1. claude code

2. chatgpt(무료)

3. perplexity(SKT1년무료)

4. local ollama(qwen3:30b)

이 4개 의 조합으로 제가 혼자라면 반년걸려도 못만들걸 12시간만에 만들었습니다.(C 로 만드는 BBS daemon) 게다가 다국어도 지원..(와쒸)

게다가 txt 파일에 들어갈 도움말도 만들어줘... 준내좋구먼요.... 정말 신세계를 보는 느낌입니다.

별건 아니지만 이 글을 쓰는건 개인적으로 느낀점? 힌트? 를 적어보기 위해서 입니다.

==느낀점/TIP==

1. 내가 정확하게 알아야 한다. 뭘 시킬지를 정확하게 알아야 시키기 좋다

2. 영어로 설명할수록 claude code 는 정확하게 알아듣는다

3. 한번에 많은걸 시키지 마라. AI 가 정신을 못차린다. 하나씩 조지는것이 좋다

4. local LLM 이 별거 아닌거같지만, 간단한 번역은 local LLM 을 쓰는것이 좋다. 결과적으로 token 을 아낄 수 있다. 아무래도 코딩작업이다보니 claude code 의 token 소모량이 압도적으로 많은데.... 사소한거 하나라도 아껴서 쓸 수 있다.

5. 모든것을 갖춰둘수록 좋다. 예를 들어 뭔가를 만든다면, 호출하는 DB 까지 같이 실섭에 준하는 구조(?)를 준비해 두는것이 좋다

6. 내 설명을 chatgpt 에 다시 정리시키는건 매우 유용하다

7. 코드에 대해 "물어볼때" 는 perplexity-claude sonnet 이 좀 더 명확하다.

8. git 으로 main repository 는 하나 두는게 좋다. 내 local test 도 좋지만 deploy 를 생각하면.. 역시 자료를 한곳에서 받는게 좋기는 하다.

9. 어찌되었던 대부분의 application 은 DB 와 연동이 되어야 하니.. 가능하면 database 의 tablename.fiendname 과 type 을 같이 명시해 주는쪽이 좀 더 좋다.

좀 더 잘하시는 분이라면 더 엄청난 결과물을 만드실 수 잇을거 같지만.. 저는 이 정도만해도.... 신박한 결과물이 나옵니다.

AI 코딩이라는게 뭔가.... 어도 솔직히 좀 무서웠는데.. 오늘 찐하게 달려보니 아는만큼 더 잘 쓸수 있다.. 라는 생각이 드네요 :D

단점이라면...

1. 쉴 시간이 없다.. 이 시키 일을 너무 열심히 한다.

2. 내가 정확하게 상황을 장악하고 있어야 한다. 당연한거기는 한데... 모르는걸 시키면 얘도 못하더라....

3. 뭐든 가능한한 구체적으로 지시하라. 알아야 지시할 수 있으니 사람도 논리적 사고는 끊임없이 준비해 해두어야 한다.

뭐.. 적고나니 다들 하는말의 재탕이군요 ㅎㅎㅎ

혹시 이녀석들이랑 작업하실 예정이 있으신 분들은 참고가 되셨길 바랍니다.