저자: Denise I Biteye 콘텐츠 팀, Bbo I XHunt 운영 팀
최근 X 포럼에서 많은 사람들이 Clawdbot을 이용해 AI 에이전트로 다양한 작업을 하는 것을 보고, 인문학 전공 학생들도 코딩을 재미있게 활용할 수 있겠다는 생각이 들어서 기초 지식이 전혀 없는 상태에서 실용적인 프로젝트를 시작했습니다.
Vibe Coding은 "코드로 구현하는 요구사항"이라는 새로운 패러다임으로 여겨지며, "프로그래머가 아닌 사람도 도구를 만들 수 있도록 해줄 것"으로 기대되고 있습니다.
하지만 여전히 중요한 질문이 남아 있습니다. 기술적 장벽이 낮아지면, 그 기술을 실제로 구현할 수 있는 능력 또한 그에 맞춰 향상될까요?
이 질문에 답하기 위해, 저는 코딩 경험이 전혀 없는 사용자로서 세 가지 주요 Vibe 코딩 도구를 사용해 보았습니다.
그 과정은 순탄치 않았습니다. 여러 어려움과 난관에 부딪혔고, 수없이 처음부터 다시 시작해야 했습니다. 하지만 바로 그런 경험 덕분에 문제가 발생할 가능성이 가장 높은 곳과 이를 피하는 방법을 알아낼 수 있었습니다.
이 글은 도구 평가가 아니라 인지와 실천에 대한 진솔한 기록입니다.
I. 개념적 이해: 바이브 코딩이란 무엇인가?
이는 "코드를 작성할 필요 없이 요구사항만 제공하면 되는" 새로운 개발 모델입니다.
이 개념은 OpenAI의 전 공동 창립자인 안드레이 카르파티가 처음 제안했으며, 그는 다음과 같이 말했습니다.
"이것은 제가 '바이브 코딩'이라고 부르는 새로운 프로그래밍 방식입니다. 감각(바이브)에 완전히 몰입하고, 효율성의 기하급수적 성장을 받아들이며, 심지어 코드의 존재조차 잊어버리는 것입니다."
바이브 코딩의 모델에서는 당신은 더 이상 "건설 노동자"가 아니라 "제품 관리자" 또는 "고객"과 같은 역할을 맡게 됩니다.
여러분의 임무는 인공지능에게 "바닥에서 천장까지 이어지는 창문이 있는 집과 수영장이 있는 집을 짓고 싶습니다."라고 정확하게 말하는 것입니다.
마음에 들지 않으면 "뭔가 어색하네요, 다시 바꿔볼게요."라고 말씀하세요.
이게 바로 바이브야!
II. 함정 피하기: 바이브 코딩의 안전 레드라인
인공지능 프로그래밍에 뛰어들기 전에 먼저 "안전 금고"를 확보해야 합니다. 많은 초보자들이 자신도 모르게 인공지능과 대화하면서 민감한 정보를 전송하는데, 이는 매우 위험합니다.
1. 절대 공개해서는 안 되는 세 가지 유형의 데이터
API 키: 이는 다양한 플랫폼에서 사용할 수 있는 "선불 카드"와 같습니다. API 키가 유출되면 사용 한도가 즉시 소진됩니다.
개인 키/니모닉 구문: 절대로, 절대로 인공지능(AI)에 보내거나 코드 파일에 기록하지 마십시오. 유출될 경우 온체인 자산은 가치를 잃게 됩니다.
쿠키 데이터: 일부 튜토리얼에서는 브라우저에서 쿠키를 자동으로 얻는 방법을 알려주지만, 쿠키에는 로그인 정보가 포함되어 있습니다. 쿠키가 유출될 경우, 다른 사람이 비밀번호 없이 트위터, 디스코드, 심지어는 거래소 계정에 로그인할 수도 있습니다.
2. 핵심 원칙: 환경적 격리, 데이터 익명화
API 키나 민감한 정보를 코드나 힌트에 직접 작성하지 마십시오.
