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n8n AI 워크플로우 빌더를 직접 만든다: 바이브 코딩 도전기 (2025)
n8n AI Workflow Builder 베타의 구독제 한계를 넘어, Claude Code CLI와 GLM-4.6, Moai-adk로 나만의 워크플로우 자동 생성 시스템을 만드는 3일간의 도전 여정. 과연 성공할 수 있을까?
🤔 또 구독제야? n8n AI Workflow Builder의 달콤한 유혹
"AI가 알아서 워크플로우를 만들어준다고?"
n8n에서 드디어 AI Workflow Builder가 베타로 출시됐다. 공식 문서를 보니 정말 멋져 보였다. 그냥 자연어로 "인스타그램 포스팅을 자동으로 X에도 올리는 워크플로우를 작성해줘"라고 말하면 AI가 척척 워크플로우를 만들어준다니! 😍
하지만 문서를 좀 더 읽어보니... 아뿔싸.
구독제다. 그것도 생성하는 것도 제약이 있고, 운영하는 것도 제약이 있다.
물론 베타 단계니까 이해는 가지만, 솔직히 이런 생각이 들더라.
"이거... 내가 직접 만들면 안 될까?" 💡
🚀 바이브 코딩, 왜 지금 도전하는가?
요즘 개발 트렌드를 보면 정말 재밌다. 개발자들만의 영역이었던 코딩을 이제는 AI가 대신하니 말이다. 숙련된 개발자들도 개발 계획은 직접 세우지만, 코딩은 AI에게 맡기고 있다고 한다.
일반 사람들에게도 바이브 코딩(Vibe Coding)이라는 개념이 화두가 되고 있다.
쉽게 말하면, AI한테 "이런 기능 만들어줘"라고 하면 코드를 쭉쭉 짜주는 거다.
그런데 여기서 중요한 건, 이제 일반인도 자기가 필요한 프로그램을 직접 만들 수 있는 시대가 왔다는 건데. 전문 개발자가 아니어도, SPEC만 잘 정의하면 AI가 나머지를 해결해준다고 한다.
나는 이미 n8n 워크플로우를 직접 조금씩 만들어왔다. 그동안 쌓인 경험도 있고, 깃헙에 공개된 기존 워크플로우 모음들도 괜찮은 것들이 많아서 참고할 수 있기 때문에 맨땅에 헤딩은 아니라고 본다. 그리고 n8n의 노드들을 최신으로 유지하면서, 이 노드들을 조합해서 내가 원하는 기능의 자동화 워크플로우를 AI에게 만들도록 하면 어떨까?
그래서 결심했다. 나만의 n8n AI 워크플로우 빌더를 만들어보자! 🔥
🔧 기술 스택: Claude Code CLI + GLM-4.6 + Moai-adk
일단 도구부터 선택해야 했다. 바이브 코딩을 제대로 해보려면 좋은 AI 도구가 필요하니까.
1. Claude Code CLI
Anthropic의 Claude를 명령줄 인터페이스에서 사용할 수 있는 도구다. 터미널에서 바로 AI 코딩 작업을 수행할 수 있어서 개발 속도가 빠르더라.
2. GLM-4.6
Z.ai의 GLM-4.6 모델은 코드 생성에 특화된 언어 모델이라고 한다. 특히 복잡한 로직을 이해하고 구현하는 데 탁월하다고. 가장 좋은건 Claude에 비해 가격이 5~10배 저렴하기 때문에 나처럼 개인적으로 개발하면서 배우려는 사람들이 접근하기 좋다고 본다.
3. Moai-adk 프레임워크
모두의 AI에서 개발한 Moai-adk는 AI 애플리케이션 개발을 위한 프레임워크다. 이걸 사용하면 백엔드, API, 프론트엔드를 체계적으로 구성할 수 있다.
이 세 가지를 조합하면 뭔가 멋진 걸 만들 수 있을 것 같았다. 😎
📋 개발 프로세스: Plan > TDD > SYNC 무한 루프
개발 방법론도 중요하다고 한다. 나는 모두의 AI에서 제시한 Plan > TDD > SYNC 사이클로 진행하기로 했다.
