ai코딩 github-copilot vibecoding claudesonnet #신속개발
핵심 요약
GitHub Copilot과 Claude Sonnet 4.5를 활용한 Vibe Coding으로 492개 팟캐스트 에피소드의 분석 대시보드를 단 5분 만에 구축하고 배포한 실전 사례를 다룹니다. 기술적 세부사항 없이 결과 중심의 프롬프트 하나로 전체 아키텍처부터 배포까지 자동화되었으며, CSV 파싱 버그와 TypeScript 오류까지 AI가 즉시 수정했습니다. 개발자는 비전 제시와 품질 검증에만 집중하고, 구현은 AI에게 맡기는 새로운 개발 패러다임을 보여줍니다.
Vibe Coding이란?
개념과 철학
Vibe Coding은 기술적 세부사항을 지정하지 않고 결과 중심의 자연어 프롬프트만으로 AI와 협업하여 소프트웨어를 개발하는 방법론입니다. 이는 게으름이 아니라 레버리지를 활용한 효율성이며, 개발자가 이미 알고 있는 기술을 반복 학습하는 시간을 절약합니다.
작동 원리
- 개발자: 비전과 결과물 정의
- AI(Copilot): 구현과 기술적 결정
- 개발자: 품질 검증
- 함께: 문제 해결 달성
프로젝트 배경
출발점
492개의 팟캐스트 에피소드(Merge Conflict)에 대한 CSV 파일이 있으며, 여기에는 다음 데이터가 포함되어 있습니다:
- 청취 횟수
- 리텐션 비율
- 성과 메트릭
- 다년간의 누적 데이터
목표
대시보드 구축에 며칠을 소비하지 않고 빠르게 데이터 스토리를 시각화하는 분석 플랫폼 개발
결과
- 첫 버전: 5분
- 완성 버전: 추가 10분 (총 15분)
- 배포: GitHub Pages에 실시간 서비스
프로젝트 실행 과정
초기 프롬프트 (1분차)
"In the attached file is all of our podcast metrics for every episode.
Create a beautiful website that helps visualize, search, finds topics, and more.
Come up with a bunch of ideas for what a podcast creator would want and build it out.
Use a vite based app that i can use and publish on github pages."
특징:
- 기술 스펙 없음
- 와이어프레임 없음
- React, TypeScript, Tailwind 버전 지정 없음
- 순수한 결과 중심의 요구사항
Claude Sonnet 4.5 선택 이유
GitHub Copilot의 추론 모델로 Claude Sonnet 4.5를 선택한 이유:
- 복잡한 요구사항을 자연어에서 이해
- 컨텍스트 기반 스마트한 기술 선택
- 함수가 아닌 전체 시스템 아키텍처 설계
- 엣지 케이스 사전 예측 (예: CSV 파싱 문제)
전체 스택 프로젝트에서는 단순 자동완성이 아닌 시스템 전체를 사고할 수 있는 모델이 필요합니다.
프로젝트 구조 생성 (2분차)
GitHub Copilot이 생성한 구조:
├── src/
│ ├── App.tsx // 라우팅이 있는 메인 앱
│ ├── components/
│ │ ├── Dashboard.tsx // 개요 메트릭
│ │ ├── EpisodeList.tsx // 검색 및 필터
│ │ ├── TopicAnalysis.tsx // AI 추출 토픽
│ │ ├── PerformanceCharts.tsx // 분석 심층 분석
│ │ └── EpisodeDetail.tsx // 개별 에피소드 뷰
│ ├── utils.ts // 데이터 파싱 및 헬퍼
│ └── types.ts // TypeScript 정의
├── package.json
├── vite.config.ts
└── tailwind.config.js
AI의 스마트한 설계 결정
개발자가 결정하지 않아도 AI가 자동으로 선택한 사항들:
기술 스택:
- React + TypeScript: 타입 안전성 + 현대적 UI
- Tailwind CSS: 빠른 스타일링
- Recharts: 아름다운 데이터 시각화
- Lucide React: 깔끔한 아이콘
아키텍처:
- 컴포넌트 아키텍처: Dashboard, List, Analysis, Charts, Detail로 관심사 분리
- 상태 관리: React hooks 사용 (이 용도로는 Redux 오버헤드 불필요)
- 데이터 흐름: 단일
loadEpisodes()함수, 메모이제이션된 계산 - 스타일링 시스템: 커스텀 테마 컬러를 가진 Tailwind 유틸리티 클래스
- 타입 안전성: 적절한 인터페이스로 완전한 TypeScript 커버리지
TypeScript 인터페이스 예시
export interface Episode {
slug: string;
title: string;
published: Date;
day1: number;
day7: number;
day14: number;
day30: number;
day90: number;
spotify: number;
allTime: number;
}
깔끔하고 간단하며 정확히 필요한 것만 포함
초기 실행 (3분차)
npm run dev 실행 후 브라우저를 열었으나 숫자가 정확하지 않음
첫 번째 버그: CSV 파싱 문제
문제 발견 (4분차)
사용자 대응:
"double check the CSV parsing, doesn't seem correct here
as the numbers aren't accurate"
문제 원인
CSV에 쉼표가 포함된 제목이 있었음:
477,"477: From Spark, To Blazor, To Mobile, To Production in 1 Day",2025-08-25,"1,781"
원래 정규식 파서가 따옴표 안의 쉼표를 처리하지 못함
AI의 해결책
GitHub Copilot이 즉시 파서를 다시 작성:
const parseCSVLine = (line: string): string[] => {
const result: string[] = [];
let current = '';
let inQuotes = false;
for (let i = 0; i < line.length; i++) {
const char = line[i];
if (char === '"') {
inQuotes = !inQuotes;
} else if (char === ',' && !inQuotes) {
result.push(current.trim());
current = '';
} else {
current += char;
}
}
result.push(current.trim());
return result;
};
핵심 포인트:
- 개발자는 CSV 파서 작성법을 알 필요 없음
- 단지 출력이 잘못되었음을 인식하기만 하면 됨
- AI가 구현을 처리
- 핫 리로드로 즉시 수정 확인
구축된 기능
1. 스마트 분석이 있는 대시보드
제공 메트릭:
- 총 에피소드 수
- 총 청취 횟수
- 평균값
- 성장률
- Recharts를 사용한 성과 타임라인
- 성과별 상위 10개 에피소드 순위
- 최고 에피소드 스포트라이트
2. 고급 검색 및 필터링
const filteredAndSortedEpisodes = useMemo(() => {
let filtered = episodes.filter(ep => {
const matchesSearch = ep.title.toLowerCase().includes(searchTerm.toLowerCase()) ||
ep.slug.toLowerCase().includes(searchTerm.toLowerCase());
const matchesMin = !minListens || ep.allTime >= parseInt(minListens);
const matchesMax = !maxListens || ep.allTime <= parseInt(maxListens);
return matchesSearch && matchesMin && matchesMax;
});
filtered.sort((a, b) => {
// 동적 정렬 로직
});
return filtered;
}, [episodes, searchTerm, sortField, sortOrder, minListens, maxListens]);
특징:
- 성능을 위한 메모이제이션
- 반응형
- 우아한 구조
3. AI 추출을 통한 토픽 분석
에피소드 제목에서 토픽을 추출하는 시스템:
export const extractTopics = (episodes: Episode[]): Map<string, Episode[]> => {
const topics = new Map<string, Episode[]>();
const keywords = [
'AI', 'iOS', 'Android', 'macOS', 'Swift', 'Kotlin', 'C#', '.NET', 'MAUI',
'Blazor', 'React', 'Azure', 'GitHub', 'VS Code', 'Xcode', 'Apple', 'Microsoft',
// ... 30개 이상의 키워드
];
episodes.forEach(episode => {
const title = episode.title.toLowerCase();
keywords.forEach(keyword => {
if (title.includes(keyword.toLowerCase())) {
if (!topics.has(keyword)) {
topics.set(keyword, []);
}
topics.get(keyword)!.push(episode);
}
});
});
return topics;
};
분석 가능 항목:
- 가장 많이 다루는 주제
- 가장 많은 청취를 얻는 주제
- 기술별 에피소드 클러스터
4. 리텐션 분석
자동 리텐션 곡선 계산:
export const calculateRetention = (episode: Episode): {
day1: number;
day7: number;
day30: number
} => {
if (episode.allTime === 0) {
return { day1: 0, day7: 0, day30: 0 };
}
return {
day1: (episode.day1 / episode.allTime) * 100,
day7: (episode.day7 / episode.allTime) * 100,
day30: (episode.day30 / episode.allTime) * 100,
};
};
발견된 인사이트:
- 평균 ~58%의 전체 청취가 첫날 발생
- ~85%가 첫 주에 발생
- ~92%가 첫 달에 발생
이는 이전에 없었던 실행 가능한 인사이트입니다.
