한국GPT협회 표준교재

801. 바이브코딩과 AI 에이전트

Codex·AI Studio·Apps Script로 만드는 나만의 도구

바이브코딩과 AI 에이전트

Learning Objectives
  • Codex 데스크탑앱이 무엇이고, 일반 ChatGPT와 무엇이 다른지 한 문장으로 설명한다.
  • 코드 한 줄 작성 없이 자연어로 투자 보고서 샘플 3종과 고객 페르소나 3종을 생성한다.
  • 리서치 + 페르소나를 결합해 고객 맞춤 제안서(마크다운 + HTML)를 만든다.
이해

바이브코딩이란

학습 안내읽기. 본격 실습에 앞서 "바이브코딩이 일반 LLM 사용과 무엇이 다른가"를 아래 다이어그램으로 먼저 잡고 갑니다. 위 패널의 한계 ✕ 다섯 줄이 아래 패널의 능력 카드 다섯 장과 하나씩 짝을 이룹니다 — 그 대응 관계를 찾으며 읽으십시오.

바이브코딩(Vibe Coding)은 코드 문법을 몰라도 자연어 지시만으로 도구·웹앱·대시보드를 만드는 작업 방식입니다. 챗GPT·클로드 같은 LLM을 "대화창에서 묻고 답을 받는" 도구로 쓰는 것과 달리, 바이브코딩은 Codex 같은 코딩 에이전트가 내 PC의 로컬 폴더에서 파일을 직접 읽고·만들고·실행하며 함께 일합니다. 그래서 답을 받는 것을 넘어 여러 파일을 한 번에 다루고, 만든 결과를 스스로 확인·디버깅하고, 기존 작업을 리뷰·개선하는 것까지 가능합니다.

웹 환경의 LLM챗GPT·클로드 등을 브라우저 대화창에서 쓸 때
✓ 잘하는 것 — 뛰어난 두뇌
  • 언어 이해·생성 — 질문의 의도를 읽고 글·표·요약을 만들어 냄
  • 지식·추론 — 방대한 배경지식으로 낯선 주제도 정리해 줌
  • 코드 작성 — 요청하면 동작하는 코드를 그 자리에서 써 줌
✕ 한계 — 대화창 밖으로 나갈 수 없음
  • 파일을 업로드·다운로드로 왕복 — 내 폴더를 직접 보지 못함
  • 써 준 코드를 실행하지 못함 — 돌려 보는 것은 사용자 몫
  • 자기 결과물이 맞는지 스스로 확인·수정하지 못함
  • 첨부한 몇 개 파일이 상한 — 수십 개 파일 작업은 불가
  • 대화창이 제공하는 기능 밖의 도구를 쓰지 못함
두뇌(장점)는 그대로 — 여기에 내 PC라는 손발이 붙으면, 한계 다섯이 능력 다섯으로 바뀝니다
바이브코딩 환경Codex·Claude Code 같은 로컬 코딩 에이전트
01
파일을 업로드·다운로드로 왕복
로컬 폴더에 직접 액세스

내 PC 폴더의 파일을 그 자리에서 직접 읽고, 만든 결과도 파일로 바로 저장합니다. 업로드·다운로드가 필요 없습니다.

02
코드를 써 줄 뿐 실행하지 못함
로컬 코드 실행 권한

작성한 코드를 내 PC에서 직접 실행합니다. 프로그램 설치·명령 실행까지, 내 PC의 실행력을 모두 사용합니다.

03 = 01 + 02
결과 확인·오류 수정은 사용자 몫
자기개선 — 스스로 일하는 에이전트

파일을 읽는 눈(01)과 코드를 실행하는 손(02)이 모두 있으니, 자기가 코딩한 파일을 직접 실행해 점검하고 개선하는 일을 혼자 반복합니다. 스스로 일하는 에이전트가 가능해지는 이유입니다.

코드 작성직접 실행결과 점검수정·개선↺ 반복
04
첨부한 몇 개 파일이 상한
멀티 파일 처리

폴더 안 수십 개 파일도 필요할 때마다 필요한 파일을 골라 읽으며 작업합니다. 파일 개수 제한에서 자유롭습니다.

05
주어진 기능 안에서만 동작
필요한 도구를 직접 제작

웹크롤링 스크립트, 음성 변환(STT·TTS), 이미지 생성·가공 — 없는 기능은 그 자리에서 도구를 만들어 해결합니다.

