LLM이 제시하는 '결정적인 해결책'이 항상 맞지 않다는 경험담.
Kubernetes Operator를 개발하는 중에 발생한 경쟁 조건 문제를 해결하려고 LLM에 여러 번 조언을 요청했으나, 모든 제안이 잘못된 것이었다. LLM은 유용한 패턴과 API를 찾았지만, 특정 상황에 잘못 적용하여 문제를 해결하지 못했다. 결국, 직접 연구하고 원인을 파악한 후 명확한 지시를 제공했을 때만 적절한 해결책을 찾을 수 있었다.
An experience showing that LLM's 'definitive solution' is not always correct.
While developing a Kubernetes Operator, I faced a race condition and sought advice from an LLM, receiving numerous incorrect suggestions. Although the LLM identified real patterns and APIs, it consistently misapplied them to my specific context. Ultimately, I resolved the issue by conducting my own research and providing clear instructions to the model, which successfully fixed the problem.