올바른 접근 방식은 "환경 변수"를 사용하는 것입니다. 이렇게 하면 코드가 키 내용을 직접 읽는 대신 시스템 변수 이름을 읽게 됩니다.
윈도우 시스템 구성 단계는 다음과 같습니다.
키보드에서 Win+S를 누르고 검색창에 "환경 변수"를 입력하세요.
새 변수를 생성합니다.
변수 이름과 변수 값을 입력하고 저장하세요.
macOS 설정 단계는 다음과 같습니다.
키보드에서 Command + Space 키를 눌러 터미널을 검색하고 엽니다.
팝업되는 검은색 상자에 다음 명령어를 복사하여 붙여넣고(실제 키로 바꿔야 함) Enter 키를 누르십시오.
echo 'export CRYPTOHUNT_API_KEY="your sk-xxxxxx key"' >> ~/.zshrc
설정을 즉시 적용하려면 계속 입력하고 Enter 키를 누르십시오. source ~/.zshrc
(선택 사항) 성공 여부를 확인하려면 `echo $CRYPTOHUNT_API_KEY`를 입력하십시오. 화면에 키가 출력되면 구성이 성공적으로 완료된 것입니다.
III. 실제 상황(혹은 불행한 상황)에서의 사후 브리핑: 세 가지 도구, 세 가지 경험
이론은 이쯤에서 다루었으니 이제 실제 적용으로 넘어가 보겠습니다. 가장 적합한 도구를 찾기 위해 세 가지 주요 도구를 테스트해 보았습니다. 이 도구들을 선택한 이유는 현재 바이브 코딩의 세 가지 주요 형태를 대표하기 때문입니다.
Google AI Studio: "빠르게 프로토타입을 생성"하는 간편한 방법을 제공합니다.
Antigravity: "AI 에이전트 + 로컬 풀스택 개발"의 엔지니어링 로드맵을 나타냅니다.
사랑스러운: "대화를 응용 프로그램으로 보는" 추상적인 접근 방식을 나타냅니다.
초보자가 바로 사용할 수 있는 최적의 도구가 무엇인지 알고 싶다면 세 번째 도구인 Lovable로 바로 넘어가셔도 됩니다. 하지만 불필요한 과정을 피하고 싶다면 이 섹션 전체를 읽어보시는 것을 추천합니다. 그럼 순서대로 살펴보겠습니다.
1. 구글 AI 스튜디오
대상 고객: 개인 개발자 및 스타트업 팀에게 적합합니다.
경험: "속도"와 "무료"를 강조하며, 몇 분 만에 AI 아이디어를 검증할 수 있습니다.
공식 웹사이트: https://aistudio.google.com/apps
처음 사용해 본 건 크리스마스였어요. 다들 사이버펑크 스타일의 크리스마스 트리를 만들고 있길래 저도 한번 해 봤죠. 그냥 아무렇게나 프롬프트를 입력해 봤는데, 5분 만에 아주 아름다운 3D 페이지가 나왔어요. 입자들이 손동작에 따라 움직이고 효과도 굉장히 부드러웠어요.
이것을 보니 시대가 얼마나 많이 변했는지 실감하게 되네요.
(과거에 기술자가 여자를 행복하게 해주려고 밤새도록 코드를 작성하고, 한참 후에야 하트 표시가 뜨는 걸 생각해 보세요. 그게 꽤 멋진 일로 여겨졌죠. 하지만 지금은 어떨까요? 바이브 코딩에 맡기면 순식간에 최고의 감정적 효과를 낼 수 있습니다.)
성공 사례에 고무되어 저는 "지나치게 자신만만해져서" 본격적인 작업에 착수했습니다. 바로 크립토헌트 API를 이용해 트위터 데이터 대시보드를 만드는 것이었습니다.
자신감에 차서 API 문서를 입력했습니다. 처음에는 모든 것이 순조로웠습니다. 백엔드 로직은 즉시 작동했고, 데이터도 성공적으로 가져왔습니다. 속으로 생각했습니다. '이게 전부인가?'
