포토 랜드마크 탐험가 프로토타입

포토 랜드마크 탐험가 프로토타입

1. 최근 바이브 코딩에서 느낀 것들

• 바이브코딩에서 내가 의도한 바, 중도 포기없는 안정적인 산출의 담보는 바이브(Vibe)라는 불확실성에 다른 불확실성을 얹지 않는 것으로부터다.
• 기술 부채 그리고 창의성 부채도 때론 과감히 지는 것도 괜찮다.
• 그러나 코드를 관리하고 유지 보수하는 기본 작업 프로세스를 반복 숙달하여 내면화하지 않으면 작업 시간이 길면 길어질수록 바이브(기분) 내기가 어려워진다.
• 이 과정을 이해하고, 루틴화해야 작업에 뼈대와 구조가 생기고, 최소한 작업 프로세스에 있어서는 불확실성이 확실성으로 바뀐다(엄청 대단한 산출이 아니어도).
• 장기 프로젝트로 핸들링하면서 저비용으로 다양한 도구를 돌려써가며, 안정적인 산출이 가능해지기 위한 필수 조건이다.

2. 토요일, 모처럼 덩어리 시간을 내어 짜 본 프로토타입

• 랜드마크 사진을 업로드하면 AI 도슨트의 해설과 함께 그 곳에 깃든 숨겨진 이야기, 역사를 알아볼 수 있다.
• https://photo-landmark-explorer.vercel.app/
• 프론트엔드: React + TypeScript / AI 서비스: Google Gemini API 연동
• 주요기능: 랜드마크 검색 및 인식, 위치 기반 지도(GoogleMaps API), 텍스트 및 오디오 역사 가이드, AI 아트워크 생성(이미지 변환), AI 도슨트 챗봇(QAChat), 재미있는 정보 제공(FunFact), 수료증 생성 및 이미지 다운로드 등
• 프로토타입이고, 비용문제도 있어서 각자의 API키를 입력하도록 했다.
• 수료증 이미지 다운로드 오류 잡는데 시간이 꽤 걸렸다. 문제 해결을 위해서는 고집부리는 LLM보다, 약간은 엉뚱하고 색다른 방법을 생각하여 제안하는 인간지능이 필요하다.

3. 바이브 코딩에 속지 말자

• 바이브를 내려고 코딩하면 시간이 갈수록 바이브(기분) 관리가 안 된다.
• 그래도 대단치 않은 무언가를 만들고 싶다면 바이브가 코딩의 목적이어서는 안 된다.
• 결국 좋고 안정적인 코드가 나오면 좋고 안정적인 산출물이 된다.
• 과정이 결과를 담보하지는 않지만, 과정이 좋으면 결과도 좋을 가능성이 높다.
• 과정이 좋으려면 바이브(시스템 1 사고)가 아니라, 이해된 작업 루틴(시스템 2 사고)이 반복 숙달되어야 한다.

• 그런면에서 바이브 코딩이라 읽고, 매니지 코딩이라 이해하는 중이다.