Codex CLI 사용 후기

오늘은 OpenAI의 Codex CLI를 활용해 바이브 코딩 테스트를 진행해보았습니다.
테스트 목표는, 기존 프로젝트에 GPT-image-1 모델을 이용한 이미지 생성 기능을 추가하는 것이었습니다.

설치는 간단했습니다. 로컬 환경(MacBook Pro M1)에 Codex를 설치하고, OPENAI API KEY만 세팅하면 바로 사용할 수 있었습니다.
Codex를 실행하자 프롬프트 입력 창이 뜨고, 현재 프로젝트를 인식하는 과정을 거쳤습니다. 프로젝트 파일과 폴더 구조를 잘 파악하는 모습을 볼 수 있었고, 추가로 요청한 프로젝트 상세 설명도 꽤 정확하게 정리해주었습니다.

다만, 프로젝트 스캔 과정에서 시간이 다소 오래 걸려(4분 이상) 강제 종료한 부분은 아쉬웠습니다.
그럼에도 Codex가 정리한 프로젝트 기능 설명은 꽤 수준이 높았고, 사용된 API 요금도 단 0.14달러로 매우 경제적이었습니다.

본격적으로 GPT-image-1 API 기능 추가 작업에 들어가면서, 개인 프로젝트인 노바(Nova)의 미디어 도구 메뉴에 새로운 "GPT-image" 항목을 만드는 작업을 지시했습니다. Codex가 작성해준 API 템플릿과 파일 구성도 전체적으로 정확했고, 원하는 기능을 대부분 잘 반영해주었습니다.

코드 추가 요청과 에러 처리 과정에서는 수동 확인이 필요했지만, Codex CLI는 기본적인 방향성과 구조를 잘 잡아주는 데 큰 도움이 되었습니다.
최종적으로 이미지를 정상적으로 생성하는 데 성공했고, Codex CLI의 바이브 코딩 기능은 비용, 속도, 퀄리티 모두 꽤 만족스러운 수준이라는 인상을 받았습니다.

결론적으로, 규모가 큰 기능 개발은 Codex CLI로 빠르게 진행하고, 디테일한 수정은 IDE에서 직접 다듬는 방식으로 활용하면 개발 생산성을 크게 높일 수 있을 것 같습니다.