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한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해 영상 강의를 제공받아 작성된 리뷰입니다.

사실 바이브 코딩 강의를 굳이 들어야 할까?‘라는 생각도 들었지만, 오래전에 스프링 백엔드 공부할 때 김영한 님 강의를 들었던 경험을 바탕으로 강의를 통해 배워보고자 리뷰 신청하게 됐습니다.

전체적인 강의 시간은 3시간 정도 분량입니다. 저는 점심시간을 활용해 틈틈이 들었습니다.

바이브 코딩의 시대

이제 바이브 코딩은 이미 많은 분들이 일상적으로 사용하고 있다고 생각합니다.

첫 강의에서는 바이브 코딩의 최신 트렌드에 대해 소개합니다. 이미 상용화 단계를 넘어 필수적인 기술이 되었다는 내용을 다루는데.. 누구나 공감할 만한 이야기였습니다.

초반부에는 바이브 코딩의 개념을 소개하고, 클로드 코드(Claude Code)를 이용해 간단한 실습을 진행합니다. 강사님? 교수님이 실제로 업무에 바이브 코딩을 어떻게 활용하고 있는지 구체적인 사례를 통해 알려주어 이해하기 좋았습니다.

이후 클로드 코드를 활용한 실습을 진행하는데, 강사님은 100달러짜리 맥스(Max) 플랜을 사용하시더군요.. 이어서 클로드 코드의 콘솔창 사용 방법에 대해 자세히 설명해 줍니다. 클로드 설치 과정은 간단히 건너뛰고, 손글씨 인식 프로그램 만들기 실습을 진행합니다.

요구사항 정리 후 해줘 명령어 한 번에 바로 실습이 끝날 정도로 간단했습니다.

프롬프트 작성 가이드의 핵심은 어린아이에게 설명하듯이 최대한 자세히 작성하는 것이었습니다. 프로젝트를 진행할 때 PRD.md 파일을 만들어 AI에게 요청하면, AI가 스스로 TO-DO 리스트를 작성하고 그에 맞춰 개발을 진행하는 과정이 인상적이었습니다.

이전 블로그 포스팅에서도 언급한 적이 있지만, 프로젝트 내에 CLAUDE.md 또는 AGENTS.md 같은 파일을 만들어 코딩 규칙을 지정해 두면 AI가 훨씬 더 정확하게 동작합니다.
처음 접하는 분들께는 아주 유용한 팁이겠지만, 저는 이미 알고 있던 내용이라 개인적으로 크게 새롭게 다가오지는 않았습니다.

다양한 실습

이어서 CMD(명령 프롬프트) 환경에서 CLI를 통해 여러 실습을 진행합니다.

커스텀 명령어를 활용해 나만의 단축 명령어를 만드는 방법을 배웁니다. 또한, 샘플 퀴즈 문제에 대한 검증을 자동화하는 예제 실습도 포함되어 있습니다.

오픈라우터(OpenRouter)를 이용해 API 키를 발급받고 검색 기능을 연동하여, 냉장고에 있는 재료를 분석해 요리를 추천해 주는 예제를 진행합니다.

비전(Vision) AI와 텍스트 AI를 결합해 이미지를 인식하고 식재료를 파악한 뒤 레시피를 추천하는 실습이 흥미로웠습니다.

특히 무료 AI API를 활용해서 이러한 기능들을 구현할 수 있다는 점이 마음에 들었습니다.

에이전트(Agent) 개념을 활용하는 실습도 진행합니다. 코드 리뷰 전용 에이전트를 추가하여 기존 코드를 리뷰하게 만드는 과정을 실습합니다.

더 나아가 백엔드, 프론트엔드, QA 에이전트를 각각 생성하고, 이들이 서로 협업하며 태스크를 수행하는 간단한 실습도 다룹니다.

강의 후반부에는 **MCP(Model Context Protocol)**에 대한 소개가 나옵니다. 제 경우 초창기에 MCP를 연결해 사용해 보았지만, 토큰 소모량이 너무 커서 지금은 사용하지 않고 있습니다.
당시에 Claude와 Serena를 연동해 보기도 했는데, 지금은 성능이 얼마나 더 개선되었을지 궁금해지네요.