5. 아름다운 차트
Recharts를 활용한 시각화:
<ResponsiveContainer width="100%" height={300}>
<LineChart data={timelineData}>
<CartesianGrid strokeDasharray="3 3" />
<XAxis dataKey="name" angle={-45} textAnchor="end" height={80} />
<YAxis />
<Tooltip formatter={(value) => formatNumber(value as number)} />
<Line type="monotone" dataKey="listens" stroke="#0ea5e9" strokeWidth={2} />
<Line type="monotone" dataKey="day7" stroke="#10b981" strokeWidth={2} />
</LineChart>
</ResponsiveContainer>
특징:
- 반응형
- 인터랙티브
- 전문적인 외관
배포 과정
GitHub Actions 워크플로우 생성 (10분차)
프롬프트:
"can you create a github pages deployment for this.
see: https://github.com/jamesmontemagno/PinkPuffQuest/blob/main/.github/workflows/deploy.yml
as a reference"
GitHub Copilot이 워크플로우를 가져와서 패턴을 이해하고 생성:
name: Deploy to GitHub Pages
on:
push:
branches: ['main']
workflow_dispatch:
permissions:
contents: read
pages: write
id-token: write
jobs:
deploy:
environment:
name: github-pages
url: ${{ steps.deployment.outputs.page_url }}
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- name: Checkout
uses: actions/checkout@v5
- name: Set up Node
uses: actions/setup-node@v5
with:
node-version: lts/*
cache: 'npm'
- name: Install dependencies
run: npm ci
- name: Build
run: npm run build
- name: Setup Pages
uses: actions/configure-pages@v5
- name: Upload artifact
uses: actions/upload-pages-artifact@v3
with:
path: './dist'
- name: Deploy to GitHub Pages
id: deployment
uses: actions/deploy-pages@v4
TypeScript 오류 해결 (12분차)
첫 배포 실패:
Error: src/App.tsx(4,3): error TS6133: 'LineChart' is declared but its value is never read.
Error: src/App.tsx(5,3): error TS6133: 'PieChart' is declared but its value is never read.
프롬프트:
"when the action runs i get: [붙여넣은 오류]"
GitHub Copilot의 정확한 수정:
// Before
import { BarChart, LineChart, PieChart, TrendingUp, TrendingDown, ... } from 'lucide-react';
// After
import { BarChart, Radio, Calendar, Search, Tag, Activity } from 'lucide-react';
안티패턴도 수정:
// 변경 전
performanceDistribution.map((entry, index) => (
<Cell key={`cell-${index}`} fill={COLORS[index % COLORS.length]} />
))
// 변경 후
performanceDistribution.map((_entry, index) => (
<Cell key={`cell-${index}`} fill={COLORS[index % COLORS.length]} />
))
결과: 빌드 성공, 배포 완료, Podstats - Podcast Analytics 에서 실시간 서비스
Vibe Coding 방법론
1. 결과 중심 프롬프트
잘못된 방법:
"Create a React component with props for data"
올바른 방법:
"Build a dashboard showing my podcast metrics"
2. AI에게 기술적 결정 맡기기
AI가 선택한 사항들:
- 컴포넌트 아키텍처
- 상태 관리 패턴
- 스타일링 접근법
- 차트 라이브러리
- 빌드 도구
모두 좋은 선택이며, 개발자가 연구할 필요가 없었던 사항들
3. 기능이 아닌 버그에 대한 반복
문제가 발생했을 때 증상을 설명:
- “numbers aren’t accurate” → CSV 파서 수정
- “build fails with errors” → import 정리
핵심: 해결책을 알 필요 없이 문제만 인식하면 됨
4. 자신의 작업 참조
다른 GitHub 저장소의 배포 워크플로우를 Claude에게 제시. AI가 패턴을 이해하고 적용하여 일관성 유지에 큰 도움
5. 타입 신뢰
TypeScript가 런타임 전에 문제를 포착:
interface Episode {
slug: string;
title: string;
published: Date; // Date 타입, 문자열 아님
day1: number; // number 타입, 파싱 처리
// ...
