코드를 작성하면 언제나 예상치 못한 버그가 숨어있지요. 박 개발자는 배포 직전, 갑자기 서비스가 다운되는 현상을 발견했습니다. 로그를 살펴봐도 원인을 찾을 수 없었고, 디버거를 돌려도 문제 지점이 명확하게 파악되지 않았습니다. 마감은 다가오는데, 팀원들도 모두 각자의 업무로 바빴습니다. 스트레스는 점점 쌓여갔고, 야근은 불가피해 보였습니다.
결과→문제→해결 구조로 접근해보기로 했습니다. 그는 먼저 GPT에게 체계적인 디버깅 전략을 요청했습니다.
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* GPT 디버깅 전략 프롬프트
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* 1단계: 문제 정의
* - 증상: [어떤 오류가 발생하는지 구체적으로 기술]
* - 발생 조건: [어떤 상황에서 발생하는지 설명]
* - 재현 가능성: [항상/가끔/특정 조건에서만 발생하는지]
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* 2단계: 정보 수집
* - 코드 스니펫: [문제가 발생하는 코드 부분 첨부]
* - 에러 메시지: [전체 에러 메시지와 스택 트레이스]
* - 환경 정보: [OS, 라이브러리 버전, 브라우저 등]
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* 3단계: 단계별 분석 요청
* - 코드 흐름 분석: "코드 실행 순서와 데이터 흐름을 설명해줘"
* - 가능한 원인 도출: "이 증상을 일으킬 수 있는 원인들을 우선순위별로 나열해줘"
* - 검증 전략: "각 가설을 검증할 수 있는 구체적인 방법을 제안해줘"
GPT의 응답에 따라 박 개발자는 문제를 단계별로 분석했습니다. 비동기 처리 과정에서 발생한 레이스 컨디션이 문제였음을 발견했고, 프로미스 체인을 수정하여 문제를 해결했습니다. 코드의 실행 흐름을 시각적으로 다이어그램화하고, 각 단계별 데이터 상태를 추적하는 GPT의 조언이 결정적인 도움이 되었습니다.
이제 박 개발자는 복잡한 버그를 마주할 때마다 체계적인 디버깅 프로세스를 따릅니다. 문제 정의부터 시작해 가설 검증까지, 감에 의존하지 않고 방법론적으로 접근합니다. 여러분도 다음 버그와의 전투에서 이런 체계적인 접근법을 시도해보시는 건 어떨까요? 디버깅 시간을 절반으로 줄이는 경험을 하실 수 있을 겁니다.
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