대형 언어 모델(LLM)로 코딩하기: 실전 가이드

🚀 LLM으로 코딩 생산성을 극대화하려면?

최근 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 활용한 코딩이 개발자들 사이에서 뜨거운 화두입니다. 일부 개발자들은 LLM을 활용해 코드 작성 속도를 크게 높였다고 말하는 반면, 기대에 못 미친다는 의견도 많습니다.

사실 LLM을 제대로 활용하려면 시행착오가 필요합니다. 단순히 "코드 작성해 줘"라고 명령하는 것만으로는 좋은 결과를 얻기 어렵죠. 하지만 LLM의 강점을 이해하고 적절히 활용하면 코딩 속도를 몇 배로 올릴 수 있습니다.

저는 지난 2년간 ChatGPT, Claude 등 다양한 LLM을 활용하며 생산성을 극대화해 왔습니다. 이 블로그에서는 LLM의 개념, 한계, 실전 활용법, 그리고 생산성을 높이는 노하우를 공유합니다.

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🔍 LLM으로 코딩할 때 꼭 알아야 할 12가지

1️⃣ LLM이란 무엇인가? 현실적인 기대 설정하기

LLM은 AI 기반 코드 자동 완성 도구로, 사용자의 입력을 바탕으로 코드를 예측해 생성합니다. 하지만 완벽한 프로그램을 스스로 만들어주지는 않습니다.

✅ LLM의 역할:

• 빠르게 코드 예제를 찾고 반복 작업을 줄여준다.
• 코드 초안을 빠르게 생성해 생산성을 높인다.
• 프로그래밍 언어의 문법을 이해하고 특정 기능을 구현할 수 있다.

❌ 하지만 한계도 있다:

• 창의적인 문제 해결 능력이 부족하다.
• 최신 기술 업데이트를 반영하지 못할 수 있다.
• 논리적 오류가 있는 코드를 생성할 가능성이 있다.

따라서 LLM을 **코딩을 도와주는 ‘페어 프로그래밍 파트너’**라고 생각하는 것이 가장 현실적인 접근 방식입니다.

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2️⃣ 학습 데이터의 한계 이해하기

LLM은 특정 시점까지 학습된 데이터만 반영할 수 있습니다. 예를 들어, ChatGPT는 2023년 10월까지의 데이터를 반영하지만, 이후 업데이트된 라이브러리나 언어 변화는 알지 못합니다.

🔹 해결 방법:

• 안정적이고 널리 사용되는 라이브러리를 활용한다.
• 최신 기술을 적용할 때는 공식 문서를 직접 확인한다.
• LLM에 프롬프트로 최신 예제를 제공해 보완한다.

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3️⃣ 맥락 관리: 성공의 핵심

LLM은 대화의 맥락(Context)에 따라 다른 결과를 제공합니다. 하지만 새로운 대화를 시작하면 이전 맥락이 사라지죠.

🛠 효과적인 맥락 관리 방법:

• 대화 스레드를 유지하며 작업을 진행한다.
• 한 번에 요청하는 정보를 명확히 정리한다.
• 복잡한 작업은 간단한 버전부터 요청하고 점진적으로 개선한다.

일부 도구(예: Claude Projects, Cursor)는 코드를 맥락으로 불러와 활용할 수 있어 더욱 강력한 맥락 관리가 가능합니다.

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4️⃣ LLM에게 선택지를 물어보기

LLM을 검색 도구처럼 활용하는 것도 좋은 방법입니다. 예를 들어,

📝 질문 예시:

"Rust에서 HTTP 요청을 보낼 때 사용할 수 있는 라이브러리와 간단한 예제를 알려줘."

이런 방식으로 LLM을 활용하면 여러 옵션을 빠르게 비교하고, 적절한 기술을 선택할 수 있습니다.

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5️⃣ 구체적인 지시 내리기

LLM에게 명확하고 구체적인 요구사항을 전달하면 훨씬 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

🔹 좋은 예:

async def download_db(url, max_size_bytes=5 * 1024 * 1024) -> pathlib.Path

"URL에서 데이터베이스를 다운로드하고 임시 경로를 반환하되, 크기 제한을 초과하면 에러를 반환하는 코드를 작성해 줘."

이렇게 하면 15분 걸릴 작업을 15초 만에 끝낼 수 있습니다.

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6️⃣ 테스트는 필수!

LLM이 생성한 코드가 항상 정확하다고 믿어서는 안 됩니다. 반드시 테스트하고 검증하는 과정이 필요합니다.

🛠 테스트 체크리스트:
✅ 코드 실행 여부 확인
✅ 엣지 케이스 테스트
✅ 예외 처리 검토

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7️⃣ 대화하며 코드 개선하기

LLM은 피드백을 반영해 코드를 개선할 수 있습니다.

📝 예제:

"이 코드에서 정규식을 사용하지 말고 문자열 메서드로 변경해줘."

이처럼 점진적으로 수정 요청을 하면 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.

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8️⃣ 실행 가능한 도구 활용하기

ChatGPT Code Interpreter, Claude Artifacts 등은 코드를 바로 실행해 결과를 확인할 수 있도록 도와줍니다.

🎯 활용 예:

• Python 스크립트 실행
• 웹 애플리케이션 프로토타입 테스트
• 데이터 분석 및 시각화

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9️⃣ ‘바이브 코딩’으로 배우기

Andrej Karpathy가 언급한 ‘vibe-coding’(대충 지시하고 결과를 보며 실험하는 방식)은 LLM을 빠르게 익히는 데 유용합니다.

💡 예제:

"사이드바의 패딩을 반으로 줄여줘."

이처럼 가볍게 요청하고 결과를 보며 조정하는 방식은 LLM의 한계를 파악하는 데 효과적입니다.

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🔟 개발 속도가 핵심 장점

LLM을 활용하면 개발 속도가 비약적으로 빨라집니다. 예를 들어, 30분 만에 웹 페이지를 배포한 경험도 있습니다.

🚀 장점:

• 아이디어를 빠르게 프로토타입으로 구현 가능
• 반복 작업을 줄여 개발 효율 극대화
• 새로운 기술을 빠르게 익히는 학습 도구로 활용

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1️⃣1️⃣ 기존 전문성을 증폭

LLM은 숙련된 개발자에게 더욱 강력한 도구가 됩니다. 초보자는 LLM이 생성한 코드의 정확성을 검증하기 어려울 수도 있습니다.

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1️⃣2️⃣ 코드베이스 질문 해결

LLM은 프로젝트 코드베이스를 분석하고 요약하는 데 유용합니다.

🛠 활용 예:

• 특정 함수의 동작 원리 설명
• 코드 구조 요약 및 아키텍처 분석
• 빠른 리팩토링 제안

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🎯  LLM, 코딩의 미래를 바꾸다

LLM은 단순한 코드 생성 도구가 아니라, 개발자의 생산성을 극대화하고 학습을 가속화하는 혁신적인 기술입니다.

✅ 효율적인 활용법:

• 현실적인 기대를 설정하고, 맥락을 명확히 전달한다.
• 테스트와 피드백을 반복하며 점진적으로 개선한다.
• 최신 기술과 결합해 지속적으로 학습한다.

앞으로 LLM이 발전할수록 개발자의 역할도 변화할 것입니다. 여러분도 LLM을 활용해 새로운 코딩 경험을 시작해 보세요! 🚀

https://simonwillison.net/2025/Mar/11/using-llms-for-code/

Here’s how I use LLMs to help me write code