AI가 생성한 코드가 우아하게 실패하도록 만들기

이 글은 LLM이 생성한 코드를 실행하는 앱이 실패할 때마다 재시도하고 오류를 모델에 다시 넣어 스스로 고치게 함으로써 UX를 개선하는 방법을 보여준다.

대부분의 실수는 최대 3번의 시도 안에 해결되며, 기술적 실패는 Python traceback 대신 명확하고 대화형인 안내로 바뀐다.

저자는 AI가 만든 코드를 실행하는 앱이라면 내부 오류를 사용자에게 노출하지 말고, 오류를 수정에 활용하며, 재시도 후에도 실패하면 실행 가능한 메시지를 제공해야 한다고 주장한다.

디버깅 사례로는 QThread 서브클래스에서 finished라는 커스텀 시그널 이름이 Qt의 내장 시그널과 충돌한 문제도 소개된다.