바이브 코딩이란? 내가 이렇게 하는 이유...

Matthew Berman 구독자 419,000명

요약

이 영상은 AI가 대신 코드를 작성하는 혁신적 코딩 패러다임, '바이브 코딩'을 소개하며 그 과정을 생생하게 보여줍니다. 영상에서는 로그인 인증 페이지 구축과 Tetris 게임 구현, UI 개선, AI 에이전트를 통한 머신러닝 학습 등 다양한 프로젝트를 AI 도구를 사용해 진행하는 과정을 시연합니다. 실시간 오류 수정과 반복적인 코드 수용 과정을 통해 경험이 부족한 개발자도 손쉽게 결과물을 만들 수 있음을 강조합니다. 전체적으로 AI 도구를 활용한 자동화와 효율성, 그리고 접근성을 중점적으로 다룹니다.

주요 키워드

바이브 코딩 AI 코딩 Tetris 로그인 인증 Flask 머신러닝 Stable Baselines3 DQN UI 조정

하이라이트

🔑 바이브 코딩은 전통적인 코딩 대신 AI에게 코딩 작업을 전적으로 맡기는 새로운 패러다임임을 설명합니다.
🚀 로그인 인증 페이지와 같은 간단한 플라스크(Flask) 프로젝트부터 Tetris 게임 구현까지 다양한 프로젝트를 AI 도구로 진행하는 모습을 보여줍니다.
⚡️ Wind Surf, Super Whisper, 그리고 최신 AI 모델들을 사용하여 코드 작성 및 UI 개선, 오류 수정 등 작업을 자동화하는 과정을 시연합니다.
🛠 구글 인증, UI 버튼 위치 조정 등 세부 기능을 실시간으로 수정하며, 결과 위주로 코드를 수용하는 작업 방식을 강조합니다.
📈 Stable Baselines3를 통한 DQN (Deep Q-Network) 기반 AI 학습 및 Tetris 게임 플레이 시연으로 AI 통합의 가능성을 보여줍니다.
🌟 경험이 부족한 개발자도 AI의 도움을 받아 복잡한 프로젝트를 구현할 수 있다는 메시지를 전달합니다.

용어 설명

바이브 코딩

코드를 직접 작성하지 않고 AI에게 코딩 전 과정을 맡기는 새로운 개발 방식

LLMs (대형 언어 모델)

자연어 처리와 관련 작업을 수행하는 강력한 AI 모델로, 코드 생성 등 다양한 작업에 활용됨

Wind Surf

AI 코딩 지원 도구 중 하나로, 코드 작성 및 프로젝트 전반을 관리하는 기능을 제공함

Super Whisper

음성 인식 기반 AI 도구로, 음성 명령을 통해 코드를 생성하거나 수정하는 데 사용됨

Stable Baselines3

강화 학습(RL) 알고리즘 구현을 위한 라이브러리로, Tetris 게임 내 AI 에이전트 학습에 활용됨

영상은 AI가 코드를 작성하는 '바이브 코딩' 개념을 설명합니다. Andre Karpathy의 포스트를 인용하며 이 새로운 코딩 방식의 매력을 강조합니다.

[00:00] 바이브 코딩의 개념 소개: AI가 모든 코딩을 대신하는 새로운 코딩 방식으로, 안드레이 카파시도 지지를 표명했습니다.

AI 도구를 활용해 플라스크 프로젝트 기반의 로그인 인증 페이지를 생성하는 과정을 시연합니다. 기본적인 프로젝트 셋업과 코드 생성 과정을 빠르게 진행합니다.

[00:25] 프로젝트 계획 설명: 간단한 프로젝트부터 시작해서 테트리스 게임 개발, 더 나아가 AI가 테트리스를 플레이하는 머신러닝 프레임워크까지 구축할 예정입니다.

[00:48] 바이브 코딩의 특징: 코드의 존재를 잊고 AI 도구들(LLM, Cursor, Copilot, Super Whisper)에 완전히 의존하여 개발을 진행합니다.

[01:15] 실제 작업 방식: 에러 해결은 복사-붙여넣기로 처리하고, 코드가 복잡해져도 깊이 분석하지 않으며, 문제 발생 시 무작위 변경으로 해결합니다.

