GitHub Copilot을 활용해 프로그래밍을 배우는 방법

대부분의 프로그래머는 스택 오버플로우, 문서 사이트, 비디오 튜토리얼을 오가며 코드를 배웁니다. 이는 주의력을 분산시키고 속도를 늦추는 워크플로우입니다. 근로자들은 핵심 업무 시간 동안 2분마다 방해를 받으며, 이는 집중적인 학습을 거의 불가능하게 만듭니다.

GitHub Copilot은 에디터에 AI 코딩 어시스턴트를 직접 내장하여 이를 바꿉니다. 작업 공간을 떠나지 않고도 즉각적인 설명, 디버깅 지원, 코드 제안을 제공합니다. 본 가이드는 단순한 코드 생성기가 아닌 학습 도구로 설정하고 활용하는 방법을 안내합니다.

GitHub Copilot이란 무엇인가요?

GitHub Copilot은 코드 에디터 내에서 직접 작동하는 AI 기반 코딩 보조 도구, 즉 AI 페어 프로그래머입니다. GitHub와 OpenAI가 공동 개발한 이 도구는 탭 전환을 줄여주고 답변과 코드 제안을 바로 제공하도록 설계되었습니다. 완전 초보자부터 새로운 언어를 배우는 숙련된 전문가까지 모두를 위해 만들어졌습니다.

이 도구는 두 가지 핵심 구성 요소로 이루어져 있습니다. 첫 번째는 코드에 대한 매우 스마트한 자동 완성 기능처럼 작동하는 인라인 제안입니다. 두 번째는 자연어로 질문할 수 있는 대화형 AI인 Copilot Chat입니다. Copilot은 현재 파일과 열린 탭의 코드를 분석하여 상황에 맞는 도움을 제공합니다.

가장 널리 쓰이는 코딩 환경과 언어에서 작동하며, 여기에는 다음이 포함됩니다:

에디터 내에서 작업할 수 있도록 지원함으로써, 이 AI 코드 어시스턴트는 흐름 상태를 유지하게 하여 번거로운 검색을 원활한 학습 경험으로 전환합니다.

프로그래밍 학습에 GitHub Copilot을 사용해야 하는 이유는 무엇인가요?

모든 신입 프로그래머는 벽에 부딪힙니다. 난해한 오류 메시지나 도저히 이해가 안 되는 개념일 수 있습니다. 물어볼 사람이 주변에 없으면 막히게 됩니다. 이로 인해 몇 시간 동안 검색하고, 동기를 잃으며, 때로는 코딩 세션을 완전히 포기하기도 합니다. 피드백 루프 가 너무 길기 때문입니다.

GitHub Copilot 코딩 어시스턴트는 이 피드백 루프를 몇 시간에서 몇 초로 단축시켜, 개인 맞춤형 온디맨드 튜터 역할을 합니다. 막히는 대신 즉각적인 해답을 얻어 계속 전진할 수 있습니다. 이는 학습을 좌절스러운 싸움에서 흥미로운 대화로 바꿔줍니다.

더 빠르게 학습하는 데 도움이 되는 방법은 다음과 같습니다:

학습을 위한 GitHub Copilot 설정 방법

단순히 AI 도구를 설치하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 기본값은 속도를 우선시하는 숙련된 개발자를 위해 설계된 경우가 많아 학습자에게는 의존의 수단이 될 수 있습니다. 모든 제안을 수동적으로 받아들인다면 거의 배울 수 없게 되어 능동적 학습의 원칙에 반하게 됩니다.

기본값 설정 그대로 사용하면 코드가 작동하는지 확인만 하고 이해하지 못한 채로 진행하게 되며, 이는 향후 문제를 야기할 지식의 공백을 만들어냅니다.

하지만 10분만 투자해 간단히 설정하면 GitHub Copilot을 단순한 코드 생성기에서 맞춤형 학습 도구로 탈바꿈시킬 수 있습니다. 이러한 조정으로 학습 속도를 조절하고, 설명할 수 없는 코드 모음집이 아닌 진정한 이해를 바탕으로 구축할 수 있습니다.

GitHub Copilot 확장 설치

먼저, 코드 에디터에 이 tool을 설치해야 합니다. VS Code를 사용하는 대부분의 학습자에게 이 과정은 간단합니다.

Visual Studio나 JetBrains IDE 같은 다른 에디터를 사용 중이라면 과정은 매우 유사합니다. 에디터 마켓플레이스에서 Copilot 확장 프로그램을 검색한 후 인증 단계를 따르기만 하면 됩니다.

학습 모드용 Copilot 설정 구성

이제 수동적인 코드 생성 대신 능동적인 학습을 장려하도록 설정을 조정해 보겠습니다. 명령 팔레트(Ctrl+Shift+P 또는 Cmd+Shift+P)를 열고 "Preferences: Open User Settings"를 입력한 후 "Copilot"을 검색하면 해당 옵션을 찾을 수 있습니다.

