# 자연어와 프로그래밍 언어의 유사성
자연어:    "만약 비가 오면, 우산을 가져가세요"
프로그래밍: "if raining == true, then take_umbrella()"

# 둘 다 문법(grammar)과 의미(semantics)를 가진 언어

// 주석만 작성하면...
// Function to fetch user data from API and display in table

// Copilot이 자동으로 생성
async function fetchAndDisplayUsers() {
  const response = await fetch('https://api.example.com/users');
  const users = await response.json();
  
  const table = document.createElement('table');
  users.forEach(user => {
    const row = table.insertRow();
    row.insertCell().textContent = user.name;
    row.insertCell().textContent = user.email;
  });
  
  document.body.appendChild(table);
}

// AI가 도움을 주는 영역들
const aiAssistance = {
  excellent: [
    '보일러플레이트 코드 생성',
    '타입 정의 작성',
    '테스트 케이스 생성',
    '문서화 주석 작성',
    '정규표현식 작성',
  ],
  
  limited: [
    '복잡한 비즈니스 로직',
    '아키텍처 설계',
    '성능 최적화 전략',
    '보안 취약점 분석',
  ],
  
  impossible: [
    '요구사항 이해',
    '이해관계자와 소통',
    '기술 의사결정',
    '팀 리더십',
  ],
};

원고: 오픈소스 개발자 커뮤니티
피고: GitHub, OpenAI, Microsoft

주장: 
"GitHub Copilot은 우리의 오픈소스 코드를 무단으로 사용하여 
수익 모델을 만들었으며, 이는 저작권 침해다."

반박:
"AI 학습은 fair use에 해당하며, 
생성된 코드는 원본과 다른 변형물이다."

# 예전 초보 개발자의 학습 과정
1. 기본 문법 배우기 (3주)
2. 알고리즘 연습 (4주)
3. 웹 프레임워크 학습 (4주)
4. 프로젝트 만들기 (1주)
Total: 12주

# AI 시대의 초보 개발자
1. AI에게 물어보기 (5분)
2. 생성된 코드 복붙 (1분)
3. ???
4. 문제: 왜 작동하는지 모름

// 이상적인 시나리오
const idealAI = {
  contextWindow: Infinity,
  canRead: '전체 코드베이스',
  canRemember: '모든 대화 내용',
  canProcess: '무제한 파일',
};

// 현실의 AI (2025년 기준)
const realAI = {
  contextWindow: '200k tokens (약 150k 단어)',
  canRead: '일부 파일만',
  canRemember: '최근 대화만',
  canProcess: '선택된 컨텍스트만',
};

# 비용 계산 예시 (라인당 평균 30 tokens)
def calculate_cost(input_tokens, output_tokens):
    input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * 3  # $3/MTok
    output_cost = (output_tokens / 1_000_000) * 15  # $15/MTok
    return input_cost + output_cost

# 시나리오 1: 많은 컨텍스트, 짧은 질문
# 3000 라인 코드 + 간단한 질문 → 간단한 답변
cost1 = calculate_cost(input_tokens=90_000, output_tokens=2_000)
print(f"시나리오 1: ${cost1:.3f}")  # $0.300

# 시나리오 2: 적은 컨텍스트, 긴 답변 (코드 생성)
# 100 라인 참고 + 상세한 요청 → 500 라인 코드 생성
cost2 = calculate_cost(input_tokens=5_000, output_tokens=15_000)
print(f"시나리오 2: ${cost2:.3f}")  # $0.240

# Output이 5배 비싸므로 긴 출력이 큰 영향!
# 하지만 대화 누적보다는 한 번에 긴 출력이 효율적

// 시나리오 A: 컨텍스트를 아낀 경우
// ❌ 잘못된 비용 절감 시도

1차 요청 (최소 컨텍스트):
"로그인 API 만들어줘"
- Input: 1,000 tokens (기본 요청만)
- Output: 3,000 tokens (90 라인)
- 비용: $0.048
- 결과: 에러 처리 없음, 타입 불완전

2차 수정:
"에러 처리 추가해줘"
- Input: 5,000 tokens (누적)
- Output: 2,000 tokens
- 비용: $0.045
- 결과: 보안 체크 누락