[01:35] 실습 준비: Warp와 Super Whisper를 사용한 개발 환경 설정을 시작하고, 로그인 인증 페이지 제작을 첫 프로젝트로 선정했습니다.

[02:53] 서버를 구동하고 앱을 실행하기 위해 환경 설정을 시작합니다. 터미널에서 가상환경을 활성화하고 필요한 패키지들을 설치합니다.

환경 설정과 확장 프로그램 설치, 라이브러리 구성 등 초기 설정 과정을 진행하며 발생하는 오류들을 신속하게 수정합니다. 결과 위주의 수용 방식이 돋보입니다.

[03:12] 첫 번째 오류가 발생했지만, 단순히 복사-붙여넣기로 해결하고 필요한 파일들을 검토 없이 수락했습니다.

[03:38] 기본적인 사용자명과 비밀번호 로그인 페이지가 완성되었고, Google 인증 기능을 추가하기로 결정했습니다.

[03:49] Windsurfer의 Cascade 기능을 사용해 프로젝트 전체를 한 번에 수정할 수 있는 장점을 설명합니다.

구글 인증 기능을 페이지에 추가하고, 버튼 위치와 레이아웃을 조정하는 과정을 보여줍니다. Diff 검토 없이 결과만 확인하며 UI 문제를 해결합니다.

[04:28] Flask 모듈 관련 오류가 발생하여 Python 환경 관리 문제를 해결하고, flask-dance를 설치하여 문제를 해결했습니다.

[05:12] Lang Trace 소개: AI 소프트웨어 개발 컨설팅 회사로, 오픈소스 기반의 LLM 평가 및 개선 플랫폼을 제공합니다.

[05:46] Lang Trace는 오픈소스 도구로, OpenAI, DeepSeek, Gemini 등 다양한 AI 플랫폼과 통합되며 엔드투엔드 관측성을 제공합니다.

[06:09] Crew AI를 기본 지원하며, 에이전트, 작업, 도구, 메모리를 위한 맞춤형 대시보드를 제공합니다.

[06:27] Lang Trace는 오픈소스이며, 호스팅 버전은 20% 할인된 가격으로 이용 가능합니다.

[06:44] 구글 인증 버튼 문제를 해결하기 위해 코드를 수정하고 다른 AI 모델로 전환하여 문제를 해결했습니다.

AI를 이용해 Tetris 게임 코드를 생성하고, 게임 로직과 UI 요소들을 추가 및 수정하는 과정을 시연합니다. 게임 실행 전반의 인터랙션과 디버깅 과정을 포함합니다.

[08:24] 다음 단계로 파이썬으로 테트리스 게임을 만들고 머신러닝을 적용하여 자동 플레이를 구현하기로 했습니다.

[08:51] 코드 실행을 위해 디렉토리 이동, 가상환경 활성화, 필요한 패키지 설치 등의 기본 설정을 진행합니다.

[09:22] 게임에 다음 블록 미리보기 창을 추가하려고 시도했지만, 첫 시도에서는 제대로 구현되지 않았습니다.

[09:58] Cloud 3.5가 더 나은 선택일 수 있지만, 현재 버전으로 계속 시도하기로 결정했습니다.

[10:24] 다음 블록 미리보기 기능이 성공적으로 추가되었고, 예상 외로 점수 기능도 함께 구현되었습니다.

일시정지와 종료 게임 버튼의 위치와 작동 방식을 개선합니다. 버튼들이 올바르게 기능하도록 수동으로 코드를 수정하는 모습이 돋보입니다.

[10:43] 일시정지와 게임 종료 기능을 추가했으나, 버튼 위치와 기능에 문제가 발생했습니다.

[11:29] 자동 변경이 되지 않아 수동으로 코드를 수정하여 일시정지와 게임 종료 기능을 구현했습니다.

Tetris 게임에 AI 플레이어 모드를 추가하고, Stable Baselines3를 이용한 DQN 학습 과정을 시작합니다. AI가 직접 게임을 플레이하며 학습하는 초기 단계를 확인합니다.

타임라인 정보가 없습니다.

학습된 AI를 통해 Tetris 게임이 실제로 플레이되는 모습을 확인합니다. 영상은 경험 부족자도 AI의 도움을 받아 복잡한 프로젝트를 완성할 수 있음을 강조하며 마무리됩니다.

타임라인 정보가 없습니다.

