[나는리뷰어다]하네스 엔지니어링 클로드 코드로 내 일을 대신하는 AI 에이전트 만들기

[전자책] 하네스 엔지니어링, 클로드 코드로 내 일을 대신하는 AI 에이전트 만들기 - 코드 없이 완성하는 AI 환경 설계, 헤르메스 에이전트로 확장까지 | 저자가 답하는 Q&A 오픈채팅방
서지영 지음 / 한빛미디어 / 2026년 9월

한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다.

책을 받기 전

하네스 엔지니어링. 이건 또 뭔가, 대체 뭐지?

하네스라는 단어는 장비 쪽에서 익숙하다. 여러 부품과 배선을 연결해 하나의 시스템으로 만드는 것. 그런데 AI에서 말하는 하네스는 조금 낯설다. 궁금해서 읽어 봤다.

『하네스 엔지니어링: 클로드 코드로 내 일을 대신하는 AI 에이전트 만들기』

서지영 지음, 한빛미디어, 2026년.

읽다가 멈춘 페이지 ①

책을 읽다가 가장 먼저 멈춘 곳은 ‘실습 전 필독 사항’이었다. 여기서 강조하는 내용은 세 가지다.

첫째, 실행 결과는 매번 달라도 정상이다.

첫째, 같은 명세서를 넣어도 결과물은 매번 달라질 수 있다. 그러니 생성된 코드의 문장 하나하나보다 의도한 파일이 만들어졌는지, 명세를 제대로 따랐는지를 봐야 한다.

둘째, 코드보다 프롬프트와 스펙에 집중하라.

둘째, 결과가 마음에 들지 않는다고 코드를 직접 고치는 데 집중하지 말라는 것이다. 명세를 수정하고 다시 실행하는 쪽에 무게를 둔다.

셋째, 클로드 코드와 클로드 API는 다른 서비스이다.

Claude Code와 Claude API는 서로 다른 서비스라는 점이다.

어쩌면 당연한 이야기일 수도 있다. 하지만 나는 AI가 만들어 낸 결과물을 수정하면서 다시 질문하는 방식에 익숙해져 있었다.

읽다가 멈춘 페이지 ②

Part 05에서는 헤르메스 에이전트(Hermes Agent)를 소개한다.

처음에는 클로드 코드와 경쟁하는 도구인 줄 알았다.

그런데 알고 보니 같은 방법론을 다른 방식으로 구현한 도구이다. 클로드 코드, 커서, 오픈 클로와 같다니...

헤르메스의 특징으로 소개하는 것은 세 가지다.

• 모델 독립성: Claude, GPT, Gemini, 로컬 모델 등을 활용할 수 있다.

• 다양한 인터페이스: 터미널뿐 아니라 메신저나 웹 대시보드 등을 통해 사용할 수 있다.

• 자기 개선 루프: 작업을 실행하고 평가한 뒤, 반복해서 쓸 만한 규칙을 스킬로 저장해 다음 작업에 활용한다.

예를 들어 영수증 파일을 정리한다고 해 보자.

‘영수증_3월.jpg’를 영수증 폴더로 옮기는 규칙을 익히고 저장해 두면, 다음에 ‘영수증_4월.jpg’가 들어왔을 때도 같은 규칙을 활용할 수 있다는 식이다.

물론 AI가 스스로 만든 규칙을 무조건 믿어도 된다는 뜻은 아니다. 책에서도 이런 자동화에는 감독과 검증이 필요하다고 강조한다.

읽다가 멈춘 페이지 ③

가장 오래 머물렀던 부분은 클로드 코드와 헤르메스의 비교였다.

도구마다 기능이 다르다는 점보다 더 눈에 들어온 것이 있었다.

내가 만든 규칙과 작업 방식은 특정 도구에만 속하는 것이 아니라는 점이다.

어떤 작업을 어떤 순서로 진행할지, 무엇을 성공으로 판단할지, 문제가 생기면 어떻게 검증할지.

이런 기준은 도구가 바뀌어도 활용할 수 있는 자산이다.

결국 중요한 것은 도구 자체가 아니라, 그 도구가 일을 제대로 수행하도록 만드는 환경이라는 이야기다.

앞에서 읽었던 ‘명세를 수정하라’는 내용도 이 지점에서 다시 이해됐다.

직접 따라 해보는 실습

책에는 다운로드 폴더를 규칙에 따라 정리하는 비서와, 작업의 복잡도에 따라 적절한 모델을 선택하는 모델 라우터 같은 실습도 나온다.

다만 자동 실행에는 주의가 필요하다.

예를 들어 헤르메스의 --yolo 모드는 권한을 묻지 않고 명령을 실행하는 방식이다. 편리하지만 잘못된 판단이 파일 삭제 같은 실제 피해로 이어질 수 있다.

