터미널에서 즐기는 P2P 채팅, ASCII Whisper!
GitHub Copilot CLI를 활용하여 로컬 네트워크에서 작동하는 P2P 채팅 애플리케이션인 ASCII Whisper 개발
터미널 내 '비디오 피드' 구현을 위해 카메라 이미지를 ASCII 문자로 변환하여 저해상도 비디오 스트리밍(Low Resolution Video Streaming) 지원
배틀쉽 게임(Battleship Game), 사용자 지정 사운드 효과, 채팅 명령어 등 다양한 기능을 추가하여 사용자 경험(User Experience) 향상을 도모
터미널 기반 비디오 스트리밍 구현
ASCII Whisper는 카메라에서 얻은 이미지를 ASCII 문자로 변환(ASCII Conversion)하여 터미널 내에서 '비디오 피드'를 구현한다. Python과 Pillow 라이브러리를 사용하여 이미지 데이터를 처리하고, Rich 라이브러리를 통해 터미널에 표시한다.
저해상도 ASCII 표현: 이미지의 픽셀 데이터를 ASCII 문자로 매핑하여 터미널에서 시각적 표현
프레임 속도 조절: 초당 프레임 수(FPS)를 조절하여 터미널 환경에 맞는 비디오 스트리밍 구현
GitHub Copilot CLI 활용: 코드 생성 및 디버깅에 활용하여 개발 속도 향상
사운드 효과 및 게임 기능 구현
ASCII Whisper는 채팅 및 배틀쉽 게임에 다양한 사운드 효과를 추가하여 사용자 경험을 풍부하게 한다. Python의 subprocess 모듈(macOS)과 winsound 모듈(Windows)을 사용하여 OS별 사운드 재생을 구현했다.
OS별 사운드 재생: 운영체제에 따라 다른 사운드 재생 방식을 적용하여 호환성 확보
배틀쉽 게임 통합: 채팅 내에서 배틀쉽 게임을 즐길 수 있도록 기능 추가
GitHub Copilot CLI 지원: 사운드 관련 코드 생성 및 디버깅에 활용
GitHub Copilot CLI 활용 경험
개발자들은 GitHub Copilot CLI를 사용하여 코드 작성, 디버깅, 테스트 등 다양한 개발 작업을 수행했다. 특히, Copilot은 사운드 관련 코드 생성 및 카메라 문제 해결에 도움을 주었다.
코드 자동 완성: Copilot을 통해 코드 작성 속도 향상
디버깅 지원: 카메라 문제 해결을 위한 테스트 코드 생성
코드 구조 분석: 기존 코드 구조를 분석하여 사운드 코드 통합
