개발 생산성 향상을 위한 AI 도구: 바이브코딩과 Cursor AI  

최근 개발자들 사이에서 인공지능을 활용한 새로운 코딩 방식인 '바이브코딩(Vibe Coding)'이 주목받고 있다. 바이브코딩은 자연어로 코딩 작업을 설명하면 AI 기반 코드 생성기가 이를 이해하고 코드를 만들어주는 방식이다. 이는 특히 2025년 초 실리콘밸리를 중심으로 빠르게 확산되었다. 개발 경험이 풍부한 시니어 개발자들은 물론, 코딩 경험이 없는 일반 사용자들에게도 웹사이트나 간단한 애플리케이션을 만들 수 있는 가능성을 열어주고 있다.

바이브코딩은 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 AI에게 맡김으로써 개발자가 더 창의적이고 핵심적인 문제 해결에 집중할 수 있도록 도와준다. 숙련된 개발자는 자신의 경험을 바탕으로 전체적인 설계와 패턴 인식을 담당하고, AI는 구체적인 코드 구현을 지원하는 형태로 협업이 이루어진다. 이를 통해 개발 효율성을 크게 높이고 커뮤니케이션 비용을 줄일 수 있다는 장점이 있다. 비전문가 역시 Replit과 같은 플랫폼과 AI 챗봇을 활용하여 복잡한 코딩 지식 없이도 웹사이트를 제작하고 수정하는 것이 가능해졌다.

Cursor AI 상세 리뷰: 가격 및 사용 경험

바이브코딩을 효과적으로 수행하기 위해 등장한 다양한 AI 코드 에디터 중 'Cursor AI'는 많은 개발자들에게 인기를 얻고 있는 도구 중 하나다. vscode를 기반으로 수정해야 할 소스에 대해서 프로픔트에 입력하면 바로 소스까지 수정을 해주기 때문에 현재 가장 강력한 도구 중 하나인 거 같다. 한 달에 20달러를 결제하면 500 크레딧 내에서 사용할 수 있고 ai 도 선택 할 수 있다. 기본은 claud sonet 3.5이고 gpt 4.1, o3, gemini-2.5-pro, claud sonet 4.0 등 선택을 해서 사용할 수 있는 점이 큰 장점인 거 같다. 

Cursor AI 가격 정보

Cursor AI는 무료로 체험 해 볼 수 있는 2000크레딧을 사용하면서 체험해 볼 수 있고 그 이후에는 한 달에 20달러 1년 결제하면 한 달에 16달러로 이용해 볼 수 있다. 한 달에 500크레딧 이상을 사용하고 싶다면 비즈니스 요금제로 결제를 해야 한다. 

바이브코딩과 함께 주목받는 다른 AI 개발 도구들

Cursor AI 외에도 개발 생산성을 높이기 위한 다양한 AI 기반 도구들이 빠르게 발전하고 있다. 전통적인 코드 에디터인 VSCode에 통합되어 사용되는 GitHub Copilot도 있다. 코드 자동 완성, 코드 제안 등의 기능을 제공한다. 또한, Cursor와 유사한 기능을 제공하거나 특정 분야에 특화된 새로운 AI 코드 에디터들도 등장하고 있다.

Windsurf, Zed, Aider와 같은 도구들이 있으며, 오픈 소스 대안으로 Void와 같은 프로젝트도 주목받고 있다. 

결론적으로, 바이브코딩은 AI를 활용하여 코딩 패러다임을 변화시키고 있으며, Cursor AI를 비롯한 다양한 AI 도구들은 이러한 변화를 실무에 적용하는 데 핵심적인 역할을 하고 있다. 이 도구들을 잘 활용하면 반복적인 코딩 작업을 줄이고, 더욱 복잡하고 창의적인 문제 해결에 집중하여 개발 생산성을 크게 향상할 수 있다. AI 기술은 더 이상 단순한 보조 도구가 아닌, 개발 워크플로우의 필수적인 파트너로 자리매김하고 있다.

웹사이트를 만들기에 좋은 조합

커서도 사용해 보았고 v0, chat GPT 까지 사용해 보았을 때 웹사이트를 만들기에 좋은 조합은 디자이너 없이 웹사이트도 그려야 한다면 v0으로 스타일, 스크립트까지 다 잡힌 코드를 얹은 다음 cursor에서 세부적인 작업들은 바이브코딩으로 진행하면 디자이너 없이도 퍼블리셔 없이도 사이트를 만들 수 있는 거 같다. 
커서의 약간의 단점이라면 포커스가 있을때 내가 이후에 할 행동을 예측하고 코드의 예시들을 알려주는데 이 부분에서 의도하는 것과 다르게 변수명을 예측해서 주기도 해서 생각 없이 tab tab 키를 누르다 보면 코드가 꼬이기도 한다. 그리고 소스 전체를 수정해 줘 같은 명령은 굉장히 위험하다. 세분화해서 명령어를 주면 잘 고치지만 전체를 파악하고 수정해 줘 같은 명령어는 엉뚱하게 수정하기도 하기 때문에 그 부분도 주의가 필요하다. 

