[Copilot] Github Copilot 사용 후기

Github Copilot 베타 버전 출시 이후 대기자 명단에 이름을 올려 놓았고, 오늘 오전에 승인이 났다는 이메일을 받았다. 

 

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Github copilot 대기자 명단 작성법:

 

1. copilot 홈페이지 방문

 

https://copilot.github.com/

GitHub Copilot · Your AI pair programmer

 

2. "sign up" 버튼 클릭

 

3. 깃허브 계정 로그인 후, 대기자 명단 등록

 

 

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승인이 나면 등록해 둔 깃허브 이메일로 연락이 온다. 

 

 

바로 VSCode 를 열어서 플러그인을 설치하고 바로 사용하기 시작하면 된다. 

 

우선 가볍게 소수 판별기를 구하는 함수를 만들도록 주석을 달고 function 명령어를 쳐 보았다. 

isPrime

 

보이다시피 copilot 은 주석 내용을 인지하는 즉시 목적에 맞는 코드를 자동완성 해 준다. 

뿐만 아니라 자동완성된 코드가 맘에 들지 않을 경우 대안을 선택할 수 있도록 여러 개의 유사한 코드를 보여주기도 한다.

 

common divisors of 3 numbers

 

한글 주석도 간단한 수준에서는 인식이 된다. 

 

 

 

이뿐만 아니라 api 가져오기, db 연결하기, orm 활용하기 등 자주 사용하는 여러 코드는 모두 자동완성이 잘 되는 것을 확인했다. 

 

 

사용하고 느낀 점을 3가지로 요약하자면:

 

1. 기본적인 수준의 로직을 구현할 때 매우 유용하게 사용할 수 있다.

정규식과 같이 이론은 간단하나 매번 문서를 찾아보며 식을 완성해야 하는 경우, 코드에 투자하는 시간을 줄임으로써 작업 효율을 많이 높일 수 있을 것이다. 초심자 단계에서는 간단한 코드라도 반복학습을 하며 짜 보는 것이 좋겠지만, 논리를 잘 이해하고 있는 경우 간단한 코드 정도는 copilot 에 맡기고 다른 로직을 구현하는 것에 더 신경 쓸 수 있을 것이다. 

 

 

2. 어딘가 모르게 2% 부족하다.

복잡한 함수를 구현하고자 할수록 더 그렇지만, 개발자마다 코드 작성 스타일이 다르기 때문에 코드의 완성도가 높아도 상이한 코드 컨벤션으로 인해 작업을 이어나가는데 불편을 줄 수 있다. 뿐만 아니라 기업마다 코드 작성 스타일이나 문법, 규칙이 존재할텐데 copilot 이 그러한 환경에서도 일명 "좋은 코드" 를 제공해줄지는 미지수이다. 앞서 테스트했던 함수의 경우에도 코드 자체는 실행하는데 문제가 없겠으나, 전체 아키텍쳐와 잘 호환이 되는지는 별개의 문제이다. 

 

 

3. 코딩을 잘해야 copillot 도 유용하게 쓴다. 

코드를 전혀 이해하거나 읽을 줄 모르는 사람들이 copilot 을 쓴다면 과연 그 결과물을 서비스로 내놓을 수 있을까? 개발에는 기획, 설계, 디버깅 등 사람의 노력과 섬세함이 들어가는 요소들이 많이 포함되어 있고 이 모든 것을 Copilot 에게 (당장은) 맡길 수는 없다. 좋은 리소스를 사용하기 위해서는 그것이 좋은지 아닌지를 판별하는 눈이 있어야 하며, 그러기 위해서는 우선 본인이 좋은 코드를 짤 줄 알아야 한다. 마치 번역기가 아무리 좋아졌어도 문학을 읽고 그 의미를 해석하고, 좋은 글인지 아닌지 판단할 줄 아는 능력을 갖는 것과는 별개임과 같다. 따라서 copilot 이 나왔다고 해서 당장 다른 일자리를 알아보는 것은 바람직하지 않다. 

 

 

다만 우려되는 것은 AI 는 무서운 속도로 발전하고 있다는 점과, 그 발전이 결국 모두가 우려하는 '인간 대체'의 결과를 빚을 가능성이 존재한다는 점이다. 베타 버전을 사용하고 있는 유저들 간의 discussion 내용을 보면 국적을 막론하고 모두가 이 부분을 걱정하고 있는 것을 볼 수 있다. 개발자들이 이 변화를 마냥 반기지만은 않는다는 것 또한 명백한 사실이며, Github 과 Microsoft 에 대한 반감이 커질수도 있을 것 같다.

 

 

 

개발자들의 미래가 어떻게 변할지 계속 지켜보자.

그래 안녕..