마무리 및 Amazon Q Vibe 코딩 챌린지

Amazon Q Developer와 함께한 'AI Image Gallery' 제작 여정을 성공적으로 완주하신 것을 축하드립니다! 이번 워크샵을 통해 여러분은 Amazon Q를 활용하여 아이디어를 실제 애플리케이션으로 구현하는 과정을 경험하셨습니다.

이제 여러분의 개발 여정을 한 단계 더 발전시킬 시간입니다. 아래 챌린지들을 통해 Amazon Q를 더욱 깊이 있게 활용하고, AI 기반 개발의 무한한 가능성을 탐험해 보세요. 각 챌린지는 정답이 정해져 있지 않습니다. Amazon Q와 자유롭게 대화하며 창의적인 해결책을 찾아보세요!

• 단위 테스트 생성 요청하기: : 구현된 애플리케이션은 오류 및 이슈가 발생하거나, 사용자가 의도한대로 작동하지 않을 수 있습니다. 구현이 정상적으로 작동하기 위해 Amazon Q에 단위 테스트 및 통합 테스트 코드와 실행을 요청하여 애플리케이션이 테스트를 통과하는지 확인해보세요.

• Amazon Q와 함께 신규 기능 추가하기: 사용자가 갤러리에서 이미지를 삭제할 수 있는 기능을 추가해 보세요. 먼저 Amazon Q에게 기능 구현 계획을 세워달라고 요청한 후, 그 계획에 따라 단계별로 코드를 생성하여 애플리케이션에 통합해 보세요. S3 버킷에서도 해당 이미지가 삭제되어야 합니다.

• UI/UX 개선하기: 현재 Streamlit의 기본 UI를 개선해 보세요. Amazon Q에게 "이미지 갤러리의 사용자 경험을 개선할 수 있는 아이디어를 제안해줘"라고 질문하고, 제안받은 아이디어(예: 커스텀 CSS 적용, 레이아웃 변경, 다크 모드 추가)를 코드로 구현해달라고 요청하여 적용해 보세요.

• 나만의 갤러리 만들기 (사용자 인증): Amazon Cognito를 사용하여 사용자 인증 기능을 구현해 보세요. Amazon Q에게 "Amazon Cognito와 Streamlit을 연동하여 로그인한 사용자만 자신의 이미지를 보고 업로드할 수 있는 개인화된 갤러리를 만드는 방법을 알려줘"라고 요청하여 구현 계획과 코드를 얻어 적용해 보세요.

• 메타데이터 기반 검색 기능 구현: 이미지 생성 시 사용된 프롬프트, 생성 시각 등 메타데이터를 Amazon DynamoDB에 저장하고, 이 메타데이터를 기반으로 이미지를 검색하거나 필터링하는 기능을 추가해 보세요. Amazon Q와 함께 DynamoDB 테이블 설계부터 데이터 저장, 조회 로직까지 구현해 보세요.

• 클라우드 배포 자동화 (IaC): AWS CDK 또는 Terraform을 사용하여 Streamlit 애플리케이션을 AWS Fargate나 App Runner에 배포하는 인프라 코드를 작성해달라고 Amazon Q에게 요청해 보세요. 생성된 코드를 이해하고 직접 배포까지 완료하여 IaC의 강력함을 경험해 보세요.

이번 워크샵에서 얻은 경험이 여러분의 다음 프로젝트에 강력한 무기가 되기를 바랍니다. AI와 함께 코딩하는 새로운 시대, 그 무한한 가능성을 마음껏 펼치시길 기대합니다!