PIB VIBE

PIB VIBE는 AI Agent가 이전 작업 기록과 경험을 다시 찾아 현재 작업에 활용할 수 있게 해 주는 바이브코딩 보조 도구입니다. 즉, 의미가 구조화된 작업 이력 기반 기억 시스템”에 가깝습니다. LLM Wiki나 일반적인 RAG가 문서와 설계를 중심으로 지식을 정리한다면, PIB VIBE는 실제로 수행하고 검증한 작업 기록을 바탕으로 프로젝트의 현재 상태와 경험을 이어가기 때문에 처음의 계획보다, 실제로 고민하고 고치고 검증해 온 기록이 프로젝트의 ‘지금’을 더 정확하게 프로젝트의 현재로 말해줍니다. 기록된 작업 기록의 경험을 탐색하여 현재 작업을 이어가거나 디버깅, 원인 조사, 회귀 분석, 비슷한 기능 수정, 재발 방지, 리팩터링 판단까지 할 수 있는 프로그램이지만, 과거 작업을 이용하는 기능이기 때문에 뚝딱 만들어질 수 있는 프로그램 개발에는 맞지 않을 수 있습니다. PIB VIBE에 신경쓴 부분은 디버깅 입니다. 기능이 추가되거나 코드가 길어질수록 그 전에 잘 되던 기능이 망가지는 경우가 너무나 많습니다. 그럴 때 과거에 저장했던 기록들이 있다면 디버깅에 많은 시간을 들이지 않아도 되고 콕 집어서 여기를 고치라고 언급하지 않아도 됩니다. 사용자는 단지 “어느 부분에 이상이 생겼으니 디버깅 하라”는 프롬프트만 주면 에이전트는 과거의 유사 사례를 자동으로 찾고 성공 또는 실패를 교훈 삼아 디버깅을 시작하며, 디버깅 시 또 다른 실패가 생길 시 자동으로 다시 기록을 확인하고 디버깅의 디버깅을 합니다. 그러나, 기록이 없다면 그대로 작업을 재개합니다. 또한, DETECT 라는 기능이 있는데, 에이전트가 작업을 하다가 발견한 버그를 기록하게 합니다. 그러면 조용히 지나칠 수 있는 버그를 사용자가 검색해서 별도로 관리할 수 있는 기회가생깁니다. 특히 백엔드 개발에 많은 도움이 되지 않을까 생각합니다. 하나도 빼 먹지 않고 모든 디버그를 수집하지는 못하고 고치지 않아도 당장 프로그램이 멈추지 않는 문제가 대부분이기는 하지만, 그런 버그도 모이면 크리티컬한 버그가 될 수 있습니다. 또한, 코드 뿐 만 아니라 자연어로 이루어진 그리고 구조화 된 작업 기록이 있어서 에이전트가 어떤 이유로 이 로직을 짰는지 무슨 원인 때문에 버그가 났는지를 보고서로 만들 수 있습니다. 코드만 있을 때는 이 기능이 매우 한정적이었을 겁니다. 이 외에도 제가 제공한 기능을 조합하시면 더 많은 편리한 기능을 경험할 수 있지 않을까 생각해봅니다만, 제가 겪은 사례가 극히 일부분이라 실제 바이브 코딩을 하시는 분이나 현업 개발자분들이 사용해보시고 어떤 부분이 실제로 도움이 되는 지의 피드백이 필요합니다.