맞춤형 학습 지침 추가

여기서 Copilot을 개인 튜터로 활용할 수 있습니다. 자신의 기술 수준과 원하는 학습 방식에 대한 맞춤형 지침을 제공하세요. Copilot 채팅 설정에서 지침을 추가하거나 프로젝트 폴더에 `github/copilot-instructions.md`라는 특수 파일을 생성하여 지침을 추가할 수 있습니다.

이러한 지침은 계속 유지되므로 반복할 필요가 없습니다. 심지어 프로젝트마다 다른 지침을 설정하여, 집중하는 언어나 프레임워크에 맞춰 AI의 교육 방식을 맞춤화할 수도 있습니다.

GitHub Copilot을 활용한 프로그래밍 학습 5가지 방법

Copilot을 설치하고 설정했지만, 이제 무엇을 해야 할까요? 기본적인 코드 완성 기능만 사용한다면 학습 도구로서의 진정한 힘을 놓치고 있는 것입니다. 모든 제안을 수동적으로 받아들이면 "Copilot 의존성"에 빠질 수 있으며, 이는 Copilot 없이는 코딩할 수 없다는 느낌을 받게 합니다.

이를 피하려면 적극적으로 활용해야 합니다. 다음 다섯 가지 실용적인 전략을 통해 Copilot을 단순한 보조 도구가 아닌 강력한 멘토로 전환하여 깊은 이해와 자신감을 쌓을 수 있습니다. 🛠️

1. 코파일럿에게 코드 개념 설명 요청하기

온라인이나 튜토리얼에서 혼란스러운 코드 조각을 발견하셨나요? 그냥 복사해서 붙여넣기하지 마세요. 대신 해당 코드를 선택하고 Copilot 채팅을 열어 "이 코드를 설명해 주세요"라고 요청하세요.

코파일럿은 논리를 평이한 영어로 한 줄씩 분석해 줍니다. 복잡한 한 줄 코드나 익숙하지 않은 구문을 이해하는 데 완벽합니다.

더 많은 것을 얻으려면 후속 질문을 하세요.

설명을 읽은 후, 기억을 더듬어 코드를 다시 작성해 보세요. 이 간단한 회상 행위가 새로운 개념을 확실히 이해하는 가장 좋은 방법 중 하나입니다.

2. 코파일럿 채팅을 코딩 튜터로 활용하세요

Copilot 채팅을 항상 대기 중인, 당신의 질문에 지치지 않는 인내심 있는 튜터라고 생각하세요. 대화 맥락을 기억하므로 후속 질문을 통해 더 깊이 탐구할 수 있습니다.

광범위한 질문으로 시작하여 점차 구체적으로 접근하세요.

핵심은 실제 대화처럼 대하는 것입니다. 답변을 이해하지 못하면 "다른 방식으로 설명해 주시겠어요?"라고 말하기만 하면 됩니다.

💡 ClickUp에 통합된 AI인 ClickUp Brain에게 코드 이해를 도와달라고 요청할 수도 있습니다. 이미 여러분의 역할과 일을 알고 있다는 추가적인 장점이 있습니다.

3. AI 제안으로 코드 작성 연습하기

이 기법은 접근 방식을 완전히 바꿉니다. 코파일럿이 코드를 작성하게 하는 대신, 원하는 작업을 지시한 후 그 해결책을 실제 예시로 연구하는 것입니다.

이 워크플로우는 GitHub Copilot 코드 생성을 능동적 학습 활동으로 전환합니다. 이 방식을 사용하는 학생들은 작업을 35% 더 빠르게 완료하면서 해결책에 대한 더 나은 진행을 이뤘습니다.

💡ClickUp Brain은 ClickUp 내에서 여러분의 코딩 파트너 역할을 합니다.

4. Copilot 피드백을 활용한 코드 디버깅 및 리팩토링

버그에 막히면 정말 답답합니다. 한 시간 동안 화면만 쳐다보지 말고, Copilot으로 새로운 시각을 얻어보세요.

자주 저지르는 실수 리스트를 문서에 계속 기록하세요. 그러면 패턴을 발견하고 발생하기 전에 수정할 수 있게 될 것입니다.

5. 프로그래밍 언어 간 코드 변환

이미 한 프로그래밍 언어를 알고 있다면, 그 지식을 활용해 다른 언어를 더 빠르게 배울 수 있습니다. 예시로는 파이썬 개발자가 자바스크립트를 배울 때 코파일럿을 번역기로 활용할 수 있습니다.

파이썬 기능을 Copilot 채팅에 붙여넣고 "이것을 자바스크립트로 변환하고 주요 차이점을 설명해 주세요"라고 요청하세요.

코파일럿은 번역된 코드를 제공할 뿐만 아니라 중요한 구문 변경 사항과 언어별 패턴도 지적해 줍니다.

예를 들어, 파이썬 리스트 이해(list comprehension)가 자바스크립트의 map() 및 filter() 사용과 유사한 방식을 보여줄 수 있습니다. 이는 이미 알고 있는 개념과 새로 배우는 구문 사이의 연결 고리를 머릿속에 그리는 데 도움이 됩니다.

