2025.07.18 / 넥스트플랫폼 동준상 프로
- 2025년 7월 중순 Cursor가 주목받던 바이브코딩 시장에 갑자기 AWS Kiro 등장, 순식간에 분위기 반전
- 7월 18일 기준 넥스트플랫폼 선정 바이브코딩 도구 TOP 5는 AWS Kiro, Github Copilot, Cursor, Claude Code, Gemini CLI
- 바이브 코딩(Vibe Coding)이란? 실시간 피드백과 맥락 기반 편집이 가능한 코딩 환경
- 2025년 상반기 기준 전세계 다수의 개발자가 사용중인 LLM 기반의 바이브 코딩 도구: Github Copilot, Cursor, Claude Code, Gemini CLI, OpenAI Codex, Lovable, Windsurf 등
- 상반기에는 월간활성사용자수 기준 Copilot이 압도적인 1위를 기록중이지만, 화제성이나 영향력 측면에서 2위인 Cursor도 많은 주목
- Claude Code는 MCP 등으로 글로벌 표준 LLM 개발 환경 구현에서 영향력을 확대중인 Anthropic이 제공하는 바이브 코딩 도구라는 측면에서 관심 집중
- 바이브 코딩 3~4위로 평가받는 Windsurf를 30억 달러에 인수하겠다고 발표한 OpenAI 노력은 마이크로소트프의 반대로 무산
바이브코딩 도구 TOP 5 비교 (25.07.18)
바이브코딩(Vibe Coding) 및 프로덕션 전환을 위한 AI 개발 도구 5가지 — AWS Kiro, GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, Gemini CLI — 의 특징, 장단점, 차별화 포인트를 종합적으로 비교한 표
| 항목 | AWS Kiro | GitHub Copilot | Cursor | Claude Code | Gemini CLI |
|---|---|---|---|---|---|
| 개요 | Spec 기반의 에이전틱 IDE (IDE + 문서 + 설계 + 에이전트) | AI 코드 자동완성 도우미 | AI IDE with 메모리와 버그봇 등 커스터마이징 강화 | 자연어 기반 코드 생성 및 설명 특화 (Anthropic Claude 내 탑재) | Google Gemini 기반 CLI 코드 보조 도구 |
| 제공 주체 | AWS | GitHub + OpenAI | Cursor AI (독립) | Anthropic | |
| 기반 모델 | OpenAI + AWS 전용 | Codex (GPT 기반) | OpenAI API | Claude 3 | Gemini 1.5 Pro |
| 사용 환경 | 데스크탑 앱 (VS Code 기반) | VS Code, JetBrains 등 플러그인 | 자체 IDE (VS Code fork) | Claude 웹 IDE 내 | CLI (명령줄 기반) |
| 프롬프트 → 구현 흐름 | Prompt → Spec → Design → Task → Code | Prompt → Code | Prompt → Code + 기능 강화 | Prompt → Code 설명, 생성 | Prompt → 코드 생성 및 실행 |
| 명세 자동화 (Spec) | ✅ (EARS 기반 요구사항 명세 자동 생성) | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 설계 문서 자동화 | ✅ (데이터 플로우, Mermaid 다이어그램 등) | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 자동 작업 목록(Task) | ✅ (의존성 고려 태스크 분해 및 연결) | ❌ | ⚠️ 수동 가능 | ❌ | ❌ |
