- 발표자료
- 배포는 o-bard-o/2025fall_41class_team2에서 이뤄지고 있습니다.
ENV_SETUP.md 에서 확인 가능
./dev.sh-
Antigravity IDE 사용
- django.test 라이브러리에 대한 러닝커브가 있어, 테스트 상황을 입력하고 이를 테스트 코드로 반환받음.
- 구현된 api endpoint들을 기록한 마크다운 파일로부터 테스트 코드를 AI로 생성
- 구현된 전체 코드를 갖고, 채점자를 위한 환경설정 파일인 ENV_SETUP.md를 생성
- aws ec2에 django 코드를 배포하는게 처음이어서 배포 전과정에서 AI를 사용
- 기타 각종 문법 오류를 대처하기 위해 AI 기능을 활용
- motion (구 framer-motion)을 사용하여 card-flipping 애니메이션을 만드는데 AI를 사용
- 프론트엔드 : 인간 90%
- 백엔드 및 RAG : 인간 40%, AI 60%
-
ChatGPT 사용
- 노션으로 작성한 API 명세를 마크다운으로 번역
- django admin 페이지를 만드는 방법을 알기 위해 사용
-
Gemini & MS Copilot
- 보고서 작성 전과정에서 사용
-
OpenAI API
- 서비스 챗봇의 응답을 생성하기 위해 사용
- 퀴즈를 생성하기 위해 사용
- 플래시카드를 생성하기 위해 사용
- PDF text를 포맷팅된 마크다운으로 변환하기 위해 사용