그러니 처음부터 중요한 파일이 있는 곳에서 실행하기보다는 별도의 실습 폴더에서 시작하는 편이 안전하다. 삭제처럼 되돌리기 어려운 작업에는 별도의 제한도 필요하다.

자동화는 일을 줄여 주지만, 그만큼 작업 범위와 안전장치를 먼저 정해야 한다.

책을 읽고 달라진 생각

그동안 나는 AI에게 질문하고, 결과가 마음에 들지 않으면 다시 질문하는 방식으로 작업해 왔다.

그런데 이제는 조금 다른 생각이 든다.

질문을 바꾸기 전에 명세를 살펴보고, 규칙을 정리하고, 작업 환경부터 구성해 보면 어떨까?

AI 에이전트를 설명하는 간단한 공식이 기억에 남는다.

에이전트 = 모델 + 하네스

같은 모델을 사용하더라도 어떤 규칙과 도구, 검증 절차를 갖추었는지에 따라 작업 방식과 결과는 달라질 수 있다.

클로드 코드와 헤르메스 중 어느 쪽이 더 좋으냐는 질문보다, 내가 맡기려는 일에 어떤 환경이 필요한지를 먼저 생각해야 한다는 뜻으로 읽혔다.

한 줄 결론

"잘 묻는 법"에서 "일을 맡길 환경을 짜는 법"으로 넘어가게 해 준 입문서.

이런 분께

이 책은 AI를 잘 다루는 방법에서 한 걸음 더 나아가, AI가 일을 잘할 수 있도록 환경을 만드는 방법을 소개한다.

특히 AI에게 같은 말을 반복해서 입력하면서도 결과가 좀처럼 원하는 방향으로 나오지 않았던 사람이라면, 한 번쯤 읽어 볼 만하다.

실습은 Claude Pro 구독을 전제로 하는 부분이 있으므로, 구독 환경이 갖춰지지 않았다면 1부의 개념 설명부터 읽어 보는 것도 좋겠다.

잘 묻는 법에서, 일을 맡길 환경을 짜는 법으로.

질문은 계속할 것이다. 다만 이제는 질문을 바꾸기 전에, 그 질문이 놓일 자리부터 만들어 보려 한다.

[나는리뷰어다] 돈 되는 커서 AI 바이브 코딩.

[전자책] 돈 되는 커서 AI 바이브 코딩 - 기획, 디자인, 앱 스토어 출시까지 솔로프리너를 위한 전 과정 로드맵
서희찬 지음 / 한빛미디어 / 2026년 8월

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다."

'바이브 코딩' AI에게 자연어로 원하는 것을 설명하면 코드를 만들어 주고, 어느새 하나의 서비스가 만들어진다는 이야기다.

처음에는 조금 과장된 표현처럼 느껴졌다. 하지만 Cursor를 비롯해 Claude Code, Gemini 같은 AI 코딩 도구를 직접 사용해 보면서 생각이 달라졌다. 예전에는 아이디어가 떠올라도 실제 프로그램으로 만들기 위해서는 개발 환경을 구성하고, 언어와 프레임워크를 공부하고, 코드를 직접 작성해야 했다.

그런데 이제는 AI의 도움을 받으면서 '일단 만들어 보는 것' 자체의 진입장벽이 많이 낮아졌다.

그렇게 또 한권의 책을 만난다. 『돈 되는 커서 AI 바이브 코딩』 진짜 돈이 되는지 확인해 봐야 겠다.

6개의 프로젝트로 경험하는 바이브 코딩

이 책은 하나의 큰 이론을 설명하는 책이라기보다는 6개의 프로젝트를 하나씩 완성해 가면서 바이브 코딩을 경험하도록 구성된 책이다.

처음부터 거창한 서비스를 만드는 것이 아니라 비교적 단순한 프로젝트에서 시작해 점차 기능과 기술의 범위를 넓혀간다.

시작은 역시 빠지지 않는 실습환경 구축과 작업 환경에 대한 이해.. 특히 커서의 경우는 다른 생성형 AI 보다는 이부분이 중요하다. 그리고 역시 실습 Sample도 Git에 제공이 된다.

Project 01. 나만의 링크 페이지

SNS와 포트폴리오를 연결하는 개인 소개 페이지를 만들어 본다.

Cursor의 기본적인 사용법을 익히고 HTML 구조와 CSS 스타일링을 경험하면서, AI와 함께 화면을 만들어가는 기본적인 흐름을 익힌다.

시작은 간단한 프로젝트를 만들고 Netlify로 배포까지..

Project 02. 오늘의 운세

질문을 입력하면 제미나이 API를 통해 AI가 운세를 알려주는 웹 서비스를 만든다.