하지만 "프런트엔드에 데이터를 보기 좋게 표시해 달라"고 요청했을 때 악몽이 시작되었습니다.
차트가 표시되지 않나요? 코드 수정이 필요합니다.
표시되긴 하는데 완전히 안 보이는 건가요? 코드가 또 바뀌어서 이제 상호 작용이 제대로 안 되네요.
상호 작용 문제가 해결되었나요? 이제 API 데이터가 다시 로드되지 않습니다.
저는 "버그를 수정하면 새로운 버그가 생긴다"는 끝없는 악순환에 빠졌습니다. 이틀 만에 포기했습니다.
최종 이미지 (AI가 이미지 위에 무작위 기호를 그리기 시작했습니다).
제 경험을 요약하자면, Google AI Studio는 만능이지만 어느 하나에도 특출나지 않습니다. 창의적인 프로젝트나 간단한 데모 제작에는 훌륭하지만, 심층적인 프런트엔드 및 백엔드 통합(예: API 데이터 흐름 및 복잡한 프런트엔드 디스플레이)에는 한계가 있습니다. 코드 로직에 대한 이해가 부족하다면 저처럼 프런트엔드 프레젠테이션 단계에서 막히기 쉽습니다.
2. 반중력
포지셔닝: 멀티 모델 전환 기능을 통합한 프록시 기반 풀스택 개발 도구.
주요 기능: 다중 모델 전환, 작업 분할, 자동화된 테스트
공식 웹사이트: https://antigravity.google/
실제로 사용해 보니 로그인 기능 때문에 코드를 작성하기도 전에 포기할 뻔했습니다. 웹페이지를 열기만 하면 바로 사용할 수 있는 대부분의 도구와는 달리, 계정 및 네트워크 환경에 대한 요구 조건이 상당히 까다로웠습니다.
계정 제한은 현재 네트워크 IP 주소가 아니라 Google 계정에 연결된 "국가/지역"에 따라 결정됩니다. 지역 설정이 지원되는 목록(예: 중국 본토, 홍콩)에 없는 경우 시스템에서 로그인을 거부합니다. 저는 지역 변경 요청을 여러 번 했지만 모두 거부되었습니다.
모든 과정을 겪고 나서 느낀 감정을 한 문장으로 표현하자면, 완전히 멍해졌다는 것입니다.
계정이 세 개나 정지되고 여러 환경을 바꿔가며 시도한 끝에, 마침내 "악마의 재배" 사이트인 Antigravity Tools에 로그인하는 방법을 찾아냈습니다.
먼저 미국 IP 주소를 설정하고 글로벌 Tun 모드를 사용해야 합니다.
반중력 도구를 다운로드하세요
트위터 사용자가 공유한 링크: https://x.com/idoubicc/status/2004848130693759213
다운로드가 완료되면 계정을 추가하고 OAuth 인증을 시작하세요.
4) 인증이 성공적으로 완료되면 로그인 페이지로 이동되며, 여기에서 모델 할당량도 확인할 수 있습니다.
(위험 경고: Antigravity Tools는 Antigravity 모델을 Claude Code와 같은 도구와 통합하는 것을 용이하게 하는 오픈 소스 프로젝트입니다. 그러나 Vibe Coding을 진행하는 동안 잠재적인 보안 위험을 줄이기 위해 자산 지갑이나 중요 계정에 사용되는 컴퓨터와 운영 환경을 분리하는 것이 좋습니다.)
해당 도구를 자세히 살펴본 후, 초보자를 위한 매우 중요한 팁 두 가지를 요약했습니다.
중국어 언어 팩 설치: 왼쪽 확장 메뉴에서 "중국어"를 검색하여 간체 중국어 언어 팩을 설치하고 소프트웨어를 다시 시작하세요. 이 단계를 통해 인터페이스가 중국어로 변경되어 학습 곡선이 크게 단축됩니다.