핵심. 리더가 직접 코딩하지 않습니다. "무엇을, 어떤 모습으로, 어떤 데이터로 보고 싶은지"를 정확히 말하는 능력 — 즉 프롬프트 엔지니어링(101) 역량 — 이 곧 바이브코딩 역량입니다.
이해

바이브코딩과 에이전트

학습 안내읽기. 앞의 다이어그램으로 일반 챗과의 차이를 이해한 뒤, 역할 분담 표에서 “사람의 역할” 열만 한 번 더 읽으십시오 — 에이전트 시대에 사람이 무엇을 하는가가 이 장의 핵심 질문입니다.

Codex 데스크탑앱 — 로컬 폴더 위에서 동작하는 에이전트

Codex 데스크탑앱은 ChatGPT의 코드 작성·실행·파일 조작 능력을 로컬 폴더 위에서 직접 동작하도록 만든 OpenAI의 클라이언트 도구입니다. 대화창에서 자연어로 "이 폴더에 ~을 만들어줘"라고 말하면, 실제 파일이 PC에 생성됩니다. 민감 데이터를 클라우드에 올리지 않고 로컬에서 처리할 수 있다는 점이 가장 큰 차별점입니다.

일반 ChatGPT
웹 브라우저 / 파일은 첨부·다운로드로 왕복 / 작업 결과를 한 번에 한 파일씩.
Codex 데스크탑앱
데스크탑 클라이언트 / 지정 폴더에 직접 파일 생성·수정 / 한 번의 대화로 수십 개 파일 일괄 생성 / Git 연동.
바이브코딩이란
코드 문법을 모르더라도 자연어 지시만으로 도구·리포트·웹앱을 만드는 작업 방식. Codex가 가장 잘 맞는 활용 패턴.
에이전트화
한 번의 지시로 (1) 파일 읽기 (2) 분석 (3) 새 파일 작성 (4) 결과 검증을 스스로 수행. 사람은 큰 방향만 제시.

사람은 무엇을, AI는 무엇을 분담하는가

에이전트형 작업이 보여주는 것은 단순히 "AI가 코드를 잘 짠다"가 아닙니다. 한 번의 자연어 지시로 폴더 구조 설계 → 다중 파일 작성 → 파일 간 참조 → 디자인 결정 → 후속 검증이 한 흐름으로 이어집니다. 그 흐름 안에서 역할 분담은 다음과 같습니다.

작업 단계사람의 역할AI 에이전트의 역할
리서치 주제 선정주제·범위·고객 정의
샘플 자료 생성구조와 제약 명시다중 파일 일괄 작성, 일관된 톤 유지
맞춤 리포트 작성고객·리서치 결합 방식 지시파일 간 참조, 적용 포인트 도출
HTML 디자인톤·컬러·구조 결정HTML·CSS 작성, 인쇄 미디어쿼리 적용
검증·승인표현 점검, 컴플라이언스 확인유효성 검증, 누락 항목 탐지
여전히 사람이 책임지는 부분. 권유·수익 보장 표현, 관련 법규·약관 준수, 고객 실명·계좌·금액의 가명화 — 이 세 가지는 AI가 자동으로 책임지지 않습니다. 최종 배포 전 사람의 컴플라이언스 점검이 의무입니다.
사례

대화 3턴으로 14개 파일

금융 · 증권

학습 안내읽기 또는 실행(설치 시간 별도). Codex 데스크탑앱이 있으면 대화 1만 실제로 실행해 보고, 없으면 스크린샷 3장과 프롬프트를 대조해 읽으십시오. 각 프롬프트에 Ch1의 3층 구조(역할·지시·형식·제약)가 어떻게 들어가 있는지 찾아보는 것이 읽기 포인트입니다.

증권사 PB 관점에서 다음 세 가지를 Codex 데스크탑앱 안에서 자연어 대화 3번으로 만듭니다. 각 단계에서 만들어지는 파일은 실습 자료 assets/files/801-바이브코딩-Codex/에 미리 들어 있으니 비교하며 확인하십시오.