자동 배포를 위한 Git과 Git허브에 대해서도 알아간다.

Project 03. 할 일 관리 앱 (Todo 앱 : 거의 모든 AI 책에서 기본 샘플로 만들게 되는거 같다)

할 일을 추가하고 완료 상태를 관리하는 앱을 만든다.

로컬 저장소를 활용하고 이벤트 처리와 상태 관리 등을 다루고, PWA 기술로 애플리케이션을 앱처럼..

Project 04. 밸런스 게임 커뮤니티

게임을 만들고 댓글을 작성할 수 있는 사용자 중심의 커뮤니티를 만든다.

Supabase 데이터베이스를 활용하고 실시간 데이터 처리와 사용자 참여 기능을 구현한다.

백앤드와 MCP에 대해 경험해 본다.

여기서부터는 단순한 개인용 프로그램을 넘어 사용자가 데이터를 만들고 서로 참여하는 서비스의 형태로 확장된다.

Project 05. AI 그림일기

텍스트로 작성한 일기를 만화 형태의 이미지로 만들어 주는 모바일 앱을 만든다.

React Native와 Expo Go를 사용하고 구글 로그인과 이미지 생성 AI까지 연결한다.

웹페이지에서 시작했던 프로젝트가 모바일 앱과 AI 서비스로 확장되는 과정이 흥미롭다.

Project 06. 앱 스토어 배포

마지막에는 완성한 앱을 실제 앱 스토어에 출시하는 과정까지 다룬다.

그리고 단순히 개발에서 끝나는 것이 아니라 초기 사용자를 모으기 위한 마케팅 포인트까지 이야기한다.

이 책의 흐름을 한 줄로 정리하면 이렇다.

웹페이지 → AI 서비스 → 앱 → 데이터베이스 → 모바일 앱 → 배포와 출시

이정도까지 소개해 줄꺼라고는 생각하지 못했다.

대부분이 어떻게 만든다. 그리고 웹 배포 정도까지였다면..

처음에는 작은 결과물을 만드는 것으로 시작하지만, 점차 실제 서비스에 필요한 요소들을 하나씩 경험하도록 구성되어 있다. 이 책을 읽으면서 느낀 가장 큰 특징은 '완성하게 만드는 책'이라는 점이었다.

■ 그런데 왜 하필 Cursor일까?

개인적으로 이 책을 보면서 가장 궁금했던 부분 중 하나는 '왜 Cursor일까?'였다.

요즘 AI 코딩 도구는 상당히 많다.

나 역시 Claude Code, Cursor, Gemini 계열의 도구들을 사용해 보고 있다.

솔직히 말하면 프롬프트만 잘 쓰면 된다. 더 잘하고 싶으면 Skill를 써라. 배포도 맡기면 된다. 음..

늘 이런식이였던거 같다.

그런 상황에서 저자가 Cursor를 중심으로 책을 구성한 이유가 궁금했다.

그런데 책의 프로젝트 구성을 따라가 보면 어느 정도 이해가 된다.

Cursor는 코드 에디터 안에서 파일 구조와 소스 코드를 직접 확인하면서 AI와 대화할 수 있다.

특히 AI가 코드를 수정했을 때 어떤 부분이 변경됐는지를 눈으로 확인할 수 있다는 점이 편하다.

오랜 시간 동안 Visual Studio를 중심으로 윈도우 프로그램 개발을 해왔다.

그래서인지 터미널에서 명령어를 입력하는 방식보다는 파일 트리와 에디터, 그리고 AI와 대화하는 화면이 한곳에 있는 Cursor의 방식이 익숙하게 느껴졌다.

무엇보다 기존 IDE를 사용하면서 코드를 직접 확인하고 수정해 왔던 입장에서는 AI가 변경한 내용을 눈으로 확인할 수 있다는 점이 꽤 중요하게 다가온거 같다. 익숙함이 주는 편안함이라고나 할까~

■ 다른 바이브 코딩 책과 비교해 보면

바이브 코딩에 관한 책을 처음 접한 것은 아니다.

작년부터 『코딩 1도 몰라도 커서 AI와 대화하며 7가지 프로그램 만들기』, 『핸즈온 바이브 코딩』, 『혼자 공부하는 바이브 코딩 with 클로드 코드』 등을 접하면서 각각의 책이 바이브 코딩을 바라보는 방식이 조금씩 다르다는 것을 느꼈다.

최근 들어서는 PRD, 설계 문서, Task 분리 등 개발을 시작하기 전에 준비해야 할 것들이 상당히 중요하게 다룬다.

반면 『돈 되는 커서 AI 바이브 코딩』은 조금 더 가볍게 시작한다.

