6개월 만에 세 번째 게임 — 바이브 코딩이 이렇게 달라졌다
2월에 테트리스를 만들 때는 내가 'pointer: coarse로 바꿔줘'라고 방법까지 말해야 했다. 오늘 스네이크에서는 '벽이 안 보여서 조정을 못 하겠어' 한 마디면 됐다. 같은 Z Fold 버그를 두 번 겪으면서 확인한 6개월의 차이.
더 읽기 →실험노트
직접 만들고 운영하면서 막힌 것, 확인한 것, 거기서 얻은 판단을 모았습니다.
가이드와 사례에 적힌 결론이 어디서 나왔는지 여기서 확인하실 수 있습니다.
최근 실험노트
가장 최근에 쌓인 것부터. 만든 기록과 거기서 얻은 판단이 섞여 있습니다.
Log — 숲길 영상 27개로 확장한 music-generation-ai 파이프라인 검증
사진 기반 AI 뮤직비디오 파이프라인을 영상 기반 입력까지 확장해 검증했다. 숲길 영상 27개를 소스로 신곡 '숲속의 대화'의 실영상 버전과 수채화 버전을 제작하며, 기존 scenes.json 구조와 whisper 정렬 흐름이 영상 입력에도 유효함을 확인했다.
더 읽기 →도덕경 학습 AI v0.1.5 구축 기록 — NotebookLM 공부에서 제한 베타 준비까지
개인 학습 목적으로 NotebookLM을 쓰기 시작했다가 Claude Code와 협업해 질문-답변형 로컬 웹 학습 도구를 만들었다. v0.1에서 v0.1.5까지 확장하며 제한 베타 준비 단계까지 끌고 간 운영 기록이다.
더 읽기 →AI와 함께 MVP를 만들 때 운영자가 붙잡아야 할 것은 코드가 아니라 판단이다
쇼츠/릴스 생성기 로컬 MVP를 Claude Code와 함께 만들며 배운 점을 정리했습니다. AI 협업 개발에서 운영자가 코드보다 목적, 검증, 완료 기준을 붙잡아야 하는 이유를 다룹니다.
더 읽기 →쇼츠/릴스 생성기 로컬 MVP 1단계 완료 기록
Claude Code와 협업해 사진이나 짧은 영상을 9:16 세로 MP4로 변환하는 로컬 MVP를 만든 기록입니다. v0.1.0부터 v0.1.4까지 기능을 확장하며 1단계 완료 기준과 2단계 보류 항목을 정리했습니다.
더 읽기 →자동매매 운영자는 코드를 다 아는 사람이 아니라, AI와 함께 검증 가능한 질문을 만드는 사람이다
분할익절 미작동 문제는 코드 분석 전문가가 발견한 것이 아니다. 운영 중 로그에서 이상 징후를 발견한 운영자가 AI와 함께 실행 경로를 좁혀가며 찾아낸 것이다. 자동매매 운영에서 AI 협업의 핵심은 대행이 아니라, 운영자가 판단할 수 있는 검증 루프를 만드는 것이다.
더 읽기 →자동매매 분할익절 실거래 검증 — 상태값이 다음 루프까지 이어지는지 확인했다
분할익절 수정 이후 실제 스케줄러 경로에서 PARTIAL_SELL이 발생하는지, partial_sold=True가 저장되는지, 다음 루프에서 재발동이 방지되는지, 잔여수량이 트레일링스탑으로 이어지는지를 순서대로 확인했다. peak_price 복원 구조와 프로세스 재시작 필요성도 함께 점검했다.
더 읽기 →자동매매에서 중요한 것은 로직보다 실행 경로다
분할익절 로직은 구현되어 있었고 설정도 켜져 있었다. 실제로 실행되지 않았던 이유는 장중 매도 루프에서 필요한 상태값이 전달되지 않았기 때문이다. 자동매매에서 '로직이 존재한다'와 '실제로 실행된다'는 전혀 다른 명제다.