| Hooks / 자동 실행 | ✅ (파일 저장 시 테스트/보안/문서 자동화) | ❌ | ✅ (버그봇 및 기억 기반 커스텀 가능) | ❌ | ❌ |
| 에이전트 기반 실행 | ✅ (Agent-triggered spec & hooks) | ❌ | ✅ | ✅ | ✅ |
| 메모리 기능 | 🔁 스펙 동기화로 간접 지원 | ❌ | ✅ (기억 기반 채팅 및 코드 변경 추적) | ⚠️ 대화 컨텍스트 기반 | ❌ |
| 협업 기능 | ✅ (스펙 동기화, 커밋 히스토리 포함) | ⚠️ 공동 작업자 공유 가능 | ✅ | ❌ | ❌ |
| 장점 | 생산성을 넘어 설계와 일관성 유지, 조직 내 표준화 용이 | 진입장벽 낮고, 빠른 자동완성으로 개발 생산성 향상 | 기억 기반 커스터마이징, 버그 자동 제안 | 설명과 이해 중심, 자연어 기반 친화성 | 가벼운 환경에서 Gemini의 고성능 모델 활용 가능 |
| 단점 | 초반 러닝커브 있음, 프리뷰 중 일부 제한 | 문맥 길이 한계, 단순 자동완성 이상은 어려움 | 설치/설정 필요, 일부 기능 불안정 | 통합 IDE 부족, 지속 코드 개발에는 제약 | 명령어 기반 접근으로 사용 편의성 낮음 |
| 차별화 포인트 | ✅ Spec + Hooks + Agent + IDE 일체형 | ✅ 빠르고 간편한 자동완성 | ✅ 버그봇, 메모리, 에이전트 연결 가능 IDE | ✅ 자연어 설명과 이해력 중심 | ✅ CLI 기반 경량화 + Gemini 통합 |
| 프로덕션 연계성 | ⭐⭐⭐⭐☆ | ⭐⭐☆☆☆ | ⭐⭐⭐☆ | ⭐☆☆☆☆ | ⭐⭐☆☆☆ |
| 바이브코딩 적합도 | ⭐⭐⭐⭐☆ (설계까지 이어짐) | ⭐⭐⭐⭐☆ (빠른 생성용) | ⭐⭐⭐⭐☆ (중간 규모에 적합) | ⭐⭐⭐☆☆ (간단한 모듈 단위) | ⭐⭐☆☆☆ (코드 파편 중심) |
✅ 요약
- Kiro: AI 개발의 전 주기를 커버하는 유일한 도구. 스펙 기반 문서화와 에이전트 자동화로 조직 차원의 프로덕션 관리에 강점.
- Copilot: 가장 대중적이고 쉽다. 초기 개발 속도 향상에 최적. 하지만 아키텍처나 요구사항 수준에서는 부족.
- Cursor: 에이전트 통합과 커스터마이징에 적합한 프로 IDE. 기억기능, 자동 테스트 생성 등 실제 개발에 유용한 기능 제공.
- Claude Code: 설명형 코드 작성과 이해 중심. 비개발자, 초급자의 코드 학습/디버깅에 유용.
- Gemini CLI: 경량화된 코드 작성 도우미. 터미널 중심의 빠른 코드 실행 및 분석용으로 적합.
바이브코딩 도구 TOP 6 (25.06.15)
| 도구 | 장점 | 단점 |
|---|---|---|
| Cursor (by Anysphere) | – 프로젝트 맥락 인식 – 코드 수정, 질문, 리팩토링 등 다양 – Git 연동, 실시간수정 | – 전용 IDE이므로 기존 환경과 분리됨 – AI 엔진에 따라 품질 차이 존재 |
| GitHub Copilot (by Microsoft) | – 빠르고 직관적 – VS Code, JetBrains 등 IDE 연동 – 대화형 활용 가능 | – 코드베이스 전체 인식 부족 – 복잡한 구조 변경은 어려움 |
| Claude Code (by Anthropic) | – 코드 주석, 문서화, 설명 탁월 – 긴 코드베이스처리 – 정확한 버그 설명 | – 인터랙티브 피드백 한계 – 실시간 수정 작업은 어려움 |
