 이렇게 추천된 목록에서 Enter 나 Tab 을 누르는것 만으로 오타 없는 정확한 Keyword, Method, Attribute Name 이 입력된다.
만약 이런 Code Assist 기능이 없이 Notepad 에서 수백개의 Class, 수천개의 Method 와 수만 라인의 코드를 개발해 나아가야 한다고 생각하면 정말 Hell 일 것이다.
아래는 Code Completion 기능의 예시 이다. 변수, 코드의 일부만 입력 하더라도 현재 Context 에서 입력 가능한 Attribute, Method 나 Keyword 등의 추천이 실시간으로 표시 되며 이 또한 Enter 나 Tab 을 누르는것 만으로 오타 없고 Context 에 맞는 오류 없는(물론 컴파일 오류이지 런타임 오류가 없다는건 아니다) 코드를 입력할 수 있다. 이 얼마나 생산적이고 개발자의 시간과 노력을 아껴주는 일인가!?
요즘 이러한 Code Assist 기능은 기본 기능만으로도 완벽하다고 느꼈었지만 여기에서 만족하지 못한 업체나 개인들이 IDE 의 Plugin 개발을 통해 특정 Framework 을 사용 시 더 생산성있게 코딩할 수 있도록 하거나 심지어 Variable 이나 Attribute, JPA Repository Method 의 Naming 을 자동으로 Assist 해주는 기능, Design Pattern 을 코딩에 쉽게 적용할 수 있는 플러그인 등을 개발하여 배포하고 있으며, 개발자는 점점 이러한 Code Asssist 기능에 의존해 가는 추세이다.
◼︎ AI Code Assist 가 나왔다!
이러한 Code Assist 기능들의 눈부신 발전에 '이제 더 나올만한 Assist 기능이 있을까?' 하고있던 중 또 지금으로서는 "끝판왕" 이라고 할만한 Assist 기능이 나왔다. 바로 AI Code Assist 이다.
기존의 Code Assist 기능이 현재 Code 의 Context 와 전체 프로젝트 내 소스코드 및 리소스의 Indexing 을 통해 사용 가능한 Method 나 Rule 기반의 Code Snippet 을 추천해 주었다면, AI Code Assist 기능(주로 IDE 의 Plugin 형태)은 이러한 보조 외에 현재 코드의 Context 를 이해하고 "앞으로 개발 될 것 같은 코드를 미리 예측" 하여 "코드 조각 또는 장문의 코드를 생성하여 추천" 해준다.
위 코드의 경우 나는 mongoTemplate 까지만 쳤는데 나머지 코드들은 AI Code Assist 기능 (Github Copilot) 이 알아서 추천해준 경우이다. Method 의 Name 이나 변수명, 내 프로젝트의 코드들의 패턴, Gihub 의 무수한 코드들을 학습한 AI 가 '응 너 지금 이런 코드를 만들려고 하는거지?' 하며 코드를 추천해주는 것이다. 그런데 이러한 코드는 정말 말도 안되게 내가 하려던 의도의 코드인 경우가 많다.
만약 내가 개발하려는 의도의 코드가 아니더라도 내가 생각한 코드를 만들어 가는 도중에 추천 코드는 계속 변경되고 다시 추천된다. 나도 결정하거나 생각하지 못한 부분의 코드까지도 미리 완성하여 실시간으로 추천해주는 기능을 겪어보면 "와.. 이제 개발자 필요없네" 라는 말이 절로 나온다.
이러한 코드 추천은 나의 프로젝트와 현재 Code 의 Context , Github 의 코드 학습을 통해서 자동 생성되는것 뿐만이 아니다. 아래 예시를 보자.
위 코드에서 나는 // 이후의 주석만 한줄 만들었다. 주석을 심지어 한글로 썼다. 그리고 Enter 를 치자 그 아래로 저런 코드가 만들어진다.
난 처음 이런 기능이 실행 되었을 때 '미쳤다..' 라는 말이 나왔다.
반대로 코드를 분석하여 주석을 (그것도 한글로!) 달아주는 기능도 된다
위 코드에서 나는 // account 까지만 입력했다. 그런데 그 뒤 문장인 "컬렉션의 변경사항을 감지하여 로그를 출력한다." 라는 주석을 알아서 생성해준다!
정말 감탄스러운 기능이다. 주석을 코드로 만들어주고 코드를 해석하여 주석을 만들어 주며, 내가 개발중인 코드의 의도를 파악하여 코드의 남은 부분을 완성해주는 AI Code Assist 는 정말 충격적이다.
◼︎ 얼마나 효과적일까？
위의 간단한 몇가지 예시 만으로도 그 효과는 굳이 말로 설명하지 않아도 알 수 있을것이라 생각한다. 코드 개발의 진행을 분석하여 의도를 추론하고 깔끔한 형태의 코드로 귀신 같이 내가 만들려고 하던 나머지 부분을 미리 작성하여 추천해주는 기능은 최소 0.5 명 이상의 도움을 나에게 주어 나의 개발 생산성을 높여준다.
주석을 미리 작성하고 그 주석에 맞는 코드를 개발해 나아간다면 직접 코딩하는 분량은 매우 적어지고 나머지는 AI 가 코딩 해주도록 가능하므로 요구사항과 설계에 맞는 코드를 작성하는데 도움을 주어 코드의 품질을 높일 수 있다.
작성된 코드를 해석하여 주석을 생성해주는 기능을 활용하면 저렴한 비용과 시간을 투자해 코드의 가독성과 유지보수성을 높일 수 있다.
이러한 효과 외에도 다양한 오픈소스를 학습한 AI 가 추천해주는 코드로 개발자의 기술 도메인이 약한 부분의 코드를 작성할 때 Learning Curve 를 상당히 단축시킬 수 있다.
믿을 수 없겠지만 위의 코드에서 내가 한 것이라고는 파일 이름이 고차함수_테스트.kt 라는 Kotlin 파일을 만들고 "Int 를 받아서 .." 정도 까지를 써주고 shifter 라는 변수를 선언하는 정도의 타이핑만 했을 뿐 나머지는 대부분 추천하는 Code Completion 을 "선택" 한 것 뿐이다.
◼︎ Github Copilot
현재 가장 많은 개발자들이 사용하는 AI Code Assist Plugin 은 Github Copilot 이다.
ChatGPT 가 올해 2월 경 부터 급격히 인기를 얻으면서 GPT-3 모델을 활용한 Code 와 주석 Generate 를 해주는 Copilot 이 더욱 인기를 얻고 있는것 같다.
이후 글 부터 틈나는대로 개발자를 위한 Copilot 기능 활용 예시와 기회가 된다면 다른 Plugin 들도 사용해가며 글을 이어나아가 보겠다.