일단 하나를 만들어 보고, 그 과정에서 필요한 것을 배워가는 방식이다.

이 차이가 꽤 크게 느껴졌다.

특히 AI 코딩을 처음 접하는 사람이라면 거창한 설계 문서를 먼저 작성하는 것보다 눈앞에서 무언가가 만들어지는 경험이 동기부여가 될 수 있다.

또 『코딩 1도 몰라도 커서 AI와 대화하며 7가지 프로그램 만들기』가 여러 프로그램을 만들어 보는 데 초점을 맞췄다면, 이 책은 6개의 프로젝트를 점차 확장하면서 마지막에는 실제 배포까지 연결한다는 점에서 흐름이 조금 다르다.

결국 어느 책이 더 좋다고 말하기보다는, 무엇을 배우고 싶은가에 따라 접근 방법이 다르다고 보는 것이 맞을 것 같다.

그중에서도 이 책은 "AI를 이용해서 실제로 하나의 서비스를 만들어 보고 싶다"는 사람에게 초점을 맞춘 책이라는 생각이 든다.

■ 개발을 시작하는 방법 자체가 달라지고 있다는 것, 누구나..

예전에는 어떤 프로그램을 만들고 싶으면 먼저 어떤 언어를 사용할지, 어떤 라이브러리를 사용할지, 데이터는 어떻게 저장할지부터 고민했다. 마치 특정 전문가들만이 할수 있는 영역이였다.

지금은 조금 다르다.

"이런 서비스를 만들어 보고 싶은데?" 라는 아이디어에서 시작해서 AI와 대화하며 필요한 기술을 하나씩 선택해 갈 수도 있다. 물론 이것이 개발 지식의 필요성을 없애는 것은 아니다.

오히려 AI가 만들어 준 결과를 제대로 판단하려면 기본적인 개발 지식이 필요하겠지만..

적어도 아이디어를 실제 프로그램으로 옮기는 과정에서 발생했던 많은 장벽을 AI가 낮춰주고 있는 것은 분명해 보인다.

그래서 바이브 코딩은 '코딩을 몰라도 개발자가 되는 방법'이라기보다는,

개발자가 아니더라도 자신의 아이디어를 직접 구현해 볼 수 있고, 개발자라면 훨씬 빠르게 프로토타입과 서비스를 만들어 볼 수 있는 새로운 개발 방식에 가깝지 않을까 싶다.

■ 책의 작은 디테일도 좋았다

책을 따라가면서 눈에 들어왔던 부분은 본문 곳곳에 있는 NOTE와 TIP이다.

NOTE에서는 본문의 내용을 이해하는 데 필요한 배경지식을 보충 설명하기도 하고, 앞에서 봤는데 어디더라 싶은 순간에도 도움을 받는다. TIP에서는 실습 과정에서 만날 수 있는 오류나 좀 더 효율적으로 작업하는 방법을 설명한다.

각 장의 마지막에 있는 '마무리' 역시 앞에서 배운 내용을 다시 정리할 수 있도록 구성되어 있다.

AI를 활용한 개발은 빠르게 진행되는 만큼, 처음 접하는 사람에게는 오히려 "지금 내가 뭘 하고 있는 거지?"라는 순간이 생길 수 있다.

그런 점에서 중간중간 내용을 정리해 주는 이런 구성이 실습 흐름을 따라가는 데 도움이 될 것 같다.

또 실습 자료를 깃허브에서 제공하고 있다는 점도 직접 따라 해보고 싶은 사람에게는 장점이다.

책을 읽는 것에서 끝나는 것이 아니라 직접 실행해 보고 수정해 볼 수 있는 환경을 제공하기 때문이다.

■ 결국 중요한 것은 '무엇을 만들 것인가'

책 제목에는 '돈 되는'이라는 표현이 들어가 있다. 하지만 책을 읽으면서 이 말을 단순히 "AI로 쉽게 돈을 벌 수 있다"는 의미로 받아들이지는 않았다. 오히려 아이디어를 가지고 실제 서비스를 만들어 보고, 그것을 배포하고, 사용자에게 제공하는 과정까지 경험한다는 의미에 더 가깝게 느껴졌다.

AI가 아무리 빠르게 코드를 만들어 준다고 해도 만들고 싶은 것이 없다면 아무것도 만들어지지 않는다.

반대로 작은 아이디어 하나라도 있다면 누구나 예전보다 훨씬 빠르게 그것을 실제 결과물로 만들어 볼 수 있다.

『돈 되는 커서 AI 바이브 코딩』은 바로 그 과정을 6개의 프로젝트를 통해 보여준다.