하지만 스크립트나 기술적인부분에서 막일적인 작업은 확실히 1초도 안되어 짜내기도 하고 나보다 더 코드 정리를 잘하기도 한다. 아마 한번 써본 사람들이 이전으로 돌아가기는 쉽지 않은 거 같다. 엉뚱한 답에 가끔 욱하기도 하지만 확실히 복잡한 코드 작업이 단축되고 단순 반복의 작업도 훨씬 시간이 줄어든다.   

무엇보다 v0 의 기능은 도메인 주소만 넣으면 복사하는 능력도 뛰어나서 앞으로 디자이너가 없어도 1인 개발자가 웹사이트를 만들기에 유용해진 거 같다. 

마무리

정리를 해보면 웹사이트를 만들때 참고할 만한 벤치마킹 사이트 도메인을 찾아 두고 chat gpt와 v0과 cursor ai를 활용하면 혼자서도 사이트를 만들 수 있는 시대가 된 거 같다. chat GPT는 웹사이트를 어떻게 기획하고 만들어야 할지에 대한 답을 잘 주고 테이블 create 구문도 잘 짜준다.  기획 및 설계를 하고 v0으로 도메인을 주고 레이아웃 및 스타일 디자인 작업으로 코드를 생성하고 cursor ai에서 실제적인 프로그래밍을 입히는 식으로 작업을 하는 방법이 괜찮은 거 같다.  gemini-2.5-pro, claud sonet 4.0 도 답을잘 주지만 한글로 명령을 준다면 calud sonet 이 좀 더 답변이 잘 나오는 거 같으니 참고하면 좋겠다. 

이 많은 것중에 우리나라에서 만든 ai 가 없다는 점은 무척 아쉽지만 지금 우리나라 기업들도 투자를 하고 있고 많은 기업들이 업데이트를 진행하고 있으니 더 기대가 되기도 한다. 아마 업무에 사람의 영역도 많이 정리가 될 거 같기도 한데 바이브 코딩이 재미있기도 하다. 내가 못했던 디자인영역도 자유롭게 작업을 해볼 수 있는 점이 무척 재미있는 거 같다. 

프로그램 개발을 배울 필요는 없다까지는 아니지만 기초 지식을 가지고 바이브 코딩에서 이것이 오답인지 최선인지는 판단 할 수 있을 정도의 지식은 가지고 개발을 한다면 코딩의 시간단축으로 바이브코딩을 활용하고 조금 더 좋은 기획 방향도 제시받을 수 있으니 개인적으로는 바이브 코딩 장점이 더 많은 거 같다. 

창문형 에어컨 구매 가이드

2024년 작년은 기록적인 폭염에 올해는 에어컨을 사야 하나 고민인 사람들이 많을 거 같다. 더위를 크게 많이 타지 않는 편이라 작년에 에어컨 없이 지냈는데 작년에는 정말 이러다 사람이 더위로 죽을 수도 있겠구나를 느끼고 보니 올해는 하나 사야 하나 고민이 되어 창문형 에어컨에 대해 찾아보았다. 월세로 지내고 있고 공간이 그리 크지도 않아서 요즘 창문형 에어컨도 잘 나온다길래 한번 찾아보았다. 시중에는 다양한 브랜드와 모델이 있지만, 어떤 제품을 선택해야 할지 막막할 때가 많은데요. 특히 창문형 에어컨은 소음, 냉방 성능, 설치 편의성 등 고려해야 할 요소가 많다. 아래는 하나씩 찾아본 정보들에 대해 남겨 본다. 

창문형 에어컨 구매 핵심 비교 포인트

1. 소음 (Noise)

창문형 에어컨의 가장 큰 약점 중 하나는 소음이라고 한다. 듀얼 인버터 모델이 싱글 인버터 모델 대비 소음 제어에 유리한 경향이 있다고 한다.

