와우! 여러분! 반갑습니다! AI 엔지니어링의 정석, 여러분의 잠재력을 터뜨려 드릴 일타강사 저스틴입니다! 오늘, 제가 아주 그냥 기가 막힌 주제를 들고 왔습니다! “AI Makerspace” 채널에서 진행한 “2025 AI 엔지니어 챌린지”! 이 영상을 제가 또 밤새도록 분석해서 여러분께 엑기스만 쏙쏙 뽑아드릴 겁니다! 준비되셨죠? 자, AI 엔지니어링의 세계로 함께 떠나봅시다!

1. 바이브 코딩 vs AI 지원 개발: 뭐가 다르고 왜 중요할까?

자, 요즘 “바이브 코딩(Vibe Coding)”이라는 말 많이 들리죠? AI한테 “야, 간지나게 만들어줘!”, “매트릭스 스타일로 쫙!” 이렇게 느낌적인 느낌으로 코딩하는 거! 이거 진짜 재밌고, 주말 프로젝트나 간단한 게임 만들 때는 최고입니다! 특히 프론트엔드 개발할 때, 우리 같은 백엔드 개발자들도 순식간에 힙스터 앱을 만들 수 있게 됐죠.

하지만! 영상에서 전문가들이 딱 짚어줬습니다. “바이브 코더는 당신의 직업을 뺏지 못하지만, AI 지원 개발자는 뺏을 수 있다!” 이게 무슨 말이냐?

바이브 코딩: 재미있고 빠르지만, 프로덕션 수준의 소프트웨어를 만들기에는 부족하다는 겁니다. 뭔가 체계적인 고민과 단계가 빠져있다는 거죠. 그냥 “코드 짜줘! 돌아가게 해줘!” 이런 식이니까요.
AI 지원 개발(AI Assisted Development): 이게 진짜 프로들이 하는 방식입니다! AI 코드 에디터(영상에서는 Cursor를 최고로 칩니다!)를 그냥 막 쓰는 게 아니라, 똑똑하게 활용하는 거죠. 문서 읽기, 코드 구조 짜기, 개선점 제안 같은 건 AI한테 맡기되, 최종 코드를 이해하고 승인하는 건 반드시 인간 개발자가 하는 겁니다! 마치 시니어 개발자처럼 신중하고 체계적으로 AI를 활용하는 거죠.

결론은? 바이브 코딩은 맛보기! 진짜 AI 엔지니어가 되려면 AI 지원 개발 능력을 키워야 한다는 겁니다! AI도 좋은 프롬프트 짜고 아이디어 낼 수 있어요. 단순히 바이브 코딩만 하면? 미안하지만 대체되기 딱 좋은 스킬이라는 거죠.

2. 2025년 AI 엔지니어링 스택: 복잡하게 갈 필요 없다! (핵심만 쏙쏙!)

자, 그럼 AI 앱 만들려면 뭐가 필요할까요? A16Z 같은 데서 만든 복잡한 스택 그림 보면 머리 아프죠? 괜찮습니다! 오늘 AI Makerspace에서 딱! 필요한 핵심만 짚어줬어요.

핵심 원리: 결국은 **인 컨텍스트 학습(In-context Learning)**입니다. LLM의 컨텍스트 창에 뭘 잘 넣어주느냐가 관건이죠. RAG든 에이전트든 이게 기본입니다.
초간단 스택: 복잡한 거 다 빼고! 딱 세 가지만 기억하세요!
- 앱 호스팅: Vercel (버셀)! 왜? 쓰기 쉽고, 프론트엔드랑 가벼운 백엔드 돌리기 좋고, 배포가 미쳤습니다. 터미널에 vercel 치고 엔터! 끝! 복잡한 클라우드 설정? 프로토타입 만들 때는 필요 없어요!
- 오케스트레이션: OpenAI Python SDK! 왜? 업계 표준입니다! 이거 하나면 웬만한 LLM 엔드포인트 다 쓸 수 있어요. 다른 회사 모델 쓸 때도 베이스 URL만 바꿔주면 됩니다. 파이썬 개발자라면 이게 최고죠!
- LLM API: OpenAI GPT-4.1 Mini/Nano! 왜? 현재로서는 가장 최신의, 빠르고, 저렴한 플래그십 모델이니까요!
백엔드 프레임워크: FastAPI! 요즘 이게 대세입니다. 많은 호스팅 솔루션 뒤에는 FastAPI가 숨어있죠. 챌린지에서는 친절하게 FastAPI 백엔드 템플릿까지 제공해 줍니다!
프론트엔드: Next.js/React! 왜? Vercel이랑 찰떡궁합이고(같은 회사에서 만들었죠!), AI 모델들이 코드를 잘 짜줍니다! 여기서 바로 바이브 코딩 스킬을 발휘하는 겁니다! Cursor 같은 툴로 “매트릭스 스타일로 만들어줘!” 하면 뚝딱!

