CodeGPT란 무엇이며 실제로 코드를 작성할 수 있나요?

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⭐ CodeGPT란 무엇인가요?

⭐ CodeGPT 비용은 얼마인가요?

⭐ CodeGPT는 정말 코드를 작성할 수 있나요?

주요 내용

CodeGPT는 자동화된 코드 생성 및 수정 기능과 이에 대한 포괄적인 설명을 제공하여 프로그래밍 전문가에게 귀중한 지원을 제공하도록 설계된 고도의 인공 지능 시스템입니다.

CodeGPT는 무료 버전의 서비스를 제공하며, 프리미엄 액세스 및 추가 기능은 다양한 구독 요금제를 통해 월 9.99달러에서 49.99달러로 책정되어 있습니다.

CodeGPT는 코드를 생성할 수 있지만, 출력물에 오류가 전혀 없거나 정해진 코딩 규칙을 엄격하게 준수한다고 보장하지는 않습니다. 따라서 사용자는 생성된 코드를 이해하고 적절한 경우 수정하여 기능을 최적화하고 업계 표준에 맞게 조정하는 것이 좋습니다.

CodeGPT는 개발자와 프로그래머가 코딩 작업에서 도움을 받고자 할 때 많이 사용하는 AI 기반 도구입니다. 프로그래밍 지원에 사용할 수 있는 광범위한 인공 지능 애플리케이션의 일부로서 사용자들 사이에서 여전히 널리 사용되고 있습니다. 그러나 CodeGPT가 자체적으로 완전한 기능을 갖춘 코드를 생성할 수 있는지 여부에 대한 의문이 제기되고 있습니다.

CodeGPT란 무엇인가요?

CodeGPT는 프로그래머가 코드를 보다 효율적으로 작성, 편집, 디버깅할 수 있도록 특별히 설계된 여러 인공지능(AI) 모델을 사용하는 고급 도구입니다. 자동 코드 완성, 코드 구문 설명, 리팩토링 기능, 문서 생성, 단위 테스트 프레임워크와의 통합, 자동 오류 감지, 효과적인 버그 해결 등 포괄적인 기능을 제공합니다. 또한 코드 에디터 내에서 바로 액세스할 수 있는 ChatGPT와 유사한 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.

실제로 이 애드온은 OpenAI 및 Google과 같은 저명한 기관에서 제공하는 널리 사용되는 여러 대형 언어 모델과 원활하게 통합할 수 있어 놀라운 수준의 다목적성을 제공합니다. 또한 사용자는 개별 작업에서 활용하거나 동료 공동 작업자와 공유할 수 있는 자체 인공 지능 에이전트를 생성할 수 있습니다.

CodeGPT는 현재 비주얼 스튜디오 코드(VS 코드) 또는 VS 코드의 스핀오프로 개발된 대체 에디터인 커서라는 두 가지 플랫폼을 통해 활용될 수 있습니다. 이 다목적 프로그래밍 환경은 Linux, macOS, Windows 등 여러 운영 체제를 지원합니다.

CodeGPT 비용은 얼마인가요?

CodeGPT는 무료로 다운로드하여 설치할 수 있지만, 기능을 사용하려면 결제 시 무제한 액세스를 제공하는 여러 구독 요금제 중 하나를 통해 요금을 지불해야 합니다.

CodeGPT 플러스는 월 9.99달러의 베이직 요금제, 월 19.99달러의 스탠다드 요금제, 월 49.99달러의 골드 요금제 등 세 가지 구독 옵션을 제공합니다. 또한 유료 요금제에 가입하기 전에 서비스를 테스트해 볼 수 있는 입문용 무료 평가판도 있습니다. 각 구독 티어에 따라 고객은 지정된 AI 에이전트와 무제한으로 대화할 수 있습니다.

Open AI에서 제공하는 모델과 같은 타사 AI 모델, 특히 GPT-4 모델을 무제한으로 사용하려면 비용을 지불해야 할 수 있습니다. Open AI에서 제공하는 GPT-4 모델에 무료로 액세스할 수는 있지만, 이는 외부 플랫폼을 통해서만 가능하며 Visual Studio Code 또는 Cursor 내에서 직접 액세스할 수 없습니다.

CodeGPT가 실제로 코드를 작성할 수 있나요?

제안된 방법론의 유용성을 평가하기 위해 이 애플리케이션을 사용하여 두 가지 다른 Python 프로그래밍 예제를 생성해 보겠습니다.

프로그램 내에서 정보를 효율적으로 조작하고 검색할 수 있도록 Python 프로그래밍 언어로 구현된 스택 데이터 구조를 활용하는 새로운 접근 방식을 고안했습니다. 이 목표를 달성하기 위해 언어의 고유한 기능을 활용하여 다양한 유틸리티 함수로 구성된 스택의 객체 지향 표현을 만들었습니다. 우리의 방법론은 AI 시스템에 특정 명령을 내리고 해당 연산을 통해 이러한 스택 구현을 위한 코드를 생성하도록 요청하는 것이었습니다. 이 전략을 통해 머신러닝 알고리즘의 연산 능력을 활용하여 필수 기능을 갖춘 완전한 기능의 스택 클래스를 생성하는 프로세스를 자동화할 수 있었습니다.