[00:00] 바이브 코딩이 무엇일까요? 이것은 새로운 코딩

[00:03] 방식인데, 기본적으로 코드를

[00:05] 전혀 작성하지 않고 AI가 대신 코딩하도록 하는 것입니다

[00:08] 여러분이 손을 들며

[00:10] '말도 안 된다'고 하기 전에

[00:12] 인공지능 분야의 선구자인 안드레이 카파시가

[00:15] 최근 이것에 대해 포스팅하면서

[00:17] 매우 좋아한다고 했습니다. 제가 이게 무엇인지

[00:19] 보여드리고 직접 테스트해보겠습니다

[00:21] 간단한 프로젝트도 만들어보고

[00:23] 더 복잡한 프로젝트도 만들어볼 건데요

[00:25] 테트리스 게임을 만들고 기능을 추가하고

[00:28] 그 다음에는 전체 머신러닝 프레임워크를

[00:30] 구축해서

[00:33] AI가 테트리스를 플레이하도록 할 겁니다

[00:37] 이 모든 것을 단 한 줄의 코드도 작성하지 않고 만들죠

[00:40] 얼마나 멋진지 한번 보세요. 안드레이

[00:43] 카파시의 포스트가 380만 뷰를 기록했는데

[00:46] 많은 사람들이 동의하는 것 같네요

[00:48] 이 새로운 코딩 방식을 제가 바이브 코딩이라고 부르는데

[00:50] 여기서는 완전히 분위기에 몸을 맡기고

[00:52] 지수적 발전을 받아들이며 코드의 존재를

[00:53] 잊어버리는 거죠. 이게 가능한 이유는

[00:55] LLM들, Cursor, Copilot이 소네트와 함께

[00:58] 너무나 뛰어워졌기 때문입니다. 그리고 저는 방금

[01:01] Copilot을 Super Whisper와 함께 써봤는데

[01:03] 키보드조차 거의 안 건드렸어요

[01:05] 사이드바의 패딩을 절반으로 줄여달라는

[01:07] 정말 사소한 것도 요청했는데

[01:09] 직접 찾기 귀찮아서죠. 저는 항상 모든 제안을 수락하고

[01:13] 에러 메시지가 나오면 차이점을 읽지도 않고

[01:15] 그냥 복사해서 붙여넣기만 합니다

[01:16] 보통 그러면 해결되더라고요

[01:19] 코드가 제가 이해할 수 있는 수준을 넘어서게 되는데

[01:22] 자세히 읽으려면 시간이 꽤 걸릴 것 같아요

[01:24] 가끔 LLM이 버그를 고치지 못할 때는

[01:26] 그냥 우회해서 해결하고

[01:28] 없어질 때까지 무작위로 변경을 요청해요

[01:30] 주말 프로젝트 정도는 이 정도면 나쁘지 않죠

[01:32] 꽤 재미있기도 하고요

[01:35] 오늘 우리가 테스트해볼 건데

[01:37] 저는 약간 다른 기술 스택을 사용할 거예요

[01:38] Cursor 대신 Warp를 사용하고

[01:41] 안드레이 카파시처럼 Super Whisper를 사용할 겁니다

[01:43] Super Whisper를 모르시는 분들을 위해 설명하자면

[01:45] 이것은 음성 인식 AI 도구인데

[01:47] 정말 잘 작동합니다

[01:49] 자, 이제 테스트를 시작해볼까요

[01:51] 우리는 GPT-3를 중간 정도의 추론 능력으로 사용할 건데

[01:53] 자, 이제 시작해보죠

[01:56] Super Whisper를 열고

[01:58] 시작해보도록 하겠습니다

[02:00] 로그인 인증 페이지를 만들어줘

[02:04] 자, 여기 있네요. 로그인 인증 페이지를 만들어달라고 했죠

[02:07] 엔터를 눌러보겠습니다

[02:09] 지금 생성하고 있네요

[02:11] 정말 빠르네요. 작은 Flask 프로젝트를

[02:13] 로그인 인증 페이지와 함께 만들어줄 거예요

[02:15] 이렇게 설정할 겁니다

[02:16] 좋아요, README와 app.py 파일이 모두 준비됐네요

[02:22] 이제 이 파일들을 만들어드리겠습니다

[02:24] 네, 만들어주세요

[02:27] 워크스페이스 상위 폴더에서 Git 저장소를 찾았네요

[02:31] 자, 이제 시작해보죠

[02:32] 저장소를 열어보시겠습니까?