더 읽기 →자동매매 분할익절이 실행되지 않은 이유 — 로직보다 중요한 scheduler 실행 경로
분할익절 설정은 활성화되어 있었고, rule_engine 로직도 구현되어 있었다. 그런데 장중 5분 매도 루프에서 실제 보유수량과 partial_sold 상태가 전달되지 않아 PARTIAL_SELL이 구조적으로 발생할 수 없었다. 수정 방향은 rule_engine이 아니라 scheduler.py의 배선 오류를 바로잡는 것이었다.
더 읽기 →판단과 교훈
한 번의 작업이 끝나고 무엇을 배웠는지 정리한 글입니다. 방법보다 판단 기준에 가깝습니다.
6개월 만에 세 번째 게임 — 바이브 코딩이 이렇게 달라졌다
2월에 테트리스를 만들 때는 내가 'pointer: coarse로 바꿔줘'라고 방법까지 말해야 했다. 오늘 스네이크에서는 '벽이 안 보여서 조정을 못 하겠어' 한 마디면 됐다. 같은 Z Fold 버그를 두 번 겪으면서 확인한 6개월의 차이.
더 읽기 →AI와 함께 MVP를 만들 때 운영자가 붙잡아야 할 것은 코드가 아니라 판단이다
쇼츠/릴스 생성기 로컬 MVP를 Claude Code와 함께 만들며 배운 점을 정리했습니다. AI 협업 개발에서 운영자가 코드보다 목적, 검증, 완료 기준을 붙잡아야 하는 이유를 다룹니다.
더 읽기 →자동매매 운영자는 코드를 다 아는 사람이 아니라, AI와 함께 검증 가능한 질문을 만드는 사람이다
분할익절 미작동 문제는 코드 분석 전문가가 발견한 것이 아니다. 운영 중 로그에서 이상 징후를 발견한 운영자가 AI와 함께 실행 경로를 좁혀가며 찾아낸 것이다. 자동매매 운영에서 AI 협업의 핵심은 대행이 아니라, 운영자가 판단할 수 있는 검증 루프를 만드는 것이다.
더 읽기 →자동매매에서 중요한 것은 로직보다 실행 경로다
분할익절 로직은 구현되어 있었고 설정도 켜져 있었다. 실제로 실행되지 않았던 이유는 장중 매도 루프에서 필요한 상태값이 전달되지 않았기 때문이다. 자동매매에서 '로직이 존재한다'와 '실제로 실행된다'는 전혀 다른 명제다.
더 읽기 →채널을 숨기는 게 아니라 역할을 분리하는 것이다
본진은 판단을 기록하고, 익명 실험 채널은 반응을 검증한다. 실제 채널명을 노출하지 않고 운영 역할명으로 기록하는 것은 숨기기 위한 전략이 아니라 브랜드와 실험의 경계를 분명하게 유지하기 위한 기준이다.
더 읽기 →발산은 새창에서, 수렴은 운영본부에서 한다
AI 도구가 늘어날수록 역할 구분이 먼저다. 새창 GPT는 기존 맥락 없이 발산하는 외부 사고창으로, 메타철부지는 그 결과를 기존 프로젝트에 흡수하는 운영본부로 나눴다. 발산을 막는 것이 아니라 회수하는 구조를 만드는 것이 핵심이었다.
더 읽기 →백테스트가 좋아 보여도 전략을 바로 바꾸면 안 되는 이유
백테스트 수익률이 좋아 보여도 전략을 바로 바꾸면 안 된다. 중요한 건 숫자가 아니라, 그 숫자가 실제 매매 환경에 맞게 계산됐는지 먼저 확인하는 일이다.
더 읽기 →Codex 실습에서 배운 것 — AI 개발은 명령보다 작업 흐름 설계가 중요하다
Codex 바이브코딩 실습을 통해 AI 코딩 에이전트는 목표만 주면 전체 흐름을 혼자 처리한다는 것을 확인했다. AI 개발의 핵심 역량은 프롬프트 작성 능력이 아니라, AI가 일하는 순서와 권한을 설계하는 운영 능력이다.
더 읽기 →바이브 코딩의 핵심은 코드가 아니라 하네스였다
Commit Hero를 만들기 전에 먼저 판단 구조를 설계했다. Deep Interview로 방향을 잡고, Plan·Design·AGENTS.md를 통해 AI의 작업 범위를 정한 뒤 구현에 들어간 경험에서, 바이브 코딩에서 사람의 역할은 코딩이 아니라 하네스 설계임을 확인했다.
