안녕하세요. 37년 제조 현장의 노하우를 이제는 AI와 결합하여 새로운 도전을 시작하고 있습니다. 제가 이번에 목표로 삼은 것은 이차전지 소규모 제조 실행 시스템(MES) 프로토타입을 직접 만들어 보는 것입니다.
본격적으로 코드를 만들기 전, 오늘은 그 첫걸음으로 제가 사용할 도구와 '바이브 코딩'이라는 새로운 방식, 그리고 실제 설치 과정까지 상세히 공유해 보려 합니다.
🤔 '바이브 코딩(Vibe Coding)'이 무엇인가요?
요즘 개발자들 사이에서 유행하는 단어인데, 우리 같은 현장 전문가들에게는 정말 반가운 개념입니다.
기존의 코딩이 외국어를 배우듯 문법을 하나하나 외워서 직접 타이핑하는 방식이었다면, 바이브 코딩은 내가 가진 '느낌(Vibe)'과 '의도'를 AI에게 말로 전달하여 코드를 생성하는 방식을 뜻합니다.
마치 현장에서 숙련된 작업자에게 "이 공정은 이런 순서로 돌아가야 하니, 이런 데이터가 남도록 세팅해줘"라고 지시하는 것과 비슷하죠. 우리는 복잡한 코딩 규칙 대신, 37년간 쌓아온 비즈니스 로직(공정 흐름)을 AI에게 잘 설명하기만 하면 됩니다.
🛠️ Antigravity IDE 설치하기: 따라하기 스텝
이 바이브 코딩을 가장 잘 구현할 수 있게 돕는 도구가 바로 Antigravity IDE입니다. 설치 과정은 아주 간단하니 천천히 따라와 보세요.
1. 공식 사이트 접속: 먼저 아래 링크를 통해 Antigravity 공식 홈페이지에 접속합니다.
2. 설치 파일 내려받기: 홈페이지 중앙의 'Download' 버튼을 클릭합니다. 윈도우 사용자는 Windows용을, 맥 사용자는 Mac용 파일을 선택하세요.
3. 인스톨 실행: 다운로드된 설치 파일(.exe 또는 .dmg)을 더블 클릭하여 실행합니다. 별다른 설정 변경 없이 '다음(Next)' 버튼만 눌러도 충분히 설치가 완료됩니다.
4. 프로그램 실행: 설치가 끝나면 바탕화면이나 시작 메뉴에서 Antigravity 아이콘을 클릭해 실행합니다. 깔끔한 창이 뜨면 이제 코딩을 위한 '나만의 작업실'이 완성된 것입니다.
탐색기에서 Project#1 이란 디렉토리를 본인이 희망하는 곳에 만들고, 안티그라비티를 실행하여 왼쪽 상단에 파일 메뉴에서 폴드 열기를 통해 Project#1 이란 디렉토리를 선택후 확인 하면 아래와 같은 화면이 뜹니다.
아래 화면은 3개의 창의 용도를 설명합니다. 참고 하시기 바랍니다.
아래 화면은 바이브코딩으로 프롬프트를 넣고 실행을 하기전에 선택해야 할 각 종 A.I. 모델 입니다.
1. Gemini 시리즈 (Google)구글의 최신 모델 라인업으로, 현재 인터페이스의 기본 엔진 역할을 합니다.
2. Claude 시리즈 (Anthropic)사용자의 의도를 섬세하게 파악하고 자연스러운 문체로 글을 쓰는 능력이 뛰어납니다.
3. GPT-OSS 120B (Medium)오픈 소스 기반의 대형 언어 모델입니다.
|
제가 직접 모델을 선택해서 돌려보니, 쿼터를 가장 적게 소비 되는게 Gemini 3 Flash 모델입니다. 즉, 간단 간단한 명령어를 실행 시킬때는 주로 이 모델을 사용하고, 좀 복잡한 코딩을 시킨다던지, 에러를 잡고 또 잡고 했는데도 계속 에러를 발생 시킨다던지 하면 Gemini 3 Pro 모델이나 다른 모델을 선택하면 됩니다. 그러나, 쿼트 (토큰) 는 많이 소비 하므로 금방 사용할 수 있는 쿼트를 다 사용했다고 뻗어 버릴 수 있으니, 가능하면 Flash 모델로 코딩을 하고, 한번씩 정 안되는 부분이 있으면 Pro 모델 또는 다른 Thinking모델을 선택하는게 꿀 팁입니다.
💡 바이브 코딩을 대하는 우리의 자세
이제 여러분은 직접 코드를 타이핑하며 오타와 싸울 필요가 없습니다. Antigravity가 마련된 이 환경에서 우리는 오직 "현장의 업무 프로세스"를 설명하는 것에만 집중하면 됩니다.
현장 전문가로서 드리는 팁: "37년의 현장 노하우를 억지로 코딩 문법으로 바꾸려 애쓰지 마세요. 여러분은 '무엇을 만들지' 설명하십시오. 실제 구현은 AI 파트너가 훌륭하게 담당할 것입니다."
📅 다음 단계 예고
설치까지 마치셨나요? 그렇다면 절반은 성공하신 겁니다!
환경이 준비되었으니, 이제 우리 공정의 데이터를 담을 그릇을 준비해야겠죠? 다음 포스팅에서는 데이터의 집: SQL로 공정 데이터 설계하기를 통해 실제 MES의 뼈대를 만드는 과정을 본격적으로 보여드리겠습니다.
저와 함께 AI라는 날개를 달고 현장을 혁신해 보실 분들은 다음 글도 기대해 주세요!