대화 1 — 투자 보고서 샘플 3종 + 고객 페르소나 3종 일괄 생성

Codex 대화 1 — 다중 파일 생성
FIG 1. Codex 데스크탑앱이 samples 폴더 안에 투자 동향 보고서 3건과 고객 페르소나 3건을 한 번에 생성하는 모습
대화 1 입력 프롬프트
# 역할 너는 증권사 리서치센터의 리서치 어시스턴트다. 지금부터 가상 샘플 자료 7건을 생성한다 (실제 발간 자료가 아님을 README에 명시). # 작업 폴더 현재 폴더 안에 samples/ 디렉터리를 만들고, 이 안에 파일을 생성하라. # 1) 투자 동향 보고서 3건 (마크다운) 01_investment_trend_semiconductor_ai.md — AI 인프라와 반도체 밸류체인 02_investment_trend_rate_cut_bonds.md — 금리 인하 기대와 채권·배당주 03_investment_trend_korea_valueup.md — 한국 증시 밸류업 정책과 주주환원 각 보고서 구조: - 핵심 요약 (3~5줄) - 주요 동향 3개 (각 단락 + 핵심 수치 1개) - 투자 시사점 (불릿 3개) - 리스크 및 모니터링 포인트 (불릿 3개) # 2) 고객 페르소나·포트폴리오 3건 (마크다운) 04_customer_persona_growth_portfolio.md — 성장 추구형 직장인 05_customer_persona_income_portfolio.md — 안정 인컴 선호 은퇴 준비 06_customer_persona_balanced_portfolio.md — 균형형 자녀 교육+노후 동시 각 페르소나 구조: - 페르소나 (이름·연령·직업·투자기간·월투자금·경험·성향·목표) - 니즈와 우려 - 샘플 포트폴리오 (자산군 / 비중 / 예시 방향 표) - 운용 원칙 3~5개 # 3) README.md 이 7개 파일은 학습용 가상 샘플이며 투자 권유가 아님을 명시. 파일 목록과 용도를 표로 정리. # 주의 - 실제 발간 자료처럼 보이지 않도록 "가상 샘플" 표기를 본문 상단에도 반드시 포함 - 특정 종목 추천 표현 금지
관찰 포인트. 한 번의 대화에 (1) 폴더 생성 (2) 7개 파일 동시 작성 (3) README로 메타 정리까지 들어 있습니다. 일반 ChatGPT라면 한 파일씩 7번 복사·붙여넣기 해야 할 작업입니다.

대화 2 — 04번 고객을 위한 맞춤 리포트

Codex 대화 2 — 맞춤 리포트
FIG 2. Codex가 01~03번 리서치와 04번 페르소나를 통합해 07번 맞춤 리포트를 작성하는 화면
대화 2 입력 프롬프트
# 지시 samples/ 폴더의 01·02·03 리서치와 04 페르소나를 읽고, "04번 고객을 위한 맞춤형 투자 리포트"를 07_custom_report_for_customer_04.md로 생성하라. # 구조 1. 고객 요약 (04번 페르소나 표 형태로 재요약) 2. 리서치 보고서 종합 - 01 AI 인프라 → 04번 적용 포인트 3개 - 02 금리 인하·채권 → 04번 적용 포인트 3개 - 03 밸류업·주주환원 → 04번 적용 포인트 3개 3. 04번 고객 권장 포트폴리오 비중 (조정 전 / 조정 후 / 변동 이유) 4. 실행 단계 가이드 5단계 5. 모니터링 포인트와 리스크 시나리오 # 제약 - 권유·수익 보장 표현 금지 - "가상 샘플"임을 본문 상단에 표기 - 04번 페르소나의 위험성향·기간·목표와 충돌하는 제안 금지
이 단계의 가치. 동일 리서치 자료를 가진 PB 100명이 100명 고객에게 맞춤 리포트를 만들어야 할 때, 사람은 1건당 30~60분 걸리지만 에이전트는 1건당 1~2분입니다. 리서치는 사람이, 적용은 AI가 분담하는 구조의 첫 단추입니다.