더 읽기 →RS 필터 문제는 계산식이 아니라 비교 기준의 쏠림이었다
ETF 기준 RS가 왜곡을 만든다고 의심했지만, 유니버스 기준으로 바꿔도 시총가중 RS는 ETF보다 더 높게 나왔다. 문제는 어떤 기준을 쓰느냐가 아니라, 기준 자체에 들어 있는 대형주 쏠림을 제어하지 못한 것이었다.
더 읽기 →AI 쇼츠 제작에서 중요한 것은 영상 하나가 아니라 반복 가능한 제작 루틴이었다
NotebookLM과 Google Vids/Veo를 활용해 첫 AI 쇼츠 제작 실험을 진행하면서, 쇼츠 제작의 핵심이 단순한 영상 생성이 아니라 대본·소스·영상·자막·업로드·회고가 연결되는 반복 가능한 루틴이라는 점을 확인했다.
더 읽기 →급등장에서 자동매매가 놓치는 것은 종목이 아니라 시장 맥락이다
KOSPI 급등장에서 고정 MA20 이격 필터가 주도주를 차단하는 구조적 한계를 분석하고, 시장 레짐을 먼저 판단해야 하는 이유를 정리한 인사이트.
더 읽기 →자동매매에서 중요한 것은 매수 신호보다 탈락 이유다
주식 자동매매 프로그램 전략 엔진 1차 개선을 통해 확인한 핵심 인사이트. 매수 신호보다 매수하지 않은 이유를 설명할 수 있는 구조가 먼저 필요하다.
더 읽기 →Notebook은 검색 도구가 아니라 운영 기준을 기억하는 장치다
철부지닷컴 Notebook 초기 세팅을 통해 확인한 소스 관리 방식, 공개 URL 활용 한계, AI 역할 분담 기준에 대한 인사이트
더 읽기 →Claude를 아끼되 배제하지 않는 AI 협업 구조
AI 협업에서 중요한 것은 특정 도구를 줄이는 것이 아니라, 각 AI가 가장 가치 있는 역할에 배치되도록 운영 구조를 조정하는 것이다.
더 읽기 →AI 리소스 최적운영 전략 v2.0 — Claude 토큰 절감 실전 가이드
초안은 GPT·Gemini로, 검토와 정밀 실행은 Claude로. AI별 역할 분담으로 Claude 사용량을 줄일 수 있는 운영 SOP를 정리했다.
더 읽기 →못 사는 시스템에서 안 사는 시스템으로 바꾸는 과정
자동매매 프로그램을 500만 원 시드 구조에서 1,000만 원 확장형 구조로 개선하며 얻은 운영 인사이트
더 읽기 →로고는 세계관을 담고, 파비콘은 식별성을 맡는다
chulbuji.com 로고 실험을 통해 메인 로고와 파비콘은 같은 이미지가 아니라, 서로 다른 역할을 가진 브랜드 시스템으로 설계해야 한다는 점을 확인했다.
더 읽기 →AI 협업 운영자로 가는 길
지난 3개월의 AI 협업 과정을 돌아보며, 강점과 약점을 이해하고 다음 배움의 방향을 정리했다.
더 읽기 →나는 코드를 짜는 대신, AI들과 자동매매 시스템을 설계하고 있다
자동매매를 만들고 운영하면서 분명해진 것. 내 역할은 코드를 치는 것이 아니라 올바른 질문을 던지고, 전문가 AI가 구조화한 결과를 운영 방향으로 판단하고, Claude Code에 실행 지시를 전달하는 것이다. 바이브코딩에서 사람의 역할은 판단 기준을 세우고 AI들의 방향을 잡는 것이다.
더 읽기 →자동매매 1주차 — 포지션 회전 구조가 보이기 시작했다
트레일링 스탑 매도 → 예산 회복 → RS 통과 종목 매수라는 포지션 회전 구조가 실전에서 처음으로 확인됐다. 트레일링 3건 연속 플러스, 손절 0건. 다음 과제는 고가 종목 처리, 휴장일 감지, 익스포트 오류 해결이다.