[02:34] 네, 그리고 추천하는 파이썬 확장 프로그램을

[02:37] 설치하시겠습니까? 네, 진행하죠

[02:39] 제가 Warp를 처음 사용하는 거라

[02:40] 이런 과정이 필요합니다

[02:42] 카파시처럼 모든 변경사항을 수락하고

[02:45] 생각조차 하지 않을 거예요. 보세요

[02:47] 이미 이렇게 많은 코드가 작성됐네요

[02:49] 이제 서버를 실행해달라고

[02:50] 요청해보죠. 과연 할 수 있을까요?

[02:53] 서버를 구동해서 이 앱을 실행해보죠

[02:56] 터미널을 열라고 하니 그렇게 해보겠습니다

[02:59] 지시하는 대로 따라해 보죠

[03:01] CD 명령어로 이동하고 VMV를 활성화합니다

[03:05] 좋아요, 이제 필요한 패키지를

[03:07] 설치할 건데, 그냥 복사 붙여넣기만 할거에요

[03:09] 전혀 생각할 필요도 없이요

[03:11] 자 됐네요

[03:12] 좋아요, 첫 번째 문제가 발생했네요

[03:16] 그래서 저는 그냥 이걸 복사해서

[03:18] 여기에 붙여넣고 엔터를 누를 겁니다

[03:21] 한 파일을 검토해야 하는데

[03:23] 검토도 안 하고 전부 수락할게요

[03:25] 이제 requirements를

[03:28] 다시 한 번 설치할 건데 지시하는 대로

[03:30] 정확히 따라하고 pip install 하면 됩니다

[03:34] 잘 됐네요. 이제 열어보겠습니다

[03:38] 보이시나요? 사용자명과

[03:41] 비밀번호 로그인 페이지가 있네요. 하지만 여기서 멈추지 말고

[03:43] 계속 진행해서 Google 인증을

[03:46] 이 페이지에 추가해보죠

[03:49] Windsurfer를 사용하면 좋은 점은

[03:52] Cascade로 프로젝트 전체를

[03:55] 한 번에 수정할 수 있다는 겁니다

[03:56] 한 번에 한 파일씩만 되는

[03:58] Cursor와는 조금 다르죠

[04:01] 에러가 발생했지만 아직 편집 중이니

[04:03] 그냥 기다려보겠습니다

[04:05] 변경사항은 보지도 않을 거예요

[04:08] 차이점도 보지 않고

[04:09] 결과만 보면서

[04:11] 잘 작동하는지 확인할게요

[04:13] 설정을 완료하려면 flask를 추가해서

[04:15] 의존성을 업데이트하라네요

[04:18] 폴더를 열었더니 windsurfer가 재시작되어서

[04:21] 지금 좀 이상한 상태에 있어요

[04:22] 변경사항이 일부만 적용됐거든요

[04:24] 어떻게 되는지 보고

[04:25] AI가 고쳐주길 기다려보죠

[04:28] flask 모듈을 찾을 수 없다고 하네요

[04:30] 에러 메시지를 복사 붙여넣기 할게요

[04:31] 이미 문제가 뭔지 알아요

[04:33] conda 환경이 안 맞는 건데

[04:35] AI가 올바른 방법을 알려주나 봅시다

[04:37] 안 알려주네요, 그럼

[04:39] 여기서 VM을 활성화하면 됩니다

[04:41] 자 다시 돌아왔고, Python app.py 실행하는데

[04:45] flask-dance가 없네요

[04:48] 같은 문제가 계속되는데 복사 붙여넣기로

[04:50] 해결해보죠. 파이썬 환경 관리가

[04:53] 여기서도 문제가 되네요

[04:54] 당연히 그렇죠

[04:57] flask-dance를 설치해보죠, 됐습니다

[05:00] 다시 실행해볼게요. 거의 생각 없이

[05:02] 복사 붙여넣기만 하면서 살펴보는 중인데

[05:05] 작동하네요. 다시

[05:07] 여기로 와서 페이지를 새로고침 하면

[05:09] 아직 구글 버튼이 없네요. 이 세그먼트의

[05:12] 스폰서인 Lang Trace 덕분에

[05:14] 훌륭한 파트너십을 맺었습니다

[05:16] 오늘도 소개하게 되어 기쁩니다