대화 3 — 고객별 HTML 리포트 + 공통 스타일시트 + 인덱스

Codex 대화 3 — HTML 리포트 생성
FIG 3. Codex가 04·05·06 고객용 HTML 리포트와 공통 스타일시트, 인덱스 페이지를 자동 생성하는 화면
대화 3 입력 프롬프트
# 지시 samples/ 폴더의 04·05·06 페르소나와 01·02·03 리서치를 각각 조합해 samples/html_reports/ 안에 다음 파일들을 생성하라. # 파일 - customer_04_growth_report.html - customer_05_income_report.html - customer_06_balanced_report.html - report_style.css (공통 스타일시트) - index.html (3개 리포트 목록 페이지) # 디자인 - 미니멀 톤 (큰 헤더, 넉넉한 여백, 시스템 폰트) - 각 고객 컬러 포인트: - 04 성장형 — 오렌지 (#F36F21) - 05 인컴형 — 차분한 네이비 (#1F4E8C) - 06 균형형 — 그린 (#2E7D32) - 사이드바 없이 단일 컬럼, 본문 max-width 720px - 인쇄(print) 미디어쿼리로 PDF 출력도 깔끔하게 # 콘텐츠 - 각 리포트에 (1) 고객 요약 카드 (2) 권장 포트폴리오 비중 (3) 리서치 적용 포인트 (4) 모니터링 체크리스트 - index.html은 Ch3의 카드로 각 리포트를 미리보기하고 클릭 시 해당 리포트로 이동 # 검증 모든 HTML이 기본 유효성(닫는 태그·alt 속성)을 만족하도록 작성하라.
실습

Codex 3턴 생성 실습

금융 · 증권

학습 안내산출. 대화 3턴을 그대로 실행합니다. AI가 파일을 만드는 동안 기다리지 말고 만들어진 파일을 열어 내용을 검토하십시오 — 검토가 사람의 역할입니다. 완료 기준: html_reports/index.html이 브라우저에서 열리고 3개 리포트로 이동되면 통과. 제공된 완성본과 차이를 비교하는 것까지가 실습입니다.

달성 목표
빈 폴더에서 시작해 대화 3턴만으로 samples/ 폴더(마크다운 9개) + html_reports/ 폴더(HTML 4개 + CSS 1개)를 완성한다. 코드는 한 줄도 직접 쓰지 않는다 — 자연어 지시·확인·수정만 사용한다.

완성 후 폴더와 인덱스 페이지의 모습입니다. 실습 자료의 완성본과 비교해 보십시오 — 완성본 index.html 열어보기

최종 결과물 — index.html (고객 리포트 인덱스)
GROWTH
04 성장 추구형 직장인
AI 인프라·밸류업 적용 포인트
권장 비중 조정안 포함
INCOME
05 안정 인컴 은퇴 준비
금리 인하·채권 중심 구성
월 현금흐름 시나리오
BALANCED
06 균형형 교육+노후
목적자금 이원화 배분
리밸런싱 체크리스트

실습 순서

  1. Codex 데스크탑앱을 실행하고 작업 폴더를 새로 만든다.
  2. 대화 1 프롬프트 입력 → samples/ 폴더에 7개 파일 생성 확인.
  3. 대화 2 프롬프트 입력 → 07번 맞춤 리포트 .md 생성 확인.
  4. 대화 3 프롬프트 입력 → html_reports/ 안에 5개 파일(HTML 4 + CSS 1) 생성 확인.
  5. 실습 자료의 동일 이름 파일과 비교하여 차이점을 확인한다 — 동일하지 않습니다. AI는 매번 약간 다르게 만듭니다.
Codex 미설치 환경이라면. 같은 프롬프트를 일반 ChatGPT에 입력해도 파일 내용 자체는 생성됩니다(단, 한 파일씩 수동 저장). 차이를 몸으로 느끼는 것까지가 이 실습의 목적이므로, 가능하면 데스크탑앱 환경을 권장합니다.
사례

AI Studio 웹앱 바이브코딩

사업개발 · 종합상사

학습 안내직접 실행(무료). Google AI Studio는 구글 계정만 있으면 무료입니다 — 아래 프롬프트를 Build 모드에 그대로 넣고 결과를 보십시오. 프롬프트가 레이아웃·디자인·데이터를 섹션으로 나눠 지정하는 방식(Ch1의 출력 형식 지정과 동일한 원리)에 주목하십시오.

