2.Start
바이브코딩을 시작하려는 사람이 처음 막히는 건 코딩을 몰라서가 아니다.
어떤 도구를 써야 하는지 모르는 것이다.
나는 바이브코딩으로 AI ERP를 만들었다. 8개월이 걸렸다.
ERP는 그냥 앱을 만드는 게 아니다. 업무 프로세스의 흐름에 맞춰 데이터 정합성이 유지되어야 하고, 회계 전표 자동화, 실시간 손익, 자금 리스크 예측 같은 복잡한 기능들이 서로 충돌하지 않게 돌아가야 한다. 화면 몇 개 붙이는 수준으로는 절대 만들 수 없다. 전체 흐름과 데이터가 동시에 맞아야 한다.
그 과정에서 거의 모든 도구를 거쳤다.
유튜브를 찾으면 수십 개의 툴이 나온다. 커서, 윈드서프, 클로드코드, 키로, 볼트, 러브어블, 레플릿. 다 좋다고 한다. 다 써봐야 하나 싶다.
나는 커서로 시작해서, 코딩 품질을 따라 툴을 바꾸고, 비용을 효율화하기 위해 조합을 계속 최적화해 왔다. 단순한 앱이 아니라 ERP 수준의 복잡한 시스템을 바이브코딩으로 끝까지 만들어본 사람으로서 말한다. 더 좋은 툴은 앞으로도 계속 나올 것이다.
그래도 지금 기준에서,
입문자 바이브코더에게는 분명히 최선에 가까운 시작법이 있다.
바이브코딩에는 딱 두 가지만 필요하다.
코딩 툴 + 코딩 모델
코딩 툴은 AI가 코드를 짜주는 공간이다. 코딩 모델은 실제로 코드를 만들어주는 AI 두뇌다.
이 둘을 연결하면 바이브코딩이 시작된다.
요즘은 그냥 클로드나 ChatGPT 채팅창에서도 코딩이 된다. 하지만 진짜 바이브코딩은 다르다.
폴더를 구성하고, 파일을 만들고, 코드를 실행하고, 테스트하고, 수정한다. 이 전체 흐름이 하나의 환경 안에서 돌아가야 한다. 채팅창은 그걸 해주지 못한다. 그래서 코딩 툴이 필요하다.
① VS Code
시작점이다. 무료다. 전 세계 개발자들이 가장 많이 쓰는 에디터다. 사실 VS Code 자체가 코딩 AI는 아니다. 하지만 여기에 AI 확장을 붙이면 바이브코딩 환경이 된다. 커서도, 윈드서프도 결국 VS Code를 기반으로 만들어진 것들이다.
② 커서(Cursor)와 윈드서프(Windsurf)
처음 바이브코딩을 시작했을 때 쓴 도구다. 당시 커서는 세상에 없던 경험이었다. "이걸 만들어줘"라고 하면 AI가 코드를 써 내려갔다. 신기한 장난감을 만난 기분이었다.
커서는 VS Code 포크 기반으로, 멀티 파일 수정과 코드베이스 이해에 강하다. 월 $20. 현재 100만 명 이상의 사용자를 보유하고 있다.
윈드서프는 월 $15로 조금 더 저렴하고, Cascade라는 기능으로 AI가 스스로 계획하고 실행하는 자율성이 더 강하다.
③ Kiro
AWS가 만든 코딩 에이전트 IDE다. 커서, 윈드서프와 결이 다르다. 이 도구의 철학은 코드를 짜기 전에 먼저 요구사항을 정의하라는 것이다. Requirements → Design → Tasks, 이 순서를 강제한다. 개발팀에서 쓰는 방식을 개인 바이브코더에게 적용한 구조다. 프리 티어가 있어서 무료로 시작해 볼 수 있다.
처음 나왔을 때는 요구사항을 먼저 정의하고 코딩하는 방식이 꽤 효율적이었다. 그런데 AI 모델 자체가 워낙 빠르게 발전하면서 지금은 큰 메리트를 못 느낀다. 모델이 좋아질수록 툴이 강제하는 구조의 필요성이 줄어드는 것 같다.
④ 터미널 CLI — Claude/ Codex/ Gemini
터미널에서 직접 AI에게 코딩을 시키는 방식이다. 처음엔 없어 보이고 어렵게 느껴진다. 화면도 없고 그냥 텍스트만 나오니까.
그런데 익숙해지면 커서보다 훨씬 편하다. 찐 개발자들이 터미널을 쓰는 이유를 조금 알 것 같았다.
터미널에서 Claude/ Codex/ Gemini를 설치 후 명령어를 입력하면 코딩 CLI가 실행된다.
CLI로 코딩할 때 Gemini만 쓰지 않으면 된다. Gemini CLI는 별로다. 모델이 발전하면서 나아졌을지 모르겠지만 예전 터미널에서 개발할 때 Claude만 썼다.
⑤ Antigravity
구글이 만든 에이전트 퍼스트 IDE다. 커서나 윈드서프처럼 코드를 옆에서 도와주는 구조가 아니라, AI 에이전트가 계획하고 실행하고 검증하는 전 과정을 스스로 돌린다. Gemini와 Claude Opus를 번갈아 쓰는 구조로 운영된다.