개인적으로는 그나마 제가 사용하는 MCP는 노션(Notion) 연동 정도인 것 같아요. 노션 내 특정 폴더를 MCP 전용으로 설정 후, 프로젝트를 진행하면서 꼭 정리해야 하는 내용은 CLI를 통해 AI에게 요청합니다.

강의에서는 파워포인트(PPT)를 MCP로 연동해 AI가 알아서 슬라이드를 생성해 주는 기능도 소개됩니다. 문서 작업이 많은 직군에 계신 분들이 활용하면 업무 효율이 크게 올라갈 것 같네요.

하네스 엔지니어링 (Harness Engineering)

강의에서는 트랜스포머(Transformer) 알고리즘을 이 세상 모든 언어 요소 간의 관계를 파악하는 알고리즘이라고 설명합니다.

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위 이미지와 같이 다양한 데이터들을 벡터화하여 배치하고 분류하는 과정을 거칩니다.

또한 스케일링 법칙(Scaling Law)에 따라 컴퓨팅 파워, 데이터셋 크기, 파라미터 수가 증가할수록 AI의 성능도 비례하여 똑똑해진다고 합니다. 그래픽 카드와 램 가격이 치솟는 이유가 이와 관련이 있겠지요.

하네스(Harness)라는 용어가 말에게 채우는 고삐를 의미하듯, 하네스 엔지니어링은 AI라는 강력한 도구에 고삐를 채워 우리가 원하는 방향으로 통제하고 효율적으로 사용하는 일련의 과정을 뜻합니다.
MCP, Skill.md, 클로드 디자인(Claude Design), 클로드 데스크탑 등 AI의 성능을 끌어올리는 모든 기술과 환경 세팅을 포괄하는 개념이라고 이해하면 편할 것 같습니다.

클로드의 디자인 기능도 DESIGN.md 파일을 이용해 UI/UX를 쉽게 구성할 수 있었습니다. 프로젝트 디자인 방향이 고민될 때 가이드라인을 DESIGN.md에 작성해 두면, CLI 상에서도 통일성 있는 결과물을 만들어낼 수 있어 유용해 보입니다.

마지막으로 소개된 다이나믹 워크플로우 역시 본질적으로는 /deep-research 명령어를 통해 심층적인 결과물을 도출하는 과정이었습니다. HTML 형태로 보여달라고 요청하니 거의 논문 수준의 문서를 작성해주네요.

정보

  • CLI에서 명령어 입력 중 줄바꿈을 할 때 Ctrl + Enter 외에도 \ + Enter를 사용 가능
  • claude --dangerously-skip-permissions: 권한 확인을 생략하고 AI가 알아서 작업을 진행하도록 하는 옵션입니다. (agy에서도 동일)
  • /plan : 복잡한 작업을 시작하기 전, AI가 단계별로 순서대로 계획을 수립하게 하는 명령어
  • /effort : 여러 개의 에이전트를 분산 활용하여 더욱 고도화된 결과를 도출할 때 사용(agy에서는 /model 명령어를 통해 추론 노력(Effort)을 설정하는 것과 비슷합니다.)
  • /deep-research : 인터넷을 순회하며 매우 세밀하고 심층적인 리서치를 수행. 다만 이 명령어를 사용하면 토큰 소모량이 엄청날 듯..

후기

전반적으로 바이브 코딩의 기초를 다지는 입문 강의에 가깝습니다. 실무에서 바로 적용해 볼 수 있는 유용한 팁들을 몇 가지 공유해 주는 것이 이 강의의 핵심 가치라고 생각됩니다.

다만 강의의 정가가 12만원으로 다소 높은 편인데, 그만한 비용을 지불할 가치가 있는지에 대해서는 개인적으로 아쉬움이 남습니다. 현재 할인 이벤트로 6만원 정도하는데.. 음.. 이미 AI 툴에 익숙한 분들에게는 가볍게 듣기 좋은 강의라 생각됩니다.

참고할 만한 링크

  • OpenRouter : 여러 종류의 AI 모델 API를 한곳에서 인증하고 사용할 수 있는 사이트
  • GetDesign.md : DESIGN.md 샘플을 제공하여 프롬프트 기반의 화면 디자인 구성을 돕는 사이트
  • 바이브인덱스(VibeIndex) : 다양한 MCP 관련 정보와 디렉터리를 확인할 수 있는 사이트(강사님이 만드신거 같아요.)