비즈니스 상황 — 종합상사의 시장 모니터링 화면

사업개발 담당자가 10개국·5개 산업의 뉴스와 감성 지표를 한 화면에서 모니터링하는 대시보드가 필요합니다. 외주 견적 대신, Google AI Studio(Gemini)의 Build 기능에 화면 설계를 자연어로 지시해 단일 HTML 웹앱을 만듭니다. Codex(사례 A)가 로컬 폴더·다중 파일에 강하다면, AI Studio는 브라우저에서 즉시 동작하는 단일 화면 앱에 가장 빠른 도구입니다.

대시보드 초기 레이아웃 생성 프롬프트 (전체)
우리 회사(종합상사) 글로벌 시장동향 모니터링 대시보드를 만들어줘. 단일 HTML 파일로, 모든 CSS와 JavaScript를 포함해줘. 외부 라이브러리는 CDN으로 불러와줘. [전체 레이아웃] - 상단 헤더: "글로벌 시장동향 대시보드" 제목, 마지막 업데이트 시간, 다크모드 토글 버튼 - 헤더 아래 요약 카드 4개: 오늘 수집 뉴스(80건), 긍정 비율(42%), 부정 비율(33%), 긴급 알림(3건) — 각각 아이콘과 전일대비 변동 표시 - 왼쪽 사이드바(200px): 국가 필터(체크박스 10개국), 산업 필터(철강/석유화학/광물자원/비철금속/자동차부품), 기간 필터(오늘/1주/1개월/3개월) - 메인 영역 그리드(2컬럼): - 좌상: 국가별 동향 카드 / 우상: 뉴스 타임라인 - 좌하: 산업별 감성 추이 라인 차트 (Chart.js 사용) - 우하: 규제/정책 변경 모니터링 테이블 (정렬/검색 가능) [디자인] - 폰트: Pretendard (CDN) - 색상: 다크 테마 기본 (배경 #0f0f23, 카드 #1a1a2e, 강조 #0098DB, 긍정 #00C853, 부정 #FF1744, 중립 #FFB300) - 라이트 테마도 지원 (토글) - 카드에 hover 효과, 그림자, 부드러운 전환 애니메이션 - 반응형: 768px 이하에서 1컬럼 레이아웃 [데이터] - 일단 하드코딩된 샘플 데이터로 구현 (나중에 API 연결) - 국가: 인도, 사우디아라비아, 인도네시아, 호주, 미국, 독일, 중국, 베트남, 칠레, 브라질 만들어줘.
Google AI Studio Build Apps
FIG 4. Google AI Studio의 Build 화면 — 프롬프트 한 번으로 동작하는 웹앱이 생성된다
대시보드 결과 미리보기
FIG 5. 결과 — 프롬프트대로 생성된 시장동향 대시보드 (다크 테마·요약 카드·필터)

따라해 보기 — 내 회사 버전 대시보드

  1. aistudio.google.com에 구글 계정으로 로그인하고 Build 모드를 연다.
  2. 위 프롬프트에서 [데이터]의 국가·산업 필터와 강조 색상만 본인 회사 기준으로 바꿔 실행한다.
  3. 결과 화면을 보고 한 가지씩 추가 지시로 다듬는다 — "뉴스 타임라인을 날짜별 카드로", "감성 추이 차트에 산업 필터 연동" 등. 완성 예시: case 2 · case 3
완성본 비교. 단계별 완성 HTML 3종이 제공됩니다 — case 1 초기 레이아웃부터 차례로 브라우저에서 열어, 프롬프트 한 번이 화면을 어디까지 끌고 가는지 확인하십시오.
사례

구글시트 연동 뉴스 대시보드

사업개발 · n8n 연계

학습 안내읽기 또는 실행. Ch7 실습(n8n → Google Sheets)을 완료했다면 그 시트에 그대로 연결해 보십시오. 핵심은 프롬프트가 백엔드(Apps Script JSON API)와 프론트엔드(HTML)를 한 번에 요구하면서, 배포 URL을 어디에 넣을지까지 묻는다는 점입니다.

