[바이브코딩] "답답해서 직접 만든 AI 비교 도구" – 파이썬 몰라도 2일 만에 완성한 후기

정보처리기능사 취득 공부할 당시 챗 GPT에게 자료형 범위 등 음수 표현에 대해서 질문만 하면 그렇게 망가지더란다.... 하도 답답해서 여러 AI 질문을 취합한 뒤 그 중 옳은 정보만 습득하려고 만든 AI 비교 도구였었다.

현재는 AI들의 능력치가 많이 향상되어 할루시네이션 현상이 나름 적어졌기에, 이렇게 AI 비교를 해서 질문 답을 받을 필요가 없을 정도로 성장했다. 그러다보니 요즘엔 해당 도구를 사용하지않지만 예전에 이런 것도 만들었었지하고 기록 남겨둔다.

이게 내가 만든 최초의 바이브코딩한 프로그램이었는데, 이때 디자인 출력되는 모습을 보고 디자인에 대해선 언급하지않았는데도 알아서 대중적으로 어필 될만한 디자인으로 구현해주는구나 싶어서 너무 신기했던 기억이 가장 인상 깊게 남아있다.

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AI를 쓰다 보면 가끔 이런 생각이 들었다. 얘가 지금 맞는 말을 하는 건가?

그럴 때면 다른 AI에게도 교차 검증을 하고 싶은데, 탭을 두 개 띄워놓고 같은 질문을 복사 붙여넣기 하는 게 여간 귀찮은 일이 아니었다. 그냥 한 방에 둘 다 물어보고 한눈에 볼 수는 없을까 하는 고민이 생겼다.

그냥 한 방에 둘 다 물어보면 안 될까?

시중에 있는 서비스는 왜 안 썼나

ChatGPT와 Gemini를 동시에 비교해주는 서비스들이 있긴했다. 하지만 내가 원하는 건 없었다.

가입이 필수이거나, 유료 구독을 해야 하거나, 일일 질문 횟수에 제한이 있었다.

 

내가 원한 건 단순했다.

한 텍스트 상자에 질문하면 AI마다의 답변을 좌우로 나누어 한눈에 볼 수 있는 화면이 필요했다.

 

바이브 코딩이란 걸 처음 해봤다.

사실 직접 만들 수 있는 수준의 프로그램이긴 했지만, 만드는 시간 대비 바로 사용해보고 싶은 마음이 더 컸다. 파이썬 라이브러리를 써서 뚝딱 만들고 싶었지만, 정작 파이썬을 제대로 써본 적도 없고 실행 방법도 잘 몰랐다.

결국 Claude에게 "이런 거 만들고 싶어"라고 말로만 던졌더니 실제로 돌아가는 코드가 나왔다. 기획부터 실행까지 순식간이었다. 그런데 막상 써보니 몇 가지 문제가 있었다.

 

조금씩 수정해나간 문제

1. 왜 이렇게 느려?

답변 하나 받는 데 6초.

이유를 물어보니 ChatGPT 답변이 끝난 뒤에 Gemini에게 질문을 던지는 방식이었다.

"동시에 물어보면 안 돼?"라고 요청했더니 병렬 처리로 바뀌었고, 대기 시간은 3초로 줄었다.

2. 긴 질문 못 쓰겠는데?

한 줄짜리 입력창은 긴 질문을 쓰기에 너무 답답했다.

여러 줄 입력이 가능하도록 textarea로 바꾸고, 글자 수에 따라 높이가 자동으로 늘어나도록 수정했다.

3. Enter 만으로 간단하게 전송하고 싶었다.

빠르게 질문을 던지고 싶어서 "Shift+Enter 키 입력은 줄바꿈, Enter  키 입력은 전송"으로 구분해달라고 요청했다.

점점 내가 원하는 형태가 잡혀갔다.

 

2일 만에 최종 완성

첫날: 일단 돌아가는 프로그램 만들기 + API 개발자 가입 및 결제 설정 + Flask 설치

둘째 날: 불편한 거 하나씩 고치기 + API 모델 최적화

 

기술 스택은 단순했다. Python Flask로 서버를 띄우고, HTML/CSS/JS로 화면을 만든 뒤 OpenAI와 Google API를 연결했다. 배치 파일 하나만 더블클릭하면 브라우저가 자동으로 열리고 바로 쓸 수 있는 형태로 완성했다.

 

수정 작업에서 가장 신경 쓴 부분은 API 모델 선정이었다. 모델마다 속도와 비용, 응답 품질이 천차만별이었기 때문이다.

특히 답변 형식을 미리 지정해두느라 프롬프트 토큰 소모가 더 컸기에, 가성비 좋은 모델을 찾는 것이 더욱 중요했다.

 

답변 형식에 아래와 같이 지정해두지않으면 답변이 장황하게 길어지거나 두 답변을 한눈에 보기 어렵다는 불편함이 있어서 기본 프롬프트를 지정해주기도 했었다.

# 기본 시스템 프롬프트
SYSTEM_PROMPT = """
당신은 코딩테스트 문제 풀이 전문 튜터입니다.

규칙:
- 정답 코드만 정확하게 작성합니다.
- 불필요한 설명은 생략합니다.
- 시간복잡도를 함께 작성합니다.
- Python 기준으로 답변합니다.
- 아래 형식을 반드시 지킵니다.

형식:

풀이:
(핵심 아이디어 한줄)

코드:
```python
code
"""

 

직접 만들어 써보니

완성된 프로그램을 처음 실행했을 때, 생각보다 만족도가 더 높았다.

미리 지정한 스타일대로 좌측엔 ChatGPT, 우측엔 Gemini의 답변이 나란히 올라오는 구성이 아주 보기 좋았다.

배치 파일을 실행하고 질문을 던지면 3초 안에 두 AI의 답변이 동시에 쏟아진다.

 

비용도 생각보다 훨씬 적게 든다. API를 직접 사용하니 ChatGPT 질문 1개에 약 0.5원, Gemini는 0.3원 정도다. 하루에 30개씩 질문해도 한 달에 1,000원이 안 나온다. 내가 쓴 만큼만 내니 구독 모델보다 훨씬 경제적이었다.

 

쓸수록 효과도 확실했다. 두 AI가 같은 답을 주면 확신이 생기고, 다르게 답하면 "왜 다르지?"라며 한 번 더 의심하고 따로 학습하기도 했다. AI 답변을 무작정 믿지 않게 되는 부수적인 효과도 있었다.

 

아쉬운 점도 있었다

아쉬운 점이 있다면 로컬에 대화 내용을 저장하는 기능까지는 아직 만들지 않았다는 것이다. 지금은 브라우저를 새로고침하면 이전 대화가 날아간다. 😥 하지만 local storage나 아예 DB를 추가하면 그만이긴했다.

 

언제든 내 입맛대로 뜯어고쳐 쓸 수 있다는 점이 이 프로젝트의 가장 큰 장점인거같다.

바이브코딩이 이렇게 쉽고 간단하게 할 수 있는거구나 하는 자신감을 얻게된 계기라 결과적으로 만들기 잘했다는 생각이 든다.