처음에는 간단한 웹페이지 하나였던 것이 AI API를 만나고, 데이터베이스를 만나고, 모바일 앱으로 확장되고, 결국 실제 배포까지 이어진다.

바이브 코딩을 배우는 가장 좋은 출발점은 거창한 프로젝트가 아니라 이런 작은 생각 하나인지도 모르겠다.

코드를 모두 이해한 다음 시작하는 것이 아니라, 일단 만들고, 막히면 물어보고, 고치고, 다시 실행해 보고, 그렇게 하나를 끝까지 완성해 보는 것.

그런 의미에서 『돈 되는 커서 AI 바이브 코딩』은 Cursor의 기능을 설명하는 책을 넘어 AI와 함께 무언가를 만들어 보는 첫 경험을 시작하기 위한 실습서라는 생각이 든다.

이런 분이라면 이 책의 구성은 꽤 현실적인 출발점이 될 것 같다.

• Cursor를 설치해 놓고 어디서부터 시작해야 할지 막막한 사람

• 아이디어는 있지만 직접 개발해 본 경험이 많지 않은 사람

• 단순한 코드 실습보다 하나의 서비스를 처음부터 끝까지 만들어 보고 싶은 사람

• AI API, 데이터베이스, 모바일 앱, 배포까지 한 번에 경험해 보고 싶은 사람

[나는리뷰어다]7가지 생성 AI로 영상 제작&편집하기 with 챗GPT&미드저니&런웨이

[전자책] 7가지 생성 AI로 영상 제작 & 편집하기 with 챗GPT & 미드저니 & 런웨이 - 수익형 숏폼, SNS 광고, 단편 영화까지 장비, 배우, 성우 없이 AI 하나로, 개정판 ㅣ 누구나 프로처럼, 생활 AI
홍순성 지음 / 한빛미디어 / 2026년 6월

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다."

유튜브를 보다 보면 한 번쯤은 이런 생각이 든다. '이게 정말 사람이 촬영한 영상일까? 아니면 AI가 만든 영상일까?'

요즘은 틱톡, 인스타그램 릴스, 유튜브 쇼츠를 켜기만 해도 AI로 제작된 영상들을 어렵지 않게 만날 수 있다.

불과 몇 초짜리 숏폼 영상부터 제품을 소개하는 광고 영상, 기업 홍보 영상, 감성적인 뮤직비디오, 심지어 짧은 단편 영화까지. AI가 만든 콘텐츠의 수준은 이제 '신기하다'를 넘어 실제 촬영한 영상과 구분하기 어려울 정도로 자연스러워졌다.

책의 첫 부분 소개되는 단편 영화는 와우! 진짜 대단하다는 말밖엔..

이런 영상을 볼 때마다 늘 감탄만 했었다. '대체 저런 영상은 어떻게 만드는 걸까?'

하지만 관심만 있었을 뿐, 정작 나는 영상을 만드는 사람이 아니라 그저 영상을 소비하는 시청자였다.

그러던 중 만나게 된 책이 바로 『7가지 생성 AI로 영상 제작&편집하기 with 챗GPT&미드저니&런웨이』이다.

시나리오, 캐릭터 생성, 사운드 제작까지.. 오호~ 두근거린다 마치 나도 단편 영화 하나라도 만들 수 있을 것처럼 말이다. 

■ 책 속으로..

처음에는 이 책이 챗GPT나 미드저니 같은 특정 AI를 깊이 있게 설명하는 책일 것이라고 생각했다. 하지만 책을 펼쳐보니 예상과는 조금 달랐다.

이 책은 하나의 AI를 깊게 파고드는 책이 아니라, AI를 활용해 하나의 영상을 완성하기까지의 전체 제작 과정을 단계별로 안내하는 책이었다.  영상 제작은 단순히 영상 생성 AI 하나만 잘 다룬다고 끝나는 작업이 아니었다.

먼저 아이디어를 구체화하고 시나리오와 대본을 작성해야 한다. 그리고 장면에 필요한 이미지를 만들고, 움직이는 영상으로 생성한 뒤, 배경음악과 내레이션을 입히고, 마지막으로 편집까지 거쳐야 하나의 콘텐츠가 완성된다.

이 책은 그 모든 과정을 각각의 AI에게 맡긴다.

 -ChatGPT, Claude : 아이디어 정리와 시나리오·대본 작성

 -Midjourney : 장면에 사용할 이미지 생성

 -Runway Gen-3 : 정적인 이미지를 영상으로 생성하거나 AI 영상을 제작

 -Suno : 배경음악 제작

 -ElevenLabs : 자연스러운 AI 음성 및 내레이션 생성

 -CapCut : 최종 영상 편집과 자막 작업

처음에는 '왜 하나를 깊게 설명하지 않을까?'라는 생각도 들었다. 그런데 읽을수록 이 책의 의도가 보이기 시작했다.