[05:17] Lang Trace는 선도적인 AI

[05:19] 소프트웨어 개발 컨설팅 회사로

[05:21] 비즈니스 발전을 위한 AI 제품을

[05:23] 구축합니다. 제품에는

[05:24] 오픈소스와 오픈 텔레메트리 기반

[05:27] 관찰 가능성 및 평가 플랫폼이 포함되어

[05:29] 애플리케이션의 LLM 사용을

[05:31] 평가하고 개선하는데 도움을 줍니다

[05:34] 초기 스타트업부터

[05:36] 포춘 500대 기업까지

[05:37] 수천 명의 개발자들이 신뢰합니다

[05:39] Lang Trace는 개발자들이 추적을 수집하고 분석하며

[05:42] 데이터셋을 수집하고 평가를 실행하여

[05:44] 높은 신뢰성과 보안성을 제공합니다

[05:46] AI 시스템에 대해 다시 말씀드리자면, Lang Trace는 오픈소스이며

[05:48] 오픈 텔레메트리를 지원하고

[05:51] OpenAI, MrAw, DeepSeek와 쉽게 연동됩니다.

[05:54] Gemini, Weaviate, Pinecone 등과도 통합되며

[05:57] Lang Trace는 엔드투엔드 관측성을 제공하여

[06:00] LLM부터 벡터 데이터베이스까지

[06:03] Crew AI, LlamaIndex, DSPy,

[06:05] LangChain과 같은 프레임워크 수준의 호출도 추적합니다.

[06:09] 제가 좋아하는 Crew AI를 기본 지원하며,

[06:11] Lang Trace는

[06:13] Crew AI 세션을 추적하기 위한 맞춤형 대시보드를

[06:15] 제공하여 에이전트, 작업, 도구, 메모리를 모니터링합니다.

[06:19] 에이전트들의 모든 활동을 추적할 수 있어

[06:21] 데모에서 안정적인 AI 제품으로

[06:24] 쉽게 전환할 수 있습니다.

[06:27] Lang Trace는 오픈소스이며,

[06:29] 호스팅 버전을 사용하고 싶다면

[06:31] 제 설명란의 링크를 통해 20% 할인받을 수 있습니다.

[06:33] 더 자세히 알고 싶다면

[06:35] 곧 있을 웨비나에 참여하세요.

[06:37] 모든 내용을 자세히 다룰 예정입니다.

[06:40] 훌륭한 파트너십을 맺고 있으니

[06:41] GitHub에서 시작해보시고,

[06:43] Lang Trace에 다시 한 번 감사드립니다.

[06:44] 자, 이제 영상으로 돌아가서,

[06:46] 구글 인증 버튼이 보이지 않는다고

[06:49] 말씀드리겠습니다. 코드는

[06:51] 있는데 말이죠.

[06:53] 참고로 코딩을 처음 하시는 분들도

[06:57] 할 수 있습니다. 아주 쉽죠.

[06:59] 몇 가지 가능성을 살펴봅시다.

[07:01] 먼저 구글 블루프린트가

[07:03] 애플리케이션에 제대로 등록되어 있는지

[07:05] 확인해보죠.

[07:06] 구글 블루프린트를 어떻게 제대로 등록하나요?

[07:09] 구글 등록을

[07:12] 대신 해주세요.

[07:15] 실제로 할 수 있는지

[07:18] 봅시다.

[07:19] 좋네요, 코드를 많이 추가했군요.

[07:22] 모두 수락하겠습니다.

[07:24] login_google 엔드포인트가 보여야 하는데

[07:27] 입력해보니 확인됩니다.

[07:31] 하지만 버튼이 보이지 않네요.

[07:35] 뭔가 잘못하고 있지만

[07:36] 너무 깊이 생각하지 않으려고 합니다.

[07:38] 대신에

[07:39] 스크린샷을 찍어보겠습니다.

[07:41] 이 모델은 이미지를 지원하지 않으니

[07:43] 다른 방법을 써보죠.

[07:45] 이렇게 해보겠습니다.

[07:46] 모델을 바꿔보죠.

[07:47] Claude 3.5로 전환해보겠습니다.

[07:51] 이 페이지에서 구글 인증 버튼이 안 보인다고

[07:55] 말씀드리겠습니다.