}
AI가 전체에 걸쳐 적절한 타입을 사용하여 전체 버그 클래스 방지
GitHub Copilot의 작동 방식
아키텍처 레벨
Sonnet 4.5를 추론 모델로 사용한 Copilot의 역할:
- 전체 컴포넌트 구조 설계
- 기술 스택 결정
- 데이터 흐름과 상태 관리 계획
- 엣지 케이스와 실패 모드 예측
구현 레벨
- 반복 패턴 자동 완성
- 합리적인 변수명 제안
- 유틸리티 함수 작성
- 테스트 데이터 변환 작성
핵심 가치: 아키텍처에 대한 깊은 사고와 세부 구현을 동시에 처리하는 이중 모드 작동
AI가 만든 놀라운 코드
Claude가 작성한 영리한 코드:
const getEpisodePerformance = (
episode: Episode,
avgAllTime: number
): 'excellent' | 'good' | 'average' | 'below-average' => {
const ratio = episode.allTime / avgAllTime;
if (ratio >= 1.5) return 'excellent';
if (ratio >= 1.1) return 'good';
if (ratio >= 0.9) return 'average';
return 'below-average';
};
요청하지 않았지만 성과 분류 시스템을 만들어냄. 이제 모든 에피소드가 평균과 비교하여 배지를 받습니다.
Sonnet 4.5의 깊은 추론: 요청한 것뿐만 아니라 필요할 것을 예측
개발 타임라인
처음 5분
- 1분차: 초기 프롬프트 작성
- 2분차: Claude가 전체 프로젝트 스캐폴딩
- 3분차:
npm install && npm run dev - 4분차: 작동하는 대시보드 확인, CSV 버그 발견
- 5분차: CSV 파서 수정, 결과 확인
후속 작업 (추가 10분)
- 10분차: GitHub Actions 워크플로우 추가
- 12분차: TypeScript 오류 수정
- 15분차: GitHub Pages에서 실시간 서비스
학습한 교훈
게으름이 아닌 레버리지
이미 아는 것을 재학습하지 않음:
- CSV 파일 파싱
- React 앱 빌드
- Vite 설정
- TypeScript 작성
- GitHub Pages 배포
질문: AI가 초 단위로 할 수 있는 것을 왜 한 시간을 소비하나?
흐름의 중요성
컨텍스트 전환 없음:
- 문서 읽기
- Stack Overflow 검색
- 모호한 오류 디버그
- Recharts API 구문 기억
아이디어에서 구현까지 순수한 창의적 흐름
새로운 개발 패러다임
역할 분담
개발자가 소유:
- 비전: 무엇을, 왜 만드는가?
- 품질: 실제로 작동하는가?
Copilot이 소유:
- 구현: 어떻게 만드는가?
함께 소유:
- 결과: 문제를 해결했는가?
실천 방법
- VS Code + GitHub Copilot 시작 (복잡한 프로젝트는 Sonnet 4.5 선택)
- 결과 중심 프롬프트 작성: “Build me X that does Y”
- Copilot이 기술 선택하게 하기: 강한 의견이 없으면 과도하게 지정하지 않기
- 해결책이 아닌 문제에 대한 반복: 무엇이 잘못되었는지 설명하고 Copilot이 수정하게 하기
- 빠르게 배포, 더 빠르게 반복: 프로덕션에 빨리 도달하고 실제 사용 기반 개선
프로젝트 링크
- 소스 코드: github.com/jamesmontemagno/podstats
- 라이브 데모: jamesmontemagno.github.io/podstats
- 팟캐스트: mergeconflict.fm
결론
이것은 미래가 아니라 현재입니다. Claude Sonnet 4.5와 같은 고급 추론 모델을 사용하는 GitHub Copilot은 소프트웨어 개발 방식을 근본적으로 변화시켰습니다.
질문은 “AI가 코드를 작성할 수 있는가?”(명백히 예)가 아니라 **“GitHub Copilot과 어떻게 협업하여 더 나은 소프트웨어를 더 빠르게 만들 수 있는가?”**입니다.