전통적인 코드 생성은 빠르고 신뢰할 수 있지만 경직되어 있습니다. API 스펙을 변경하면 항상 예측 가능하고 동일한 출력을 얻습니다. LLM 코드 생성은 적응적이고 지능적이지만 일관성이 없습니다. 같은 SDK 를 두 번 생성해 보라고 하면 다른 결과가 나옵니다.
이 새로운 하이브리드 접근 방식은 두 가지 모두를 제공합니다: 핵심 SDK 구조에 대한 결정론적 생성의 신뢰성과, 적응형 기능 (지능형 파라미터 처리, 컨텍스트 인식 문서화, 스마트 오류 복구) 에 LLM 지능을 겹쳐 놓습니다.
작동 방식을 궁금해하십니까? 시작하기 위해 건너뛰세요.
시스템은 SDK 구조를 확립하기 위해 결정론적 코드 생성을 실행합니다. 그런 다음 적응성이 가치를 더하는 특정 구성 요소에서 LLM 이 향상시킵니다 - 컨텍스트 예제를 생성하거나 여러 API 호출이 연결된 함수를 추가하는 것과 같이.
LLM 은 결정론적 코드 생성으로 생성된 대부분의 파일을 편집할 수 있습니다 (파이쐬 규칙과 타입스크립트 규칙을 참조). 변경 사항은 재생성 효에 걸쳐 지속됩니다. 시스템은 구조화된 패턴 매칭 쿼리 (소스 코드 문법 트리의 SQL 과 유사) 를 사용하여 업데이트가 필요한 요소만 정확하게 타겟팅합니다. 전체 파일을 덮어쓰는 대신, 함수 서명, import 문 등 특정 패턴을 식별하고 주변 커스텀 코드를 보존하면서 해당 구성 요소를 외과적으로 수정합니다.
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LLM 구성 요소는 AI 가 수정할 수 있는 것과 따라야 할 코드 표준을 정의하는 규칙 파일 (예: CLAUDE.md) 을 통해 작동합니다. SDK 빌더는 SDK 를 Cursor, Claude Code, Gemini, 또는 GH Copilot 에서 열 수 있으며, LLM 은 가이드라인을 따르며 코드를 향상시킵니다.
npm install -g @sideko/cli
pip install sideko-py
brew install sideko-inc/tap/sideko
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Sideko-Inc/sideko/main/install.sh | sh
sideko login
sideko sdk init
(NOTE: 사용 가능한 OpenAPI 가 없다면 이 예제 OpenAPI 를 사용하세요: Flights API)
LLM 으로 향상하기 전에 첫 번째 커밋을 만들어서 그 작업을 쉽게 검토할 수 있도록 하세요.
git init && git add . && git commit -m 'deterministic commit'
마음에 맞는 워크플로우가 있을지도 모릅니다 (이 엔드포인트를 호출하는 함수를 만들고 그런 다음 그 엔드포인트를 호출). 예제 API 를 위한 샘플 프롬프트를 참고하세요:
create a flight tracking workflow
1. get all flights
2. select the next flight
...
모든 테스트가 통과되면 (LLM 은 모킹 서버에 대해 스스로 테스트해야 함), 코드를 github 에 푸시하세요.
OpenAPI 에서 자동 코드 동기화를 설정하기 가이드를 따르세요.
핵심 네트워크 요청 라이브러리 (및 각 SDK 의 단일 의존성) 는 공개적이고 오픈 소스입니다:
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javascript
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python
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모든 다른 지원되는 SDK 언어는 곧 오픈 소스로 나옵니다
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질문과 작업 공유를 위해 새로운 슬랙에 가입하세요
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몇 주 안에 rust, go, java, 그리고 c# 에 LLM 향상 지원을 추가할 예정입니다
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pretty api docs 와 같은 다른 sideko 기능을 탐색하세요