" 내가 리뷰한 코드는 파이썬 AI 음성인식 스펠체크라는 기능에서 음성 text의 정제 품질을 향상시키는 것이었다."
[나의 접근]
내가 해당 문제/요구사항을 마주했을 때 나는 text정제 모델을 확인하고 프롬프트를 확인했었다.
당연히 정제 성능의 향상을 기대했기 때문에 모델과 프롬프트의 개선 접근이 적합했다.
[좋은 개발자의 접근]
하지만 좋은 개발자의 접근은 달랐다. 어떻게가 구체화 되어 있었다. 품질향상인데 어떻게 품질향상의 기준을 알고 품질이 향상되었는지를 알 수 있는지를 우선 생각했을 것이다. 우선적으로 Test Data를 만들고 Test할 수 있는 코드를 만들어서 현재의 품질을 파악했다. 예를 들어 100개의 test data를 만들고 test code를 통해 성공 개수, 실패 개수, 실패 시 결과 리스트, 총 성공률을 파악하도록 만들었다.
[깨달은 점]
결과적으로 품질 개선은 프롬프팅과 모델에 format적용과 같은 방식으로 품질을 높였다. 하지만 개발자로서 정확한 품질 향상 요구사항을 받았을 때 정확한 측정을 위해 테스트 코드를 만드는 것을 보며 문제를 정의하고 바라보는 방법을 배울 수 있었다.