코드팩토리x바이브코딩 · 2026-08-26

오늘의 대화

아침에는 Claude·Codex·Fable의 사용량과 초기화, 모델별 작업 성격을 비교하는 대화가 이어졌다. 이어 메타 프롬프팅과 하네스·루프·스킬을 어디까지 구성해야 하는지, 결과물을 어떻게 테스트하고 검수할지가 논의됐다. 오후에는 로컬 LLM과 메모리·GPU, 보안과 비용을 거쳐 ERP에 RAG와 MCP를 붙이는 질문으로 확장됐고, 저녁에는 사람과 AI가 함께 일하는 협업 도구 Buzz가 공유됐다.

이야기 나온 주제

Claude·Codex·Fable의 역할과 사용량

Codex Plus 계열에 5시간 제한이 다시 보인다는 경험과, Codex가 여러 차례 초기화됐다는 반응이 있었지만 계정·모델별 적용 시점은 달랐다. Claude는 한도가 적게 느껴진다는 불만과 Fable이 중요한 기획·설계에는 강하지만 비싸고 토큰을 많이 쓴다는 평가가 함께 나왔다. 코딩은 Claude Code와 Codex의 차이가 크지 않다는 사람도 있었고, 세부 지시를 주면 Codex가 비슷한 결과를 낸다는 비교도 있었으며, 기획·설계·검토·구현을 여러 모델로 나누는 방식이 실용적인 선택으로 제시됐다.

모델 성능이 사용자 집중 시간대와 서버 리소스, 추론 설정에 따라 달라져 갑자기 ‘멍청해진’ 것처럼 느껴질 수 있다는 설명도 나왔다. 이는 기능을 일부러 낮춘다는 사실 확인이 아니라, 참여자들이 성능 변화를 해석한 토론으로 남긴다.

• 원본 시각: 08:14–10:17, 15:35–15:51, 20:33–20:53

메타 프롬프팅·하네스·스킬과 검증

메타 프롬프팅은 모델에게 기본 지시를 다듬게 해 작업 구조와 출력 품질을 개선하는 접근으로 소개됐다. 반복 자기개선 루프는 매 회차에 사람의 피드백이나 별도 평가처럼 바깥의 새 정보가 들어올 때 의미가 있고, “더 개선해줘”만 반복하면 결과가 길어질 뿐 나아진다고 보기 어렵다는 정리가 공유됐다. 하네스나 그래프 엔지니어링은 코드로 반복 실행할 필요가 생길 때 도입하고, 그 전에는 오버엔지니어링을 경계하자는 의견이 있었다.

커스텀 하네스에 무엇을 필수로 넣을지, TDD와 계획 모드를 어떻게 구성할지 질문이 나왔고, Ponytail·I have ADHD·매포콕 등의 스킬을 필요한 것만 사용한다는 사례가 소개됐다. 스킬이 토큰을 줄일 수 있다는 경험은 있었지만, 성능 저하나 장기적인 문제 여부는 추가 검증이 필요하다고 남겼다.

• 원본 시각: 10:18–10:49, 13:00–13:03

로컬 LLM·메모리·보안과 개발 하드웨어

Spark와 5090을 두고 메모리 대역폭과 가격을 비교했고, 로컬 모델이나 Docker를 함께 쓰려면 32GB보다 64GB가 편하다는 체감이 이어졌다. 화면을 켜 둔 상태의 CPU·메모리·발열 부담, Mac mini·MacBook의 M4·M5 성능과 RAM 가격도 공유됐지만, 사용량에 따라 필요한 사양은 달라졌다. Apple이 제시한 M5 Pro Mac mini의 LLM·렌더링 성능 수치도 공유 자료로 등장했으며, 제조사 테스트 조건을 벗어난 일반 성능으로 확대하지 않았다.

회사·개인정보를 다루는 경우 로컬 모델을 고려할 수 있지만, GPU 구축비와 모델 성능, 외부 서비스에 임대하는 비용을 함께 비교해야 한다는 의견이 나왔다. 반도체 생산 공정의 에어갭 환경과 AI 에이전트 도입 사례도 공유되며, 보안과 온디바이스 연산이 기업 AI 도입의 조건으로 언급됐다.

• 원본 시각: 08:44–09:57, 15:40–16:21

ERP·RAG·MCP 연동과 문서 인제스트

로컬 LLM으로 RAG 챗봇을 만들 때 학습이 필요한지, LangChain이나 벡터 DB 없이도 가능한지 질문이 나왔다. 답변에서는 모델 API를 붙이는 것 자체는 가능하지만 비용이 문제이고, 목적에 맞는 문서 변환·OCR·인제스트와 검색 설계가 중요하다는 방향이 제시됐다. 로컬 모델은 보안상 매력적이지만, 작은 사업장이나 보안 민감도가 낮은 환경에서는 저비용 API나 NotebookLM을 먼저 검토할 수 있다는 의견도 있었다.

ERP와 세무 서비스의 대출·세금계산서·카드·계좌 자료를 MCP로 가져와 가공할 수 있는지, eCount ERP의 push·pull 연동 범위가 어디까지인지가 이어서 논의됐다. 사업자 계정과 API 연동이 필요한 서비스라는 설명이 있었지만, 자격 증명이나 내부 정보는 기록하지 않았다.

• 원본 시각: 16:40–16:58

Buzz와 에이전트 협업 도구

코드팩토리의 영상으로 사람과 AI 에이전트가 함께 일하는 오픈소스 협업 도구 Buzz가 공유됐다. 참여자들은 이를 ‘슬랙을 오픈소스로 풀어낸’ 협업 도구로 소개받고 관심을 보였지만, 실제 기능·지원 환경·운영 조건에 대한 상세 검증은 이어지지 않았다. 밤에는 Paseo에서 Codex와 Ox Alpha 연결이 자주 끊기는지 묻는 질문도 남았다.

• 원본 시각: 18:04–20:19, 23:29

공유된 것

• Ponytail 스킬 저장소
• Buzz 소개 영상

연결

• 코드팩토리x바이브코딩 전체 보기
• 전날의 ERP 자동화·영어 하네스·모델 역할 분담
• 같은 날의 RAG 평가·하네스·AI 도구 논의
• 같은 날의 로컬 LLM용 하드웨어와 컴퓨팅 비용 논의