영상 제작에서 중요한 것은 특정 AI 하나를 잘 사용하는 것이 아니라, 각 단계마다 가장 적합한 AI를 연결해 하나의 결과물을 만드는 것이었다.

예전에는 AI라고 하면 단순히 그림을 그리거나 글을 작성하는 정도만 떠올렸는데...

SNS에서 많이 볼 수 있는 숏폼 콘텐츠는 물론이고, 제품 홍보 영상,  회사 소개 영상, 유튜브 콘텐츠, 광고 영상, 교육 콘텐츠, 뮤직비디오, 짧은 단편 영화까지도 AI 만으로 제작할 수 있는 시대가 되었다는 것을 다시 한번 실감하게 되었다.

물론 사람의 아이디어와 기획은 여전히 중요하지만, 예전 같으면 촬영 장비와 배우, 성우, 편집 프로그램이 필요했던 작업들이 이제는 AI의 도움으로 훨씬 쉽고 빠르게 가능해지고 있다는 점이 놀라웠다.

​■ 책의 또 다른 매력, 전문가들의 인터뷰

AI 툴을 소개하는 내용만큼이나 인상 깊었던 것은 각 부의 마지막에 실린 전문가 인터뷰였다.

각 분야에서 실제로 AI를 활용하고 있는 전문가들의 경험과 생각을 함께 담고 있다는 점이 흥미로웠다.

■ 총평

이 책은 특정 AI 툴을 마스터하기 위한 전문서라기보다 AI 영상 제작의 전체 흐름을 이해하기 위한 입문서에 가깝다.

그래서 하나의 툴을 깊이 배우고 싶은 사람에게는 조금 아쉬울 수도 있다. 하지만 반대로 'AI 영상을 한번 만들어 보고 싶은데 무엇부터 시작해야 할지 모르겠다.'라는 사람이라면 이보다 좋은 출발점도 많지 않을 것 같다.

나 역시 이 책을 읽기 전에는 AI 영상 제작이 막연하게만 느껴졌다. 하지만 책을 덮고 나니 적어도 어떤 작업을 할 때 어떤 AI를 사용하면 되는지, 그리고 영상이 어떤 과정을 거쳐 완성되는지는 머릿속에 자연스럽게 그려졌다. 예전에는 AI가 만든 영상을 그저 신기하게 바라보는 시청자였다.

이제는 '나도 한번 만들어 볼까?'라는 생각이 들기 시작했다.

책을 읽기 전까지 나는 AI 영상을 '보는 사람'이었다. 하지만 책을 덮고 난 지금은 '한번 만들어 보고 싶은 사람'이 되었다. 아마 이 책이 내게 준 가장 큰 변화는 새로운 AI 툴을 알게 된 것이 아니라, AI 영상을 바라보는 시선이 달라졌다는 점이다.​

그렇게 따라서 만들어 본 (클릭)--> " 50초짜리 AI 영상 하나가 이렇게 어려울줄 몰랐습니다 "

■ 나중에 다시 찾아보기 편하라고 따로 정리해둔다.

[나는리뷰어다] 조코딩의 바이브코딩 1인 창업 with 클로드코드, 수파베이스, 스트라이프

[전자책] 조코딩의 바이브 코딩 1인 창업 wih 클로드 코드, 수파베이스, 스트라이프 - 기획부터 엑시트까지 코드 한 줄 없이 글로벌 매출을 만드는 1인 프로덕트 빌더 풀코스 ㅣ 누구나 프로처럼 실전 AI
조동근(조코딩) 지음 / 한빛미디어 / 2026년 5월

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다."

서평 도서로 조코딩의 『바이브 코딩 1인 창업』을 받았다. 요즘 AI다, 바이브 코딩이다 이야기가 워낙 많다 보니 개인적으로도 꽤 기대했던 책이다. 특히 부제에 적혀 있는 클로드 코드, 수파베이스, 스트라이프. 이름만 봐도 뭔가 있어 보이지 않나? ㅎㅎ

나는 당연히 이 책이 클로드 코드를 활용한 바이브 코딩 기술서라고 생각했다.

AI에게 어떻게 일을 시키고, 서비스를 만들고, 배포하고, 수익화하는지. 그런 실전 개발 이야기가 가득할 줄...

책을 보면서 든 첫 번째 생각. 

"어? 내가 생각한 책이 아닌데?"였다. 개발 경험이 있는 사람이라면 아마 비슷하게 느낄 수도 있을 것 같다.

기술적인 깊이를 기대하고 펼쳤다면 조금 아쉬울 수도 있다. 