"전역 규칙" 설정: Antigravity를 사용하면 AI가 항상 따라야 하는 "전역 규칙"을 설정할 수 있습니다. 설정 방법: 오른쪽의 규칙 아이콘을 클릭한 다음 "+ 작업 공간(작업 공간 규칙 추가)"을 선택하고 "전역 규칙 힌트"를 붙여넣으세요. 이렇게 하면 AI가 중국어를 사용하도록 강제하여 코드 출력 품질을 크게 향상시킬 수 있습니다.
하지만 로그인에 성공하고 기본 설정을 완료했음에도 불구하고, 실제로 코드를 실행하기 시작했을 때 냉혹한 현실에 직면했습니다. 구글 AI 스튜디오처럼 즉시 미리보기를 제공하지 않았습니다. Node.js 와 VS Code 같은 여러 관련 미리보기 소프트웨어를 다운로드하거나, HTML 형식으로 결과를 확인해야 했습니다. 게다가 대규모 모델의 응답 속도가 눈에 띄게 느렸습니다. 요구사항을 제출할 때마다 화면이 계속 로딩되는 현상이 반복되었습니다.
하지만 Antigravity에는 정말 놀라운 기능이 하나 있습니다. 바로 자동화된 테스트 기능입니다. 코드를 작성하고 나면 미리보기 영상이 재생되는데, 마치 실제 사람처럼 웹 페이지를 클릭하며 로직이 제대로 작동하는지 확인합니다. AI가 직접 화면을 클릭하는 모습을 보면 "미래가 이미 여기에 있다"는 경외감을 느끼게 됩니다.
제가 맡긴 프로젝트는 "암호화폐 알파 신호 포착기"였습니다. 이 도구는 Cryptohunt API를 사용하여 트위터 데이터를 모니터링하고, 트윗에서 틱을 자동으로 추출하여 사람들이 어떤 토큰에 대해 이야기하는지 집계하고, 인기도 순으로 정렬합니다.
현실은 냉혹하다. 코드를 작성하고 테스트하는 데 도움을 주려고 열심히 노력하는 것처럼 보였지만, 결국 API 통합이라는 핵심 단계에서 문제가 발생했다. 로컬 네트워크 환경의 복잡성 때문일 수도 있고, AI가 API 문서를 잘못 이해했기 때문일 수도 있다. 어쨌든 데이터 연결이 되지 않았다.
데모: 시뮬레이션 데이터의 표시 효과
터미널에 빨간색 오류 메시지가 뜨고 AI가 "이번엔 분명히 될 거야"라고 말하는 모습을 보면서 깨달았습니다. 풀스택 개발은 훌륭하지만, 네트워크와 환경의 블랙박스적 특성 때문에 초보자가 실제로 사용할 수 있는 도구를 만드는 것은 여전히 진입 장벽이 매우 높다는 것을요. Antigravity는 사용자가 이미 개발자라고 가정하기 때문입니다.
3. 사랑스러운
포지셔닝: "대화형 애플리케이션" 플랫폼
특징: 로컬 환경 설정이 필요 없으며, WYSIWYG(보는 대로 얻는 방식) 방식을 채택하고 있습니다.
공식 웹사이트: https://lovable.dev/
Lovable을 사용해 보니 진짜 클라이언트가 어떤 사람들인지 알게 됐어요. 돈을 내는 건 클라이언트뿐이니까요? (팁: 저는 Xianyu에서 100 크레딧을 15위안에 샀는데, 프로젝트를 끝내고도 아직 다 못 썼어요.)
Lovable 플랫폼에서 단 한 줄의 코드도 수정하지 않고, 암호화폐 트위터 모니터링 도구인 Crypto Pulse를 성공적으로 구현했습니다.
네, 맞아요. 이번엔 드디어 성공했어요.
온라인 체험판은 여기에서 이용하실 수 있습니다: https://tweet-whisperer-dash.lovable.app/
"기능 상세 정보"
A. 파노라마 데이터 및 AI 요약
홈페이지에 접속하면 가장 먼저 콘텐츠 "온도계"가 눈에 띕니다.
