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개발자로서 현장에서 일하면서 새로 접하는 기술들이나 알게된 정보 등을 정리하기 위한 블로그입니다. 운 좋게 미국에서 큰 회사들의 프로젝트에서 컬설턴트로 일하고 있어서 새로운 기술들을 접할 기회가 많이 있습니다. 미국의 IT 프로젝트에서 사용되는 툴들에 대해 많은 분들과 정보를 공유하고 싶습니다.
솔웅

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https://open.substack.com/pub/lifidea/p/vibe-coding-vibe-learning?r=57u2e2&utm_campaign=post&utm_medium=web&showWelcomeOnShare=true

 

Vibe Coding에서 Vibe Learning으로

— AI와 함께 공부하는 방법을 만들어 가는 과정

substack.com

 

Vibe Coding에서 Vibe Learning으로

— AI와 함께 공부하는 방법을 만들어 가는 과정

 

1년 전, 저는 Vibe Coding을 다른 사람들과 함께 공부해 보고 싶다는 단순한 마음으로
유튜브 라이브 방송 **「재미로 하는 Vibe Coding」**을 시작했습니다.

한국시간으로 매주 일요일 밤 9시.
지금까지 한 주도 빠지지 않고 이어온 이 시간은,
처음에는 말 그대로 *“AI와 함께 코딩을 실험해 보는 자리”*였습니다.


코딩만 하기엔, 이 도구는 너무 아까웠다

Vibe Coding Tool을 계속 사용하다 보니 어느 순간 이런 생각이 들었습니다.

“이걸로 코딩만 하는 건, 오히려 손해 아닌가?”

이 도구들이 가진 진짜 힘은
단순히 코드를 생성하는 데 있지 않았습니다.

  • 로컬 컴퓨터의 폴더와 파일을 이해하고
  • 그 안의 맥락을 바탕으로 정보를 잘 Retrieval하고
  • 사용자의 의도를 결합해 양질의 Context를 만들어
  • AI와의 커뮤니케이션을 한 단계 끌어올리는 능력

이건 코딩에만 쓰일 기능이 아니었습니다.

학습, 회사 일, 리서치, 기획, 정리…
지식 노동 전반에 그대로 적용할 수 있는 구조였습니다.


그래서 Vibe Coding은 Vibe Learning으로 확장되기 시작했다

그때부터 자연스럽게
「재미로 하는 Vibe Coding」은 코딩을 넘어 학습 실험으로 확장되기 시작했습니다.

그러던 중, 김진영님이 리드하고 계신
AI4PKM (AI for Personal Knowledge Management) 프로젝트를 접하게 되었고,
저는 그때 처음으로 PKM이라는 영역을 제대로 인식하게 되었습니다.

AI는 원래부터 개인 맞춤형 서비스에 가장 강력한 도구라고 생각해 왔습니다.
하지만 진짜 개인화된 AI를 만들기 위해서는
AI의 성능만으로는 부족하고,
개인의 정보와 지식이 어떻게 관리되고 축적되는가가 핵심이라는 점을
AI4PKM 프로젝트를 통해 더 분명히 보게 되었습니다.

그래서 저는 이 프로젝트에 참여하게 되었고,
지난 두 달 동안 다음 두 가지를 Vibe 방식으로 공부했습니다.

  • Vibe로 MCP (Model Context Protocol) 공부하기
  • Vibe로 AI4PKM 공부하기

이제는 ‘방법론’을 만들 차례였다

두 달간의 실험이 쌓이자,
자연스럽게 다음 질문이 생겼습니다.

“이걸 특정 주제에만 쓰지 말고,
범용적으로 사용할 수 있는 방법론으로 만들 수 없을까?”

그래서 지난주부터
Vibe Learning 방법론을 정리하는 작업을 시작했습니다.

그리고 이 작업 역시,
당연히 Vibe 방식으로 진행되고 있습니다.

이번에는 Claude Code가 제 연구 파트너입니다.


인간과 AI의 역할은 이렇게 나뉜다

이 프로젝트의 시작은
영상 속 다음과 같은 자막으로 열립니다.

Claude Code와 협업해서 Vibe Learning 방법론을 만들어 갑니다.

두 달간 Vibe로 MCP와 AI4PKM을 공부한 경험을 바탕으로 작업합니다.

인간과 AI의 역할이 자연스럽게 나뉘는 과정을 보실 수 있을 겁니다.

인간은 경험과 Intention을 제공하고,
AI는 그것을 정리하고 보완합니다.

AI와 함께 연구하는 과정 자체를 공개합니다.

그리고 이 모든 과정은 Open Project로 진행됩니다.

이 작업을 통해 저는
단순히 결과물만 얻는 것이 아니라,
AI와 어떻게 협업해야 하는지 그 ‘감각’ 자체를 배우고 있습니다.


지난주와 다음 주

지난주에는 Claude Code와 함께

  • Vibe Learning 방법론의 개략적인 구조
  • 필요한 핵심 프롬프트들

을 정리했습니다.

다음 주에는 이를 기반으로
디테일한 프로세스와 모듈을 만들어 갈 예정입니다.

지난주 라이브 작업을
Compact하게 편집한 영상은 아래에서 보실 수 있습니다.

▶️ https://youtu.be/zp-fDEW8qMs?si=wbyAbQzkd6E8blYs

 

Open Project: 같이 참여하셔도 됩니다

Vibe Learning 프로젝트는 Open Project입니다.

  • 매주 일요일 한국시간 밤 9시
    → 유튜브 라이브 **「재미로 하는 Vibe Coding」**에 참여하셔도 되고
  • 아래 GitHub Repository를 통해
    → 결과물을 보거나, 활용하거나, 기여하셔도 됩니다.

🔗 GitHub
https://github.com/solkit70/MCP_Basic_Higher_Models_GC.git

 

GitHub - solkit70/MCP_Basic_Higher_Models_GC

Contribute to solkit70/MCP_Basic_Higher_Models_GC development by creating an account on GitHub.

github.com

 

제가 그리고 있는 그림

제 목표는 단순합니다.

  • AI와 함께 특정 주제를 효율적으로 공부하고
  • 그 과정에서 나온 결과물이
    다른 사람들에게도 좋은 학습 자료가 되도록 만드는 것

이 방식이 정착된다면,
회사나 단체 활동에서도
개인의 지식 노동 결과물이 조직 전체의 자산으로 전환되는 효율
크게 높일 수 있을 거라 기대하고 있습니다.

Vibe Learning 방법론은
앞으로 모듈화된 범용 구조로 만들어 배포할 계획이고,
그 지향점은 AI4PKM 프로젝트와도 깊이 맞닿아 있다고 생각합니다.

그래서 장기적으로는
Vibe Learning 모듈을 AI4PKM 안에서 활용하는 방법
계속 고민해 보려고 합니다.


관심 있게 지켜봐 주셔도 좋고,
어떤 형태로든 함께 참여하시는 것도 언제든 환영입니다.

이건 아직 완성된 이야기가 아니라,
지금도 만들어지고 있는 과정이니까요.

 

 

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