노가다 자체는 획기적으로 줄일 수 있음.
간단하게는 특정 배열을 뽑는다 쳐. 나름 규칙성이 있음.
근데 또 배열 수가 한 10개 에서 20개 사이라
배열 뽑는 프로그램 만들기는 좀 오버같기도 한
몬가 몬가 경계선상의 호라이즌을 그리는 상황이라 치자.
그렁때 자연어 조건을 그리고 니가 쓰는 언어를 치면
Gpt쟝은 그 배열을 뽑아줌.
그런 경험 다들 있긴 하자나.
물론 이건 시작에 불과함.
니가 어떤 조건을 만들고 그 조건에 맞춰서
Dfs와 bfs를 짜고 싶다 사면 그 조건 코드를 보여주고
이 조건애 맞춰서 dfs bfs 짜줘. 하면 짜줌.
뭐… 물론 그 패턴이 범용적이고
키워드로 특정하기 쉬울수록 애가 더 잘알아쳐먹고
오히려 디자인패턴이나 알고리즘의 공부 필요성은
더 늘어날지도 모른단 생각이 듬.
이러이러이러이러 해서 최적화 해줘.
하면 알아쳐먹기 쉽지 않지만
(사실 사람도 알아쳐막기 쉽지 않지만)
특정 알고리즘 최적화 해줘.
는 훨씬 직설적이고 명확하니까.
다만 얘가 완벽하진 않아서
좀 댕청댕창한 실수를 할수 있으니
초 텐사이인데 가끔 도짓코한 샐수를 하는
짝코딩 파트너 온나노코 라고 생각하는 편이
정신건강에 좋을듯.
간단하게는 특정 배열을 뽑는다 쳐. 나름 규칙성이 있음.
근데 또 배열 수가 한 10개 에서 20개 사이라
배열 뽑는 프로그램 만들기는 좀 오버같기도 한
몬가 몬가 경계선상의 호라이즌을 그리는 상황이라 치자.
그렁때 자연어 조건을 그리고 니가 쓰는 언어를 치면
Gpt쟝은 그 배열을 뽑아줌.
그런 경험 다들 있긴 하자나.
물론 이건 시작에 불과함.
니가 어떤 조건을 만들고 그 조건에 맞춰서
Dfs와 bfs를 짜고 싶다 사면 그 조건 코드를 보여주고
이 조건애 맞춰서 dfs bfs 짜줘. 하면 짜줌.
뭐… 물론 그 패턴이 범용적이고
키워드로 특정하기 쉬울수록 애가 더 잘알아쳐먹고
오히려 디자인패턴이나 알고리즘의 공부 필요성은
더 늘어날지도 모른단 생각이 듬.
이러이러이러이러 해서 최적화 해줘.
하면 알아쳐먹기 쉽지 않지만
(사실 사람도 알아쳐막기 쉽지 않지만)
특정 알고리즘 최적화 해줘.
는 훨씬 직설적이고 명확하니까.
다만 얘가 완벽하진 않아서
좀 댕청댕창한 실수를 할수 있으니
초 텐사이인데 가끔 도짓코한 샐수를 하는
짝코딩 파트너 온나노코 라고 생각하는 편이
정신건강에 좋을듯.
잘가다가 마지막 문단 뭐노
셀수 오타 ㅈㅅ 실수