더 읽기 →트레일링이 +0.84%에서 팔았다. 아깝다고 생각하지 않기로 했다
삼성전자가 +0.84%에서 트레일링 스탑에 걸렸다. 아깝다는 생각이 들었다. 하지만 그게 문제다. 시스템이 설계대로 작동했다는 증거를 감정으로 뒤집으면, 시스템을 만든 이유 자체가 사라진다.
더 읽기 →트레일링 스탑은 언제 활성화되어야 할까
고정 익절 조건과 트레일링 스탑이 공존하면 충돌이 생긴다. 운영 중 발견한 구조적 문제와 3단계 구간 개선안을 정리했다.
더 읽기 →약한 종목으로 슬롯을 채우는 건 분산이 아니라 손실의 분산이다
MAX_HOLD=5는 목표가 아니라 상한선이었다. 시스템이 숫자를 채우는 방향으로 돌면 강한 종목이 아니라 먼저 걸리는 종목을 담는다. 코스피 최고치 당일 포트폴리오 4종목 마이너스가 그걸 증명했다.
더 읽기 →필터가 강할수록 좋은 종목을 놓친다 — 오늘 실거래로 확인한 역효과
보이는 돈과 쓸 수 있는 돈이 다르다는 것, 그리고 과열을 막으려던 필터가 반등장의 좋은 종목을 막고 있었다는 것을 오늘 실거래에서 확인했다.
더 읽기 →코딩 못해도 하루 만에 실서비스 — Claude Design + Claude Code로 가능했던 이유
Claude Design Handoff 기능 하나가 디자인-개발 간극을 없앴다. 덕분에 코딩 없이 8개 화면 앱을 하루 만에 실서비스로 올렸다.
더 읽기 →로그를 읽는 것이 코드를 읽는 것보다 먼저다
코드를 몰라도 로그를 읽고 상황을 설명할 수 있으면, 버그는 찾을 수 있다. 오늘 자동매매 버그 세 개를 당일 수정하면서 확인한 것.
더 읽기 →시스템이 '아니오'라고 말하는 날
손실보다 시스템이 제대로 작동했는지가 더 중요한 기준이 됐다. 실계좌 3일차, -61,800원이 확인해준 것들.
더 읽기 →아이디어는 글보다 화면에서 더 빨리 검증된다
신청서에 적은 아이디어는 기능 목록을 계속 늘렸다. 화면으로 옮기자 질문이 바뀌었다. '이런 기능이 있다'에서 '사용자가 여기서 뭘 해야 하는지 알까'로.
더 읽기 →시스템이 아무것도 안 한 날이 가장 중요했다
첫날 시스템이 아무것도 하지 않았다. 그게 버그가 아니라 정답이었다. 자동매매 1주일이 내게 가르쳐준 건 사는 법이 아니라, 사지 않는 법이었다.
더 읽기 →시스템이 스스로 팔았다 — 트레일링 스탑 첫 실전
4월 15일 14시 51분, 삼성전자가 자동으로 팔렸다. 내가 지시하지 않았는데. 트레일링 스탑이 처음으로 실전 발동됐다. 전략대로 움직이는지, 지금은 검증해가는 중이다.
더 읽기 →아무것도 안 한 종목들이 오늘 전략을 증명했다
오늘 전략의 진짜 성과는 매수한 1종목이 아니라 차단된 3종목에 있었다. MA20 이격도 필터가 SK하이닉스 16.9%, LG화학 7.2%, 삼성SDI 9.4%를 걸러냈다. 시스템이 조용하게 잘못된 매수를 막은 날이다.
더 읽기 →AI한테 코드를 고치게 한 게 아니라, 구조를 바꿨다
버그를 하나씩 쫓아가던 방식에서 판단과 구현을 나누는 구조로 바꿨다. 코딩 실력이 변한 게 아니라, 내가 어디에 집중해야 하는지가 달라진 것이다.
