★ AI 도구만 쓰면 AI 페어 개발자가 되는 것 아닌가요? 그렇지 않습니다. 요청의 품질이 낮으면 답변의 품질도 낮습니다. AI 도구를 제대로 활용할 줄 알아야 더 높은 품질의 코드를 더 빠르게 생산할 수 있습니다. AI 페어 프로그래밍 시대에는 속도와 품질이 개발자의 능력을 재는 더 강력한 척도가 될 겁니다. 개발자에게 LLM 프롬프트 엔지니어링 능력이 중요해진 이유입니다. 그러려면 프롬프트 엔지니어링 4S 원칙을 지키고 프롬프팅 테크닉을 알맞게 사용할 수 있어야 해요. ★ 이 책에서 배우는 핵심 주제 __ AI와 제대로 협업하는 프롬프팅 기법 __ 깃허브 코파일럿, 챗GPT, 클로드 활용 방법 __ 29가지 LLM 프롬프트 엔지니어링 예제 ★ 이 책의 대상 독자 __ AI를 현업에 적극 도입하고 싶은 개발자와 기술 책임자 __ 혼자 개발하는 데 생산성이 좀처럼 늘지 않아 고민인 개발자 __ 조언을 해줄 동료나 사수가 없어 성장과 개발에 어려움을 겪는 개발자 __ 깃허브 코파일럿, 챗GPT, 클로드 활용 방법을 더 깊이 알고 싶은 개발자 ★ 프롬프트 엔지니어링 4S 원칙이 뭔가요? 문제를 단순화하고 집중해 경쾌하고 짧게 해결해나가는 방법론으로써 S로 시작하는 4가지 단어의 앞 글자를 따 명명한 원칙입니다. __1. Single : 하나의 질문 혹은 작업에 집중하라. __2. Specific : 명확하고 상세하게 지시하라. __3. Short : 간결하게 핵심을 전달하라. __4. Surround : 컨텍스트를 제공해서 질문의 상황을 잘 전달하라. ★ 6가지 필수 프롬프팅 테크닉은 무엇인가요? 지금 이순간에도 프로프팅 테크닉은 계속 연구되고 있습니다. 현재로서는 다음과 같이 여섯 가지가 주로 사용됩니다. __1. zero-shot prompting : 우리말로 제로샷 학습, 제로샷 러닝으로 부릅니다. 별다른 정보나 컨텍스트 전달 없이 지시를 내리는 방법입니다. __2. one-shot : 원샷 학습, 원샷 러닝이라고 읽습니다. 기대하는 결과물에 대한 예시를 하나를 제시해 컨텍스트를 넘겨주는 방법입니다. __3. few-shot : 퓨샷 학습, 퓨샷 러닝이라고 읽습니다. 예시를 두 개 이상 전달해, 답변을 더 세밀하게 조정하고 답변의 일관성을 올려주는 기법입니다 __4. Zero shot COT : 예시 없이 바로 추론 단계를 깊게 하는 방법입니다. Chain of Thought은 추론 방법 예시를 전달해 더 상세히 추론 단계를 가이드하는 기법입니다. __5. Tree of Thought : 사고의 트리 정도로 부릅니다. 문제 중심에서 시작해 연관된 여러 아이디어를 나무 가지처럼 확장해나가는 방법입니다. __6. React : Reason과 Act, 즉 원인을 분석하고 행동하는 방법입니다. 실행 계획을 유도하고 추적해서 작업별로 실행할 액션을 선택하고 실행하는 방법입니다. ★ 이 책은 어떻게 LLM 프롬프트 엔지니어링 능력을 향상시켜주나요? 이 책은 프롬프트 엔지니어링 이론과 실습을 모두 다루고 있어 AI 페어 개발자로의 성장을 돕습니다. PART 1 〈AI 페어 프로그래밍의 세계로〉에서는 AI 페어 프로그래밍의 필요성(1장), 프롬프트 엔지니어링 이해(2장), 코파일럿 동작 원리와 사용법(3장), 코파일럿 체험하기(4장)를 다룹니다. 이로써 실습에 필요한 필수 이론을 익히게 될 겁니다. PART 2 〈실습으로 배우는 상황별 AI 활용〉에서는 총 8가지 영역에서 29가지 개발 현장에 유용한 문제를 AI로 풀면서 프로그래밍에 유용한 LLM 프롬프트 엔지니어링을 체화시켜드립니다. 05장 〈버그 픽스〉, 06장 〈데이터 생성하기〉, 07장 〈DB 스키마 설계, 쿼리 생성, 시각화하기〉, 08장 〈리팩터링하기〉, 09장 〈개발 문서 생성하기〉, 10장 〈코드 설명 생성하기〉, 11장 〈AI로 스터디하기〉, 12장 〈데이터 분석하기〉를 주제로 AI 페어 프로그래밍을 하면서, 각 주제가 개발 현장에서 왜 중요한지 또한 개념과 중요성도 함께 다룹니다. 아직 개발 경험이 없거나 부족한 분에게는 짧고 굵게 현장에 필요한 지식을 요약해 습득할 수 있는 기회가 될 겁니다. 