이번 주에는 AI 프로그래밍을 표준화하기 위해 SpecKit(Charter -> 요구 사항 명확화 -> 기술 솔루션 -> 코딩 -> 검사 및 개선)을 연습하면서 코드를 작성하지 않고도 더 복잡한 애플리케이션을 구축해 보려고 노력했습니다. 과제는 다음과 같습니다. 서버나 FFMPEG.wasm을 사용하지 않고 "mediabunny"를 사용하여 오디오 및 비디오 형식을 변환하는 웹 애플리케이션을 구축합니다. "mediabunny"를 선택한 이유는 대규모 모델을 위한 새롭게 등장한 npm 라이브러리의 지식 기반에는 구체적인 지식이 포함되어 있지 않고, 도구를 사용하여 모델을 완성해야 하기 때문입니다. 최종적으로 제출된 모델은 Codex와 Sonnet 4.5였습니다. Codex의 UI는 꽤 좋았고, Sonnet 4.5가 구현되기는 했지만 UI가 너무 AI와 비슷했습니다. Codex에서 생성된 결과: https://t.co/waNqAySi5G GLM 4.6, M2, KAT-Coder 등 다른 모델은 과제를 완료하지 못했습니다. GLM 4.6은 코딩 단계로 진행할 수 있었지만, 과도한 문서화로 인해 Next.js에 오류가 너무 많아 추가 진행이 어려웠습니다. M2와 KAT-Coder는 기술 솔루션 단계에서 만족스러운 결과를 얻지 못했습니다. 일부 도구는 사용되지 않았고, 다른 도구는 응답하지 않았습니다. K2, Qwen, DeepSeek는 테스트되지 않았습니다. 힌트와 방법은 아래에 나열되어 있습니다. 👇. 직접 테스트하거나 관심이 있으시면 Codex 과제를 재현해 보세요.
테스트 도구: 스펙킷 + 클로드 코드 / 코덱스 MCP 구성: deepwiki와 context7 필수 조건: Next.js 16과 shadcn-ui를 초기화합니다. SpecKit 구성을 초기화합니다. 원래 프롬프트 단어: ``` 오픈 소스 라이브러리인 mediabunny를 사용하여 "Format Studio"라는 웹 애플리케이션을 구현해 보세요. 이는 수년 전 Windows에서 사용되었던 "Format Factory" 소프트웨어와 유사하며, 비디오 및 오디오 파일 형식을 변환할 수 있습니다. 서버 측 종속성이 없는 순수한 프런트엔드 애플리케이션입니다. MediaBunny 기능을 사용해야 합니다. 다운그레이드에는 FFMpeg.wasm을 사용하지 마세요. MediaBunny에 익숙하지 않은 경우, 이후 작업을 완료하기 전에 DeepWiki와 Context7을 사용하여 MediaBunny에 대해 조사할 수 있습니다. 참고문헌: https://t.co/iqqUVqe39i https://t.co/nBck9O0OHQ ```