크립토 바이브코딩 입문 - 2편 LLM을 효과적으로 부려먹는법

안녕하세요 캇즈입니다

오늘은 바이브코딩 2편을 작성해 보겠습니다.

 

1편 이후 개발환경 세팅은 윈도우랑 맥북에 완료했는데 맥북이 아무래도 유닉스기반이라 WSL이 필요 없으니 훨씬 수월하게 세팅되었습니다.

 

크립토 CCT 바이브코딩 입문 - 1편 WSL 세팅하기

 

 

 

https://develoft.tistory.com/7 

VSCode를 이용한 GitHub 연동하기

다른 개발자분의 블로그를 참고해서 깃허브를 연동해 두면, 커밋을 하거나 레포 업데이트 이후 파일을 다운로드하기 매우 수월해집니다.

 

연습 겸 일단 저는 Backpack 거래소의 거래량을 만들어주는 자동화 봇을 만들고 있습니다. 조만간 블로그에 공유할 수 있을 예정*

 

여러 가지 시행착오로 배운 팁들

거래소 API나 외부 SDK를 이용할 거면, 일단

 

키 인증 파일부터 -> 잔고 조회 기능 -> 포지션 조회 기능 -> 거래 로직 기능 순서로

 

 

하나하나 따로 만들어야지 바로바로 디버깅하면서 차근차근 정상적인 파일을 만들어가는 게

 

처음부터 어떠어떠한 기능을 이용할 수 있는 봇을 만들어! 하는 것보다 훨씬 많은 크레딧과 시간을 아낄 수 있습니다.

출처 https://t.me/NA_vibe_codimg/119

NA님이 작성해 주신 꿀팁을 참고하니깐, 술술 해결되었습니다 역시 나햄이야 https://t.me/NA_vibe_codimg 

 

이제 여러 가지 LLM 엔진을 이용해 본 결과 최적의 루트라고 생각되는 경로는

일단 알고리즘이나, 필요한 파일 디렉토리 구조 등을 자연어에서 틀을 잡는 데에는, Claude만한 것이 없다고 생각이 들었습니다.

 

실시간으로 외부 라이브러리 참고하면서 코드 수정은 Codex보다, ChatGPT agent모드를 이용해서 파이썬 파일을 주고 디버깅하거나, 기능을 구현하기 위해서는 어디를 수정해야 하는지 물어보는 것이 수월했음

 

 

유료 툴은 ChatGPT만 사용 중인데 Claude는 제가 말한 용도만 사용하기 위해서는 결제가 따로 필요 없습니다.

 

 

코드를 저거로 짜도 되긴 하는데 한 가지 단점이, API나 SDK 연동 수준이 낮아서 코드를 새로 고쳐 써야 할 때가 많고

 

 

코드 길이가 길어지면 코딩하다 멈춥니다.

계속하기를 매번 눌러줘야 됨;; (유료버전도 동일하다 함)

cursor도 좋다고 하는데, 찾아보니깐 비싸고 느려도

 

 

claude 소넷을 많이 쓰는 모습인 거 같음 무거운 파일도 바이브코딩이 되는 대신에,

크레딧이 빠르게 소진되고 계속 사용을 위해서는 소모되는 비용이 비싼 편이라고 알고 있습니다.

 

 

추가적으로 구독한다면 Claude랑 cursor정도 찍먹해볼 생각입니다.

 

 

1편에서는 vscode에서 codex를 사용하는 방법을 보여드렸는데, vscode 자체가 샌드박스 환경이라 실시간으로 api문서 조회해서 어떻게 파일을 짜야할지는 봇이 알지 못합니다. (인터넷 검색도 못함) 대신 codex web 버전 사용 시 인터넷 검색이나 외부자료 참고 가능*

 

 

GPT CODEX MAX 5.1 엔진 agent 모드로 reasoning 모드는 high로 두고 사용하는데, IDE 탑재 Codex가 웹 버전보다 성능이 좋지만 크레딧은 더 빨리 먹음

쉽게 말해서 API 문서 참고해서 스켈레톤들을 짜두고 vscode에서 reasoning 모드 높음으로 두고 원하는 프로그램을 구현하는 것이 빠르게 원하는 코드를 만드는 길

 

오늘의 팁들 요약

제가 생각하는 바이브코딩은 "알고리즘을 손으로 다 짜는 것"이 아니라, 사람은 알고리즘 논리와 구조 검증, 의도를 LLM에게 전달하며 프로그램 설계, 실행 등을 담당하고 반복적인 구현과 수정은 LLM에게 맡기는 것

 

쉽게말해서 나는 노가다 반장이고 코드 짜는 LLM들은 신입 일용직 계약임 

 

반장은

“야, 이거 먼저 해라”

“그다음 이거, 틀리면 다시”
“왜 이 순서인지 한 번 설명해 봐”

이 정도만 정확하게 지시합니다.

망치질까지 반장이 직접 할 이유는 없으니까요.

LLM도 똑같습니다.

원하는 결과에 가까워지려면 ‘알아서 해줘’를 기대하면 안 되고,
해야 할걸하나하나 떠먹여 주듯 지시해야 그럴싸한 결과물이 나옵니다.

 

정리하면, 바이브코딩은 결국 사람은 감독, LLM은 노동력입니다.

코드는 공짜가 아니고, 지시는 디테일할수록 품질이 올라갑니다.

 

오늘 가이드는 여기까지입니다. 읽어주셔서 감사하고 

구독과 공감은 큰 힘이 됩니다. 감사합니다.

 

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