| Gemini CLI (by Google) | – 개발자와 기술 중심 사용자를 위한 코딩, 문서 요약, 파일 분석, 스크립트 작성 – AI 작업을 CLI 기반으로 신속 실행, 자동화 | – API Key 설정 불편 – 모델 선택 제한 – 대용량 파일 입력 시 타임아웃 오류 – 커서 기반 추천, 오토컴플리션 미제공 |
| Codex (by OpenAI) | – 병렬 작업 처리 – AGENTS.md 기반 – 터미널/파일 조작/PR 생성까지 가능 | – 실시간 수정보다 비동기 스타일 – 로컬 환경 통합까지 다소 거리감 |
| Windsurf (by Replit) | – 실시간 협업, AI 보조 – 프로젝트 전체 구조 기반 제안 – 브라우저에서 실행 | – 로컬 파일 작업엔 부적합 – 복잡한 설정이나 CLI 기반 환경엔 한계 |
신제품 (25.07.16): 갑자기 하늘에서 뚝 Kiro 등장
- AWS가 최근 발표한 Kiro는 AI 기반 개발 도구의 한계를 극복하기 위해 등장한 에이전틱(Agentic) IDE
- 단순히 ‘바이브 코딩’(prompt로 프로토타이핑)을 넘어서, 스펙 기반의 체계적인 소프트웨어 개발을 지원한다는 점이 핵심
✅ Kiro의 주요 특징
| 구분 | 설명 |
|---|---|
| 🔧 Spec-Driven Development | 단일 프롬프트로부터 요구사항 명세(EARS 기반), 기술 설계, 구현 작업을 자동 생성해 프로덕션 단계까지 이끄는 개발 방식 |
| 🧠 AI 에이전트 기반 Hooks | 파일 저장/변경 시 이벤트 기반으로 실행되는 자동화 도우미. 테스트 생성, 문서 갱신, 보안 검사 등을 백그라운드에서 수행 |
| 🧩 통합 설계 도구 | 데이터 플로우 다이어그램, TypeScript 인터페이스, DB 스키마, API 명세 등을 자동 생성 |
| 🧱 태스크 생성 및 추적 | 요구사항에 기반한 작업 리스트를 자동 생성하고, 종속성 순서대로 정렬하며, 테스트 및 접근성 체크 포함 |
| 🧬 VS Code 기반 호환성 | Code OSS 기반으로 기존 VS Code 플러그인 및 설정 대부분 사용 가능 |
| 🔌 확장성 및 통합성 | MCP(Model Context Protocol), 외부 툴 연결, Doc/URL 기반 컨텍스트 제공 등으로 다양한 에이전트/툴 통합 가능 |
✅ 기존 도구 대비 차이점
| 항목 | 기존 AI IDE (예: Cursor, GitHub Copilot) | Kiro |
|---|---|---|
| 개발 흐름 | 프롬프트 중심의 코드 생성 | 명세 기반의 체계적 구현 |
| 문서화 | 암묵적 또는 부실한 문서화 | EARS 기반 요구사항 명세 자동 생성 및 동기화 |
| 설계도 | 거의 없음 | 자동 설계 문서 (인터페이스, 다이어그램 등) |
| 작업 관리 | 수동적 (To-Do 생성 불가) | 태스크 및 서브태스크 자동 생성 및 추적 가능 |
| 코드 일관성 | 작성자에 따라 상이 | Hooks로 팀 전체 코딩 표준 일관성 유지 |
| 협업과 유지보수 | 히스토리 부족으로 어려움 | 명세-설계-코드 연동으로 유지보수 용이 |
✅ 장점
- 명확한 설계 → 유지보수 용이: 단일 프롬프트로 시작해 요구사항, 설계, 구현까지 추적 가능.
- 자동화된 품질 관리: Hooks로 인해 테스트, 보안, 문서화 누락 방지.
- 빠른 프로토타이핑 + 신뢰성 있는 운영 환경 연결: 바이브 코딩의 속도와 생산성, 전통 개발의 신뢰성 통합.
- 팀 전체의 코드 품질 향상: PR 전 코드 체크리스트 자동 실행 → 품질 관리 부담 감소.
