코드 속 숨은 병목, 어떻게 찾아낼까요?

ravenith
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프로젝트가 점점 커질수록 코드가 복잡해지고, 성능 저하 문제도 발생합니다. 바로 이 ‘숨은 병목’을 찾는 것이 개발자의 숙제인데요, 문제를 모르면 해결책도 없기 때문입니다.
한 개발팀은 체계적인 디버깅과 코드 리뷰 프로세스를 도입해 문제를 파악했습니다. 또한 자동화된 테스트와 버전 관리 시스템을 적극 활용해 효율을 높였죠.
그 과정에서 활용한 gpt 프롬프트는 아래와 같습니다:

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## 코드 최적화 및 디버깅 지원 프롬프트
1. 문제 발생 코드 스니펫 입력: [ ]
2. 예상 문제점 및 오류 증상 기술: [ ]
3. 현재 사용 중인 개발 언어 및 프레임워크 입력: [ ]
4. 최적화 목표(속도, 메모리, 가독성 등) 입력: [ ]
5. 출력 형식: 문제 진단 + 최적화 방안 + 코드 수정 예시
여러분도 이렇게 숨은 병목을 찾아내고, 깔끔하게 최적화해보시면 어떨까요?

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이러다 책도 gpt로 쓰겠어..(실제로 gpt로만 쓴 책 있음)

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