AI 에이전트가 코딩 워크플로우를 어떻게 변화시키고 있는지 확인하려면, AI 코딩 어시스턴트의 실제 작동 방식과 개발 프로세스를 가속화하는 방법을 보여주는 이 데모를 시청하세요.

GitHub Copilot으로 프로그래밍 학습을 위한 최고의 실행 방식

AI를 사용할 때 모든 제안을 맹목적으로 신뢰하거나 모든 사고를 AI에 맡기는 등 나쁜 습관에 빠지기 쉽습니다. 이는 피상적인 지식과 스스로 문제를 해결할 수 없는 능력으로 이어집니다.

이를 방지하려면 몇 가지 규칙이 필요합니다. 이러한 최고의 실행 방식을 안전장치로 생각하십시오. 이를 통해 Copilot을 활용하여 더 똑똑해지는 것이지, 자신의 두뇌를 외주화하는 것이 아님을 보장할 수 있습니다.

GitHub Copilot을 활용한 프로그래밍 학습의 한계점

AI 도구를 완벽하고 전지전능한 튜터로 믿는 것은 실수입니다. 이러한 잘못된 신뢰는 프로젝트에 버그가 있는 코드를 포함시키거나, AI가 작성한 코드를 설명하지 못해 기술 면접에 실패하는 결과를 초래할 수 있습니다.

효과적으로 활용하려면 그 한도에 대해 솔직해야 합니다. 주의해야 할 점은 다음과 같습니다. 👀

바이브 코딩을 탐구해보고 싶다면 시도해볼 만한 멋진 tools입니다 👇

ClickUp에서 프로그래밍 학습 진행 상황을 추적하는 방법

코딩을 배우는 과정은 종종 수많은 브라우저 탭의 바다에 빠져드는 것과 같습니다. 한 탭에는 튜토리얼을, 다른 탭에는 공식 문서를 열어두고, 단 하나의 오류 메시지를 설명하려는 스택 오버플로우 스레드만 해도 열두 개는 넘습니다. 이러한 끊임없는 맥락 전환은 집중력을 떨어뜨리고 진행 속도를 늦춥니다.

이는 전형적인 맥락 분산 사례입니다. 팀원들이 서로 연결되지 않은 앱에서 정보를 찾고, 파일을 추적하며, 여러 플랫폼에 걸쳐 업데이트를 반복하는 데 시간을 낭비하는 상황으로, 이는 추진력을 저해합니다. 학습 플랜이 산만하면 진행 상황을 확인하거나 꾸준히 이어가기 어렵습니다.

이 모든 것을 하나로 통합할 수 있는 단일하고 사용자 친화적인 플랫폼이 필요한 순간입니다. tool 간 전환을 멈추고 ClickUp으로 학습 여정 전체를 위한 단일 정보 소스를 구축하세요.

클릭업의 통합 AI 작업 공간이 학습 계획 수립, 지식 저장, 진행 상황 추적을 한 곳에서 지원하는 방식은 다음과 같습니다:

ClickUp 작업 체크리스트를 활용한 단계별 튜토리얼 추적 방식은 다음과 같습니다.

프로그래밍을 배우는 더 나은 방법

GitHub Copilot은 코드 에디터를 대화형 학습 공간으로 바꿔줍니다. 즉각적인 설명을 제공하고, 더 빠르게 디버깅할 수 있도록 도와주며, 자신감을 가지고 새로운 언어를 탐색할 수 있게 합니다. 하지만 진정한 키는 적극적인 참여입니다—단순한 코드 생성기가 아닌, 개념을 이해하는 튜터로 활용하는 것입니다.

코딩 학습이 더 이상 문서의 늪에 빠져 몇 시간을 허비하는 것을 의미하지 않습니다. AI 지원 학습은 피드백 루프를 획기적으로 단축시켜, 여러분이 실질적이고 지속적인 기술 구축에 집중할 수 있게 합니다. 미래에 성공할 개발자들은 바로 이러한 강력한 tools들과 함께 학습하는 법을 마스터한 이들일 것입니다.

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자주 묻는 질문

예, GitHub Copilot은 검증된 학생, 교사 및 인기 오픈소스 프로젝트 Maintainer에게 무료로 제공됩니다. GitHub Student Developer Pack을 통해 신청하고 상태 확인을 해야 합니다.

초보자도 충분히 활용할 수 있으며, 특히 질문을 할 수 있는 Copilot 채팅 기능이 유용합니다. 다만 선택한 언어에 대한 기본적인 이해가 있다면 AI의 제안이 적절한지 판단하는 데 도움이 될 것입니다.

학습 측면에서 Copilot의 가장 큰 강점은 VS Code 같은 인기 에디터와의 깊은 통합과 강력한 Copilot Chat입니다. 대안이 존재하지만, Copilot은 GitHub의 방대한 코드 데이터로 훈련되어 일반적인 학습 프로젝트의 맥락을 이해하는 데 종종 우위를 점합니다. 물론 ClickUp 사용자라면 통합된 AI(ClickUp Brain)와 Codegen 자율 코딩 어시스턴트를 활용해 일하면서 학습할 수 있습니다.