❗ 단점 및 제한점
- 러닝 커브 존재: Spec, EARS, Hooks 등의 개념이 낯선 개발자에게는 초기 진입 장벽.
- 프롬프트 의존도: 초기 요구사항을 적절히 표현하지 못하면 전체 흐름이 왜곡될 수 있음.
- 복잡한 프로젝트에의 확장성 검증 필요: 대규모 협업 프로젝트에서의 안정성과 유연성은 추가 평가 필요.
- Preview 버전 제한: 현재는 프리뷰 버전으로 일부 기능 제한 존재.
✅ 어떤 개발자에게 적합한가?
- 빠른 프로토타이핑 후 프로덕션까지 이어가는 스타트업 개발자
- 코드 품질과 일관성을 중요시하는 팀 리더, 시니어 개발자
- 협업 기반의 유지보수 가능한 AI 개발환경을 도입하고자 하는 팀
📌 결론
- Kiro는 ‘AI 코드 비서’ 그 이상으로, 개발자의 사고과정과 소프트웨어 구현 사이의 간극을 좁히는 도구
- 단순한 코드 생성이 아닌, “기획 → 설계 → 구현 → 검증”의 전 과정을 에이전틱하게 지원
- 기존 도구들이 놓치기 쉬운 명세화, 일관성, 문서화 등 실제 운영환경에 필요한 요소들을 정확하게 제공
- AI 개발 IDE의 새로운 방향을 제시한다는 평가 받는 중
핸즈온 (250710): Cursor로 만든 Youtube Data API 활용 플러그인
- Cursor와 Youtube Data API를 활용한 유튜브 채널 인기 영상 추천
- 아래 유튜브 채널을 복사해서 폼에 입력해보세요.
- https://www.youtube.com/@BLACKPINK
- https://www.youtube.com/@MLB
채널별 최다조회수 영상 TOP5
최근 동향 (250701): Gemini CLI 등장
- 형태: Node.js 기반 CLI 도구
- 용도: Gemini Pro 1.5 모델 기반, CLI 통해 다양한 AI 작업 수행
- 설치방법: bashCopyEdit
npm install -g @google/gemini-cli - Google AI Studio에서 API 키 발급
- 환경 변수 설정: bashCopyEdit
export GEMINI_API_KEY=your-api-key
Gemini CLI 5대 기능
| 시나리오 | 활용 예 |
|---|---|
| 코드 생성 | gemini "Express로 간단한 REST API 만들어줘" |
| 파일 분석 | gemini --file report.csv "이 데이터에서 이상치 찾아줘" |
| 문서 요약 | gemini --file long-article.txt "3문장 요약" |
| CLI 자동화 | Makefile, Bash script, JSON 생성 등 |
| 멀티모달 분석 | 이미지나 로그 스크린샷 분석 |
LLM CLI 계열 바이브코딩 도구
- 빠른 반복 실험: 파일, 코드를 즉시 Gemini에 던져보고 결과 확인
- 터미널 기반 자동화: 워크플로우에 통합하기 용이 (예: Git hook, n8n, Make 등)
- 텍스트 + 이미지 통합 분석: 프롬프트 인터페이스 이상의 분석 가능
- LLM CLI화의 대표 도구: OpenAI
gpt-cli, Anthropicclaude-cli와 더불어 주요 도구 중 하나
최근 동향 (250630): 이젠 브라우저에서 바로 바이브코딩 가능
1. Cursor Agent – 이제 웹과 모바일에서 바로 사용 가능
- https://cursor.com/blog/agent-web
- 접근성 향상: 웹 브라우저와 모바일(PWA 포함)에서 (별도의 설치 작업 없이) Cursor Agent를 사용할 수 있게 되어 언제 어디서나 개발 작업이 가능
- 기존 IDE 에이전트와 동일한 기능 제공: 코드 작성, 복잡한 질문 응답 등
- 지금 바로 접속: cursor.com/agents
2. 주요 기능 요약
- 백그라운드 작업 실행: 버그 수정, 신규 기능 개발, 코드베이스 자동 분석