3차 수정:
"보안 검증 추가해줘"
- Input: 8,000 tokens (누적)
- Output: 2,000 tokens
- 비용: $0.054

총 비용: $0.147
총 시간: 3번 왕복
결과 품질: 여전히 불완전할 가능성

// 시나리오 B: 충분한 컨텍스트를 제공한 경우
// ✅ 올바른 접근

1차 요청 (충분한 컨텍스트):
"로그인 API 만들어줘

컨텍스트:
- Next.js 15 App Router 사용
- Prisma + PostgreSQL
- JWT 인증 방식
- 기존 User 모델: [코드 첨부]
- 에러 처리 패턴: [코드 첨부]
- API 응답 형식: [코드 첨부]

요구사항:
- 이메일/비밀번호 검증
- bcrypt 해싱
- JWT 토큰 생성
- 적절한 에러 처리
- TypeScript 타입 완전성
- Rate limiting 고려"

- Input: 8,000 tokens (상세한 컨텍스트)
- Output: 5,000 tokens (150 라인, 완성도 높음)
- 비용: $0.099

총 비용: $0.099 (33% 절감!)
총 시간: 1번 왕복
결과 품질: 바로 사용 가능

<!-- ❌ 나쁜 요청 (50 tokens) -->
이 버그 고쳐줘

비용: Input $0.00015 절약
결과: 불완전한 답변 → 재질문 필요
총 비용: $0.20 (재작업 포함)

<!-- ✅ 좋은 요청 (500 tokens) -->
## 프로젝트 컨텍스트
- **스택**: Next.js 15 App Router
- **ORM**: Prisma 5.x
- **DB**: PostgreSQL 15
- **인증**: NextAuth.js
- **배포**: Vercel

## 파일 구조
\`\`\`
app/
  api/
    users/
      route.ts  ← 여기서 에러 발생
  lib/
    prisma.ts
    auth.ts
\`\`\`

## 현재 코드
\`\`\`typescript
// app/api/users/route.ts
export async function POST(req: Request) {
  const data = await req.json();
  const user = await prisma.user.create({ data });
  return Response.json(user);
}
\`\`\`

## 문제 상황
사용자 생성 API에서 unique constraint 에러 발생
에러 메시지: "Unique constraint failed on email"

## 관련 스키마
\`\`\`prisma
model User {
  id    String @id @default(cuid())
  email String @unique
  name  String?
}
\`\`\`

## 이미 시도한 것
- try-catch 추가했지만 클라이언트에 제대로 전달 안 됨
- HTTP 상태 코드가 항상 500

## 기대 동작
- 중복 이메일 입력 시 400 상태 코드
- 명확한 에러 메시지: "이미 사용 중인 이메일입니다"
- 다른 Prisma 에러도 적절히 처리

## 제약사항
- 기존 에러 처리 패턴 유지 (app/lib/errors.ts 참고)
- Zod로 입력 검증 추가
- TypeScript strict mode

비용: Input $0.0015 ($0.00135 추가)
결과: 완벽한 답변, 즉시 적용 가능
총 비용: $0.08 (재작업 없음)

💰 실제 절감: $0.12 (60% 절감!)

// 프로젝트 구조를 캐시에 저장
const projectContext = `
# 프로젝트 구조
- app/: Next.js App Router
- components/: React 컴포넌트
- lib/: 유틸리티 함수
- types/: TypeScript 타입 정의
`;

// 이후 요청에서는 캐시 히트로 10배 저렴하게
// Cache Hit: $0.30/MTok (Base의 1/10)

2023년 초: GPT-3.5 (4k tokens)
2023년 중: GPT-4 (8k tokens)
2023년 말: GPT-4 Turbo (128k tokens)
2024년 중: Claude 3.5 (200k tokens)
2025년?: 1M tokens?

☐ 정확한 목표가 정의되어 있는가?
☐ 필요한 컨텍스트를 모두 준비했는가?
☐ 제약사항을 명확히 했는가?
☐ 예상 결과를 구체적으로 설명할 수 있는가?
☐ 관련 파일들을 선별했는가?
☐ 이전 시도와 실패 사례를 포함했는가?