코드팩토리x바이브코딩 · 2026-08-25

오늘의 대화

ERP에 AI 챗봇을 붙이고 Codex App Server를 검토하는 프로젝트 질문으로 시작해, 바이브 코딩을 오래 유지하기 위한 작업 방식이 폭넓게 이어졌다. 영어 프롬프트와 하네스의 효율, 긴 대화의 인수인계, Git worktree와 모델별 역할 분담, 초보자의 Claude Code 입문이 실용적인 축을 이뤘다. 저녁에는 AI 활용 능력을 채용 기준으로 보는 흐름과 구독 한도·리셋에 대한 피로가 다시 부각됐다.

이야기 나온 주제

ERP·법령 조회 자동화와 Codex App Server

한 참여자는 직접 만드는 ERP에 AI 챗봇을 붙이고, 웹 기반 도구 대신 Codex App Server를 활용하려 한다고 했다. 다른 참여자는 법령 사이트 Open API를 연결해 노무 관련 사건과 판례를 조회하는 프로그램을 로컬 서버에서 개발 중이라고 소개했다. 아직 UI와 개발이 진행 중이며, 법령·판례 결과를 실제 법률 판단으로 사용하기 전에 원문과 전문가 검토가 필요하다는 맥락이 남는다.

• 원본 시각: 05:10–05:11, 09:14–09:20

영어 프롬프트·하네스와 세션 인수인계

영어로 질문하고 출력하면 한국어보다 토큰이 약 두 배 덜 들고 지시가 더 명확해진다는 경험이 공유됐다. 하네스용 Markdown은 영어가 효율적일 수 있지만, 사용자가 직접 유지보수하거나 번역 결과를 검수하기 어렵다면 한글이 낫다는 절충 의견도 나왔다. thinking은 영어로, 최종 결과는 한글로 받는 방식도 제안됐다.

긴 대화는 계속 이어가기보다 중간중간 결과물을 회수서·인수인계서·요약 Markdown으로 만들고 새 세션에서 넘기라는 조언이 반복됐다. Claude 프로젝트와 대화방의 문맥이 자동으로 완전히 이어지지 않을 수 있으므로, 다음 세션에 필요한 파일·결정·현재 상태를 명시하는 것이 핵심으로 정리됐다. Git worktree를 복제된 작업 공간으로 활용해 병렬 작업 후 merge나 PR로 반영하는 방법도 설명됐다.

• 원본 시각: 09:20–10:25, 14:06–14:14

모델 역할 분담과 구독·사용량

계획·아키텍처는 Fable이나 GPT, 구현은 Opus·Sol·Grok·Gemini, 검토는 GPT나 별도 reviewer를 쓰는 식의 조합이 공유됐다. 실제로는 subagent별로 task와 review를 나누고 여러 모델을 모두 활용한다는 사례도 있었다. 모델 선택은 작업 성격과 개인 취향에 따라 달라지며, 단일한 정답으로 정리되지는 않았다.

Claude·Codex의 한도와 리셋을 두고는 Plus와 Pro의 적용 범위가 다르다는 설명, Codex가 여러 번 초기화됐다는 경험, Claude 리셋은 드물다는 의견이 이어졌다. 토큰이 빨리 소진되는 느낌과 남은 사용량을 아끼느라 작업을 줄이는 ‘토큰 불안’이 농담을 넘어 실제 사용 습관으로 드러났다. 비용을 내기 전에 작업량과 모델 호출 구조를 최적화하라는 조언도 나왔다.

• 원본 시각: 13:45–14:08, 15:24–15:51, 19:19–20:55

Claude Code 입문과 스킬 활용

Claude 데스크톱의 Code와 CLI의 차이를 묻는 초보자에게, 터미널에서 claude를 실행해 로그인하면 되고 한글로도 질문할 수 있다는 안내가 나왔다. 스킬은 반복 작업을 명령어처럼 재사용하는 지침 묶음으로 직접 만들어 달라고 요청할 수 있으며, 유튜브 자료를 요약해 Claude에게 학습 자료로 제공하는 방법도 소개됐다. 초보자는 토큰을 아끼기보다 화면에서 일어나는 일을 AI에게 묻고 작은 작업부터 경험하라는 분위기였다.

• 원본 시각: 14:58–15:20, 16:00–16:26

로컬 LLM·개인정보와 개발 하드웨어

개인정보를 다루는 사이트에 외부 LLM을 연결하기 찝찝해 로컬 모델을 쓰는 사례가 나왔지만, GPU 임대 역시 데이터가 컴퓨팅 사업자 서버를 거치므로 완전히 다른 선택은 아니라는 지적이 있었다. 로컬 구축을 위해 고사양 GPU와 RAM을 맞추는 비용, 5070급 시스템에 300만 원대가 든 경험, 최근 메모리 가격 상승에 대한 불만도 함께 공유됐다.

• 원본 시각: 14:22–14:39

AI 역량의 채용 기준과 조직 변화

AI를 단순히 ChatGPT·Claude·Gemini로 써보는 수준이 아니라, 문제를 정의하고 적절한 도구·데이터를 선택하며 결과를 검증하고 실제 업무에 적용하는 능력이 채용에서 중요해질 것이라는 설명이 나왔다. 자신만의 스킬과 하네스를 만들어 업무에 써본 경험, 환각과 편향을 걸러내는 비판적 검토가 실질적인 AI 역량으로 거론됐다.

이와 별개로 AI 기업의 권력과 오픈 모델 경쟁을 둘러싼 의견, 익명 모델의 정체와 데이터 익명화 조항에 대한 추측도 나왔다. 해당 내용은 토론과 추정으로 남기며 확정된 제품 평가나 정치적 결론으로 정리하지 않는다.

• 원본 시각: 17:01–17:27, 20:57–21:39

연결

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• 전날의 모델 교차 작업과 세션 보안
• 같은 날의 구독·모델 사용량 논의
• 같은 날의 멀티모델 워크플로와 AI 조직 도입 논의