AI 를 통해서 까다로운 프로그램 만들기 #1

[파란매]

원격지에 디버깅 하는데 에로사항이 많고 VISAUL STUDIO를 설치하면 좋겠지만 현실적으로 어려운
상황에서 아 디버깅툴만 따로 만들수 없을까?? 근데 어느세월에??

그래서 MANUS AI를 사용해보기로 했습니다.

요구조건은 이렇게 정의했습니다.

어려운 작업이라고 징징 되네요 ^^

요구사항을 정리해서 저한테 답변을 바랍니다.

일일이 답변해줬습니다.

작업중입니다 To be Continue

[파란매]

자기는 리눅스 기반이라 모던 닷넷은 안된다고 요구조건 변경해달라고 하네요
크로스로해달라고 했습니다.

설계초안을 잘작성해줍니다.

아발로니아가 제일 좋다고 저한테 추천해주네요

변경된 설계 초안입니다.

[파란매]

뭐 요구조건 개똥같이 말해도 잘알아듣습니다. ㅎ

다캡쳐할수 없지만 진짜 엄청난 작업중입니다 ;;;

[파란매]

심지어 ;; 나는 리눅스라 테스트 못하니 너컴에서 해주라 요구하네요

[BigSquare]

다음 글은 언제 올라오나요? 기다리기 힘듭니다.

[파란매]

두시간 정도 작업중이고 아직 진행중입니다.

테스트 해보라고 이렇게 만들어주긴 했는데

동작을 안해서 갈구는 중입니다.

[파란매]

세상에 1500포인트 (달러 20달러정도) 썼음에도 너무 큰작업이라고 새로운
컨테스트를 요구합니다. 그냥 시작한것 더하기로했습니다.

[파란매]

avalonia ui 가 표시되지 않아 피드백을 10여차례 주고받았는데
자기는 해결 못한다고 하네요 ;;

그래서 제가 해결하기로 했습니다

아마 cross multi ~~ 이게 없는것 같아 설치합니다

결국 그래도 안되는것 같아서

avalonia 가 아닌 wpf로 바꿔서 해달라고 다시 요구했습니다. 내 포인트 ;;
프로젝트 pivot 도 하네요

[파란매]

캡쳐를 할려다가 너무 많은 과정이 진행중이라 요약하자면

wpf 변경해줘
작업중
결과물 전에 이 화면은 잘 표시 되나요 테스트 해주세요? (자기는 리눅스라 화면을 못본데요)
화면 잘나옴
나머지 구현해서 결과물 전달
제대로 작동을 안하고 내 요구사항 제대로 다시 반영해줘
AI: 로그 파일을 보니까 제가 큰 실수를 했네요 리눅스버전이 아니라 윈도우 버전으로 다시 말아드립니다.

…

지금 세시간째 진행중입니다. 비용은 3~40 달러는 쓴것 같군요
물론 AI 가 하지만 주문자 입장에서도 꽤 힘들고 생각보다 오래 걸리는 작업 같네요

그동안 주고받은 소스 실행파일 들

[suwoo]

엄청 흥미진진한 진행이군요!

[파란매]

거의 되긴 한것 같은데 너무 방대한 양이라 오늘은 여기까지 하고 내일 공유해드릴께요
본업도 해야 되는터라 ㅠㅠ

아직 부족하지만 MANUS 를 갈구면서 고치는 중입니다.
왜이렇게 힘들죠 ;;;

[Chris_Shim]

팟팅

비용이 상당하군요

github copilot agent도 추과 과금을 하려고 하는 걸 보면
뭔가 되는 분위기

[파란매]

결론입니다. 결과적으로 실패한것 같습니다.

프로그램은 기본기능은 구현이되고 동작은 하나 결과적으로 디버깅이 안됩니다 ^^
아놔
수십번의 피드백을 주고받으면 이문제를 수정할려고 했으나

하다못해 수정했던 오류도 다시 발생하는 현상이 발생하고

크레딧만 해도 50달러 정도를 쓴것같고 더이상 진행하는것이 의미가 없는것 같아

그래서 벌을 주기로 했습니다.

고객센터 항의메일 작성시키고 그대로 보냈습니다.

그냥 제입장에서 안힘들어 보일지 몰라도 작성해주는 코드를
받아서 문제되는 부분 제가 또 고치고 테스트 하고
프로폼트 작성하고 일련의 과정이 어려운것이 아니라
힘들었습니다. ;;

C# 소스 매핑 디버깅 툴 개발 방법 - Manus

[suwoo]

이 무슨 와장창엔딩…

[BigSquare]

한국인은 이런 결말 좋아 하지 않아요.

그동안 수고하셨습니다.

[Chris_Shim]

아직 AI 시대가 아니군요. 다행이다.

[고기부추만두]

설마 이게되나… 하면서 봤는데 다행히(?)도 아직 이정도는 무리군요
아직까진 훌륭한 도구 포지션에 잘 위치해 있는것 같습니다 ㅎㅎ

[rkttu]

고생 많으셨습니다. 결과적으로 컨텍스트가 길어지고 누적될 수록 LLM의 성능은 반비례한다는 경험이 여기저기서 많이 나오는 것 같네요.

LLM의 역할은 어디까지나 막힌 문제를 풀어주는 사이드킥이나 첫 시작을 도와주는 킥스타터의 역할에 국한해서 보는 것이 생산성에 도움이 된다는 점에 많은 분들의 합의가 이루어지는 것 같습니다.

LLM으로 몇 달간 코딩한 후, 다시 내 두뇌를 쓰기로 했어요 | GeekNews

[Woogiri]

GitHub - eyaltoledano/claude-task-master: An AI-powered task-management system you can drop into Cursor, Lovable, Windsurf, Roo, and others. 를 이용해서 구현하시려고 하는 것들을 task화 하고 복잡도를 분석해 보세요! 복잡도에 따라 task들을 sub-task로 분리하고 task별로 구현을 요청하면 결과가 좀더 잘 나오는 것 같습니다. task를 위한 prd는 llm의 도움을 받아 만들면 됩니다. 실제 사용해 보니 도움이 많이 되고 있습니다.

[파란매]

감사합니다 ;; 근데 어떻게 사용하는지 좀 난감하지만 연구해보겠습니다.