M3-2. 코드 제안 수명주기·LLM 한계
한 줄 요약 — 제안 하나가 만들어지는 수명주기를 시각화하고, LLM·Copilot의 구조적 한계를 이해합니다. (GH-300 도메인 3 · “Understand lifecycle and limitations”)
1. 코드 제안 수명주기
컨텍스트 수집 → 프롬프트 빌드 → 모델 추론 → 프록시 필터 → 제안 표시 → (수락/거절) → 다음 컨텍스트
- 사용자의 수락·거절도 다음 컨텍스트에 영향
- 각 단계는 M3-1의 데이터 흐름과 대응됨
2. LLM·Copilot의 한계
| 한계 | 의미 |
|---|---|
| 최신성 | 학습 시점 이후 API·라이브러리 변화를 모를 수 있음 |
| 정확성 | 그럴듯하지만 틀린 코드(환각)를 낼 수 있음 |
| 컨텍스트 창 | 한 번에 볼 수 있는 코드 양에 한계 |
| 결정성 부족 | 같은 입력에도 다른 제안이 나올 수 있음 |
💡 이 한계들이 M1의 “출력 검증” 이 필수인 이유입니다.
핵심 정리
- 수명주기 = 수집 → 프롬프트 → 추론 → 필터 → 표시 → 수락/거절
- 대표 한계 = 최신성·정확성·컨텍스트 창·비결정성
- 한계 이해 → 검증 습관의 근거 (M1과 직결)
M3 허브로 → 다음 모듈: M4. 프롬프트 엔지니어링
출처: How GitHub Copilot works (GitHub Docs) · Study guide for Exam GH-300 (Microsoft Learn)