[07:56] 여기에 추가해주세요라고 하면 되겠네요.

[08:00] 말로 해도 됐었는데,

[08:01] 괜찮습니다. 아, 문제가 보이네요.

[08:04] 로그인 페이지용 템플릿을 사용중이군요.

[08:06] 템플릿을 확인해보죠.

[08:07] 다른 모델을 사용하니

[08:08] 이 모델이 더 나을 것 같네요.

[08:10] 확실히 좀 더

[08:12] 느린 것 같지만, 모두 수락하고

[08:15] 자, 여기 있네요.

[08:18] 보기 좋진 않고 이미지가 깨져있지만 괜찮습니다.

[08:22] 충분하네요. 다음으로

[08:24] 테트리스 게임을 만들고

[08:26] 머신러닝을 사용해서

[08:29] 게임을 스스로 플레이하도록

[08:31] 해보겠습니다.

[08:33] 파이썬으로 테트리스 게임을 만들어주세요.

[08:38] 추천하는 백그라운드 터미널 명령이군요.

[08:40] 수락하겠습니다.

[08:43] 모두 수락하고

[08:45] 네, 코드가 많이 있네요.

[08:47] 실행해보겠습니다.

[08:51] 이 코드를 실행하기 위해 해야 할 일이

[08:53] 좋아요, 이렇게 해보죠.