• 가성비 모델 비교 (귀뚜라미, TCL, 신일, 캐리어): 평균 소음은 귀뚜라미와 TCL이 신일, 캐리어보다 조용하고, 특히 TCL은 취침 모드에서 소음이 독보적으로 적어, 더 비싼 타 브랜드보다도 조용하다는 평가가 있었다. 귀뚜라미와 TCL은 제조사가 동일하여 평균 소음은 비슷했지만, 취침 모드 소음은 TCL이 더 조용 하다고 한다.
• 프리미엄 모델 비교 (LG, 삼성, 파세코, 위닉스): 소음에서는 LG가 가장 적은 편이지만 삼성도 예전에 비해서는 많이 개선이 되어서 지금은 크게 격차가 많이 나지는 않는다.

2. 냉방 성능 (Cooling Performance)

대부분의 최신 창문형 에어컨은 작은 방 하나를 냉방하는 데 부족함이 없고 추워서 부엌으로 옮겼다는 사람도 있으니 성능은 괜찮은 듯 하였다.

• 가성비 모델 비교: 스펙상 냉방 출력은 캐리어, 신일, TCL, 귀뚜라미 순이고 풍속은 캐리어가 유일하게 평균 4m/s 대였으며, 신일, TCL, 귀뚜라미는 평균 풍속이 동일하다고 한다. 찐 냉방 성능이라고 할 수 있는 냉방 온도는 출력에 비례하여 캐리어가 7평형 커버 면적을 가지며 압도적인 1위를 차지했다고 한다. TCL과 귀뚜라미는 역시나 평균 냉방 온도도 소수점까지 똑같이 나왔다고 하니 참고하면 좋겠다.
• 프리미엄 모델 비교: 풍속은 삼성이 무풍 모드를 제외하고 터보 수준의 강력한 바람을 보여고 냉방 온도는 파세코가 압도적인 성능을 보여주며 취침 모드 온도가 타 브랜드 터보 모드보다 낮은 수준이다. 삼성과 LG는 근소하게 LG가 앞섰지만, 저속 모드에서는 삼성이 더 시원해서 파세코는 소음을 양보하더라도 강력한 냉방을 원하는 경우 최고의 선택인 듯하다.

3. 소비 전력 (Power Consumption)

여름철 에어컨 사용량은 전기 요금에 큰 영향을 미친다. 에너지 관리 공단 기준 월간 소비 전력량이나 실사용 패턴에서의 전력 사용량이 중요한데 특히 자주 사용하는 저단에서의 소비 전력이나 컴프레서가 작동할 때의 피크 전력 사용량을 확인하는 것이 좋다. 아무리 좋은 성능이어도 소비전력이 좋지 않아 요금이 어마 무시 하다면 사용할 사람이 없을 테니 말이다.

• 가성비 모델 비교: 에너지 공단 기준 월간 소비 전력은 귀뚜라미, TCL, 신일, 캐리어 순이고 저단 사용량은 캐리어가 취침 모드 시 200W 중반대, 나머지 3개 브랜드는 100W 중반대를 보여주었다. 피크 전력은 출력이 좋은 캐리어가 최대 2,000W 이상으로 높았고, TCL 약 700W, 귀뚜라미 약 900W, 신일은 가장 안정적인 600W대에서 머물렀다. 소비 전력 비용만 보면 TCL, 신일, 귀뚜라미는 큰 차이가 없지만, 안정감은 신일이 가장 좋다고 한다.
• 프리미엄 모델 비교: 에너지 공단 기준 월간 소비 전력량은 삼성, 파세코, 위닉스, LG 순이고 저단 소비 전력에서는 삼성과 LG가 취침 모드 시 시간당 100W 중반대의 매우 낮은 소비 전력을 보여주었다. 파세코는 전력 사용량이 매우 일정하고 갑자기 올라가는 구간이 없어 안정적인 경향을 보였으며, 고단에서도 효율적인 편이었다. 낮은 단계에서 주로 사용한다면 삼성과 LG가 유리하고, 고단 사용 시 안정적인 밸런스는 파세코가 유리한 거 같다.

4. 설치 및 호환성 (Installation & Compatibility)

창문형 에어컨은 계절이 지나면 철거해야 하므로 설치 및 철거의 간편성이 중요하기도 하다. 설치 키트 형태는 대부분 비슷하지만, 제품의 무게나 창틀 종류에 따라 난도가 달라질 수 있다.

