요즘 '바이브코딩'이 대세라며?
AI....는 잘 모르겠고
바이브 코딩(Vibe Coding)은 AI의 도움을 받아 자연어로 개발하는 새로운 프로그래밍 방식입니다. 개발자는 AI와 대화하듯 자연어를 사용하여 아이디어를 제시하고, AI가 코드 생성, 수정, 테스트 등 대부분의 코딩 작업을 처리하며, 개발자는 디자인이나 아키텍처 설계 등 고차원적인 작업에 집중할 수 있습니다. 이 방식은 개발 속도를 높이고, 비개발자도 쉽게 개발에 참여할 수 있게 하며, 반복적인 코딩 작업 부담을 줄여주는 장점이 있습니다. (출처 : 구글)
AI가 등장하고 나서 '온라인'을 기반으로 직업을 가진 사람들의 업무 행태 역시 빠르게 변화하고 있습니다. 얼마 전 대행사에 다니는 후배와의 대화에서도, 후배는 AI가 없으면 업무 진행이 되지 않는다고 이야기 합니다. 콘텐츠 소재를 찾는 것부터 시작해서, 소재에 맞는 콘텐츠 구성안, 이후 자료 수집 등등 모든 영역에서 AI가 보조하고 있는 상황입니다.
저 역시 AI를 사용하고 있습니다. 다만, 다른 많은 사람이 이용하는 이미지나 동영상을 만들지 않을 뿐이죠. 저의 경우에는 AI에게 제가 만들고 있는 콘텐츠의 스타일을 학습시키고, 원 자료를 그 스타일대로 정리하는데 많이 활용하고 있습니다. 이는 꽤나 편리해서 여러 사람이 하던 작업을 저 혼자 할 수 있게 만들어 주고 있습니다. (그렇다고 다른 사람의 도움이 전혀 필요하지 않다는 이야기는 아닙니다.)
그런데 최근 AI를 활용해 비용과 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 사건이 있었습니다.
저는 매주 중앙행정기관과 지방자치단체의 유튜브 채널에 게재된 영상을 모니터링하고 분석하는 '잉크닷'이라는 플랫폼을 운영하고 있습니다. 제가 공공기관의 콘텐츠 마케팅을 주로 담당했기 때문에, 잘 아는 분야를 기반으로 어떤 영상(콘텐츠)가 생산되는지 직접 확인하며, 트렌드를 파악하고, 저만의 인사이트를 도출, 공유해보자는 목적입니다. 그리고 이는 꽤 도움이 되고 있습니다.
이 작업을 위해서는 기본적으로 매주 3시간 남짓 60여 개의 유튜브 채널에 들어가 한 주간 올라온 영상을 보고 조회수, 좋아요, 댓글 등을 수집해야 합니다. 우리는 이를 '노가다'라고 부르고 있죠. 영상을 일일이 들어가 제목과 수치를 엑셀로 정리하는 일은 꽤나 힘든 작업입니다. 한 주의 작업이 끝나면 손목이 뻐근할 정도.
"그럼에도 꾸준히 쌓아 놓은 데이터는 저의 자랑입니다."물론 이런 수고로움을 덜어내기 위해 초창기에 개발사를 통해 모니터링 프로그램을 개발하기도 했습니다. 크몽을 비난하는 것은 아니지만, 크몽을 통해 섭외한 개발사는 모니터링 프로그램에 무수한 오류도 함께 만들어 냈고, 오류를 검토하고 검토하는 과정에서 개발사는 연락이 두절되었습니다. 몇 백만원이라는, 저에게는 꽤나 큰 개발비가 그대로 사라져버린 것이죠. 그 뒤로는 약 3년 동안 매주 일요일 정해진 시간에 유튜브와 엑셀을 오가는 노가다 작업을 해왔습니다.
그러다 요즘 대세라는 바이브 코딩을 듣게 됐습니다.
사실 바이브 코딩은 어떤 기술이 아닙니다.(제가 이해하기로는요) 내가 원하는 바, 즉 뚜려한 목적이 있고, 이를 위한 과정들 또한 명확히 체크할 수 있다면 누구나 할 수 있는 게 '바이브 코딩'입니다. 그리고 저는 잉크닷 모니터링 시스템을, 개발는 실패했지만 AI의 도움을 받아, 바이브 코딩으로 만들어 보기로 했습니다.