끝으로 부록에서는 코파일럿 CLI 소개합니다. [안내] 패스트캠퍼스 베스트셀러 강의를 기반으로 합니다 이 책은 동 저자의 패스트캠퍼스 베스트셀러 강의를 오리지널 콘텐츠로 합니다. 강의 내용의 일부 콘텐츠를 추려 책에 적합한 형태로 담고, 일부 내용을 추가하였습니다. 최신 AI 기술을 활용해 더욱 다양한 예제와 실전 프로젝트까지 경험하고 싶다면, 아래 링크를 통해 오리지널 콘텐츠를 확인하세요. __강의명 : ChatGPT 시대, 개발자로 살아남기 위한 AI 페어 프로그래밍 __URL : https://fastcampus.co.kr/dev_online_aipair

[PART 1_ AI 페어 프로그래밍의 세계로] 01장 AI 페어 프로그래밍 __1.1 전통적인 페어 프로그래밍 __1.2 AI 페어 프로그래밍 __1.3 왜 AI 도구와의 페어 프로그래밍일까? 핵심 리마인드 02장 프롬프트 엔지니어링 이해 __2.1 첫 번째 AI 프롬프트, 챗GPT의 등장 __2.2 프롬프트 엔지니어링의 중요성 __2.3 프롬프트 엔지니어링 4S 원칙 __2.4 반드시 알아둬야 할 프롬프팅 테크닉 __2.5 프롬프트 엔지니어링 가이드 핵심 리마인드 03장 코파일럿 동작 원리와 사용법 __3.1 깃허브 코파일럿이란? __3.2 깃허브 코파일럿 프로세스 __3.3 깃허브 코파일럿 챗 소개 + VSCode에서 사용하기 __3.4 코파일럿 예약어 소개 핵심 리마인드 04장 게임 만들며 코파일럿 체험하기 __[실습 01] 파이게임을 활용한 틱택토 게임 만들기 핵심 리마인드 [PART 2_ 실습으로 배우는 상황별 AI 활용] 05장 버그 픽스하기 __[실습 02] 터미널 에러 메시지로 버그 픽스하기 __[실습 03] Lint 도구로 터미널 에러 수정하기 __[실습 04] 예외 처리 및 코드 개선하기 핵심 리마인드 06장 데이터 생성하기 __[실습 05] VSCode로 가짜 데이터 CSV 파일 생성하기 __[실습 06] 스타워즈 인물 데이터 CVS 파일 생성하기 __[실습 07] JSON 형식으로 이커머스 상품 및 리뷰 생성하기 __[실습 08] 파이썬으로 대량의 데이터를 만들기 __[실습 09] 파이썬으로 클래스 코드를 활용해 예제 데이터 생성하기 핵심 리마인드 07장 DB 스키마 설계, 쿼리 생성, 시각화하기 __[실습 10] 데이터베이스 스키마와 쿼리 설계하기 __[실습 11] ERD로 데이터 시각화하기 __[실습 12] 깃허브 Gist 사용해 ERD로 시각화하기 __[실습 13] 깃허브 Gist 사용해 DFD로 시각화하기 __[실습 14] 깃허브 Gist 사용해 시퀀스 다이어그램으로 시각화하기 핵심 리마인드 08장 리팩터링하기 __[실습 15] 함수, 클래스 추출하여 재사용성 높이기 __[실습 16] 알고리즘 최적화하기 __[실습 17] 내 코드에 디자인 패턴 적용하기 핵심 리마인드 09장 개발 문서 생성하기 __[실습 18] 오픈 소스 프로젝트 README.md 역할과 중요성 확인하기 __[실습 19] 이미 존재하는 코드의 README.md 문서 생성하기 __[실습 20] FastAPI의 함수에 설명 추가하기 핵심 리마인드 10장 코드 분석하기 __[실습 21] AI 도구를 활용해 효율적으로 탐색하기 __[실습 22] 비밀번호의 유효성 검사 정규식 확인하기 핵심 리마인드 11장 AI로 스터디하기 __[실습 23] 코파일럿으로 코드 리뷰하기 __[실습 24] 챗GPT로 코드 리뷰하기 __[실습 25] AI를 활용해 리트코드 알고리즘 학습하기 __[실습 26] AI 도용해 도구를 활용해 디자인패턴 효율적으로 공부하기 __[실습 27] 옵저버 디자인 패턴을 활용한 이메일 서비스 구현하기 핵심 리마인드 12장 데이터 분석하기 __[실습 28] 호텔 리뷰 데이터셋을 활용한 감성 분석 __[실습 29] 데이터 이용해 그래프 그리기, 시각화하기 핵심 리마인드 부록 A 코파일럿 CLI 소개 + 사용하기