- 멀티 플랫폼 접근: 데스크탑, 태블릿, 모바일 웹 모두 지원, PWA 설치로 네이티브 앱처럼 사용 가능
- 팀 협업 지원: 웹에서 PR 생성 및 리뷰, 에이전트 diff 확인 가능
3. 고급 활용 기능
- 리치 컨텍스트 지원: 이미지 포함, 명확한 후속 지시 추가 가능
- 멀티 에이전트 실행: 동일 작업에 대해 여러 에이전트를 병렬 실행하여 결과 비교
- 더 스마트한 워크플로우로 진화: 이동 중에도 고도화된 개발 자동화와 협업 가능
최근 동향 (250605): 바이브코딩 선도기업 ‘커서(Cursor)’ 연매출 5억달러 돌파
- https://techcrunch.com/2025/06/05/cursors-anysphere-nabs-9-9b-valuation-soars-past-500m-arr/
- 커서 서비스 제공사 ‘애니스피어(Anysphere)’ 99억달러 기업가치로 9억달러 투자유치 (지난 1월에 25억달러 기업가치 평가)
- 투자자: 스라이브 캐피털, 앤드리슨 호로비츠, 악셀, DST 글로벌
- 1월에 연간 반복 매출(ARR) 1억달러, 역대 가장 빠르게 성장하는 소프트웨어 스타트업, B2B 영업을 강화하며 기업 사용자 급증
- 앞서 클라우드 보안 회사 위즈(Wiz), 18개월 만에 ARR 1억달러를 달성했던 기록갱신
- 데일리 액티브 유저: 100만명 (현재 커서 직원수: 100명)
최근 동향 (250604): Cursor 1.0 배포
- https://cursor.com/en/changelog/1-0
- 출시 정보: 최신 안정화 버전, 2025년 6월 4일 배포
- 주요 기능:
- BugBot: 코드 내 버그 자동 리뷰
- Background Agent: 백그라운드에서 자동 작업 수행
- 원클릭 MCP 설정: 빠르고 간편한 프로젝트 초기화 지원
- 기술 스택: TypeScript로 개발됨
- 지원 운영체제: Windows, macOS, Linux
커서 1.0 주요 기능 1: BugBot & Memories
- BugBot:
- GitHub Pull Request 상에서 자동으로 잠재적 버그를 감지
- Cursor 내에서 원클릭 수정 가능
- Memories (베타):
- 코드베이스에 대한 학습된 지식(규칙/정보) 저장
- 사용자의 작업 흐름을 이해하고 지속적으로 진화
- 팀 단위 협업 지식 공유도 가능
커서 1.0 주요 기능 2: One-Click MCP & Background Agent
- One-Click MCP 설치:
- 복잡한 설치 없이 원클릭으로 MCP(모듈) 추가
- 확장성과 접근성 개선
- Background Agent (일반 배포 시작):
- 백그라운드에서 비동기 작업 수행
- Slack 연동: 슬랙에서 커서 호출해 자동 수정
- Jupyter 지원: 데이터 과학자·연구자도 실시간 활용 가능
바이브 코딩 도구 5종의 항목별 순위
| 항목 | 비교 결과 |
|---|---|
| 실시간 수정 지원 | Cursor ≫ Copilot > Windsurf ≈ Claude Code > Codex |
| 코드 전체 맥락 이해 | Codex > Cursor ≈ Claude Code > Copilot > Windsurf |
| 대화형 피드백 | Copilot, Cursor, Claude Code는 강력 / Codex는 비동기 중심 |
| 프로젝트 자동화 수준 | Codex > Cursor > Copilot Chat > Claude Code > Windsurf |
| 초심자 친화도 | Windsurf, Copilot > Cursor > Claude Code > Codex |
| 개발 도구 통합성 | Copilot > Cursor ≈ Claude Code > Codex > Windsurf |
내게 맞는 바이브 코딩 도구 선택
