1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13

graph TD
    A[API Evolution] --> B[Deprecation]
    A --> C[Modification]
    A --> D[Addition]
    B --> E[기존 API 제거]
    C --> F[시그니처 변경]
    D --> G[새 기능 추가]
    E --> H[Import Error 발생]
    F --> I[TypeError 또는 잘못된 결과]
    G --> J[기존 패턴 우선 사용]
    H --> K[Context-Memory Conflict]
    I --> K
    J --> K

1
2
3
4
5
6
7
8

# 2022년 학습된 모델이 생성하는 코드 (오류)
from pandas import DataFrame
df = DataFrame.from_records(rows)  # 정상 작동

# 하지만 2024년 업데이트에서...
from pandas import DataFrame
df = DataFrame.from_records(rows)  
# DeprecationWarning: from_records is deprecated, use DataFrame() directly

1
2
3
4
5
6
7
8
9

# 모델이 "알고 있는" 구버전 사용법
import requests
response = requests.get(url, verify=True)  # SSL 검증 활성화

# 2024년 변경: verify 파라미터의 기본값이 False로 변경됨
# 보안 취약점 수정을 위한 breaking change
import requests
response = requests.get(url)  # 기본값이 False로 변경됨!
# 명시적으로 verify=True를 지정해야 함

1
2
3
4
5
6
7
8

# 모델이 생성하는 구식 패턴 (여전히 작동하지만 비효율적)
from pathlib import Path
import os
files = [f for f in os.listdir('.') if f.endswith('.py')]

# 2024년 추가된 효율적 API를 모름
from pathlib import Path
files = list(Path('.').glob('*.py'))  # 더 깔끔하고 크로스플랫폼 호환

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29

# 실험 설정을 보여주는 의사코드
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Optional

@dataclass
class ExperimentConfig:
    model_name: str
    library: str
    task_description: str
    api_update_type: str  # 'deprecation' | 'modification' | 'addition'
    target_library_version: str
    provided_documentation: Optional[str] = None
    
    def generate_prompt(self) -> str:
        """모델에게 제공될 프롬프트 구성"""
        prompt = f"""
        Write Python code using {self.library} to:
        {self.task_description}
        
        Requirements:
        - Use {self.library} version {self.target_library_version}
        - Ensure the code is executable
        """
        if self.provided_documentation:
            prompt += f"""
        Here is the relevant API documentation:
        {self.provided_documentation}
        """
        return prompt

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76

def self_reflection_code_generation(
    model, 
    task: str, 
    api_docs: str, 
    max_iterations: int = 3
) -> str:
    """
    Self-Reflection 기반 코드 생성 파이프라인
    
    Args:
        model: LLM 모델 인스턴스
        task: 수행할 작업 설명
        api_docs: 최신 API 문서
        max_iterations: 최대 반복 횟수
    
    Returns:
        str: 최종 생성된 코드
    """
    # 1차 코드 생성
    initial_code = model.generate(
        prompt=f"""
        Task: {task}
        
        Latest API Documentation:
        {api_docs}
        
        Generate Python code to accomplish the task.
        Focus on using the CURRENT API syntax shown in the documentation.
        """
    )
    
    current_code = initial_code
    
    for i in range(max_iterations):
        # 코드 검토 단계
        reflection = model.generate(
            prompt=f"""
            Review this code for API usage correctness:
            
            ```python
            {current_code}
            ```
            
            API Documentation:
            {api_docs}
            
            Check specifically:
            1. Are all function calls using current API syntax?
            2. Are there any deprecated methods?
            3. Do parameter types match documentation?
            
            If issues found, explain them.
            If no issues, respond with "VERIFIED".
            """
        )
        
        if "VERIFIED" in reflection:
            break
            
        # 수정 단계
        current_code = model.generate(
            prompt=f"""
            Original code:
            {current_code}
            
            Issues identified:
            {reflection}
            
            API Documentation:
            {api_docs}
            
            Generate corrected code addressing all issues.
            """
        )
    
    return current_code

1
2
3
4
5
6
7
8
9

graph LR
    A[코드 생성 요청] --> B[API 버전 감지]
    B --> C[버전별 문서 검색]
    C --> D[구조화된 컨텍스트 구성]
    D --> E[코드 생성]
    E --> F[정적 분석 검증]
    F --> G[Self-Reflection]
    G --> H[최종 코드 출력]
``