AI 코딩 어시스턴트는 강력하지만, 그 성능은 사용자의 코드베이스를 얼마나 잘 이해하고 있느냐에 달려 있습니다. 4개의 리포지토리, 3개의 언어, 그리고 4,100개가 넘는 파일에 걸쳐 있는 Meta의 대규모 데이터 처리 파이프라인 중 하나에 AI 에이전트를 도입했을 때, 우리는 에이전트들이 유용한 수정을 충분히 빠르게 수행하지 못한다는 사실을 금방 발견했습니다. 우리는 [...]을 구축함으로써 이 문제를 해결했습니다.
이 게시물은 Engineering at Meta에 게재된 Meta가 대규모 데이터 파이프라인에서 부족 지식을 맵핑하기 위해 AI를 활용한 방법입니다.