비즈니스 상황 — 쌓이는 뉴스 DB를 보는 화면이 없다

Ch7의 n8n 워크플로우가 매일 뉴스를 Google Sheets에 쌓고 있지만, 시트를 직접 열어 보는 것은 불편합니다. 이 사례는 구글시트(DB) → Apps Script 웹앱(JSON API) → 로컬 HTML(프론트엔드)의 3층 구조를 바이브코딩으로 만들어, 시트에 새 행이 쌓이면 새로고침만으로 대시보드에 반영되게 합니다. 자동화(Ch7)와 바이브코딩(Ch8)이 만나는 지점입니다.

n8n
뉴스 자동 수집
Ch7 워크플로우
DB
Google Sheets
뉴스가 행으로 축적
API
Apps Script doGet()
시트를 JSON으로 제공
WEB
HTML 대시보드
fetch로 렌더링
시트 연동 대시보드 요청 프롬프트 (전체)
구글 시트에 저장된 뉴스 데이터를 웹 대시보드로 보여주고 싶습니다. [구조] - 백엔드: 구글 시트(뉴스 DB) → 구글 앱스 스크립트를 웹 앱으로 배포해 JSON API 제공 - 프론트엔드: 로컬 HTML 파일에서 그 JSON API를 fetch 해 화면에 렌더링 [시트 구성] - 첫 번째 행은 헤더: 뉴스 출처, 날짜, 제목, 본문 요약 등 - 데이터는 그 아래 행에 계속 쌓임 (n8n이 자동으로 추가) [프론트엔드 디자인] - 미니멀 리서치 페이퍼 느낌, Tailwind CSS + Inter 폰트 - 타임라인 레이아웃 (중앙 수직선 + 날짜별 카드) - 카드: Glassmorphism (반투명 + backdrop-filter: blur) - 모바일에서는 왼쪽 정렬 타임라인으로 자동 전환 [동작] - HTML 파일을 브라우저로 열면 API를 호출해 시트 데이터 렌더링 - 날짜 기준 정렬 - 시트에 새 행이 추가되고 새로고침하면 자동 반영 구글 앱스 스크립트 코드와 HTML 코드를 각각 알려주고, 앱스 스크립트 배포 후 받은 웹 앱 URL을 HTML 코드의 어디에 붙여 넣어야 하는지 표시해 주세요.
이 사례가 보여주는 확장. "자동화가 만든 데이터"에 "바이브코딩으로 만든 화면"을 붙이면, 코드를 모르는 실무자도 수집-저장-시각화의 풀스택을 혼자 완성할 수 있습니다. Ch7 추가 실습(다중 소스)까지 했다면 이 대시보드의 데이터원이 3개 소스로 늘어납니다.
사례

실시간 협업 노트앱

공통 · 협업도구

학습 안내읽기(실행은 선택). 프롬프트가 함수 단위(doGet·getNotes·saveNoteToSheet)로 요구사항을 나누는 방식을 보십시오 — 바이브코딩이 깊어질수록 "무엇을"만이 아니라 "어떤 구조로"를 지시하게 됩니다.

비즈니스 상황 — 별도 서버 없이 팀 메모보드

포스트잇처럼 메모를 만들고 드래그로 옮기면 자동 저장되고, 같은 URL을 쓰는 동료 화면에 몇 초 안에 반영되는 협업 노트앱 — 이것을 서버·DB 없이 Google Sheets(저장소) + Apps Script(서버·화면)만으로 만듭니다. 사내 IT 인프라 없이도 부서 단위 도구를 직접 만들 수 있다는 것을 보여주는 사례입니다.

노트앱 생성 프롬프트 (핵심 발췌)
아래 세 가지를 각각 완성된 형태로 한 번에 줘. 1) 구글 시트 첫 줄 헤더 - 메모 하나가 가져야 할 정보를 담기 위한 칼럼명들을 순서대로 2) Apps Script에 붙여넣을 code.gs 전체 - doGet(): index.html을 웹앱 화면으로 보여 주는 함수 - getNotes(): 시트 내용을 읽어 오는 함수 - saveNoteToSheet(): 메모를 시트에 저장 (있으면 수정, 없으면 새 줄 추가) - 시트는 이 스크립트가 붙어 있는 시트를 자동으로 쓰도록 3) index.html 전체 — 화면 코드 - 빈 곳 더블클릭하면 메모 생성 - 메모를 끌면 위치가 저장되고, 글을 쓰면 내용이 저장됨 - 서버 함수 호출은 google.script.run 방식으로 - 몇 초마다 자동으로 시트를 확인해서, 다른 사람 변경도 내 화면에 반영되도록 디자인 요구사항 - 시스템 폰트, 상단 반투명 고정 헤더 - 메모: 둥근 모서리, 부드러운 그림자, 끌 때 손 모양 커서 - 메모 호버 시 10가지 파스텔 색 팔레트 표시, 클릭하면 배경색 즉시 변경·저장 - 글을 쓸수록 메모 높이가 자동으로 길어짐 전체 코드로, 중간 생략 없이 줘.
사례

가볍게 시작하는 Codex

공통 · 입문

학습 안내가벼운 실행. 업무 사례(A~C)가 무겁게 느껴지면 이 미니 사례로 시작하십시오. 글·이미지·HTML 조판이 한 번의 지시로 통합되는 에이전트 경험을 가장 빠르게 맛볼 수 있습니다.