★ AI 도구만 쓰면 AI 페어 개발자가 되는 것 아닌가요? 그렇지 않습니다. 요청의 품질이 낮으면 답변의 품질도 낮습니다. AI 도구를 제대로 활용할 줄 알아야 더 높은 품질의 코드를 더 빠르게 생산할 수 있습니다. AI 페어 프로그래밍 시대에는 속도와 품질이 개발자의 능력을 재는 더 강력한 척도가 될 겁니다. 개발자에게 LLM 프롬프트 엔지니어링 능력이 중요해진 이유입니다. 그러려면 프롬프트 엔지니어링 4S 원칙을 지키고 프롬프팅 테크닉을 알맞게 사용할 수 있어야 해요. ★ 이 책에서 배우는 핵심 주제 __ AI와 제대로 협업하는 프롬프팅 기법 __ 깃허브 코파일럿, 챗GPT, 클로드 활용 방법 __ 29가지 LLM 프롬프트 엔지니어링 예제 ★ 이 책의 대상 독자 __ AI를 현업에 적극 도입하고 싶은 개발자와 기술 책임자 __ 혼자 개발하는 데 생산성이 좀처럼 늘지 않아 고민인 개발자 __ 조언을 해줄 동료나 사수가 없어 성장과 개발에 어려움을 겪는 개발자 __ 깃허브 코파일럿, 챗GPT, 클로드 활용 방법을 더 깊이 알고 싶은 개발자 ★ 프롬프트 엔지니어링 4S 원칙이 뭔가요? 문제를 단순화하고 집중해 경쾌하고 짧게 해결해나가는 방법론으로써 S로 시작하는 4가지 단어의 앞 글자를 따 명명한 원칙입니다. __1. Single : 하나의 질문 혹은 작업에 집중하라. __2. Specific : 명확하고 상세하게 지시하라. __3. Short : 간결하게 핵심을 전달하라. __4. Surround : 컨텍스트를 제공해서 질문의 상황을 잘 전달하라. ★ 6가지 필수 프롬프팅 테크닉은 무엇인가요? 지금 이순간에도 프로프팅 테크닉은 계속 연구되고 있습니다. 현재로서는 다음과 같이 여섯 가지가 주로 사용됩니다. __1. zero-shot prompting : 우리말로 제로샷 학습, 제로샷 러닝으로 부릅니다. 별다른 정보나 컨텍스트 전달 없이 지시를 내리는 방법입니다. __2. one-shot : 원샷 학습, 원샷 러닝이라고 읽습니다. 기대하는 결과물에 대한 예시를 하나를 제시해 컨텍스트를 넘겨주는 방법입니다. __3. few-shot : 퓨샷 학습, 퓨샷 러닝이라고 읽습니다. 예시를 두 개 이상 전달해, 답변을 더 세밀하게 조정하고 답변의 일관성을 올려주는 기법입니다 __4. Zero shot COT : 예시 없이 바로 추론 단계를 깊게 하는 방법입니다. Chain of Thought은 추론 방법 예시를 전달해 더 상세히 추론 단계를 가이드하는 기법입니다. __5. Tree of Thought : 사고의 트리 정도로 부릅니다. 문제 중심에서 시작해 연관된 여러 아이디어를 나무 가지처럼 확장해나가는 방법입니다. __6. React : Reason과 Act, 즉 원인을 분석하고 행동하는 방법입니다. 실행 계획을 유도하고 추적해서 작업별로 실행할 액션을 선택하고 실행하는 방법입니다. ★ 이 책은 어떻게 LLM 프롬프트 엔지니어링 능력을 향상시켜주나요? 이 책은 프롬프트 엔지니어링 이론과 실습을 모두 다루고 있어 AI 페어 개발자로의 성장을 돕습니다. PART 1 〈AI 페어 프로그래밍의 세계로〉에서는 AI 페어 프로그래밍의 필요성(1장), 프롬프트 엔지니어링 이해(2장), 코파일럿 동작 원리와 사용법(3장), 코파일럿 체험하기(4장)를 다룹니다. 이로써 실습에 필요한 필수 이론을 익히게 될 겁니다. PART 2 〈실습으로 배우는 상황별 AI 활용〉에서는 총 8가지 영역에서 29가지 개발 현장에 유용한 문제를 AI로 풀면서 프로그래밍에 유용한 LLM 프롬프트 엔지니어링을 체화시켜드립니다. 05장 〈버그 픽스〉, 06장 〈데이터 생성하기〉, 07장 〈DB 스키마 설계, 쿼리 생성, 시각화하기〉, 08장 〈리팩터링하기〉, 09장 〈개발 문서 생성하기〉, 10장 〈코드 설명 생성하기〉, 11장 〈AI로 스터디하기〉, 12장 〈데이터 분석하기〉를 주제로 AI 페어 프로그래밍을 하면서, 각 주제가 개발 현장에서 왜 중요한지 또한 개념과 중요성도 함께 다룹니다. 아직 개발 경험이 없거나 부족한 분에게는 짧고 굵게 현장에 필요한 지식을 요약해 습득할 수 있는 기회가 될 겁니다. 끝으로 부록에서는 코파일럿 CLI 소개합니다.