3. 시작 전 필수 체크! 개발 환경 설정 (이건 하고 와야지!)

자, 신나게 코딩하기 전에! 기본 중의 기본! 개발 환경 설정은 필수입니다.

핵심 도구: Git(버전 관리), Shell(명령어 입력), Package Manager(UV 추천!), 그리고 가장 중요한 AI 코드 에디터(Cursor 추천!) 이게 딱 세팅되어 있어야 오늘 챌린지를 따라 할 수 있습니다.
어떻게 하냐고? AI Makerspace에서 이미 두 달 전에 “AI 엔지니어를 위한 인터랙티브 개발 환경 설정” 영상을 올려놨습니다! 그거 보고 꼭! 세팅하고 오세요! 윈도우 사용자? WSL 써서 리눅스 터미널 까는 거부터 시작입니다!

4. AI 코드 에디터, 왜 써야 할까? (Cursor가 최고인 이유?)

인간 개발자 강화: AI 코드 에디터는 인간을 대체하는 게 아니라, 인간 개발자를 10배 더 강력하게 만들어주는 도구입니다! 데본(Devin) 같은 완전 자동 AI랑은 다른 개념이에요.
Cursor vs Windsurf 등: 요즘 AI 코드 에디터들 많죠? 다들 비슷비슷합니다. VS Code 기반이고요. 근데 왜 Cursor를 추천하냐? 일단 써보니까 좋고, 지금까지 가장 안정적으로 발전해왔다는 거죠. (물론 돈도 많이 투자받았고요!) 다른 거 쓴다고요? 괜찮아요! 중요한 건 AI 기능이 있는 IDE를 써야 한다는 겁니다! 메모장? 이제 그만 놓아주세요… 당신의 일자리를 노리는 다른 개발자는 이미 AI 코드 에디터 쓰고 있습니다!

5. OpenAI API 정복! 개발자처럼 API 다루기!

자, 이제 진짜 핵심! OpenAI API를 제대로 쓰는 법을 알아봅시다!

챗(Chat) 스타일 모델: 예전처럼 텍스트 넣고 텍스트 받는 방식이 아니라, 메시지 목록으로 대화하는 방식입니다. AI가 답변하면 그 답변도 메시지 목록에 추가되죠.
새로운 역할: ‘개발자(Developer)’: 예전 ‘시스템 프롬프트’가 ‘개발자’ 역할로 바뀌었습니다! 이게 중요해요! 앱 개발자인 당신이 LLM한테 “너는 이런 역할이야!”, “말투는 해적처럼 해!”, “이런 바이브를 풍겨!” 이렇게 지시하는 거죠. 사용자가 입력하는 내용보다 우선순위가 높습니다!
다른 역할들:
- 사용자(User): 실제 앱 사용자나 테스트하는 당신의 질문/지시.
- 어시스턴트(Assistant): AI 모델의 응답 또는 당신이 제공하는 예시 답변 (퓨샷 프롬프팅).
활용 예시:
- 분위기 조절: 개발자 프롬프트에 “너는 지금 엄청 배고프고 짜증 난 상태야” 넣으니까 AI 답변이 완전 까칠해지죠? 반대로 “명랑하게” 넣으니까 또 완전 달라지고요!
- 퓨샷(Few-shot) 프롬프팅: AI가 모르는 단어(stimple, fallbean)를 가르쳐줄 때, 사용자 프롬프트로 정의하고 어시스턴트 프롬프트로 예시 문장을 보여주니까 AI가 제대로 된 문장을 만들어냅니다!
- 연쇄 사고(Chain-of-Thought) 프롬프팅: 복잡한 문제(샌프란시스코에서 동부 시간 저녁 7시까지 도착하기)를 줄 때, 그냥 물어보면 AI가 헷갈려요. 근데 프롬프트에 “단계별로 생각해 보자(Let’s think step-by-step)” 한 줄만 추가하면? AI가 상황 분석, 옵션 비교, 도착 시간 계산까지 착착! 훨씬 정확한 답을 내놓습니다! GPT-4o 같은 최신 모델들이 똑똑한 이유가 바로 이거예요!