Python에서 스택 데이터 구조를 구현하려면 스택 인터페이스를 준수하는 객체를 생성하는 것이 필수적입니다. 여기에는 일반적으로 `push`, `pop`, `peek`, `append`, `remove`, `empty`와 같은 여러 내장 메서드를 구현하는 것이 포함됩니다. push` 메서드는 스택의 맨 위에 항목을 추가하고 `pop` 메서드는 가장 최근에 추가된 항목을 스택의 맨 위에서 제거합니다. peek` 메서드는 스택 맨 위에 있는 가장 최근 항목을 반환하지만 제거하지는 않습니다. append` 메서드는 스택의 맨 위가 아닌 맨 아래에 항목을 추가하므로 미리 정의된 내용이 있는 빈 목록이나 문자열을 새로 만들 때 유용할 수 있습니다.remove` 메서드는 스택에 지정된 항목이 있는 경우 스택에서 제거하고, `empty` 메서드는 스택에 지정된 항목이 없는 경우 제거합니다.

제공된 입력에 대한 AI 시스템의 반응은 다음과 같이 요약할 수 있습니다:

 class Stack:
    def __init__(self):
        self.stack = []
​
    def push(self, item):
        self.stack.append(item)
​
    def pop(self):
        if self.is_empty():
            raise IndexError("Pop from empty stack")
        return self.stack.pop()
​
    def peek(self):
        if self.is_empty():
            raise IndexError("Peek from empty stack")
        return self.stack[-1]
​
    def is_empty(self):
        return len(self.stack) == 0
​
    def size(self):
        return len(self.stack) 

제공된 데이터는 클래스를 활용하여 스택을 구성하는 동시에 작동 중에 발생할 수 있는 잠재적 이상을 해결하기 위해 필수적인 검증을 통합하는 CodeGPT의 숙련도를 보여줍니다. 예를 들어, 이 프로그램은 빈 스택에서 항목을 검색하거나 추가하려고 시도할 때 유익한 오류 메시지를 생성합니다.

두 번째 챌린지에서는 JSONPlaceholder API의 JSON 형식의 응답을 CSV 파일에 저장하도록 CodeGPT에 요청했습니다. 컨텍스트를 위해 JSONPlaceholder API의 응답은 다음과 같습니다:

 {
 'userId': 1,
 'id': 1,
 'title': 'sunt aut facere repellat provident occaecati excepturi optio reprehenderit',
 'body': 'quia et suscipit\nsuscipit recusandae consequuntur expedita et cum\nreprehenderit molestiae ut ut quas totam\nnostrum rerum est autem sunt rem eveniet architecto'
} 

CodeGPT로부터 정보를 얻기 위해 다양한 주제와 관심 분야를 아우르는 일련의 문의를 진행했습니다.

에 위치한 외부 API에서 검색된 JSON 데이터를 CSV 형식으로 저장하려면 먼저 JSON 객체를 쉼표로 구분된 문자열로 변환해야 합니다. 이는 대부분의 프로그래밍 언어에서 사용할 수 있는 적절한 라이브러리 또는 내장 함수를 사용하여 수행할 수 있습니다. 데이터가 CSV 형식으로 변환되면 추가 처리 또는 분석을 위해 파일에 저장할 수 있습니다.

CodeGPT에서 제공한 응답은 다음 프로그래밍 코드 줄로 구성되어 있습니다.

 import csv
import requests

# Make a GET request to the API
response = requests.get('https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1')
# Convert the response to JSON format
data = response.json()

# Since we're receiving a dictionary, we need to turn it into a list of one dictionary
data = [data]

# Open (or create) a CSV file to write the data
with open('output.csv', 'w', newline='') as output_file:
   # Create a CSV writer object
   writer = csv.DictWriter(output_file, fieldnames=data[0].keys())
   # Write the CSV headers
   writer.writeheader()
   # Write the data to the CSV file
   writer.writerows(data)
 

제공된 피드백은 대체로 긍정적이었으며 기능 개선을 위한 수정 사항은 제안되지 않았습니다. 또한 CodeGPT에는 스크립트 내 각 코드 줄의 구체적인 목표와 목적을 설명하는 유익한 설명이 포함되어 있어 유사한 작업을 처음 접하는 사람들에게 유용한 리소스가 되었습니다.

Python에서 `open()` 함수를 사용하여 파일을 만들거나 파일에 데이터를 쓸 때는 원하는 문자 인코딩을 명시적으로 표시하여 내용을 정확하게 해석하고 텍스트가 왜곡되어 발생할 수 있는 잠재적 혼동을 방지하는 것이 좋습니다. 기본적으로 사전 정의된 기본 인코딩이 사용되지만, 특정 인코딩을 선택하면 파일의 무결성을 더 잘 제어할 수 있고 확립된 코딩 표준을 따를 수 있습니다.

CodeGPT는 코드를 생성할 수 있지만, 생성된 출력물에 오류가 있거나 정해진 코딩 표준에서 벗어날 수 있으므로 사용자는 주의를 기울여야 합니다. 생성된 코드를 단순히 복제하는 것이 아니라 활용하기 전에 생성된 코드의 기능을 이해하는 것이 중요합니다.