App Builder 대 AI 코드 생성: 개발 워크플로에 적합한 것은 무엇입니까?

로우코드 도구와 AI 기술은 이제 앱 개발의 동일한 산업 및 분야에서 경쟁하거나 협력하고 있습니다. 그들 사이의 한 가지 공통점은 두 개발 방법 모두 처음에는 약간의 망설임과 함께 접근했다는 것입니다. 현재의 과대 광고에도 불구하고 AI 코드 생성 도구와 로우코드 플랫폼이 처음 등장했을 때 많은 개발자들은 이것이 실제로 나에게 도움이 될까요, 아니면 나중에 다시 작성해야 할 일회용 코드를 생성할까요?

회의론은 타당했다. 초기 도구는 종종 다음과 같습니다.

• 구조가 부족합니다.
• 일관되지 않은 결과가 생성되었습니다.
• 사용하기 어렵고 유지 관리하기 어려운 스파게티 코드를 생성했습니다.
• 확장이 잘 되지 않았고 공급업체에 종속 되었습니다.

그러나 특히 App Builder와 같은 플랫폼에서는 이제 기업 요구 사항에 최적화된 깨끗하고 프로덕션 준비가 된 코드를 생성하고 AI 기능을 통합하는 경우 상황이 바뀌었습니다.

​App Builder 도구 및 기타 AI 코드 생성 도구의 차이점을 이해하는 데 도움이 되도록 각 도구가 현대 개발 워크플로에서 어떻게 작동하고 고유한 목적을 수행하는지 강조할 것입니다. 따라서 어느 것을 선택해야 하는지 또는 두 가지를 결합해야 하는지 묻는다면 이 기사에서 답을 제공할 것입니다.

App Builder 대 AI 코드 생성: 나란히 비교

올해 우리는 철저한 App Builder 설문조사 –앱 개발의 진화: 로우코드와 AI가 어떻게 앞장서고 있는지를 실시했으며, 발표된 결과의 첫 번째 부분에서 기술 리더의 98%가 로우코드 도구를 사용하여 개발 시간을 크게 절약했다고 보고했으며, 62%는 직접적인 결과로 비용 절감을 꼽았습니다. 동시에 AI 지원 코드 생성 도구는 상용구 코드를 자동화하고 프로토타이핑 속도를 높이겠다는 약속으로 인기를 얻고 있습니다.

둘 다 개발을 가속화하는 것을 목표로 하지만 근본적으로 다른 원칙에 따라 운영되며 서로 다른 결과를 제공합니다. 하나는 팀 간의 구조, 규모 및 협업을 위해 구축되었습니다. 다른 하나는? 종종 실험적이며 짧은 속도 폭발에는 적합하지만 엔터프라이즈급 생산에는 신뢰성이 떨어집니다.

우리는 또한 다음을 발견했습니다. 조사 대상 기업의 거의 전부는 앱 개발 프로세스에서 AI 사용 신입 사원을 채용할 때 AI 개발자 기술이 필요합니다. 지금은 놀랍습니다. 팀과 조직은 자동화를 위해 정말 노력합니다. 문제는 AI와 로우코드의 사용이 종종 바쁘고 무작위적이며 전략적 사고가 부족해 보인다는 것입니다. 어째서? 사용자가 고려해야 할 몇 가지 고유한 요소와 기준이 있지만 이러한 기술 중 하나를 사용하기 전에는 고려하지 않았습니다.

확대: 각 측면에 대한 설명

1. 목적 및 초점 

App Builder는 프로덕션 준비가 된 애플리케이션을 생성하도록 설계된 로우 코드, 시각적 우선 플랫폼이며, AI 코딩 도우미는 자연어 프롬프트를 코드 조각으로 변환하는 데 중점을 둡니다. 이는 App Builder 종단 간 AI 코딩이 더 보완적이라는 것을 의미합니다.

2. UI 디자인 및 레이아웃 

App Builder를 통해 팀은 드래그 앤 드롭 인터페이스, 반응형 템플릿 및 즉각적인 시각적 피드백을 얻을 수 있습니다. 그러나 AI 코딩에는 명시적인 지침과 수동 조정이 필요하므로 UI가 많은 프로젝트에서는 직관적이지 않습니다.

3. 레이아웃 및 테마 

App Builder 디자인 시스템 및 브랜딩과 직접 통합되어 완벽한 픽셀 출력을 보장합니다. 대조적으로, AI 생성 코드에는 이러한 컨텍스트가 부족한 경우가 많으므로 개발자는 수동으로 일관성을 보장해야 합니다.