클로드 코드를 어떻게 활용하는지, 서비스 구조는 어떻게 설계하는지 같은 부분을 기대했는데 생각보다 넓고 얕게 다룬다는 느낌이 들었기 때문이다.​

그리고 두 번째. 

책을 읽는 내내 이런 생각도 들었다. "그래서 따라 만들면 뭐가 남지?" 

예전에도 프로그래밍 책을 보면 게시판 만들기, 쇼핑몰 만들기 같은 예제가 많았다. 따라 만들 수는 있다.

그런데 그게 내 것이 되느냐는 또 다른 문제다.

바이브 코딩도 비슷한 느낌이었다. AI가 코드를 만들어 준다고 해서 내가 진짜 서비스를 만드는 사람이 되는 걸까?

글쎄... 처음에는 그런 생각이 들었다. 그런데 책을 덮고 나니 생각이 조금 달라졌다.

수파베이스라는 서비스를 알게 되었고, 스트라이프라는 결제 시스템도 알게 되었다.

만약 이 책을 읽지 않았다면 나는 회원 관리 기능을 직접 만들려고 고민하고 있었을지도 모른다. 로그인 만들고, 데이터베이스 만들고, 비밀번호 찾기 만들고... 혼자 끙끙대면서 말이다. 

결제도 마찬가지다. 어떻게 받아야 하나.. 정기 결제는 또 어떻게 하지.. 막막해하고 있었을 것 같다.

생각해 보면 바이브 코딩 자체가 AI를 활용하는 것인데 나는 너무 개발적인 관점으로만 바라보고 있었던 것 같다.

코드 작성에만 집중했던 것이다. 그런데 실제 서비스는 로그인도 필요하고, 데이터 저장도 필요하고, 결제도 필요하고, 운영도 필요하다. 책은 그런 전체 그림을 보여주려고 했던 것 같다.

사실 나는 AI 관련한 책들을 꽤 많이 읽었다고 생각했다. Cursor, Claude Code, AntiGravity...

그냥 책이 나오면 괜히 한 번씩 찾아보게 된다.

왜 그럴까 생각해 보니 딱히 내가 전문 개발자도 아니고, 그렇다고 AI를 자유자재로 다루는 사람도 아니기 때문인 것 같다.

그래서인지 이론이 많은 책보다는 따라 하면서 만들어 보는 책, 예제 소스가 많은 책에 자꾸 손이 갔다. 

어쩌면 나뿐만 아니라 많은 사람들이 비슷하지 않을까 싶다.

AI로 무엇이든 만들 수 있다고는 하는데 막상 시작하려고 하면 어디서부터 손을 대야 할지 막막하다. 그래서 누군가 먼저 걸어간 길을 따라가 보기도 하고, 예제를 따라 만들며 감을 잡아보려 한다.

그런 의미에서 이 책은 단순히 바이브 코딩을 알려주는 책은 아니었다.

오히려 아이디어 하나를 서비스로 만들고, 배포하고, 사용자를 모으고, 실제 수익으로 연결하는 과정까지 보여주는 책에 가까웠다. 그래서 읽고 나니 "AI로 코딩하는 방법"보다 "서비스를 만들어 운영하는 방법"에 대한 이야기가 더 많이 남았다.

총평

책의 서론 부분 "이 책의 사용법"에 이 책이 무엇을 말하려고 하는지 알려준다. 

클로드 코드를 활용한 바이브 코딩 기술서를 기대했다면 다소 아쉬울 수도 있다.

반대로 AI를 활용해 아이디어를 실제 서비스로 만들고, 배포하고, 운영하고, 수익화하는 과정이 궁금한 사람이라면 흥미롭게 읽을 수 있는 책이다.

생각했던 것과는 조금 달랐지만, 읽고 나니 새로운 세상을 하나 더 알게 된 느낌.

기술을 배우는 책이라기보다 AI 시대의 1인 프로덕트 빌더가 어떤 일을 하는지 보여주는 책.

이런 분들에게 추천

- 바이브 코딩에 관심이 있는 분

- AI를 활용해 서비스를 만들어 보고 싶은 분

- 1인 SaaS나 1인 창업에 관심 있는 분

- 서비스를 만들어 수익화하는 과정이 궁금한 분

- 개발보다 프로덕트와 비즈니스에 더 관심이 있는 분

반대로 이미 웹 서비스 개발 경험이 풍부하거나 특정 기술을 깊이 있게 배우고 싶은 개발자라면 다소 아쉬움을 느낄 수도 있을 것 같다.

[나는리뷰어다] 그림으로 배우는 생성형AI

[전자책] 그림으로 배우는 생성형 AI - 생성형 AI의 구조와 동작 방식 이해부터 애플리케이션 설계와 에이전트까지
프리양카 베르가디아 외 지음, 류광 옮김 / 한빛미디어 / 2026년 4월

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다."