6. AI 엔지니어 챌린지! 직접 만들어보자! (The Wiz 시연 요약)

자, 이론은 끝났습니다! 이제 직접 만들어 볼 시간! AI Makerspace의 ‘The Wiz’가 보여준 과정을 따라가 봅시다!

GitHub 리포지토리 포크 & 클론: 챌린지 리포지토리를 내 계정으로 포크(Fork)하고, 로컬 컴퓨터로 클론(Clone)합니다. 왜 포크하냐고요? 내가 코드를 수정하고 커밋해야 하니까요!
바이브 코딩 성공을 위한 준비 (중요!):
- 커스텀 문서 추가: Cursor에 React, Next.js, Vercel 공식 문서를 추가합니다 (Ctrl/Cmd + Shift + P -> Add New Custom Docs). 그래야 AI가 최신 정보를 참고해서 코드를 짜겠죠? 안 그러면 옛날 방식으로 짜거나 헛소리할 수 있어요!
- 규칙(Rules) 설정: .cursor/rules 폴더에 규칙 파일을 만듭니다.
  - front-end-rule: 프론트엔드 만들 때 항상 적용될 규칙 (예: Next.js, Tailwind 사용).
  - general-rule: 항상 적용될 일반 규칙 (예: 코드 변경 시 항상 커밋, 문서화 잘하기, 한 번에 한 기능만 작업, 결정 상세히 설명).
  - readme-rule: README.md 파일 작업 시 자동 적용될 규칙 (예: 재밌고 정확하게 작성!).
- 이런 사전 준비가 바로 바이브 코딩을 AI 지원 개발로 한 단계 끌어올리는 비결입니다! 무작정 시키는 게 아니라, 성공 확률을 높이는 거죠!
프론트엔드 바이브 코딩: Cursor의 에이전트 모드(Ctrl/Cmd + L)를 켭니다! 그리고 아까 만든 프론트엔드 규칙을 이용해서 “매트릭스 스타일 터미널처럼 보이는 프론트엔드 만들어줘!” 라고 지시합니다. 에이전트가 막 파일 만들고 코드 짜는 거? 우리는 그냥 Accept 버튼 연타하면 됩니다! 오류 나면? 오류 메시지 복사해서 채팅창에 붙여넣고 “고쳐줘!” 하면 끝! 이게 바로 바이브 코딩의 맛이죠!
백엔드 이해: 챌린지 리포지토리에 미리 만들어둔 FastAPI 백엔드 코드를 살펴봅니다. 복잡하지 않아요. 그냥 OpenAI API를 호출해서 스트리밍으로 응답을 보내주는 간단한 엔드포인트입니다. (CORS 미들웨어, Pydantic 데이터 모델 정도만 알면 됩니다.)
Vercel로 배포: 자, 이제 세상에 내 앱을 공개할 시간!
- 브라우저에서 Vercel에 로그인합니다.
- npm이 설치되어 있는지 확인합니다. (안 되어 있으면 Cursor한테 “npm 설치 어떻게 해?” 물어보세요!)
- 터미널을 열고 딱 한 단어! vercel 입력하고 엔터!
- 몇 가지 초기 설정 질문에 답하면… 끝! 배포 완료! URL이 짠! 하고 나옵니다! 쉽죠? 이게 Vercel을 쓰는 이유입니다!
로컬 실행 (선택): 물론 Vercel 배포 전에 내 컴퓨터에서 먼저 실행해 볼 수도 있습니다. README 파일에 로컬 실행 방법이 다 나와 있습니다! (AI가 규칙에 따라 멋지게 만들어줬죠!)

결론: 당신도 이제 AI 엔지니어!

자, 오늘 어떠셨나요? 바이브 코딩의 즐거움과 AI 지원 개발의 체계성을 결합하는 방법! 그리고 Vercel, OpenAI SDK, Cursor 같은 최고의 도구들을 활용해서 순식간에 LLM 앱을 만들고 배포하는 과정까지! 이게 바로 2025년 AI 엔지니어의 모습입니다!

오늘 배운 내용을 바탕으로 여러분도 AI 엔지니어 챌린지에 도전해보세요! 여러분만의 멋진 앱을 만들어서 링크드인이나 X에 자랑하고 AI Makerspace를 태그하는 것도 잊지 마시고요!