바이브코딩 도구의 유형과 선택
주변의 일부는 "기본적인 챗봇 서비스에서 질문하고 복사하고 붙여넣기"를 바이브코딩이라 착각하고 있었다.
그런데 이것은 단순히 지금 우리가 이야기하는 바이브코딩과는 괴리가 있다. 바이브코딩에는 다양한 방법론이 존재한다. 현재 바이브코딩을 한다고 하면 크게 3가지 레이어로 나는 분리해서 이야기한다.
- SaaS 플랫폼 - 원하는 요청 사항이 바로 웹 또는 앱 레벨에서 개발되는 플랫폼. 기존 Framer, Wordpress 등 쉬운 노코드 웹개발 플랫폼의 AI 자동화 버전들이다. 대표적인 강자로는 Lovable, Replit, v0 등이 존재한다. 물론 Framer 등 기존 기업들도 AI 기능을 모두 추가하였다. 기존 웹/앱 개발에는 레퍼런스가 많고, 괜찮은 퀄리티 + 빠른 배포를 원하는 사람이라면 이 또한 괜찮은 선택이다.
- IDE 기반 도구 - 통합개발환경(IDE)라는 말은 거창하지만 단순하게는 코드 에디터다. 코드 에디터의 종류는 정말 많지만 근 몇 년간 가장 가벼운 에디터로 사용되었던 것은 VS Code다. 복사 붙여넣기 과정을 생략하고 코드 위에서 직접적으로 코드를 원하는 대로 수정할 수 있다면 어떨까에서 시작한 도구들이다. 가장 빠르게 이 시장을 차지한 것은 Cursor다. 물론 VS Code에 익스텐션으로 Copilot을 쓰고는 했지만 AI Native로 만들어진 코드 에디터인 Cursor는 빠르게 메인스트림으로 자리잡았다. 그리고 구글의 경우는 Gemini를 기반으로 Antigravity라는 도구를 선보였고 코드 에디터 치고는 무겁지만 그래도 디자인 작업, 크롬 통합성 등 여러 강점을 보여준다.
- CLI 기반 - 우리가 흔히 보는 서비스들은 디자인이 수려한데. 이를 GUI라는 그래픽 유저 인터페이스라고 부른다. 그런데 흔히 CMD창, 터미널이라고 부르는 검정 환경은 커맨드(Command)라는 명령어 단위로 소통한다. 그래서 Command Line Interface라고 부른다. 이런 CLI 환경의 장점은 우선 Unix 기반 실행 도구로 컴퓨터 내의 파일 조작, 프로그래밍 실행, 출력, 외부 소스 호출, 에러 읽기 등 많은 것이 커스터마이징 가능하다는 점이다. 결국 AI는 이런 순서와 구성에 대한 답변을 주기에 AI가 이를 이해할 수만 있다면 사실상 가장 좋은 도구가 될 수 있다. Claude Code가 여기서 대표적인 사례이다. Opus 4.5 모델은 이것들을 잘 조율할 수 있는 능력, 즉 코드를 작성하고 실행하고 에러를 수정하며 파일 간의 관계를 이해하는, 또한 필요에 따라 AI 서브에이전트를 호출하여 병렬처리를 해주는 역량을 보여주었다. 결국 이후 Gemini CLI, ChatGPT의 Codex, 위에서 말한 Cursor도 기존에 내장된 기능을 CLI에서도 할 수 있게 Cursor CLI를 공개했다. 그리고 각 모델의 장점이 다른데 Opus 4.5가 육각형, Codex가 코드 검수, Gemini가 디자인 등 강점이 있다 보니 이런 것들을 조율해주는 orchestration layer인 Opencode, Conductor, AMP 등도 좋은 도구이다.
그럼 무엇을 써야 하냐? 그런 건 본인이 하고 싶은 것에 따라 달려 있지만 이것을 물어보는 사람에게 굳이 추천하자면 Claude Code와 Antigravity를 추천한다. 첫 바이브코딩의 위력을 느끼기 가장 좋달까.
종종 농담처럼 이것들을 합치면 full stack builder가 될 수 있을 거라 본다. 조만간 도구들에 대해 더 추가해둘 예정.