IT 기술 따라잡기

바이브 코딩 하면 가장 대표적인 툴이 Cursor AI 입니다.
제 주위에 IT 에 업계에 있는 사람들은 대부분 Cursor AI 를 사용하고 있고 대부분 호평인데요.

그래서 제가 직접 비교해 보기로 했습니다.

지난 '재미로 하는 Vibe Coding' 라방에서 Grok 3 로 만든 Prompt 로 번역 앱을 바이브 코딩으로 만들었는데요.
1시간 안에 미처 구현하지 못한 기능들이 있었습니다.

똑 같은 Prompt 로 Cursor AI 에서 번역 앱 개발을 시도해 봤습니다.

과연 어느 툴이 더 좋을까요?

예상치 못한 에러에 제가 대처하는 방법을 생생하게 공유하기 위해서 진행 과정을 거의 Real 로 보여 드립니다.

Vibe Coding 에는 두가지 요소가 있습니다.
해당 Tool의 기능과 실제로 코딩을 하는 AI 모델의 성능.

둘 다 AI 모델은 ChatGPT, Claude, Gemini 같은 모델을 사용합니다.
실제 코딩을 누가 더 잘하느냐는 이 AI 모델의 성능에 달려 있구요.

Vibe Coding Tool 은 그 AI 모델에게 코딩을 시키기 위해 얼마나 편리한 기능들을 제공하는가가 평가 기준이 될 것 같습니다.
그리고 각각 내부 Prompt로 AI 모델과 Communication을 할 텐데 거기에서 오는 기능의 차이도 있을 테구요.

오늘은 실제 제가 바이브 코딩을 할 때 사용되는 기본 기능들만 비교해 봤습니다.

제 기준으로는 기본 기능면에서는 그 둘이 크게 차이가 나지는 않는 것 같아요.
Response 부분은 Cursor AI 가 좀 더 체계적이고 자세하게 주는 것 같구요.
UX 관점에서 Github Copilot 이 제게는 좀 더 직관적인 부분이 있어서 편리 했습니다.
가격 경쟁력 면에서도 Github Copilot 이 우세 했구요.

그 외에도 제가 느낀 점들을 이 비디오에 정리 해 놨습니다.

앞으로 계속 두 툴을 같이 사용할 것 같습니다.
그러다 보면 또 다른 특성들을 발견하게 되겠죠.
재밌는 작업이었습니다.


https://youtu.be/scG3agQQ79E

지난 주 재미로 하는 Vibe Coding 에서 Voice 선택 기능을 넣다가 발생한 에러를 시간 관계상 수정하지 못한채 끝났습니다.

이날 작업한 Source Code 를 GitHub 의 Main Branch에 올리지 못했는데요.
참여자분 중 한 분이 별도로 branch를 만들어서 관리하자는 의견을 주셨습니다.

그래서 별도의 branch를 만들어서 작업을 하고 에러없이 잘 동작하는 것이 확인 된 파일들만 Main branch에 반영하는 Process를 만들었습니다.

이 비디오는 그 Process를 위해 GitHub branch 작업을 AI 를 통해 Vibe Coding으로 해결하는 과정을 담았습니다.

다음 라방에 참여하시는 분들 뿐만 아니라 Vibe Coding 이 어떤 것인지 궁금하신 분들도 짧은 시간에 직접 눈으로 확인 하실 수 있습니다.

https://youtu.be/22ubBLBDHuY

참고로 다음 라방 링크는 아래와 같습니다.

https://www.youtube.com/live/WRJrA41MFts?si=PDNG5tAEOe_iIy73

지난 시간에 Reflexion 추론 방법론에 대한 논문을 자세히 분석했습니다.
그 논문 제목은 Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning 이었는데요.

오늘은 그 논문에서 제시한 추론 방법론을 어떻게 AI Application으로 구현하는지에 대해 배웁니다.

LangGraph 의 Tutorial 소스코드를 자세하게 분석해 드립니다.
그리고 계속 AI Application 개발을 공부하면서 느낀 저만의 Insight도 공유해 드립니다.

프로그래머는 기계와 소통할 수 있는 언어 (Programming Language)로 어플리케이션을 만들죠?
AI는 인간의 언어를 사용합니다.
그렇기 때문에 개발자로서 AI 를 이용해서 어플리케이션을 만들려면 이 둘 사이에 통역을 잘 해야 합니다.

그리고 질문 할 때마다 달라지는 AI 의 응답을 로직으로 컨트롤 할 수 있을 정도의 패턴을 유지하도록 해야 합니다.

그런 것들을 달성하기 위해 사용되는 것이 Structured Output 을 유도하는 Prompt들과 함수들의 조합입니다.

오늘 비디오에서는 기존 프로그래밍과 다른 AI 어플리케이션의 프로그래밍에 대해 자세히 알려 드립니다.

https://youtu.be/PcZLXQup_Jk

오늘 강좌에서 사용된 소스코드가 있는 CoLab 페이지는 아래와 같습니다. https://colab.research.google.com/drive/1XlaiMjB63EfkBAm5BfqUBe--Tqxvh32x?usp=sharing