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Nikkei Computer_2024.5.16 (p48)

미국 GitHub, 개발 자동화 툴 제공
AI가 보수 플랜 제안, 코드도 생성

미국 GitHub는 2024년 4월 29일(미국 시간), 소프트웨어 개발 자동화 툴 ‘GitHub Copilot Workspace(이하, Workspace)’의 기술 프리뷰판을 제공하기 시작했다. AI(인공지능)가 프로젝트 전체의 데이터를 살펴, 보수해야 할 곳을 제안한 다음 코드를 생성한다.

GitHub는 미국 오픈 AI의 생성형 AI 기술을 적용한 개발 지원 서비스 'GitHub Copilot'을 제공해왔다. 중간까지 쓴 코드나 코멘트(코드의 설명문)의 내용에 맞춰 코드를 보완하는 기능이나, 코드에 관해 상담할 수 있는 채팅란 등이 있다. GitHub의 조사에 따르면, GitHub Copilot를 사용함으로써 개발자의 생산성이 55% 높아졌다고 한다.

새롭게 투입하는 Workspace를 사용하면 “개발자가 최초 1행의 코드를 쓰는 것도, 태스크의 실현 방법을 생각할 필요도 없고, AI가 의도를 이해해 달성 방법을 만들어낸다”라고 GitHub 내 응용연구개발팀 ‘GitHub Next’의 책임자인 조나단 씨는 설명한다.

-- '과제' 메모를 바탕으로 해결책 제시 --
예를 들면, 개발자가 아침 출근했을 때 GitHub 상의 어느 프로젝트를 열면, ‘Issues(과제)’란에 상사나 동료로부터 개량이나 버그 해소를 요청하는 메모가 있었다고 하자. 기존이라면 개발자가 프로젝트 상황을 파악해 과제 해결책을 생각한다. 그런 다음에 스스로 코드를 쓰거나 생성형 AI에 코드 내용을 프롬프트(명령문)로 지시할 필요가 있었다.

Workspace를 사용할 경우에는 Issues를 열고 ‘Open in workspace’라는 버튼을 누른다. 그러면 AI가 프로젝트 내의 각종 정보를 분석하고, 과제 해결에는 어떤 기능 추가가 필요한지 등의 '플랜'을 제시한다.

플랜의 내용은 “우선은 새로운 컴퍼넌트(인스턴스)를 작성, 다음에 어떤 조건이 발생했을 때 컴퍼넌트에 대해서 조작을 한다”라고 하는 식이다. 플랜에 필요한 지시를 추가할 수 있다. 문제가 없으면 적용 버튼을 누르면 AI가 자동으로 코드를 생성한다.

AI의 추가 부분은 코드 에디터 상에서 연노랑 배경이 붙어 있어 필요에 따라 편집할 수 있다. 과제 해결을 효율화할 수 있기 때문에 개발팀의 상황이나 프로젝트에서 다루고 있는 언어에 익숙하지 않은 개발자도 효율적으로 작업할 수 있다고 한다.

앞으로는 Workspace 상의 작업을 팀에서 공유하는 기능이나 에이전트 기능의 강화를 목표로 한다.

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Nikkei Computer_2024.5.16 목차

IT가 위험하다
생성형 AI를 악용하는 웜(Worm), 시큐리티 연구자가 경종

특집
・중외제약, 공방일체의 DX -목표는 ‘세계 최고의 이노베이터’
・중외제약, 공방일체의 DX
・생성형 AI를 풀 활용, 범용/특화로 구분하여 사용
・3종의 클라우드 병용, 운용 비용은 36% 감소
・회사 전체가 안전대책, 훈련에 사장도 참가
・성장전략의 주인의식화에 반응, 제약회사의 중심을 디지털 변혁, -오쿠다 오사무 중외제약 사장-

특집
・미즈호, ‘4번째 정직’
・재기를 도모하는 미즈호, ‘전시실’에 새긴 원점
・생성형 AI도 채택해 대비, 에러 자동 판독 처리
・탈 ‘만들면 끝’이라는 의식, 전 CIO가 바라는 업무 개선의 끝 -요네이 코지 씨 미즈호 리서치 & 테크놀로지스 회장-

포커스
시스템 개발의 신조류, 모듈러 모놀리스(Modular Monolith)

뉴스 & 리포트
・미국 GitHub가 개발 자동화 툴, AI가 보수 플랜 제안, 코드도 생성
・LINE 야후 재발 방지책에 '노', 총무성이 2번째 행정지도
・개발 시에도 CO2 배출량 산정 규칙, NTT계/NEC/후지쓰/히타치가 책정
・리버스 엔지니어링에 생성형 AI, 도시바계가 생산성 2배 실적
・클라우드 업체들, 대일 투자를 가속화
・새로운 사이버 공격 'Loop DoS', 공격자의 패킷 하나로 무한히 계속
・거래 이력으로 가맹점의 자금 융통 지원, PayPay나 미쓰이스미토모카드가 제공

난반사
거대 클라우드 5사가 조달을 독점?, 서버를 구매하지 않는 시대가 오다

데이터는 말한다
‘풀 클라우드화’ 달성이 13.6%, 반수가 자사의 선정 기준을 갖고 있다

케이스 스터디
[노지마]
방문 고객용 앱으로 구입 지원, 위치 표시 기능을 애자일 개발

CIO가 도전하다
현장의 목소리를 듣는 힘으로 DX, 추진 조직을 자회사로부터 이관
메이지홀딩스 DX전략부 관장 고가 타케후미(古賀 猛文) 씨

움직이지 않는 컴퓨터
[에자키 글리코]
기간 시스템의 변경으로 트러블, 1개월이 지나도 상품 출하 정지가 계속

연재
트러블에서 배우는 데이터베이스 구축법
데이터베이스 감사의 ‘오해’, 이해 부족이 트러블을 초래

스미토모생명보험의 디지털 인재 육성 학원
발상력과 구상력을 연마하는 연수, 생성형 AI가 인재를 조기 육성

‘스킬 가시화’가 여는 IT 업계의 미래
인재 부족의 정체는 사람과 업무의 미스매치

사장의 의문에 답하는 IT 전문가의 대화술
테슬라의 로봇택시에서 보다, 엔터프라이즈 시스템의 지금

키워드
벡터 데이터베이스(Vector Database)

오피니언
극언 정론
제조업에서 시스템 장해가 이어지다, 사업을 흔드는 사태의 속사정

모바일 일도양단
스마트폰 할인 규제가 재검토로, 대형 이동통신사도 원하지 않는 ‘밀리미터파’ 추천

나카타 아쓰시의 GAFA 깊이 읽기
LLM은 ‘복합 AI 시스템’으로 진화, 데이터브릭스(Databricks) CTO의 주장

오모리 도시유키의 프로그래밍으로 가자
Java는 왜 멋이 없을까?, 챗혰와 원인을 찾아 보았다

가쓰무라 유키히로의 ‘오늘도 누군가를 노린다’
딥페이크 음성을 간파하다, 대화 중의 ‘숨 돌림’으로 정확도 80% 이상

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