Debugging & Optimization

AI는 몇 초 만에 동작하는 기능을 작성할 수 있지만, 무언가가 깨지는 순간 왜 그런지를 이해해야 하는 건 여전히 당신입니다. 이 튜토리얼은 vibe coding을 신뢰할 수 있게 만드는, 오래 쓰이는 디버깅과 최적화 기술을 가르칩니다. runtime이 실제로 당신에게 무엇을 말하는지 읽어내고, 실패를 재현하고 격리하며, AI가 추측이 아니라 버그를 고치는 데 필요한 정확한 맥락을 주는 기술입니다.

각 장은 개념을 당신이 실제로 마주칠 진짜 산출물과 짝짓습니다 — 주석이 달린 stack trace, 라벨이 붙은 console.log 흔적, AI를 위한 집중된 수정 prompt, profiler 측정값 — 그리고 풀이가 달린 예시 답안이 있는 실습 문제로 마무리합니다. 워크플로는 그것에 대해 읽어서가 아니라 직접 실행하면서 익힙니다.

끝에 이르면, 모호한 "안 돼요"를 구체적이고 고칠 수 있는 문제로 바꾸고, 직감이 아니라 측정에 근거해 느린 코드를 빠르게 만드는 반복 가능한 워크플로를 갖게 됩니다.