3박 4일간 바이브코딩 맛보기
AI 코딩 에이전트(oh-my-opencode)로 개인 블로그와 논술 채점 시스템 두 개의 프로젝트를 완성한 경험기

들어가며
매번 빅 태스크들은 외주를 맡기던 나에게, 코딩 에이전트의 발전은 쌍수를 들고 환영할 일이다.
개발은 하지 않지만 개발 스터디원들의 이야기를 귓동냥해가며, 그리고 여러 오픈 채팅방을 눈팅하며 만나게 된 opencode (정확히는 oh-my-opencode, 이하 OMO로 표기).
사실 나의 마지막 AI 코딩은 커서와 함께 나누는 Ask가 전부였는데 (Agent 모드가 생각보다 멍청하다고 생각해 사용하지 않았는데, 돌이켜보니 내가 잘 못 사용한 거였더라), 갑자기 AI 오케스트레이션이라니. 도대체 그게 뭔데.

너무 세상이 빨리 변하는 것 같아 눈앞이 아득해졌지만, 그래도 한번 써보자는 식으로 세팅을 했다.
초기 세팅
원래 커서 20불, GPT 20불이 전부였던 나는 OMO에 붙이기 위해 클로드코드를 구매하고, 구글 AI 요금제도 긁었다. 이미 클로드코드 OAuth가 막혀있는데, OMO가 어떻게 돌아가는지 몰랐던 나는 일단 다 긁었다...ㅠ (이중지출.. 바보비용)
아무튼 한번 써보지 뭐, 하는 마음으로 개발에 바로 착수.
1박 2일: 개인 블로그 만들기
왜 새 블로그가 필요했나
가장 먼저 해볼 것은 만만하지만 몇 년간 미뤄두었던 개인 블로그 만들기. 기존 벨로그는 너무 개발자 성향이 강해, 나의 일상도 적을 수 있는 블로그를 만들어야겠다고 생각했었다.
OMO와의 첫 만남
이런저런 세팅 후, /init 명령어로 실행한 OMO는... 자기가 속한 디렉토리명이 hanbeul-blog인 걸 보고 블로그를 만들거냐고 묻더라.
처음 뵙는 기획자 분(OMO)께서 나에게 이런저런 질문을 했고, 이를 바탕으로 AGENTS.md와 PLANNING.md를 뚝딱 만들어내는게 아닌가.
개발 프로세스
플래닝에 적혀진 흐름에 따라서, 하나씩 개발을 하고 (와중에 UI는 Gemini가 만들고, 뭐 어떤 건 Codex가 만들고.. 하더라. 너무 신기했다) 나에게는 확인, 질문만 하더라.

심지어 질문도 그냥 열린 질문이 아닌, 여러 선택지를 주고 가장 알맞게 선택할 수 있는... 뭐랄까 스윗남친처럼.
Phase 1: MVP 완성
Phase1을 마무리하자, 기본적인 UI/UX는 거의 완성이 되어있었고, 심지어 내 기존 블로그(velog.io/@hayou)의 글까지 싹 마이그레이션 해준게 아닌가.
중간중간 수정사항을 논의하면서도 채 6시간이 가기 전에 MVP가 완성이 된 것이다.
Phase 2: 기능 추가
이후 Phase2에는 비밀글 인증을 위한 외부 API를 활용한 이메일 인증 로직을 만들었는데, 외부 API 연동도 한번에 잘해주고, 에러가 났을 때는 디버깅도 해주더라. (에러를 내가 직접 해당 대시보드 가서 찾아오긴 했지만)
결과
처음 써보는 OMO는 대충 이 정도에서, 나에게 놀라움을 주고 마무리되었다. 이때까진 MCP 연동조차 할 일이 없었는데도. 다음 프로젝트에서는 MCP 연동까지 해서 사용하는데, 정말 편하기 짝이 없더라.
아무튼 그래서. 내 새로운 블로그는 https://hayou.me 이다.
개발쪽은 velog에도 계속 올릴 거고,
아마 해당 블로그에는 Velog RSS 연동해서 작성된 글을 퍼가게 하고, 일상 글을 더 많이 적을 것 같다.
2박 2일: AI 논술 채점 시스템 만들기
실무 프로젝트 도전
첫 번째 프로젝트를 진행하며 자신감을 얻은 나는, 바로 실무에 투입하기 시작했다.
바로 당면해있던 논술 채점 시스템을 누구든 접근할 수 있게 웹으로 만드는 프로젝트.
기존 워크플로우의 문제점
기존 플로우는 다음과 같았다:
- 학생이 손으로 쓴 국어, 논술 정답 취합
- 국어 엑셀 채점, 논술은 로컬(Node.js)에서 Claude API를 연동해 직접 채점 루브릭을 설정해 API로 채점한 뒤, 이를 엑셀로 반환
- 이 엑셀 값을 바탕으로 엑셀 차트를 이용한 결과 보고서 작성
- PDF로 추출 후, 구글 드라이브 업로드
- 각 파일 URL을 복사해 학부모에게 문자로 안내
아시다시피, 엑셀 차트는 많이 구리게 생겼다. 그리고 이 전반적인 과정은 손도 많이 가고, 아무리 봐도 좀 짜치더라. (물론 내가 이 플로우를 만나기 전엔 선생님들이 직접 손 채점 후 보고서를 만들어 나갔었다)