1. 어떤 AI를 사용할 것인가?
효과적인 바이브 코딩을 위해서는 가장 일반적인 AI인 챗GPT의 유료버전을 사용하는 것이 권장될 수 있습니다.(저의 짐작입니다만) 그리 큰 금액은 아니지만 매월 2만원 이상의 구독료가 꼬박꼬박 빠져나가는 걸 용납할 수 없는 저는 챗GPT 대신 뤼튼을 이용해보기로 했습니다. 최근 뤼튼이 챗GPT 5.0 버전을 무료로 이용할 수 있다는 걸 대대적으로 광고하고 있기도 했고요.
2. 어떤 질문을 던질 것인가?
가장 중요하겠습니다. 코딩, 개발에 대해서는 전혀 모르는 저에게는 질문을 던지는 과정이 하나의 프로그램이 과정이라고 생각했습니다.
우선, 최종 목표를 정의했습니다. 한 번에 정의되지 않아도 괜찮더라고요. 나에게 필요한 그리고 최종 나오는 데이타의 결과물 그리고 이를 어떻게 활용할 것인지에 대해 명확하게 이야기를 했고, 똑똑한 AI는 이를 이해하고 저의 요구를 다시 정리해줍니다.
그 다음에는 대략적인 구조에 대한 질문을 던집니다. 처음부터 상세하게 질문해야 한다고 생각하는 것은 오히려 부담이 될 수 있습니다. 물론 저에게요. AI는 부담이 안되겠죠, 똑똑하니까. 가장 필요한 항목이 노출될 수 있도록 최대한 단순화 시켰고, 질문을 던진 후 코드를 요청했습니다.
뒤를 이어 세부적으로 필요한 사항을 계속해서 던졌습니다. 유튜브 채널의 ID는 어떻게 확인할 수 있느냐, 유튜브 키는 어떻게 받느냐 등등 모니터링을 위한 아주 기본적인 사항부터 일주일 동안 올라온 영상만을 수집해야 한다, 재생시간에 따른 쇼츠 구분과 쇼츠 구분의 오류 등등, 과정에 대한 질문까지 수시로 던지며 코드를 계속 덧붙여갔습니다. 심지어 수정하는 코드를 어느 위치에 넣어야 하는지, 나는 잘 모르니 수정된 코드가 포함된 전체 코드를 그냥 전달해달라는 요청도 수시로 했습니다.
3. 개발이 되었습니다.
물론 AI가 전달해준 코드가 어떤 의미를 가지는지 저는 전혀 이해할 수 없습니다. 구글 시트의 add script 기능을 활용해 모니터링 시스템을 만들었고, 모니터링 활성화를 클릭하면 3시간 이상 걸리던 작업이 깔끔하게 엑셀 시트에 정리되는 것을 확인하곤, 저는 환호를 지를 수 밖에 없습니다. 얼마나 기쁘면 이렇게 브런치를 통해 이야기까지 하고 있을까요.
3년 동안 매주 일요일에 빠지지 않고, 심지어 휴가를 가서도, 진행했던 작업이 AI를 통해 버튼 하나 클릭하면 순식간에 진행되도록 바꼈습니다. 이건 AI를 통해 세상이 변화한 시간만큼 저에게는 매우 큰, 빠른 변화임이 분명합니다. 수 백만 원의 비용을 획기적으로, 단순화 시키자면 몇 번의 질문 만으로, 줄일 수 있었습니다. 더욱 중요한 것은 작업 시간의 감소입니다. 그 감소된 시간에 저는 다른 분석을 시도해볼 수 있는 기회를 얻을 수 있었기 때문입니다.
AI는 매우 훌륭한 조력자입니다. 저는 기본적으로 AI에게 끌려가지 않기 위한 오리지널리티를 가져야 한다고 생각합니다. 그렇다고 AI를 배척하자는 건 아닙니다. AI를 통해 저만의 오리지널리티를 더 구축할 수 있다면, 훌륭한 조력자를 가까이 두고 기꺼이 이용해야 한다는 것을 이번 기회를 통해 확인할 수 있었습니다
