[바이브 코딩] #3: AI 도구 선택과 12단계 계획

들어가며

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안녕하세요, 개발자 Stark입니다!

드디어 실전을 앞둔 순간입니다. 지난 편에서 저희 Monkeys팀의 프로젝트 진행을 위한 전략과 전술을 공유했다면, 이번에는 실제로 어떤 AI 도구를 선택했고, 어떤 순서로 개발을 진행하기로 했는지 구체적인 계획을 공개하려고 합니다.

 

솔직히 AI 도구를 선택하는 과정이 생각보다 어려웠습니다. Claude, ChatGPT, Gemini, Cursor, Figma, Readdy... 선택지가 너무 많았습니다. 게다가 각 도구마다 장단점이 뚜렷해서 "만능 도구"는 없었습니다. 결국 저희는 각 영역별로 최적의 도구를 조합하기로 했습니다.

 

그리고 2박 3일이라는 시간을 어떻게 쪼갤지도 고민이었습니다. 처음엔 막연하게 "그냥 열심히만 하면 뭐든 만들어지겠지"라고 생각했는데, 막상 AI와 협업하려면 인간보다 더 체계적인 계획이 필요하다는 생각이 들었습니다. AI는 "대충 알아서 해줘"라고 하면 말을 잘 들어서 정말 아무 생각 없이 대충 만들어주기 때문입니다.

 

이번 포스팅 한 줄 요약

• Monkeys팀이 선택한 AI 도구들과 12단계로 구성된 프로젝트 진행 계획 소개

 

바이브 코딩 시리즈 정리

#1: AI와 2박 3일 - Monkeys 프로젝트의 시작

#2: AI와 협업하기 위한 우리만의 법칙

#3: AI 도구 선택과 12단계 계획 (현)

#4: 실전 Day1 - 아이디어부터 화면까지 

#5: 실전 Day2-3 - 백엔드 완성 그리고 배포

#6: Monkeys 프로젝트 최종 보고

 

 

Monkeys가 선택한 AI 도구들

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전략과 전술을 정했으니 이제 실제로 사용할 무기를 선택할 차례였습니다. 시중에는 수많은 AI 도구들이 있지만, 저희는 각 영역별로 가장 적합한 도구를 신중하게 선택했습니다.

 

1. Claude (Max 요금)

아이디어를 도출하고 기획서를 만들어줄 파트너로 선정했습니다. 처음에는 ChatGpt, 퍼플렉시티, Mapify를 사용해서 비즈니스 아이디어를 도출할까 고민도 했지만 회사에서 Claude Max를 지원해 주셔서 가장 최신 모델인 4.1 Opus를 활용해 보는 것으로 결정했습니다. (저희 회사에서는 AI 탐험대라는 활동이 있고 제가 여기서 활동 중이라 지원받을 수 있었습니다)

 

2. Claude Code

저희의 메인 개발 파트너로 선택했습니다. 특히 Claude Code는 터미널에서 직접 명령을 실행할 수 있어 작업하기 편했고 여러 개발자들이 올려준 레퍼런스가 많았고, 특히 파일 시스템 접근과 터미널 명령어 실행이 자유로워 진짜 개발자처럼 작업할 수 있습니다.

 

3. Figma AI (Make)

디자인은 역시 전문 도구가 필요했습니다. Figma가 제공하는 Make는 AI에게 텍스트(프롬프트)를 주면 연관된 디자인을 생성해 주기 때문에 디자인 감각이 부족한 저희에게는 구세주 같은 존재였습니다.

 

4. Gemini CLI

코드 리뷰와 문서화 담당으로 선택했습니다. Claude가 만든 코드를 Gemini가 검증하는, AI끼리의 크로스체크 시스템을 구축하기 위해서였습니다.

 

5. 필요시 추가로 사용하려 했던 AI 도구 목록

Mapify, ChatGPT, Grok, uizard, readdy, code rabbit, Cursor

 

 

작업계획

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사용할 AI 도구가 정해졌으니 다음으로 구체적인 작업 순서를 정했습니다. 2박 3일을 12단계로 나눈 저희만의 로드맵이었습니다.

처음엔 단순하게 "아이디어 → 개발 → 배포" 정도로 생각했는데, 막상 계획을 세우다 보니 AI와 협업하기 위해서는 훨씬 더 세밀한 단계 구분이 필요했습니다. 특히 AI는 명확한 지시가 있어야만 제대로 활용할 수 있기 때문에, 각 단계별로 무엇을 달성해야 하는지 구체적인 목표를 설정했습니다.