4. 정확성 및 예측 가능성 

App Builder 프레임워크와 일관되고 프로덕션 준비가 완료된 코드를 보장합니다. AI 코딩은 때때로 부정확하거나 불완전한 코드를 생성하여 추가 디버깅 및 검증 주기를 초래할 수 있습니다.

5. 개발 속도 

UI가 많은 앱의 경우 App Builder는 실시간 미리보기를 통해 더 빠른 프로토타이핑 및 스캐폴딩을 제공합니다. AI 코딩은 논리 작성 속도와 반복적인 상용구 코드 속도를 높이지만 시각적 속도는 동일하지 않습니다.

6. 설계 시스템과의 통합 

App Builder는 직접적인 Figma /디자인 시스템 통합을 통해 브랜드 가이드라인을 보존하는 반면, AI 코딩은 수동 스타일링이 필요하므로 일관성이 필요한 대규모 팀에게는 잠재적인 위험이 있습니다.

7. 데이터 바인딩 및 CRUD 

App Builder 에는 API 및 CRUD 작업을 위한 기본 제공 서비스가 포함되어 있어 시간을 절약하고 모범 사례를 보장합니다. AI 코딩은 유사한 기능을 생성할 수 있지만 명시적으로 프롬프트가 있을 때만 가능합니다. 그러나 결과는 여전히 다를 수 있습니다.

8. 팀 협업 

App Builder 다중 역할 협업을 가능하게 합니다: 디자이너, 개발자 및 PM은 공유 환경에서 작업할 수 있습니다. AI 코딩은 본질적으로 개발자 중심이므로 비기술 팀 구성원의 기여를 제한합니다.

9. 코드 소유권 및 유지 관리성 

App Builder에서 생성된 코드는 깨끗하고 일관되며 내보낼 수 있어 유지 관리가 쉽습니다. AI가 생성한 코드는 구조가 일관되지 않을 수 있으며, 이로 인해 시간이 지남에 따라 기술 부채가 증가할 수 있습니다.

10. 생산 준비 

App Builder IDE 및 파이프라인과 즉시 통합할 수 있는 코드를 출력합니다. AI 코딩은 유용하지만 배포 전에 정리가 필요한 경우가 많습니다.

11. AI 기능 

App Builder 안내 데이터 바인딩, UI 키트, 상황 인식 스캐폴딩과 같은 구조화된 AI 기능을 제공합니다. AI 코딩 도구는 보다 개방적이어서 유연성은 제공하지만 신뢰성은 떨어집니다.

12. 학습 곡선 

App Builder 최소한의 코딩 요구 사항으로 시민 개발자의 장벽을 낮춥니다. 그러나 AI 코딩은 개발자 지식을 전제로 하므로 기술적인 지식이 없는 사용자도 접근하기 어렵습니다.

13. 속도 및 프로토타이핑 

App Builder 미리보기 및 드래그 앤 드롭 요소를 사용하여 프론트엔드 UI 프로토타이핑을 가속화합니다. AI 코딩은 백엔드 로직 프로토타이핑의 경우 더 빠르지만 UI 반복의 경우 느립니다.

엄청난 변화. 그러나 실수가 있습니다.

AI와 로우코드의 급증과 생성형 AI가 로우코드 개발이나 기존 개발 방법론을 즉시 대체할 수 있다는 오해에도 불구하고 AI 사용에는 분명한 병목 현상과 심각한 문제점이 있습니다. 이는 이제 개발자, 팀 및 회사가 신중하게 탐색해야 하는 까다로운 영역입니다. 신흥 기술에는 가볍게 간과해서는 안 되는 다양한 반전이 있습니다.

아무도 논의하지 않는 AI 코드 생성 도구의 진짜 문제점

일관되지 않은 코드 품질 

• 출력은 프롬프트 특이성과 컨텍스트에 따라 크게 달라질 수 있습니다.
• 코드에는 아키텍처 구조나 모범 사례가 부족할 수 있습니다.
• 더 이상 사용되지 않는 라이브러리, 하드코딩 또는 비효율적인 논리를 자주 사용합니다.

상황 인식 부족 

• AI 도구가 프로젝트 전체의 종속성이나 명명 규칙을 항상 이해하는 것은 아닙니다.
• 대규모 프로젝트나 팀 간에 일관성을 유지하는 것은 어려울 수 있습니다.
• 애플리케이션 아키텍처 또는 설계 시스템 표준에 대한 이해가 제한적입니다.