더 읽기 →코드를 고쳤는데 왜 시스템은 그대로일까
코드를 수정하는 것과, 수정한 내용이 실제로 반영되는 것은 다른 일이다. 자동매매를 운영하면서 배운 것은 전략이 아니라 운영 습관이었다.
더 읽기 →AI 자동매매를 만들면서 몰랐던 것
코드는 한 줄도 안 짰다. 그런데 오늘 가장 많이 쓴 건 코딩 실력이 아니었다. '무엇을 만들어라'를 정확하게 지시하는 능력이었다.
더 읽기 →집은 지었는데, 아직 살고 있지 않았다
꾸준함은 의지의 문제가 아니라 축적 구조의 문제다. 열두 개의 미완성을 세고 나서야 알았다.
더 읽기 →완벽한 프롬프트는 없다, 계속 달리는 감각만 있을 뿐
철부지러닝 뮤직비디오를 만들며 다시 배운 것. 한 장면에 너무 많은 걸 넣으려 할수록 결과는 무너졌다. AI 협업은 잘 쓰는 문장을 찾는 게임이 아니라, 장면을 나누고 흐름을 조정하면서 끝까지 밀고 가는 감각의 작업이다.
더 읽기 →앱은 완성됐는데 데이터를 믿을 수 없었다
케이던스 3648spm. 페이스 3분대와 14분대 사이를 오갔다. 앱은 작동했지만 숫자를 믿을 수 없었다. 코드를 모르는 사람이 여러 AI와 단계를 나눠 다섯 군데 버그를 잡은 날.
더 읽기 →오늘 나는 달리면서 내가 만든 앱과 대화했다
코딩을 모른다. 한 줄도 직접 짜본 적 없다. 그런데 오늘, 내가 만든 앱이 나한테 말을 걸었다. Chulbuji RunBuddy 첫 번째 야외 테스트 기록.
더 읽기 →코드 한 줄 안 쓰고 테트리스를 배포했다
4시간, 질문만으로 게임을 만들었다. 코딩 비전공 AI 1학년이 처음 배포한 게임의 기록. 버그도 있었고, 10분 만에 고쳤다.
더 읽기 →역할이 명확해야 AI 협업이 작동한다
AI 도구들이 막히는 지점의 원인은 도구가 아니었다. 역할이 섞여 있었다. 감성 키워드 3개만 던지면 콘텐츠가 흘러나오는 생산 라인을 설계한 날의 기록.
더 읽기 →AI와 벽돌을 깼다 — 바이브 코딩 'Breakout' + Playground 완성기
코드 한 줄 안 치고 게임을 만든 사람의 점심시간 회고록. 1-file 마법부터 Z Fold 손가락 감각까지.
더 읽기 →5주의 전환: 나는 어떻게 AI Product Builder가 되었는가
AI 문명에서 인간이 AI Product Builder로 전환하는 5주의 기록
더 읽기 →원본 운영 기록
그날 실제로 무엇을 했는지 남긴 기록입니다. 다듬지 않았습니다. 같은 문제를 만났을 때 보시면 됩니다.
Log — 숲길 영상 27개로 확장한 music-generation-ai 파이프라인 검증
사진 기반 AI 뮤직비디오 파이프라인을 영상 기반 입력까지 확장해 검증했다. 숲길 영상 27개를 소스로 신곡 '숲속의 대화'의 실영상 버전과 수채화 버전을 제작하며, 기존 scenes.json 구조와 whisper 정렬 흐름이 영상 입력에도 유효함을 확인했다.
더 읽기 →도덕경 학습 AI v0.1.5 구축 기록 — NotebookLM 공부에서 제한 베타 준비까지
개인 학습 목적으로 NotebookLM을 쓰기 시작했다가 Claude Code와 협업해 질문-답변형 로컬 웹 학습 도구를 만들었다. v0.1에서 v0.1.5까지 확장하며 제한 베타 준비 단계까지 끌고 간 운영 기록이다.
더 읽기 →쇼츠/릴스 생성기 로컬 MVP 1단계 완료 기록
Claude Code와 협업해 사진이나 짧은 영상을 9:16 세로 MP4로 변환하는 로컬 MVP를 만든 기록입니다. v0.1.0부터 v0.1.4까지 기능을 확장하며 1단계 완료 기준과 2단계 보류 항목을 정리했습니다.