그래서 항상 벼르고 있던 태스크였는데, 이걸 바로 처리해보고 싶었다.
개발 과정
기술 스택 선택
기존 Node.js로 작성되어 있던 채점 로직 디렉토리에서 OMO를 이용해 웹으로 마이그레이션 했다. 채점을 위한 대시보드, 그리고 학부모용 결과 페이지가 존재해야 했다.
- 백엔드: Supabase (Auth + Edge Function)
- 배포: Vercel
- MCP 연동: Supabase 자동 연동으로 백엔드 개발 자동화
그래서 그렇게 만들어달라고 했다.
만들어줬다.
ㅋㅋ.
UX 개선 과정
아무래도 내가 아닌 다른 사람들이 다룰 수 있어야 하기 때문에 UX를 신경 써야 했고, 그 과정에서 나의 요구사항들이 많이 추가되었지만, 그때마다 이놈은 군소리 없이 뚝딱 바꿔주더라. (물론 버튼 하나 다는데 몇백원 몇천원씩 쓰더라.)
기술적 이슈 해결
그리고 첫 번째 프로젝트와는 달리, 백엔드가 필요해서 Supabase를 활용했다. Auth도 있어야 하고, API 요청을 위한 로직이 필요해서 Edge Function을 활용했다. 항상 백엔드 부분이 고민이었는데, MCP 연동해놓으니까 얘가 알아서 개발하더라.
배포는 Vercel을 활용했는데, 딱히 배포 외의 것은 손댈게 없어서 MCP 연동은 안 해놨다.
OG 이미지 이슈
SPA라 외부 URL 공유 시 미리보기에 og가 안 붙는 이슈가 있었지만, 요청하니 vercel.json이랑 og.ts 등을 활용해 코드단에서 풀어내더라.
최종 결과
그렇게 구현과 수정을 반복하다 보니. 아 아주 마음에 들어.
최종본만 실사용자와 함께 간단한 QA 하고 나니 (사실 그마저도 채점 로직 관련이 대부분이었다), 바로 학부모에게 나갈 정도의 퀄리티가 완성되었다.


후기: 새로운 세상이 열리다
비용 정산
이렇게 3박 4일. 두 개의 프로젝트가 완성되었다.

3박 4일간의 총 비용:
- Claude API: 약 $190
- Claude Code: $20 (바보 비용)
- Google AI Pro: 29,000원
- ChatGPT (Codex): $20
- Vercel + Supabase: 등등...

내가 시간 대비 벌어오는 돈보다 훨씬 많은 돈을 썼지만...
느낀 점
와. 새로운 세상이 열리는 경험이다.
물론 의문은 있다:
- 과연 사이즈 큰 프로젝트도 이렇게 잘 해낼 수 있을까?
- 그리고 토큰값이 감당이 될까?
하지만 당장 내가 필요한 것들을 만들어내고, 시장에 내놓기에 너무 쉬운 세상이 와버렸다.
개발자로서의 단상
물론 주니어 개발자 입장에서 나보다 훨씬 빠르고 정확한 AI 놈을 보며 약간의 현타가 오기도 했지만, 기술의 발전이란 그런 것인데 어떡할 것인가.
앞으로 이걸 활용해서 무엇을 할지 고민해야지.
앞으로의 계획
그래서 하고 싶은 일들이 너무 많아졌다. 리소스가 부족해서 시도하지 못했던 DX, AX를 부담 없이 도전할 수 있게 된 것이다.
갑자기 개발(?)이 다시금 너무 재밌어졌다. 오늘이고 내일이고 필요한 거 다 찍어내야지.

추신
사실 내 활용 능력이 부족해서 OMO 같은 오케스트레이션이 아닌 클로드 코드(코딩 에이전트)를 잘 써봐야 하나도 싶다. 비용적인 부분에서 아무래도... 감당이 안될 듯...
그리고 클로드가 아닌 애들은 개발을 믿고 맡길 수가 없겠더라 아직.
그리고 구글 AI 가입한 김에 Antigravity 써봤는데. 자잘한 버그가 너무 많아서 다시 커서로 돌아옴. 너무 자주 팅기기도 하고 막 UI도 깨지고 난리더라.
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