작업 계획

Phase 1: 사전 준비 (Day 0, 출발 전)

1~4단계는 강화도로 떠나기 전 준비 단계였습니다. 여기서 핵심은 "AI 툴 사전조사"였는데, 단순히 어떤 도구가 있는지 찾아보는 게 아니라 각 도구의 장단점, 토큰 제한, 비용까지 꼼꼼히 비교했습니다.

 

특히 "프로젝트 일지 작성"을 4단계에 배치한 이유가 있었습니다. AI는 엄청난 속도로 작업하기 때문에, 처음부터 기록 체계를 만들어두지 않으면 나중에 "이게 언제 만들어진 거지?" 하며 혼란스러워질 게 뻔했습니다. 그래서 Notion 또는 Obsidian에 시간대별 작업 로그를 자동으로 기록하기 위한 방식을 고민했습니다.

 

Phase 2: 본격 개발 (Day 1-2, 강화도 현장)

5~9단계가 진짜 개발 단계였습니다. 여기서 저희만의 독특한 접근이 있었는데, 가장 초기 단계인 "아이디어 도출"부터 AI에게 맡긴 것입니다. 보통은 "우리가 뭘 만들까?"를 먼저 정하고 AI에게 브레인스토밍을 시킬 텐데 저희는 반대로 아이디어조차도 Claude에게 추천해 달라고 물었습니다. AI가 주는 아이디어로 개발하고 싶었기 때문입니다.

 

"디자인 확정"(7단계)을 개발보다 먼저 둔 것도 전략적 선택이었습니다. 모든 과정에 AI를 활용하기로 했으니 가장 먼저 시각적인 결과물이 있으면 개발할 때 동기부여도 되고, 더 중요하게는 디자인을 보고 백엔드 개발에 필요한 기능 목록을 역으로 추출할 수 있을 것이라고 판단했습니다. 물론 기능 추출 또한 AI Agent가 진행하도록 했습니다.

 

8~9단계의 Front/Back 개발은 병렬로 진행했습니다. Front/Back가 속한 폴더(패키지) 안에서 Claude Code 한 개 인스턴스를 실행하고 2개의 소스코드를 모두 분석하도록 명령한 뒤 개발작업을 시켰습니다. 이렇게 하면 2개의 프로젝트를 모두 분석하고 개발하기 때문에 마치 2인 개발팀이 유기적으로 소통하며 개발하는 것처럼 작동합니다.

 

Phase 3: 마무리와 출시 (Day 3, 마지막 날)

10~12단계는 일반적인 개발 프로세스와 동일하지만, 한 가지 특별한 점이 있었습니다. "운영 단계 진입"을 계획에 포함시킨 것입니다. 많은 해커톤이나 사이드 프로젝트는 대부분 "만들기만 하고 끝"인데, 저희는 실제로 사용 가능한 서비스를 만들고 지속적으로 발전시켜 나가기 위해 운영방식도 고려했습니다. 그래서 12단계에서는 AI의 도움을 받아 배포를 진행하기로 했습니다. 바로 "진짜 동작하는 서비스"를 만드는 것입니다. (배포가 안된 서비스는 보기 좋은 모형일 뿐이니까요!)

 

숨겨진 13단계: 회고와 문서화

공식적으로는 12단계지만, 저희끼리는 "13단계: 블로그 포스팅 및 보고서 작성"도 있었습니다. 이 경험을 기록으로 남기지 않으면 아까울 것 같았습니다. 지금 읽고 계신 이 글이 바로 그 13단계의 결과물입니다.

 

 

마무리하며

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이렇게 저희의 AI 도구 선택과 12단계 작업 계획을 모두 공개했습니다.

계획을 세우면서 느낀 건, AI 시대에도 여전히 인간의 역할이 중요하다는 것이었습니다. AI는 강력한 도구지만, 그 도구를 어떻게 조합하고 언제 사용할지 결정하는 건 결국 인간이었습니다.

 

저희가 선택한 도구들이 최선의 선택이었는지, 12단계 계획이 실제로 통했는지는 다음 실전 개발 편에서 확인하실 수 있습니다. 과연 AI는 어떤 아이디어를 제안했을까요? 그리고 저희는 정말 12단계를 모두 완수했을까요?

To be continued...

 

2025.08.24 - [AI] - [바이브 코딩] #4: 실전 Day 1 - 아이디어부터 화면까지

[바이브 코딩] #4: 실전 Day 1 - 아이디어부터 화면까지