실시간 데이터 카드: 상단에는 지난 24시간 동안의 총 트윗 수, 총 상호작용 수, 활동 중인 KOL 수, 시장 심리 지수가 표시됩니다. 세부 정보를 자세히 살펴보지 않고도 이전 24시간과 비교하여 빨간색인지 초록색인지 한눈에 시장이 공포인지 탐욕인지 파악할 수 있습니다.
AI 스마트 요약: 이는 가장 시간을 절약해주는 기능입니다. 시스템에 통합된 제미니 AI는 지난 몇 시간 동안의 수천 건의 트윗을 자동으로 분석하여 시장 요약을 작성해줍니다.
B. 트렌드 레이더
다음 100배 가격 상승 코인을 놓치고 싶지 않으세요?
지능형 분류: 인기 주제를 자동으로 필터링하여 주제, 프로젝트, 토큰 및 KOL로 분류합니다.
시장 동향 지표: 각 태그 옆에는 24시간 동안의 언급량 변화(증가/감소)가 표시됩니다. 언급량이 급증하는 곳에는 기회가 있습니다.
C. 지능형 정보 흐름
지저분한 타임라인에 작별을 고하세요. 깔끔하게 정리된 탭 4개를 소개합니다.
주요 특징: AI를 통해 2차 필터링을 거쳐 의미 없는 스팸을 제거한 가치 높은 콘텐츠입니다.
인기 급상승 트윗: 가장 많은 참여(좋아요 + 공유)를 기록한 인기 트윗입니다.
인플루언서: 일론 머스크, 비탈릭 부테린 등 팔로워 수가 10만 명 이상인 업계 리더의 실시간 게시물만 보세요.
최신 소식: CT 관련 계정의 최신 트윗을 확인하세요.
*사용자 경험 세부 정보: 지역별 필터링(영어권/중국어권 지역)을 지원하며, 카드를 클릭하면 해당 트위터 게시물 원본으로 바로 이동합니다.
"사용 안내" 현재 개인 API 키를 사용하고 있으므로 데이터 반환 시 API 크레딧이 소모되며, 할당량이 제한되어 있습니다. 가능한 한 빨리 사용해 보시길 권장합니다.
IV. 크립토헌트 API 실용 가이드
Vibe에서 코딩 작업을 진행하면서 가성비가 좋은 Cryptohunt 데이터베이스를 선택했습니다. 코딩 자체는 완벽하게 마스터하지 못했지만, API는 철저히 이해했고, 이에 대한 가이드를 여기에 작성할 예정입니다.
공식 링크: https://pro.cryptohunt.ai/
1. 정밀 공급
많은 초보자들이 수만 단어에 달하는 API 문서를 AI에 마구 던져 넣는데, 그러면 AI는 감당할 수 없을 정도로 과부하가 걸립니다.
잘못된 예시: 이것은 API 문서입니다. 직접 알아내시면 됩니다.
올바른 예시: 토큰 모니터링 기능을 구현하고 싶습니다. Cryptohunt API 문서의 게시물/트윗/멘션 트윗 부분을 읽어보세요. 최근 한 시간 동안의 데이터를 어떻게 가져오는지 알려주세요.
예시 프롬프트: "티커가 'SOL'인 트윗을 검색하기 위해 /tweet/mention_tweets API를 호출하세요. 검색 기간은 최근 24시간입니다. 좋아요와 리트윗 수가 가장 많은 상위 5개 트윗을 필터링하여 사람들이 SOL에 대해 어떻게 생각하는지 알아보세요."
2. 디버깅 도구
Vibe에서 코딩할 때 가장 답답한 상황은 버튼을 클릭했는데 화면에 아무런 반응이 없을 때입니다. 이때 초보자들은 흔히 스스로를 의심하기 시작합니다. AI 코드가 잘못된 걸까? 네트워크가 느린 걸까? 아니면 API가 다운된 걸까?
이를 통해 API 사용량 새로 고침을 활성화할 수 있습니다.
