Llm-Tools

문제점 (고통지수: 7/10) AI 코딩 어시스턴트에게 디버깅을 요청할 때, LLM은 정적인 코드만 볼 뿐 실제 런타임 상태를 알 수 없습니다. 실제 사례: “이 변수가 왜 null인지 모르겠어요” → LLM은 추측만 가능 복잡한 버그에서 스택 트레이스 복붙 반복 LLM이 제안한 수정이 런타임에서 작동하지 않음 실제 변수 값 없이 로직 분석의 한계 빈도: 디버깅 세션마다 (매일) Claude Code나 Cursor 같은 AI 코딩 도구가 강력해졌지만, 런타임 컨텍스트 없이는 복잡한 버그 해결에 한계가 있습니다. ...

문제점 (고통지수: 7/10) RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인을 구축할 때, 문서 변환부터 벡터 DB 로드까지 여러 도구를 조합해야 하는 번거로움이 있습니다. 실제 사례: PDF를 마크다운으로 변환하는 도구 따로 청킹 로직 직접 구현 임베딩 API 호출 코드 작성 pgvector 스키마 설계 및 로드 스크립트 작성 각 단계 연결하는 글루 코드 유지보수 빈도: RAG 프로젝트 시작 시마다 (수시) 특히 인디해커나 소규모 팀에서 RAG 기반 AI 기능을 추가하려면, 본격적인 개발 전에 파이프라인 구축에만 며칠을 소비하게 됩니다. ...