| 도구 | 추천 사용 환경 |
|---|---|
| Cursor: GPT 기반 코드 특화 IDE (VS Code 기반) | 주도적으로 프로젝트를 구성하거나 구조를 잘 이해한 개발자 |
| Copilot (GitHub): GPT 기반 코드 자동완성 도구 | 반복적/루틴 작업이 많은 개발자 Copilot Chat은 대화형 피드백도 가능 |
| Windsurf (Replit): 브라우저 기반 인터랙티브 에디터 | 웹 프로젝트, 교육용, 가벼운 협업 |
| Codex (OpenAI): 클라우드 기반 에이전트형 코딩 시스템 | 팀 단위로 명확한 태스크를 자동화하려는 개발 환경 |
| Claude Code (Anthropic): Claude 3 기반의 코드 이해/생성 도우미 | 복잡한 코드 해석, 문서 작성, 리팩토링 조언이 필요한 상황 |
- 실시간으로 코딩 작업을 도와줄 AI 동료가 필요하다면: Copilot, Cursor
- AI에게 코딩 임무를 제시하고, 결과만 리뷰하고 싶다면: Codex
- 코드 주석, 문서화, 구조 이해가 중요하다면: Claude Code
- 교육용/브라우저 기반 실습 환경이 중요하다면: Windsurf
바이브 코딩 참고자료
1. GitHub Copilot (Microsoft)
https://github.com/features/copilot
2. Cursor (Anysphere)
https://www.cursor.com/
3. Claude Code (Anthropic)
https://www.anthropic.com/claude-code
4. OpenAI Codex (ChatGPT)
https://openai.com/codex/
5. Windsurf (Replit)
https://windsurf.com/editor
참고: 바이브 코딩(Vibe Coding)
“바이브 코딩(Vibe Coding)“에서 바이브(vibe)는 감정이나 작업 스타일을 의미하기도 하지만, 기술적으로는 개발자와 코드, AI 사이의 실시간 상호작용 흐름을 의미
1. 실시간 상호작용성 (Live Interaction Flow)
- 코드를 작성하거나 커서를 움직이는 순간 AI가 즉시 반응해 적절한 제안이나 수정을 함께해주는 흐름
- 코드 옆에 AI가 “실시간 동료”처럼 반응하는 느낌
2. 맥락인식 응답성 (Context-Aware Responsiveness)
- 코드 한 줄이 아닌 파일 전체 또는 프로젝트 구조까지 이해하고 의도를 직감적으로 파악
- 코드 리뷰어가 스타일을 파악하고 “이 시점에서 리팩토링 하시겠어요?” 제안
3. 상태 저장 (Flow State Preservation)
- 디버깅, 검색, 테스트 작성 등에서 맥락을 벗어나지 않고 문제를 해결
- 생각을 멈추지 않아도 되게 만드는 “함께 코딩하는 리듬”
4. 대화방식의 코드 (Code as Conversation)
- AI와 대화하듯 자연스럽게 만들어가는 방식
- “지금 이 줄 고쳐줘”, “이 함수 이름 좀 바꿔줘”처럼 말하듯 코딩
참조영상: 커서와 클로드 사람들이 얘기하는 AI 코딩의 현재와 미래
- 소프트웨어 개발환경의 근본적 변화에 대한 담론
- Cursor: Aman Sanger(공동창업자), Jacob Jackson, Lukas Möller
- Anthropic: Alex Albert
참조영상: Andrej Karpathy (전 OpenAI 엔지니어, 현 Tesla AI 디렉터)가 설명하는 LLM 시대의 소프트웨어의 의미 변화
Andrej Karpathy의 발표자료 다운로드 (PDF, 72p)
https://drive.google.com/file/d/1pkk646WlqcD0x6PSZ6OxZuI04-1dW2Yn/view?usp=sharing
이 포스트는 지속적으로 업데이트 중입니다. / 첫 포스트: 25.05.01
