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SK플래닛 개발자들의 GitHub Copilot 활용기(AI-assisted Coding과 개발 생산성 향상 #2)

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Machine LearningSQLBlockchainGitHub Copilot
2024년 08월 30일4

AI 요약

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핵심 요약

SK플래닛이 Copilot for Business 활용 사례를 회고하고, 30명의 개발자 대상 실험으로 생산성 개선을 확인했습니다.

주요 경험

  • 자연어 to Code: 주석으로 API 명세에서 코드 생성, 함수 이름으로 의도 추론
  • 자동완성/코드 제안, 리팩토링, Copilot Chat으로 레거시 코드 설명 및 문서화
  • 테스트 코드 작성, 데이터/인프라 개발자 포함 다양한 분야의 사례
  • 그룹1(SDE/Web3) 16명, 그룹2(데이터/인프라) 18명으로 실험 설계
  • 그룹1: 완료 시간 41.7% 단축, 속도 1.71배
  • 그룹2: 완료 시간 40.7% 단축, 속도 1.68배
  • 그룹1의 평균 속도 약 3.04시간(표준편차 1.3), 비사용 약 5.21시간(표준편차 2.2); 그룹2의 평균 속도 약 4.05시간(표준편차 3.1)

얻은 인사이트

  • 다양한 개발 영역에서 생산성 상승 확인
  • 완료시간의 편차 감소로 숙련도 영향이 줄어드는 효과 관찰
  • 프롬프트 엔지니어링 필요성 및 도입 방식에 대한 사전 정리의 중요성 확인
  • 유의사항(보안, 환각, 개발 역량 관리 등)도 병행 관리 필요

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