클로드만 쓰는 사람들은 "Gemini가 코딩을 못한다"라고 한다. 위에서 설명한 터미널에서 CLI는 그럴지 몰라도 Antigravity에서는 전혀 그렇지 않다. 잘 사용하면 된다.
개인적으로 비용 대비 품질이 가장 높다고 생각하는 도구다.
확장툴은 기본 VS Code툴에 추가설 치하는 개념으로 더 효율적이 효과적으로 바이브 코딩을 할 수 있다.
① Claude for VS Code
VS Code 안에서 클로드를 바로 붙여 쓸 수 있는 확장이다. VS Code 환경에서 AI 코딩을 시작하고 싶다면 이걸로 먼저 경험해 볼 수 있다. 클로드에서 제공하는 Claude Code의 다양한 기능을 활용할 수 있다. 서브에이전트, mcp, skills 등등 코딩을 깊게 할 때 터미널 CLI와 같지만 UI가 사용자 프렌들리 해서 쓰기 좋다.
② OpenCode
터미널 기반 오픈소스 코딩 CLI다. Claude Code와 결이 비슷하지만, 오픈소스라 특정 모델에 종속되지 않는다. Claude, GPT, Gemini는 물론 로컬 모델까지 연결할 수 있다. VS Code, 커서 등 터미널을 지원하는 IDE 어디서든 실행된다. 다양한 모델을 연결해서 쓰고 싶은 사람에게 유용하다.
도구를 골랐으면 이제 어떤 AI 모델을 연결할지 결정해야 한다.
기본적으로 Claude, OpenAI, Google의 구독요금제에 코딩이 포함되어 있어서 구독 중이라면 바로 쓸 수 있다.
① Claude - Sonnet 4.6 / Opus 4.6
코딩 최강이다. Sonnet 4.6은 속도와 품질의 균형, Opus 4.6은 복잡한 에이전트 작업에 최적이다.
코딩할 때 출력되는 글의 가독성이 좋다. 사람이 확인하면서 흐름을 잡는 능률을 확실히 높여준다.
단점은 비싸다는 것이다. Claude Code와 Claude AI의 총사용량이 합산되기 때문에 5시간 / 7일 리밋 압박이 크다.
② OpenAI의 Codex (GPT-5 기반)
GPT-5 기반으로 Codex를 쓰면 괜찮은 품질이 나온다. 다만 코딩 출력물의 가독성은 클로드에 비해 떨어진다. 클로드 코드를 보다가 GPT 코드를 보면 흐름을 따라가는 게 조금 버겁다.
리밋 구조는 Codex만 별도로 걸린다. 현재 ChatGPT 무제한 구독이 언제까지 유지될지는 불확실하다. OpenAI의 VP Nick Turley는 최근 "무제한 플랜은 지속 가능하지 않을 수 있다"라고 공개적으로 말했다. 지금은 Codex 리밋에 걸려도 ChatGPT는 계속 사용 가능한 상태다.
③ Google의 Gemini3.1
Gemini 단독으로 처음부터 코딩을 시키면 품질이 들쭉날쭉하다. 반면 잘 작성된 스펙을 기반으로 코딩하거나, 기존 코드를 분석하고 개선하는 작업은 품질 문제없이 잘한다. Antigravity에서 Gemini 3.1 Pro뿐 아니라 무료 티어로도 꽤 많이 사용할 수 있다.
④ 가성비 모델 - GLM5.1, minimax 2.7
처음엔 클로드 하나에 모든 걸 맡기고 싶어진다. 그런데 비용이 쌓인다. 코딩은 출력이 많아서 토큰 소비가 크다. 이때 쓰면 좋은 저가 모델들이 있다.
주의할 점이 있다. 그냥 연결해서 시키면 코딩 품질이 나오지 않는다. 클로드가 코딩하는 방식을 가이드로 만들어 함께 넣어주면 나름 괜찮은 품질이 나온다.
나는 비용압박 때문에 사용하기에는 좋지만 모든 것을 맡기기에는 믿음이 가지는 않는다.
처음이라면 복잡하게 갈 필요 없다.
Antigravity를 설치한다.
이유는 단순하다.
무료 티어로도 꽤 많이 써볼 수 있고,
입문자가 바이브코딩의 쾌감을 가장 빨리 느끼기 좋은 구조이기 때문이다.
처음부터 완벽한 세팅을 찾으려고 하지 마라.
그렇게 하면 대부분 시작도 못 한다.
지금 당장 하나를 설치하고,
하나의 모델을 붙이고,
뭔가 하나를 만들어보는 게 훨씬 낫다.
진짜 바이브코딩의 쾌감을 한 번 느끼고 나면 그다음은 자연스럽게 보인다.
내가 노하우북을 쓰는 일은 단순하다.
툴을 다 소개하는 것이 아니다.
처음 시작하는 사람이 덜 헤매고,
더 빨리 움직일 수 있도록 지금 기준의 최선에 가까운 길을 정해주는 것이다.
ZeroInput — AI 시대의 경계에서 직접 부딪혀본 것들을 기록합니다.