Plan (계획 수립)
먼저 SPEC을 명확하게 정의한다. "어떤 기능을 만들 건지", "어떻게 동작해야 하는지", "어떤 n8n 노드들을 사용할 건지" 같은 거.
TDD (테스트 주도 개발)
기능을 만들기 전에 테스트 케이스부터 작성한다. 예를 들어 "사용자가 '인스타그램과 X에 포스팅을 업로드하는 워크플로우'라고 입력하면, Instagram 노드와 X 노드를 연결한 워크플로우가 생성되어야 한다" 같은 식으로.
SYNC (동기화 및 검증)
AI가 생성한 코드와 문서를 지속적으로 동기화하여 업데이트하는 과정이다. 그래야 문서의 SPEC을 가지고 지속적으로 개선할 수 있다고 한다. 문제가 있으면 다시 Plan으로 돌아가서 SPEC을 조정하고, 이 과정을 계속 반복하는 거다.
지금 3일째 진행 중인데, 솔직히 말하면 구체적인 진행 과정을 다 이해하기엔 아직 부족하다.
😅 대략적인 개발 흐름은 파악하고 있지만, 세부적인 구현까지는...
그래서 계속 루프를 돌면서 배우고 있다.
💭 솔직한 고민: 과연 잘 될까?
결과물이 어떻게 나올지는 모르겠다.
내가 생각한 이상으로 좋게 나올 수도 있고, 정말 쓰레기 같은 결과물이 나올 수도 있겠지.
하지만 중요한 건, 직접 만들면서 배우는 과정 자체라고 본다. 바이브 코딩을 통해서 실제로 뭔가를 만들어보면서 얻는 인사이트가 있을 거라고 믿으니까.
그리고 솔직히 말해본다.
나는 이번 프로젝트에서 UI/UX는 크게 따지지 않으려고 한다. 예쁘게 만드는 건 나중 문제고, 지금은 퀄리티 있는 워크플로우를 실제로 사용할 수 있게 만드는 게 관건이기 때문이다.
가장 무서운 건 뭐냐면... 성능 향상 없이, 오히려 쓰레기를 계속 만드는 무한루프 지옥에 빠지는 거다. 😱 그렇게만 안 되면 괜찮다. 처음엔 잘 안 되더라도 계속 개선하면 되니까.
🎯 앞으로의 계획
일단 SPEC을 다 갖추고 나면, 실제로 백엔드 서버, API, 프론트엔드 서버 모두를 띄워놓고 테스트를 진행해볼 계획이다.
그리고 이게 중요한데, 이제 일반인들이 자신이 필요로 하는 프로그램을 직접 만들어내는 시대가 곧 도래할 거라고 생각한다. 나는 한발이라도 먼저 나아가 보려고 이런 도전을 하는 거다.
성공하든 실패하든, 이 여정을 계속 블로그에 기록해 보고자 한다.
후속 글에서는:
- 실제 개발 진행 결과
- AI n8n 생성 워크플로우 분석
- 테스트 결과와 성능 평가
- 실전 활용 사례
이런 내용들을 상세하게 공유할 예정이니까, 계속 지켜봐 줬으면 좋겠다! 🙏
🤝 함께 만들어가면 더 좋지 않을까?
혹시 여러분도 비슷한 도전을 하고 있거나, 아이디어가 있다면 댓글로 공유해주길 바란다.
n8n 워크플로우를 많이 만들어본 사람이라면, 어떤 패턴이 자주 사용되는지, 어떤 노드 조합이 유용한지 알려주면 정말 고마울 것 같다.
그리고 만약 "나도 이런 거 만들어보고 싶은데?" 하는 생각이 든다면, 주저하지 말고 시작해보길.
지금이 가장 좋은 타이밍이다. AI 도구들이 이렇게 발전한 시점에서, 우리가 상상하는 걸 현실로 만들 수 있는 시대니까.
내가 원하는 계획대로 잘 수행되기를 바란다.
아니, 처음에는 잘 안 되더라도 계속해서 성능을 업그레이드하면 되니까 괜찮다.
무한루프 지옥에만 빠지지 않는다면 말이다. 😅
자, 이제 다시 코딩으로 돌아가야겠다. 여러분도 화이팅! 🚀
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