처음 책 제목을 봤을 때는 “그림으로 쉽게 배우는 생성형 AI 입문서” 정도를 예상했다.

하지만 실제로 읽어보니, 이 책은 단순 입문서보다는 “생성형 AI 시스템 구조 해설서”에 더 가까운 느낌이었다.

생각보다 쉽지 않았던 이유.

솔직히 말하면 책은 꽤 어렵다. 특히 웹 개발이나 AI/ML 경험이 많지 않은 사람이라면 임베딩(Embedding), Transformer, Attention, 벡터 검색(Vector Search), RAG, 토큰(Token), 추론(Inference) 같은 개념이 한꺼번에 등장하면서 다소 벅차게 느껴질 수 있다. 나 역시 윈도우 응용프로그램 개발 경험은 있었지만, 웹과 AI 생태계에 대한 이해는 상대적으로 부족했기 때문에 처음에는 마치 “생성형 AI용 소스코드 해설서”를 읽는 느낌이 들었다. 책을 읽다 보면

아… 이걸 정말 다 이해하면서 읽어야 하나?

라는 생각이 들기도 한다. 하지만 오히려 이 책은 처음부터 완벽히 이해하려고 하기보다, 전체 구조를 훑어본다는 느낌으로 읽는 편이 훨씬 잘 맞는 책이었다.

읽다 보니 보이기 시작한 생성형 AI의 구조

흥미로운 점은, 이해가 완벽하지 않아도 계속 읽다 보면 생성형 AI의 큰 흐름이 조금씩 연결되기 시작한다는 점이다. 예를 들면 사용자 질문 → 프롬프트 처리 → 검색(RAG) → 벡터 유사도 검색 → LLM 추론 → 응답 생성

처음에는 각각의 용어가 따로 노는 느낌이었다면, 어느 순간부터

“왜 벡터DB가 필요한지”

“왜 RAG가 중요한지”

“왜 생성형 AI가 틀린 답을 할 수 있는지”

“왜 컨텍스트(Context)가 중요하다고 하는지” 같은 개념들이 하나의 흐름으로 연결되기 시작한다.

이 책의 가장 큰 장점은 바로 이런 “구조적 이해”를 도와준다는 점이다.

이미 빠르게 변해버린 AI 기술의 속도

책을 읽으며 또 하나 흥미로웠던 점은, 책의 집필 시점인데...

그런데 생성형 AI 분야는 변화 속도가 워낙 빠르다 보니, 불과 1년 정도만 지나도 빠르게 바뀌고 지금도 바뀌고 있다.

그렇다고 해서 책의 가치가 떨어지는 것은 아니다. 오히려 왜 이런 구조가 필요한지/ 왜 검색 기반 AI(RAG)가 등장했는지 / 왜 컨텍스트가 중요한지 같은 “원리”를 이해하는 데는 여전히 큰 도움이 된다.

이 책은 이런 사람에게 추천하고 싶다.

이 책은 “생성형 AI를 쉽게 써보는 방법” 보다 “생성형 AI가 내부적으로 어떻게 움직이는가” 를 알고 싶은 사람에게 더 잘 맞는다. 특히 AI 구조가 궁금한 개발자, 생성형 AI 트렌드를 이해하고 싶은 실무자, ChatGPT 이후의 기술 흐름을 구조적으로 보고 싶은 사람에게 추천하고 싶다.

반대로 완전 비전공 입문자, 코딩이나 시스템 구조에 거부감이 있는 독자라면 처음에는 다소 어렵게 느껴질 수 있다.

마치며

이 책은 읽는 동안 “완벽히 이해했다”는 느낌보다는, 생성형 AI라는 거대한 지도를 머릿속에 그려주는 책에 가까웠다.

그리고 개인적으로는 그 점이 꽤 마음에 들었다. 처음부터 모든 개념을 이해하지 못하더라도 전체 흐름을 보고 궁금한 부분을 다시 찾아보고 실제 AI 서비스와 연결해서 생각해보는 과정 자체가 꽤 재미있었다.

생성형 AI를 단순히 “신기한 챗봇”이 아니라, 하나의 거대한 시스템 구조로 이해해보고 싶은 사람이라면 한 번쯤 읽어볼 만한 책이다.

마지막으로 최근 뉴스를 보면 연일 최고가를 갱신하는 코스피 이야기로 난리다.

이런 견인차 역할을 한 것은 역시 반도체이고..이런 반도체는 AI 부흥과 함께.. 더욱더 커질 전망이고..

이런 사회적인 함의에 대해서도 이해하는데 도움이 되었다. - 주식을 사야겠다.-

그림으로 배우는 생성형 AI