바이브코딩으로 개선한 크리스마스 선물(?)
바이브코딩에서 얻은 교훈들
바이브코딩으로 개선한 크리스마스 선물(?)
나에게는 크리스마스가 다가왔음을 알려주는 요소가 하나 있다. 바로 Adobe Stock에 올려둔 크리스마스 관련 이미지가 판매되었다는 안내 메일이다. 이미지 생성 모델이 나온 이후부터 새로운 모델들을 테스트한 결과물을 어도비 스톡에 올려봤는데, 그게 조금씩 과자값을 벌어주고 있다.
오늘 아침 메일을 받아보고는 문득 ‘어? 이제는 이 프로세스를 더 자동화해볼 수 있겠는데?’라는 생각이 들었다. 그래서 로컬에서 돌릴 수 있는 대시보드를 만들어봤다. 예전이라면 대략적인 프로세스가 1) 이미지 생성을 위한 프롬프트 생성, 2) 이미지 생성 및 검토, 3) 1과 2의 반복 및 이미지 선정, 4) 이미지 업스케일(외부 유틸리티 사이트 이용), 5) 이미지들의 캡션 수동 기입의 과정을 거쳤을 것이다.
그런데 Antigravity를 쓰는 김에 여기서 모두 해결하려고 꼼수를 써봤다. 여기서 요청하면 내부적으로 이미지 생성이나 분석 기능을 툴 콜링해서 결과를 가져다주는데, 이걸 활용(?)하는 것이다.
제일 먼저 만든 건 이미지 생성 결과를 폴더에 저장하고 대시보드로 불러오는 것이었다. 일단 결과물을 쉽게 저장하고 불러오고, 전체적으로 감을 잡아보기 위함이었다.
그다음에 만든 건 이미지의 캡션 정보들을 저장하는 CSV 파일 생성이다. 어도비 스톡에서 이걸 업로드하면 불편하게 모든 이미지에 세부 정보를 기입하지 않아도 된다. 놀랍게도 Antigravity(에서 사용하는 모델이)가 이 내용과 프로세스를 알고 있었다.
다음으로는 업스케일 기능을 만들었다. 어도비 스톡은 최소 4MP 이상 되는 이미지를 원한다. 그래서 현재 PC의 그래픽카드를 활용해 업스케일을 수행할 수 있는 모델과 방법을 찾아 구현했다.
UI는 자연스럽게 형성되는 것에 가까웠다. 핵심 기능을 먼저 생각하고 구현한 뒤, 사용자인 내가 더 자연스럽게 워크플로우를 수행할 수 있는 형태를 ‘감각’하다 보면 매 프로세스마다 물 흐르듯 UI가 구현되더라.
이 이외에도 많은 개발 항목과 우여곡절이 있었지만… 인사이트를 뽑아보자면 두 가지 정도를 이야기할 수 있을 것 같다. 바로 ‘감각하기’와 ‘로깅으로 똑똑해지기’다.
감각하기는 앞서 설명한 것처럼 매 기능이 구현될 때마다 내가 테스트해보고 감각하는 거다. (사실은 만들 기능을 생각하기 이전에 완성된 이상적인 상태를 감각해보는 게 더 중요했을 것 같은데… 차분하지 못했던 것 같다. 사실 게임을 하면서 만드느라…) 이건 단순히 기능이 정상 작동하네, 테스트 케이스를 통과하네 수준이 아니다. 유저의 입장에서 이 서비스가 어떤지 감각해보는 것. 나는 이게 굉장히 중요하다고 생각한다. 그 단계에서 일찍 서비스를 폐기하거나 개발을 중지하는 것도 훨씬 큰 이점이 있을 수 있고, 방향을 전환하는 것도 아주 큰 가치로 작용할 수 있다고 보기 때문이다. 무엇보다 큰 가치는 결과물을 사용할 때마다 내가 더 온전해진다는 것이다. 0.001 버전이라도 나에게 주는 효용이 있기 때문이다. 혹은 효용이 있도록 개발을 해야 한다고 본다.
‘로깅으로 똑똑해지기’는 말 그대로다. 대시보드 하단에 로그를 만들어 어떤 프로세스가 어떻게 진행되고 있는지, 문제는 뭔지 바로 확인할 수 있게 만든 게 삽질을 크게 줄여줄 뿐만 아니라 개발에도 큰 도움이 되었다. 무엇보다 그 대시보드에 보여질 내용을 만들기 위해 여러 차원의 데이터들을 로그로 기록하게 만들고, 그것들을 나와 AI가 복합적으로 살펴보는 행위가 문제 상황을 잘 인식하고 더 똑똑해져가는 명확한 방법이었기 때문이다.
한편으로는 이런 생각도 해본다. AI로 바뀔 미래에 대해 많은 걱정들이 있는데, 오히려 이 과정에서 정말 인간적인 것이 무엇인지 AI가 드러내줄 것이라고. 오히려 우리는 더 인간적으로 살아야 한다고.
개발한 대시보드