[08:56] 먼저 디렉토리로 이동하고

[08:58] 가상환경을 활성화하고

[09:00] 모든 필요한 패키지들을

[09:02] 설치한 다음에

[09:04] 파일을 실행할 건데, 사실 이 부분은

[09:07] 그냥 복사 붙여넣기 했네요

[09:09] 아무 키나 눌러서 시작하면 됩니다

[09:13] 잘 되네요, 제대로

[09:15] 작동하는지 확인해 보죠

[09:18] 라인이 사라지네요, 좋아요

[09:20] 자, 이제 멈추고

[09:22] 몇 가지 추가하고 싶은 게 있어요. 다음 블록을

[09:26] 미리 보여주는 창이 필요해요

[09:27] 어떤 조각이 다음에 나올지 보여주는

[09:32] 이게 다예요, 한번 보죠

[09:33] 파일을 작성하고 있네요. 전 그냥

[09:36] 모두 수락하고 실행만 할 거예요

[09:38] 다른 건 건드리지 않고

[09:41] 다시 실행해서

[09:42] 잘 되는지 볼게요. 음, 다음 블록 미리보기가

[09:47] 안 보이네요. 괜찮아요

[09:49] 종료하고 다시 시도했는데, 여전히

[09:53] 다음 블록 미리보기가 안 보여요. 수정해주세요

[09:58] 아마도 Cloud 3.5를

[10:01] 써봐야 할 것 같네요. 그게

[10:04] 코딩 어시스턴트의 황금 표준이죠

[10:07] 하지만 일단 이걸로 해보죠

[10:09] 좋아요, 확실히

[10:11] 화면 너비가 늘어났네요

[10:12] 사실 진정한 바이브 코딩이라면

[10:14] 차이점을 보면 안 되는데, 뭐 어때요

[10:16] 살짝 봤네요. 좋아요

[10:19] 전부 수락하고

[10:21] 실행해서 어떻게 되는지 보죠

[10:24] 와, 다음 모양이 보이네요

[10:27] 멋져요, 정말 대단해요. 게다가

[10:30] 점수도 추가됐네요. 제가 요청하진 않았지만

[10:32] 좋아요. 한번 더 확인해 볼게요

[10:34] 이 줄을 지우면

[10:36] 점수가 10점이 되어야 해요

[10:38] 10점 됐네요, 좋아요. 이제 일시정지와 게임 종료

[10:43] 버튼을 추가해주세요

[10:45] 모두 수락하고 다시 실행해보죠

[10:48] 아무 키나 눌러서 시작... 어? 일시정지와

[10:50] 게임 종료 버튼이 이상한 위치에 있네요

[10:53] 자, 이걸 수정해달라고 하죠

[10:54] 일시정지와 게임 종료 버튼이

[10:58] 테트리스 게임 한가운데 있어요

[11:00] 이걸 전부 왼쪽으로

[11:02] 옮겨주세요

[11:05] 모두 수락하고 게임을 시작해보죠

[11:09] 완벽해요, 이제

[11:11] 일시정지와 게임 종료가 잘 되는지 확인해볼게요

[11:15] 음, 작동이 안 되네요

[11:18] 일시정지는 되는데 그 후에 아무것도 안 돼요

[11:20] 수정해달라고 하죠. 일시정지는

[11:22] 되는데 재개가 안 되네요

[11:25] 그것도 추가하고, 게임 종료도

[11:27] 언제든 되게 해주세요

[11:29] 왜인지 모르겠지만

[11:31] 변경사항이 적용이 안 됐네요

[11:34] 다시 요청해보죠

[11:36] 왜인지 모르겠는데

[11:39] 자동으로 변경이 안 되네요

[11:40] 괜찮아요, 직접 수정하죠

[11:43] 코드를 복사할 건데

[11:45] 좀 이상하네요, 직접 해야 하다니

[11:46] 일시정지 부분을 찾아서

[11:49] 지금 가지고 있는 코드로

[11:51] 교체할 거예요

[11:53] 좋아요, 이제 이 부분을

[11:56] 업데이트하고 들여쓰기도 제대로 하고

[12:00] 이제 괜찮을 것 같아요. 저장하고

[12:03] 수동으로 해야 했다니 이상하지만

[12:05] 괜찮아요, 이제 됐네요

[12:07] 게임을 일시 정지했다가 다시 시작하고

[12:10] 완벽해요. 정말 놀랍네요.

[12:13] 이제 AI가 이 게임을 학습하도록

[12:16] 만들어보겠습니다. 한번 해볼까요?

[12:18] 그게 가능한지 보죠.

[12:19] 좋아요, 모든 게 잘 작동하네요.

[12:22] 이제 AI가 이 게임을 학습하고

[12:26] 스스로 플레이하게 만들고 싶은데

[12:29] 어떻게 구현할지 아직 모르겠네요.

[12:31] 자, 기본적인 AI 에이전트를 추가했고

[12:34] 향후 학습을 위한 자리표시자로

[12:36] 무작위 동작을 선택하도록 했어요. AI 모드죠.

[12:39] 좋은데, 실제로 뭔가 추가됐나요?

[12:42] 알겠어요, 이렇게 해보죠.

[12:44] GPT-3.5 Turbo로 전환해볼게요.

[12:46] 어쩌면 더 나은 결과를 얻을 수 있을 거예요.

[12:47] 매번 변경사항을 일일이

[12:49] 지시하지 않아도 될 것 같아요.

[12:50] 반복적이고 불필요해 보이거든요.

[12:53] 잘 작동하네요. 이제 AI가

[12:55] 테트리스를 학습하고 스스로 플레이하도록

[12:58] 만들어보죠. 좋습니다.

[13:01] stable-baselines3라는 유명한 라이브러리를 사용할 거예요.

[13:03] GPT-3.5 Turbo가 여전히

[13:06] AI 코딩의 황금 표준인 것 같네요.

[13:09] 보세요, DQN(Deep Q Network) 에이전트를

[13:11] stable-baselines3를 사용해 구현하고

[13:14] 학습 및 평가 코드를 추가하네요.

[13:17] 정말 멋져요. 많은 코드가 작성되고 있어요.

[13:19] 그래서 이걸 실행할까요?

[13:22] 수락할게요. 설치가 시작되네요.

[13:24] 터미널에서 할 필요도 없이

[13:26] 여기서 바로 되는군요. 좋아요.

[13:27] 모두 수락하겠습니다.

[13:29] 학습 프로세스를 시작할까요?

[13:34] 네, 좋습니다. 자, 시작되네요.

[13:37] 어떻게 될지 보죠. train.py를 실행하는데

[13:39] 이 명령을 실행할까요? 수락하고 보죠.

[13:42] 무슨 일이 일어나나. 백그라운드에서 실행 중이고

[13:45] 실제로 어디서 볼 수 있을까요?

[13:48] 아, 여기 있네요. 문제가 있어요.

[13:51] 이걸 복사해서 여기에 붙여넣고

[13:55] 수정할 수 있는지 보죠. 메인 파일에서

[13:57] shapes를 임포트해야 해요.

[13:59] 수정해보죠. 좋아요.

[14:02] 다시 실행해보겠습니다. 여전히 문제가 있네요.

