Every Correction You Give Your Agent Is Data - Brian Douglas, Paper Compute
이 영상은 AI 코딩 에이전트와의 상호작용 데이터를 수집, 라벨링, 활용하여 엔지니어링 지식과 팀의 코딩 컨벤션을 보존하는 방법을 다룹니다. Tapes.dev와 Paper Console을 사용하여 에이전트 세션을 캡처하고, 경험 많은 동료의 피드백을 "pushback"으로 라벨링한 후, 이를 바탕으로 "Twin Review"와 같은 도구를 개발하여 코드 품질을 개선하고 팀의 전문성을 에이전트에게 주입하는 과정을 보여줍니다.
핵심 요약
- AI 에이전트 시대에 주니어 개발자의 경험 축적 기회가 줄어드는 현상과 이를 해결하기 위한 에이전트 세션 데이터 활용 방안을 제시합니다.
- Tapes.dev 오픈소스 프로젝트와 Paper Console을 활용하여 에이전트와의 상호작용 세션을 캡처하고, "pushback"과 같이 경험 많은 동료의 피드백을 라벨링하는 방법을 시연합니다.
- 수집된 라벨링된 세션 데이터를 사용하여 "Twin Review" 프로토타입을 구축, PR 리뷰 시 동료의 관점을 모방하여 코드 품질을 평가하는 과정을 보여줍니다.
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