남동생의 맞춤형 바이브 코딩 AAC 시스템에 AI 통합
AI Integrated into my brother's Custom Vibe Coded AAC System
핵심 요약
프로그래밍 지식이 없던 작성자가 AI 도구를 활용해 남동생을 위한 맞춤형 AAC(보완대체 의사소통) 시스템을 개발한 사례.
- 바이브 코딩의 가치 — 비전문가가 AI를 활용해 실질적으로 유용한 개인 맞춤형 도구를 개발함.
- AAC 시스템 개발 — 스위치 두 개로 미디어 제어, 웹 검색, 메시지 전송이 가능한 환경을 구축함.
- AI의 역할 — Claude와 Copilot을 활용해 코드 작성 및 디버깅 과정을 효율화함.
- 실시간 대화 구현 — 음성 인식과 언어 모델을 통합해 의사소통 속도와 깊이를 획기적으로 개선함.
얼마 전, 저는 남동생 벤이 단순히 의사소통을 돕는 것을 넘어 더 많은 일을 할 수 있는 시스템을 만들기로 마음먹었습니다. 벤이 가진 두 개의 스위치만으로 스스로 쇼와 영화를 고르고, 웹을 검색하고, 사람들에게 문자를 보내고, 게임을 할 수 있게 만들고 싶었습니다.
저는 프로그래밍 배경지식이 전혀 없었습니다. CS 학위도, 부트캠프 경험도, 아무것도 없었죠. 제가 가진 건 VS Code, Claude 구독, 그리고 나중에는 GitHub Copilot뿐이었고, 그렇게 개발을 시작했습니다. 첫 번째 버전은 2024년 말에 만든 조잡한 파이썬 UI였습니다. 작동은 했지만 투박했고, 업데이트도 느렸으며, 확장하기가 어려웠습니다.
지난 1년간 저는 이 모든 것을 Electron 앱으로 재구축했습니다. 그 변화 하나만으로도 엄청난 차이가 생겼습니다. 성능이 향상되었고, UI는 현대적인 느낌이 나며, AI 페어 프로그래밍을 통해 코드베이스를 수정하기가 훨씬 쉬워졌습니다. 미디어 선택기부터 직접 만든 커스텀 게임, Discord 메시징 통합에 이르기까지 모든 기능이 같은 루프에서 나왔습니다. 필요한 것을 설명하고, Claude나 Copilot이 초안을 작성하게 하고, 벤과 함께 테스트하고, 개선하는 과정을 반복했습니다. 여전히 전통적인 방식으로 코드를 처음부터 작성하지는 않지만, 프로세스를 지시하고, 출력물을 디버깅하고, 내부적으로 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하는 능력은 훨씬 좋아졌습니다.
가장 어려운 문제는 항상 실시간 대화였습니다. 스위치 접근 방식은 본질적으로 느리기 때문에, 벤이 말할 수 있는 내용의 깊이와 속도를 확보하는 것이 수년간의 난제였습니다. 최근 저는 음성 인식(speech-to-text)과 언어 모델을 사용하여 문장을 더 빠르게 예측하고 구성할 수 있도록 AI를 그의 의사소통 흐름에 직접 통합했습니다. 그 추가 기능 하나로 그가 생각을 전달하는 속도가 엄청나게 빨라졌습니다.
AI 도구가 "아이디어가 있다"와 "실제로 만들 수 있다" 사이의 간극을 메워주지 않았다면 이 모든 것은 불가능했을 것입니다. 바로 그 부분이 사람들이 꼭 봤으면 하는 점입니다.