[14:05] 좋아요, 모두 수락하고

[14:07] 오류를 복사해서

[14:09] 다시 붙여넣고 엔터를 누르죠. 형태가

[14:12] 일치하지 않는 문제네요.

[14:13] 조각 정보 인코딩 방식에서요.

[14:16] 수정해주세요. 좋아요.

[14:19] 다시 시도해보죠. 오,

[14:23] 보세요!

[14:26] 실제로 실행되고 있어요. 메시지들이

[14:29] 나오고 있네요. 오,

[14:32] 여기 보세요!

[14:33] 보상이... 와, 이거 정말 멋지네요!

[14:37] 언제 끝날까요?

[14:39] 모든 변경사항이 코드에

[14:40] 반영되도록 모두 수락할게요.

[14:44] 아직도 실행 중이네요.

[14:46] 얼마나 걸릴지 모르겠어요.

[14:48] 학습은 얼마나 걸릴까요?

[14:50] 지금 실행 중인데요.

[14:52] 실행 중에도 계속 작업할 수 있어요.

[14:55] AI가 약 151,000 타임스텝을

[14:58] 백만 스텝 중에서 완료했어요.

[15:01] 15% 완료됐네요. 좋아요.

[15:05] 약 4분 42초 정도 걸릴 것 같아요.

[15:07] 앞으로 건너뛰어서 보여드릴게요.

[15:10] 자, 여기 있습니다. 게임 오버,

[15:12] 총 보상이

[15:14] 8.89네요. 좋아요, 끝난 것 같아요.

[15:18] 이제 어떻게 플레이하게 할까요?

[15:19] AI를 포함하도록 메인 게임을 수정해보죠.

[15:22] 플레이어 모드에서 모든 제안을 수락했어요

[15:26] 문제가 발생했네요. 한번

[15:29] 순환 임포트 이슈를 붙여넣어 볼게요

[15:31] 좋아요, 수정해주세요

[15:33] 제안된 백그라운드는 실행하지 않을 거예요

[15:36] 모두 수락하고

[15:39] 수동으로 실행해보겠습니다

[15:42] 자, 작동할 것 같네요

[15:45] 아무 키나 눌러서 플레이... 어, 잠깐

[15:49] 또 다른 문제가

[15:51] 발생했네요. 게임이 시작됐다가 종료됐어요

[15:54] 이 에러가 떴는데

[15:56] 에러를 붙여넣고 수정하도록 할게요

[15:59] 그건 원하지 않으니까

[16:00] 모든 변경사항을 수락하고

[16:02] 직접 실행해보죠. 어디 보자...

[16:06] 음, AI가

[16:08] 실제로 게임을 플레이하지 않는 것 같네요

[16:10] 게임을 종료해볼게요

[16:13] 게임은 실행되지만 AI가

[16:15] 플레이를 안 하네요. 어떻게 하면 될까요?

[16:18] 아니, 학습은 시켰는데...

[16:19] 다시 학습시켜야 한다고 하네요. 아니요, 이미 했는데요

[16:23] 학습 파일이 이미 있어야 하는데

[16:26] 확인해보죠, 아마도

[16:27] 저장이 안 됐나? 잠깐... 아, 여기 있네요

[16:29] 네, 찾았어요. 수정해볼게요

[16:31] 파일 구조를 보면서

[16:32] 필요한 파일을 찾을 수 있다는 게

[16:34] 정말 멋지네요

[16:36] 이제 게임을 다시 실행하고

[16:38] a를 눌러서 AI 플레이를 보죠

[16:40] 거절하고 모두 수락한 다음

[16:43] a를 누르면... 보세요!

[16:46] AI가 플레이하고 있어요! 그렇게 잘하진 않지만

[16:51] 확실히 플레이는 하고 있네요. 게임 오버됐어요

[16:56] 흠... 더 개선할 수는 있겠지만

[16:58] 지금은 여기까지 하겠습니다

[17:00] 이게 바로 바이브 코딩이에요

[17:02] 정말 놀라운 것 같아요

[17:04] 코드 한 줄도 직접 작성하지 않고도

[17:06] 테트리스 게임을 작동시키고

[17:09] AI를 학습시켰어요

[17:11] 사실 이런 걸 해본 경험이

[17:13] 거의 없었는데도 말이죠

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