MINI 1홈페이지 리디자인 시안 4종

회사(또는 임의의) 홈페이지 URL을 주고 "콘셉트를 정의한 뒤 리디자인 시안 4종을 HTML로 일괄 생성"을 지시합니다. 외주 1차 시안(수백만 원·2~4주) 수준의 비교 시안이 한 번의 프롬프트로 나옵니다.

MINI 2동화책 한 권 창작

이야기 재창작 → 삽화 생성 → 본문 배치 → 책 형태 HTML 조판까지 한 지시로. 텍스트·이미지·코드가 결합되는 에이전트 작업의 압축판입니다.

동화책 창작 — Codex 지시 (전체)
신데렐라 이야기를 조선시대 배경으로 새로 써 줘. 그리고: 1. 삽화는 한국화 느낌의 수채화 스타일로 2. 삽화를 생성한 뒤 Markdown 본문에 자동 배치 3. 책을 좌우 두 페이지로 펼쳐 보는 HTML로 디자인한 뒤 4. 본문 글과 삽화 이미지를 끼워 넣어 한 권을 완성해 줘. 결과물은 '바이브코딩-동화책창작' 폴더에 정리해서 저장해.
실습

부록 · 더 해보기

학습 안내선택. 미션 1이 가장 가치 있습니다 — 구조를 유지한 채 내 업무로 치환하는 순간, 이 교재의 내용이 회사 자산이 됩니다.

MISSION 1내 업무 버전으로 재구성

"리서치 3건 + 대상 3건 → 맞춤 산출물"의 구조를 본인 업무로 치환해 보십시오. 예: 제품 자료 3건 + 고객사 프로필 3건 → 고객사별 제안 요약 / 정책 문서 3건 + 부서 현황 3건 → 부서별 적용 가이드. 대화 1~3 프롬프트의 구조를 유지한 채 내용만 바꾸는 것이 포인트입니다.

MISSION 2사내 적용 3단계 설계

다음 3단계 중 본인이 시작할 1번을 정하고, 첫 자동화 대상 업무 1건과 필요한 데이터·보안 점검 항목을 메모로 정리하십시오.

  • STEP 1 개인 — 반복 작업 자동화: 월간 보고서 템플릿, 회의록 정리, 동일 양식의 메일 초안.
  • STEP 2 팀 — 공유 자료 생성기: "리서치 + 페르소나 → 맞춤 리포트" 같은 결합 작업을 팀 공통 폴더에서 동일 프롬프트로.
  • STEP 3 부서 — 표준 에이전트: 회사 데이터 가이드라인을 반영한 사내 표준 프롬프트 라이브러리.

MISSION 3Ch3과 연결 — 보고서 파이프라인 완성

Ch2~3에서 만든 리서치 노트와 보고서 본문을 Codex 작업 폴더에 넣고, "이 본문을 발표 슬라이드형 HTML 10장으로 변환하고 인쇄용 CSS까지 포함하라"고 지시해 보십시오. 리서치(Ch2) → 보고서(Ch3) → 에이전트 변환(Ch8)으로 이어지는 전체 파이프라인이 완성됩니다.

과정 정리
  • Codex 데스크탑앱과 일반 ChatGPT의 차이를 한 문장으로 설명할 수 있다
  • 3턴의 자연어 대화로 9개 마크다운 + 5개 HTML 파일을 만들었다
  • 리서치·페르소나·맞춤 리포트의 결합 방식을 재현할 수 있다
  • 에이전트형 작업에서 사람과 AI의 역할 분담을 한 표로 정리할 수 있다
  • 사내 적용 3단계(개인 → 팀 → 부서)에서 본인이 시작할 1번을 정했다