찰리초이 스토리 블로그

  AI 에이전트 · 바이브코딩 · Codex SDK Codex SDK 출시의 의미 바이브코딩은 어디로 진화하는가? 이제 Codex는 단순히 사람이 직접 사용하는 코딩 도구를 넘어, 앱과 AI 에이전트 안에 들어가는 “개발 자동화 엔진”으로 확장되고 있습니다. 1. Codex SDK 공식 사이트 OpenAI가 공개한 Codex SDK 공식 문서는 아래에서 확인할 수 있습니다. 공식 URL: https://developers.openai.com/codex/sdk 공식 문서에 따르면 Codex SDK는 Codex를 프로그래밍 방식으로 제어하기 위한 도구입니다. 쉽게 말하면, 사람이 직접 Codex 화면에 명령을 입력하는 방식에서 한 걸음 더 나아가 내가 만든 앱, 자동화 시스템, AI 에이전트가 Codex를 호출해서 개발 업무를 맡길 수 있게 해주는 SDK 입니다. 2. Codex SDK를 한마디로 설명하면? Codex SDK는 “앱 안에 넣을 수 있는 코딩 담당 AI 직원”에 가깝습니다. 기존에는 사용자가 Codex CLI, Codex 앱, IDE 확장 도구 등을 직접 열고 “이 코드 수정해줘”, “버그 고쳐줘”, “테스트 실행해줘”라고 지시했습니다. 그런데 Codex SDK가 등장하면 구조가 달라집니다. 이제는 사용자가 직접 Codex를 조작하지 않아도, 다른 웹앱이나 AI 에이전트가 Codex에게 개발 업무를 자동으로 맡길 수 있습니다. 기존 방식: 사람이 Codex에게 직접 지시한다. SDK 방식: 내가 만든 시스템이 Codex에게 개발 업무를 지시한다. 3. 기존 바이브코딩과 무엇이 다른가? 기존의 바이브코딩은 주로 사람이 AI에게 자연어로 개발을 지시하는 방식이었습니다. 예를 들면 이런 식입니다. “고객 상담 FAQ 검색 웹앱을 만들어줘.” “검색창 대신 카테고리 메뉴 방식으로 바꿔줘.” “모바일에서 보기 좋게 카드형 UI로 수정해줘.” 이 방식도 충분히 강력합니다. 하지만 Codex SDK가 더해지면 단순히 한 사람이 AI에게 개발을 시키는 ...

  바이브코딩 실험기 Hermes AI 에이전트로 해본 바이브코딩 실시간 기상정보 API로 만든 사회적기업 운영 코치 아이디어를 말로 설명하면, AI 에이전트가 기획·개발·테스트·운영을 오가며 실제 작동하는 웹앱으로 완성해가는 과정을 기록했습니다. 🤖 Hermes AI Agent 🌦️ 기상청 · AirKorea API 🏢 사회적기업 POC 1 바이브코딩은 “코드를 대신 치는 것”이 아니다 요즘 AI를 활용한 개발 방식으로 바이브코딩(Vibe Coding) 이라는 말을 자주 듣습니다. 많은 분들이 “AI에게 말로 시키면 코드를 만들어주는 것”으로 이해하시는데, 틀린 말은 아니지만 실제로 끝까지 진행해보면 그보다 훨씬 넓은 개념이라는 것을 알게 됩니다. “아이디어를 말로 설명하면, AI 에이전트가 기획자·개발자·테스터·운영자의 역할을 오가며 실제 작동하는 결과물로 완성해가는 과정” 이번 프로젝트에서는 사회적기업을 위한 AI 날씨 운영 코치 라는 웹앱을 만들었습니다. 핵심 아이디어는 간단했습니다. “날씨 때문에 생길 수 있는 손해를 사회적기업이 미리 막을 수 있도록, 실시간 기상정보 API를 운영 의사결정 언어로 바꿔보자.” 2 아이디어: 날씨 데이터를 ‘운영 판단’으로 번역하기 일반적인 날씨 앱은 온도, 비, 바람, 미세먼지 같은 정보를 보여줍니다. 하지만 돌봄·복지·외근·배송·야외 행사·농업·시설관리 같은 일을 하는 사회적기업의 질문은 조금 다릅니다. 오늘 야외 활동을 계속해도 될까? 어르신 방문 일정을 조정해야 할까? 보호자에게 미리 연락해야 할까? 강풍이면 간판이나 천막을 철거해야 할까? 미세먼지가 나쁘면 실내 프로그램으로 바꿔야 할까? 몇 시까지 운영 결정을 내려야 할까? 즉, 단순한 날씨 정보보다 중요한 것은 행동 지침 입니다. 그래서 앱의 방향을 “업종과 지역만 고르면, AI가 날씨 데이터를 읽고 오늘의 운영 리스크와 권장 액션을 알려주는 도구”로 잡았습니다. 최종 헤드라인 날씨 때문에 생기는 손해, 오늘 미리 막으세요 사회적기업을 위한 ...

  AI 에이전트 · Hermes · OpenClaw · 실전 운영법 AI에게 일을 잘 시키는 법: 프롬프트보다 중요한 것은 “일하는 방식”이다 많은 사람이 AI를 잘 쓰려면 멋진 프롬프트 명령어를 외워야 한다고 생각합니다. 하지만 제가 Hermes와 OpenClaw AI 에이전트를 함께 운영하면서 느낀 핵심은 조금 다릅니다. 중요한 것은 한 줄짜리 명령어가 아니라, AI가 일을 제대로 끝낼 수 있도록 역할과 절차를 만들어주는 것입니다. 글 · 찰리초이 스토리 | 주제 · AI 실전 활용, 에이전트 운영, 업무 자동화, AI 협업 구조 핵심 결론: AI를 잘 쓰는 사람은 질문을 화려하게 쓰는 사람이 아닙니다. AI가 무엇을 보고, 어떤 순서로 판단하고, 어디까지 하면 끝났다고 볼지 정해주는 사람입니다. 쉽게 말해, AI에게 “명령”하는 사람보다 AI가 “일하게 만드는” 사람이 더 큰 성과를 냅니다. 1. 프롬프트를 잘 쓰는 것만으로는 왜 부족한가 예를 들어 ChatGPT나 Claude에게 이렇게 말할 수 있습니다. 흔한 방식 “이 자료 분석해서 보고서 써줘.” 일을 시키는 방식 “먼저 자료의 핵심 쟁점을 5개로 나누고, 근거가 있는 내용과 추정인 내용을 구분한 뒤, 마지막에 실행 가능한 제안 3개를 제시해줘.” 두 문장은 비슷해 보이지만 결과는 완전히 달라집니다. 첫 번째는 AI가 알아서 해석해야 할 범위가 너무 넓습니다. 그래서 답변은 그럴듯하지만, 빠진 부분이 생기기 쉽습니다. 두 번째는 AI가 어떤 순서로 일해야 하는지, 어떤 기준으로 정리해야 하는지, 마지막 산출물이 무엇인지가 분명합니다. 이것이 바로 AI에게 일을 시키는 방식입니다. 좋은 AI 활용은 “멋진 문장”이 아니라 “좋은 업무 지시서”에서 시작됩니다. 2. 제가 실제로 쓰는 방식: Hermes가 총괄하고 OpenClaw 팀이 역할을 나눈다 저는 AI를 하나의 만능 비서처럼 쓰기보다, 여러 명의 AI 에이전트에게 역할을 나눠 맡기는 방식으로 운영합니다. 제 구조에서는 Hermes가 전체...