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Hacker News • 26일 전
코딩용 LLM의 새로운 활용법을 실험하는 분 있나요?
IMP 7/10
핵심 요약
현재 코딩에 LLM을 활용하는 방식(프롬프트 입력-대기-검토)이 개발자의 몰입 상태(Flow state)를 지속적으로 방해하여 비효율적이라는 지적이 나왔습니다. 이에 기존의 프롬프트-응답 루프를 벗어난 근본적으로 다른 인터페이스(예: 자동 완성 기반 탭 모델 등)나 스타트업 사례를 공유해 달라는 내용입니다. 이는 AI 코딩 도구가 생산성을 높이는 데 진정한 도구가 되기 위해 풀어야 할 핵심 UX 문제를 다루고 있어 중요합니다.
번역된 본문
프로그래밍에 LLM을 사용하는 것과 관련하여, 우리가 어떤 정체기에 갇힌 듯한 느낌이 들어서 조금 답답합니다.
저도 Claude Code와 Codex를 사용하지만, 직접 코드를 손으로 작성할 때처럼 '몰입 상태(Flow state)'에 빠지지 못했습니다.
AI가 마음을 위한 자전거가 되어야 한다는 점을 생각하면 이건 꽤 아이러니합니다. 하지만 지금의 AI는 몇 분마다 브레이크를 확 걸어버리는 자전거 같습니다. 멈추고, 기다리고, 코드를 검토하고, 다시 프롬프트를 입력해야 하니까요.
현재 우리가 쓰는 프롬프트-응답 루프(prompt-response loop)와는 근본적으로 다른 방식을 탐구하고 계신 분이 있을까요?
저는 사실 '탭 모델(Tab model)'의 개념이 프롬프트-응답 방식보다 방향성 면에서 더 낫다고 생각합니다.
관련된 스타트업이나 개인적인 실험 사례 등이 있다면 꼭 들어보고 싶습니다.
원문 보기 (영어)
I'm a bit annoyed by the feeling that we're kind of stuck when it comes to using LLMs for programming.<p>I use Claude Code and Codex, but I haven't been able to enter flow state like I can when I hand write code.<p>This is kind of ironic to me since AI should be a bicycle for the mind, but right now it feels like a bicycle that just brakes abruptly every couple minutes. I stop, wait, review, prompt again.<p>Is there anyone exploring something fundamentally different than the prompt response loop we have today?<p>I actually think the idea of a tab model is directionally better than prompt response.<p>Would love to hear about any startups, personal experiments, etc.