• 가성비 모델 비교: 네 브랜드 모두 설치 난이도에 큰 차이는 없으나, TCL과 귀뚜라미가 가장 가벼워 설치 시 조금 더 편리했고  TCL은 키트 나사가 꽉 끼어 빼기 어려웠던 단점이 있다. 창문 호환성 측면에서는 TCL과 귀뚜라미가 최소 창문 열림 폭이 38cm로 좁아 호환 범위가 넓은 편이다. 알루미늄 창틀은 대부분의 브랜드가 불가능하며, 나무 창틀은 캐리어를 제외한 세 브랜드가 가능성이 있지만 현장 판단이나 타공이 필요할 수도 있다. 안전하고 확실하게 설치하려면 전문가 설치를 요청하는 것을 추천한다.
• 프리미엄 모델 비교: 자가 설치는 파세코가 압도적으로 편하며, 손만으로 모든 설치가 가능하다. 삼성과 LG는 자가 설치 난이도가 높은 편이며, 삼성은 패널 조절이나 나사 고정, 상부 고정틀 파손 위험 등 어려운 부분이 있으니 기사님 설치를 이용하길 추천한다. LG는 기사님 설치 시에도 시간이 오래 걸릴 정도로 난이도가 있다. 무게 측면에서도 파세코가 가장 가벼워 혼자 설치하는 경우 유리하다. 

5. 편의 기능 (Convenience Features)

창문형 에어컨 사용 편의성은 주로 조작성, 리모컨에 액정이 있어 현재 온도나 풍량을 바로 확인할 수 있는지, 본체에 마그네틱이 있어 리모컨을 부착할 수 있는지 등이 중요하다.

• 가성비 모델 비교: TCL을 제외한 세 브랜드(캐리어, 신일, 귀뚜라미)는 리모컨에 액정이 있어 현재 세팅 정보를 확인할 수 있다. 신일은 액정 표시가 작고 풍량 표시 방식이 불편한 점이 있다. TCL은 유일하게 리모컨 마그네틱 기능이 없다. 이 가격대에서는 드물게 귀뚜라미만이 앱을 통한 IoT 원격 조작을 지원하여 퇴근길 미리 에어컨을 켜거나 반려동물을 위한 온도 케어가 가능하다는 큰 강점이 있다. 캐리어와 신일에는 내부 팬 UVC 살균 기능이 탑재돼있다. 전반적인 조작 편의성은 귀뚜라미가 가장 편리하다고 하는 리뷰가 많다.
• 프리미엄 모델 비교: 삼성 리모컨은 액정이 있었으나 현재 단계를 직관적으로 확인하기 어렵다. LG는 온도 설정을 0.5도 단위로 미세하게 조절할 수 있어 사용자에게 맞는 최적 온도를 찾기 용이하다는 장점이 있다. LG의 경우 시스템 에어컨과 같은 공간에 있을 때 리모컨 주파수 간섭이 있을 수 있으니 주의해야 한다. 

6. 창문형 에어컨 단점

현재까지는 기능 위주로 얘기를 해봤는데 단점도 몇 가지 있다. 창문형이어서 간단하게 창문에 설치만 하면 되는 줄 알았는데 창문의 뒤쪽을 계속 열어 두어야 해서 사실 창문을 열어둔 것과 비슷하기에 밖의 소음이 창문을 닫았을 때만큼 차단되는 효과는 없다. 냉방의 성능은 괜찮지만 필터 청소 등이 일반 에어컨 보다 조금 제약이 있어서 조금 높은 온도에서는 오래 사용하면 냄새가 나기도 한다는 리뷰가 많다. 이 부분들을 고려한다면 오래 사용 계획이 있다면 일반 에어컨을 설치하는 것이 더 나을 듯하고 잠시 있거나 이사를 몇 번 더 가야 하는 상황이라면 금액대비 가성비로는 괜찮은 듯하다.

창문형 에어컨 추천: 그래서 뭘 사야 할까?

여러 비교 포인트를 종합했을 때, 어떤 제품을 선택할지는 사용자의 우선순위와 환경에 따라 달라진다.