보안 위험 

• 보안 코딩 관행(예: 입력 유효성 검사 또는 인증)을 고려하지 않고 생성된 코드입니다.
• 민감한 데이터를 노출하거나 주입 지점을 생성하는 데 취약합니다.
• 엔터프라이즈급 거버넌스 또는 규정 준수 제어가 부족합니다.

디자인-코드 워크플로 없음 

• ​디자인-코드 변환을 위한 Figma와 같은 디자인 도구와의 통합이 없습니다.
• 디자인 시스템이나 스타일 가이드를 지원하지 않습니다.
• 픽셀 단위로 완벽한 UI 출력이 없습니다. 수동 개입은 항상 필요합니다.

유지 관리가 어려움 

• 코드는 종종 모놀리식이거나 부풀어 오릅니다.
• AI가 생성한 코드를 리팩토링하는 것은 수동으로 작성하는 것보다 시간이 더 오래 걸릴 수 있습니다.
• 구조 조정 없이 디버깅하거나 확장하기 어렵습니다.

제한된 협업 지원 

• 함께 작업하는 제품 또는 개발 팀을 위해 설계되지 않았습니다.
• 공유 작업 공간, UI 미리보기 또는 실시간 시각적 협업이 없습니다.
• Git 통합, 버전 제어 및 코드 검토는 별도로 처리해야 합니다.

제한된 통합 준비 

• REST API, 데이터베이스 또는 인증에 대한 커넥터 또는 기본 제공 논리를 포함하지 않습니다.
• 생성된 코드를 실제 데이터와 연결하려면 수동 작업이 필요합니다.

공급업체 종속 위험(플러그인 또는 유료 API를 통해) 

• 일부 AI 도구는 특정 IDE 또는 독점 생태계에 연결되어 있습니다.
• 상당한 사용자 정의 없이는 출력이 회사의 기술 스택과 일치하지 않을 수 있습니다.

생산 보증 없음 

• 코드는 유효성을 검사하거나 테스트하거나 프로덕션에 준비하지 않고 제안으로 생성됩니다.
• 종종 완전한 개발자 감독이 필요한 첫 번째 초안을 의미합니다.

프롬프트에 대한 과도한 의존 

• 출력은 입력만큼만 좋습니다. 프롬프트가 좋지 않으면 결과가 좋지 않습니다.
• 시행착오는 구축보다는 조정에 소요되는 시간을 늘립니다.

마무리

AI 코드 생성은 강력합니다. 빠르고 유연하며 고립된 코딩 문제를 해결하거나 아이디어를 탐색하는 데 적합합니다. 그러나 그것은 만병통치약이 아닙니다. 복잡하고 확장 가능하거나 프로덕션급 애플리케이션에 단독으로 의존하면 일관성, 보안 및 협업에 대한 절충안이 따릅니다.

App Builder와 같은 도구가 필요한 곳입니다. 실제 개발을 위해 특별히 제작된 App Builder 팀은 완전한 코드 소유권, 프레임워크 유연성 및 팀 조정이 포함된 설계에서 배포로 이동할 수 있는 구조화된 환경을 제공합니다.

주요 기사 요점: 

• AI 코드 생성 도구는 빠르고 유연하며 프로토타이핑 및 상용구 코드에 이상적이지만 일관성, 아키텍처 및 통합 준비가 부족한 경우가 많습니다.
• App Builder는 Angular, Blazor, Web Components 및 React 전반에 걸쳐 프로덕션 준비가 된 엔터프라이즈급 코드를 생성하는 로우 코드 플랫폼으로, 팀이 실제 앱을 최대 80% 더 빠르게 구축하고 배포할 수 있도록 합니다.
• AI와 로우코드는 경쟁자가 아닙니다. 기술 리더의 76%는 AI가 기존 로우코드 도구를 쓸모없게 만드는 것이 아니라 더 효율적으로 만들 것이라고 믿습니다.
• AI 도구는 솔로 개발자에게 친숙하지만 App Builder 팀 협업, 재사용성, UI/UX 정렬, GitHub 및 Azure DevOps 통합, 기본 제공 보안 프로토콜을 지원합니다.
• AI 코딩 도구를 사용하여 아이디어를 구상하세요. 앱이 더 빨리 시장에 출시되어야 할 때 App Builder 사용합니다.

결과와 품질 중심 팀은 AI와 로우코드 중 하나를 선택하지 않습니다. 그들은 둘 다 전략적으로 사용하고 있습니다. 빠른 승리를 위한 AI. 장기적인 성공을 위한 App Builder.

지금 무료로 사용해 보고 어떻게 작동하는지 확인하십시오.