기록에 따르면 점수가 차감되었습니다. 이는 API 호출이 성공적이었음을 의미합니다! 데이터가 컴퓨터로 성공적으로 전송되었습니다. 이는 프런트엔드 표시 문제입니다. AI에 "데이터는 수신되었지만 화면에 표시되지 않습니다. 렌더링 코드를 확인해 주세요."라고 알려줄 수 있습니다.
기록이 전혀 없음: 이는 요청이 전송되지 않았다는 뜻입니다! 따라서 논리/네트워크 문제입니다. AI에게 "버튼을 클릭해도 아무 효과가 없습니다. 요청이 전송되지 않았습니다. 클릭 이벤트를 확인해 주세요."라고 알려주세요.
AI에 결론만 입력하면 AI가 훨씬 빠르게 문제를 해결해 줍니다. 바이브 코딩 과정에서 진정한 에너지 소모는 더 이상 코드를 작성하는 데 있는 것이 아니라 문제의 원인을 파악하는 데 있습니다.
복잡한 구문과 구현 세부 사항을 인공지능에 위임하면 개발의 초점은 다시 정보 제어로 돌아갑니다.
따라서 사람들은 바이브 코딩의 궁극적인 목표는 코드가 아니라 데이터라고 흔히 말합니다.
V. 결론: 바이브 코딩의 두 가지 핵심 기법을 숙달하세요
구글 AI 스튜디오를 이용한 "시험 사용"과 안티그래비티의 "고난", 그리고 러버블의 "폭발"을 겪고 나서야 비로소 깨달았습니다. 도구는 그저 손에 든 칼일 뿐이고, 당신의 바이브(Vibe)가야말로 마음속의 길이라는 것을요.
Vibe Coding을 시도할 때 다음 두 가지 핵심 사항을 기억해 주세요. 이 두 가지는 어떤 코드보다도 중요합니다.
1. 꿈을 꾸는 것을 두려워하지 마세요: 상상력만이 당신의 유일한 "한계"입니다.
바이브 코딩 시대에는 기술적 장벽이 무너졌습니다. 이전에는 코드를 직접 작성할 수 없을까 봐 도구 개발을 주저했지만, 이제는 논리만 탄탄하다면 AI가 코드를 작성할 수 있다는 것이 실질적인 경험을 통해 입증되었습니다.
단순히 "벽돌공"이 되지 말고 "건축가"가 되십시오. 이전에는 감히 상상조차 하지 못했던 제품을 과감하게 구상해 보세요. 모든 네트워크 데이터를 모니터링하는 레이더일까요? 아니면 자동화된 차익거래 로봇일까요? 여러분이 해야 할 일은 머릿속의 막연한 "바람"을 명확한 "청사진"으로 바꾸는 것입니다.
2. 그러면 "프롬프트 단어는 소스 코드입니다."라는 메시지가 표시됩니다.
많은 초보자들이 실패하는 이유는 AI가 멍청해서가 아니라, 너무 "예의 바르거나" 너무 "모호하기" 때문입니다.
모호한 수요 = 모호한 결과
모호함을 없애세요: AI에게 "사용자 친화적인 웹사이트를 만들어 줘."라고 말하지 마세요. (AI: "사용자 친화적"이라는 게 무슨 뜻이죠?)
정확성을 기하세요: 대시보드를 만들 때 제가 하는 것처럼 구체적으로 말하세요. "상단에 이 네 개의 데이터 카드, 중간에 이 API, 그리고 오른쪽에 AI가 생성한 요약 정보가 있는 다크 모드 대시보드가 필요합니다."
명심하세요, 이제 당신이 고객입니다. 고객의 권위는 명확하게 정의된 요구 사항과 꾸준한 피드백에서 나옵니다. AI가 실수를 하더라도 자신을 의심하지 마세요. 그냥 "틀렸어요, 다시 시작하세요. 저는 A를 원해요, B가 아니라."라고 말하세요.
이 글을 여기까지 읽으셨다면, 이미 바이브 코딩을 사용하여 도구를 만드는 능력을 갖추셨을 가능성이 높습니다.
망설이지 마세요—
당신의 분위기를 빠르게 코딩으로 바꿔보세요.