• 조용한 제품을 원한다면: 가성비 모델 중에서는 TCL 또는 귀뚜라미가 좋다. 특히 TCL은 취침 모드 소음이 압도적으로 적다. 프리미엄 모델 중에서는 여전히 LG가 가장 소음이 작지만, 삼성도 저단/취침 모드에서 매우 조용하여 훌륭한 대안이 될 수 있다.
• 강력한 냉방이 중요하다면: 넓은 공간이나 열이 잘 빠지지 않는 환경에서 사용해야 한다면 출력이 센 모델이  유리하다. 가성비 모델 중에서는 캐리어가 독보적인 냉방 성능을 자랑한다. 프리미엄 모델 중에서는 파세코가 압도적이다.
• 가성비를 중요하게 생각한다면: 인버터 모델 기준으로 40만 원 이상은 생각해야 하는데 듀얼 인버터에 이 정도 성능과 가격을 찾기 어려운 TCL과 귀뚜라미가 좋은 선택지인 거 같다. 특히 TCL은 취침 모드 소음이 강점이고, 귀뚜라미는 IoT 기능과 편의성이 강점입이다. 가격 차이가 크지 않다면 귀뚜라미가 더 매력적일 수 있다.
• 설치가 쉽고 호환성이 넓은 제품을 원한다면: 자가 설치를 계획하거나 창틀 재질/형태에 제약이 있다면 설치 편의성이 좋은 모델이 필수인데 프리미엄 모델 중에서는 파세코가 자가 설치 난이도가 매우 낮고 호환 범위가 넓어 강력 추천한다. 가성비 모델 중에서는 TCL이나 귀뚜라미가 다른 브랜드 대비 살짝 더 가볍고 호환 범위가 넓은 편이다. 하지만 창틀 조건에 따라 설치가 불가능할 수도 있으므로, 전문가 설치를 고려하거나 사전에 호환성을 꼼꼼히 확인하는 것이 중요하다.
• 예산에 구애받지 않고 최고 성능/편의성을 원한다면: 소음 성능이나 0.5도 단위 온도 조절 등 디테일한 부분까지 신경 쓴 LG 제품이  비록 가격대는 높은 편이지만, 사용 편의성과 종합적인 데이터에서 여전히 1등의 면모를 보여주는 거 같다.

마무리하며

창문형 에어컨 선택은 결국 개인의 사용 환경과 중요하게 생각하는 요소에 따라 달라지는데 소음이 가장 중요하다면 TCL이나 LG, 강력한 냉방과 설치 편의성이 중요하다면 캐리어 또는 파세코, 가성비와 IoT 기능을 원한다면 귀뚜라미, 종합적인 균형을 원한다면 삼성을 추천한다.

보통 node 로 api 백엔드를 구성할때 env 파일을 설정 하고 db.config.js 로 db 설정 파일을 별도로 두고 관리한다. 개발서버에서는 잘 되다가 실서버로 이전 했는데 소스는 동일한데 response 에 데이터가 모두 이진법으로 buffer type 으로 넘어 올때가 있다. 숫자 데이터는 정상적으로 나오는데 영문이나 한글 등 string 형태의 데이터는 모두 이렇게 나와서 처음에는 무척 당황했다. 

"mem_id": { "type": "Buffer", "data": [116, 101, 115, 116, 49, 49, 49] }

캐릭서셋이 안맞을 경우 이런 현상이 발생하는데 이때는 캐릭터셋을 수정해 볼수 있으면 그 방법이 가장 좋지만 이미 데이터가 모두 들어가 있는 상태에서 기존 db 데이터도 문제가 없어야 하고 신규 데이터 연동에 대해서도 문제가 없어야 하는 상황이라면 typeCast 를 설정해서 데이터를 읽어 올때 utf8 로 toString 으로 변환해 주는 방법이 있다. 숫자는 정상적으로 나오지만 string 데이터가 문제 이기 때문에 조건문에는 VAR_STRING 와 BLOB 데이터를 걸러 준다. 캐릭터셋도 맞는 형식으로 한번 더 정의를 해준다. 

const connInfo = {
	host: process.env.REACT_APP_DB_HOST,
	port: process.env.REACT_APP_DB_PORT,
	user: process.env.REACT_APP_DB_USER,
	password: process.env.REACT_APP_DB_PASSWORD,
	database: process.env.REACT_APP_DB_NAME,
	// ... 기타 연결 정보

	// typeCast 함수 추가
	typeCast: function(field, next) {
		// field 객체는 현재 처리 중인 필드의 메타데이터를 담고 있습니다.
		// 예를 들어 field.type, field.length 등을 확인할 수 있습니다.
		// next 함수는 기본 타입 변환 로직을 수행합니다.

		// 예시: BLOB 또는 VARCHAR 타입이 Buffer로 넘어올 때 문자열로 변환
		if (field.type === 'BLOB' || field.type === 'VAR_STRING') { // 또는 다른 문자열 관련 타입
			if (field.length === 0) { // 빈 문자열 처리
				return '';
			}
			// Buffer 타입인 경우 toString('utf8')로 변환
			if (field.buffer()) {
				return field.buffer().toString('utf8');
			}
		}

		// 다른 타입의 경우 기본 변환 로직 사용
		return next();
	}
};