더 읽기 →자동매매 분할익절 실거래 검증 — 상태값이 다음 루프까지 이어지는지 확인했다
분할익절 수정 이후 실제 스케줄러 경로에서 PARTIAL_SELL이 발생하는지, partial_sold=True가 저장되는지, 다음 루프에서 재발동이 방지되는지, 잔여수량이 트레일링스탑으로 이어지는지를 순서대로 확인했다. peak_price 복원 구조와 프로세스 재시작 필요성도 함께 점검했다.
더 읽기 →자동매매 분할익절이 실행되지 않은 이유 — 로직보다 중요한 scheduler 실행 경로
분할익절 설정은 활성화되어 있었고, rule_engine 로직도 구현되어 있었다. 그런데 장중 5분 매도 루프에서 실제 보유수량과 partial_sold 상태가 전달되지 않아 PARTIAL_SELL이 구조적으로 발생할 수 없었다. 수정 방향은 rule_engine이 아니라 scheduler.py의 배선 오류를 바로잡는 것이었다.
더 읽기 →위스퍼링에서 운영 시스템으로: 6월에는 AI 운영 방식을 바꾼다
5월까지는 메타철부지와의 대화 중심으로 방향을 잡고 실행했다. 6월부터는 하네스, 스킬, 워크플로우, Eval을 활용해 AI 콘텐츠 비서, AdSense 준비, chulbuji.com 본진, 자동매매 기록을 반복 가능한 운영 시스템 안에서 다뤄보려 한다.
더 읽기 →자동매매 프로그램을 바로 고치지 않았다. 백테스트보다 먼저 계측판을 달았다
최근 손실을 계기로 자동매매 조건 변경을 검토했지만, 먼저 백테스트의 룩어헤드 편향과 유니버스 편향을 확인했다. 현행 조건은 유지하고, RS 값과 MA20 이격률을 기록하는 로그와 shadow_report 관찰 구조를 붙였다.
더 읽기 →Commit Hero 배포 완료 — AI Product Build 첫 루프를 닫았다
Codex Master Class 학습 내용을 실제 프로젝트로 옮겼다. Deep Interview → Plan → Design → Do → GitHub → Cloudflare 전 과정을 완주하고, chulbuji.com 바이브코딩 실험실에 Codex 001 사례로 등록했다.
더 읽기 →Codex 바이브코딩 실습 — 플러그인과 스킬 개념이 보이기 시작했다
Builder Josh 유튜브 강좌를 따라 Codex 실습을 진행하면서 플러그인·스킬·DESIGN.md 방식·$pdca 흐름을 직접 체험했다. AI 에이전트는 생각보다 훨씬 자율적으로 끝까지 가기 때문에, 단계별 멈춤 조건을 사람이 명확히 설계해야 한다는 것을 배웠다.
더 읽기 →자동매매가 매수하지 않은 날 — 매수 0건의 이유를 추적했다
운영 모드로 네 차례 스캔이 돌았지만 주문은 0건. BUY 신호 6건 중 RS 필터 통과 종목이 0개였다. ETF 기준 왜곡을 의심해 유니버스 4가지 기준과 비교했고, 로직 교체 대신 RS 탈락 종목 D+1·D+3·D+5 추적 코드를 먼저 만들었다.
더 읽기 →Agent Boss Board v0.1 구축 및 PC2 운영환경 세팅
Agent Boss Board v0.1을 처음 구축하고, PC2에 철부지닷컴 운영을 위한 기본 개발환경을 세팅한 기록.
더 읽기 →AI 콘텐츠 비서 크몽 서비스 판매중 상태 확인 및 자동응답 설정 완료
크몽에 등록한 AI 콘텐츠 비서 서비스가 실제 구매자 화면에서 판매 가능한 상태인지 점검했다. 승인 완료·판매중 상태 확인, 자동응답 FAQ 5개 설정, 유료 광고 보류 결정까지 판매 검증 단계 진입 기록.
더 읽기 →따라 해보고 싶으시다면
여기 있는 기록에서 정리해 낸 방법은 가이드에 있습니다.