챌린지 3주차 미션

챕터 3 
- 클로드 코드는 Node 환경에서 코드를 실행·수정할 수 있는 AI 코딩 도구로, Node와 Git 설치가 필수적이다
- 손글씨 인식 프로그램에서는 MNIST 데이터 세트를 사용하며, MNIST는 0부터 0까지 손글씨로 적힌 숫자 이미지 7만장으로 구성되어 있다
- MNIST (Modified National Institute of Standards and Technology) 데이터 세트는 1998년 공개된 이후 지금까지도 컴퓨터 비전과 머신러닝의 표준 데이터 세트로 활용되며, 딥러닝 입문자들이 가장 먼저 접하는 데이터 세트이다
- 클로드 코드를 통해 실행하지 않는 독립적인 실행 파일을 위해 배치 파일을 생성할 수 있고, 이는 윈도우의 여러 명령어를 한 번에 실행하도록 모아 둔 텍스트 파일이다 (확장자는 .bat이고, 맥os 환경에서는 .command 확장자로 저장된다)
- CLAUDE.md 파일은 프로젝트의 구조, 코딩 스타일, 핵심 명령어 등을 문서화한 파일로, 클로드 코드가 실행될 때 자동으로 읽어들인다
- CLAUDE.md 파일을 활용하면 클로드 코드 창을 닫았다가 새로 열어도 프로젝트의 맥락을 쉽게 이해할 수 있고, 마치 이전 대화를 이어나가는 것처럼 작업할 수 있다
- 클로드 코드 프롬프트에 /init 을 입력하면 클로드 코드가 프로젝트를 분석해서 CLAUDE.md 파일을 자동으로 생성하고 문서화한다
- # 키는 대화 중 입력하면 현재 작업의 맥락이나 규칙을 CLAUDE.md 파일에 빠르게 추가할 수 있다
- 계층적 구조는 루트에 공통 규칙을 두고, 하위 폴더마다 특화 규칙을 나눠 적용하는 관리 방식이다

 

 

이번 챕터 3 강의에서는 본격적으로 cluade code를 활용해 결과물을 만들었다.
강의 화면과 다른 경우들이 종종 있어서 당황스러웠지만, 잘 해결되어서 다행이다.

 

🚶기본 미션(필수)

PROJECT 3. 손글씨 인식 프로그램 만들고 캡처하기

손글씨로 숫자를 입력하면 이것을 인식하는 코드를 만들어서 실행해 줘. 모든 코드와 주석을 영어로 작성해 줘.

 

위와 같은 명령어를 입력했을 때, 강의와는 다르게 macOS 환경에서 계속 에러가 발생했다. claud code에서 분석한 원인을 살펴보니, macOS에서 두 개의 라이브러리가 충돌하여 mutex lock failed 에러가 계속 발생한 것이었다. claude code는 tensorflow를 macOS 최적화 버전으로 재설치하고 phython ssl 인증서를 설치하고 모델 학습과 GUI를 분리하는 등 자체적으로 해결 방안을 찾아 문제를 해결했다.

강의에서 진행되는 것과 다른 파일 결과물이 생겼지만, 결과적으로 잘 동작하는 것을 확인할 수 있었다.

실행 결과 터미널

 

 

 

🏃추가 미션(선택)

PROJECT 4. 손글씨 인식 프로그램 웹 버전으로 확장하고 캡처하기

웹 브라우저에서 실행한 손글씨 인식 프로그램