AI 뉴스레터 - 2026-02-20 (금)

BMAD 방법: 궁극의 AI 코딩 시스템이 Vibe 코딩을 끝장내다! Vibe 코딩보다 100배 뛰어나다!

BMAD 방법: 궁극의 AI 코딩 시스템이 Vibe 코딩을 끝장내다! Vibe 코딩보다 100배 뛰어나다!

WorldofAI · 조회수 51,213

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이제 AI 코딩, 계획이 먼저예요

코드를 바로 쓰게 하지 않고 먼저 계획부터 세우게 해요. 그래서 AI가 그때그때 기분 따라 답을 바꾸지 않고, 같은 입력이면 같은 결과를 내요. 영상에선 웹 스크레이퍼를 2분 안에 만들고 비용은 약 2달러였어요.

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서비스 개요

BMAD라는 AI 중심 개발 방법과 도구 묶음이에요. 핵심은 명확한 요구사항과 제약을 먼저 글로 쓰고, 그 글을 개발 단계별 이야기로 바꿔서 AI 에이전트들이 규칙대로 움직이게 만드는 거예요.

일반적인 코딩 도우미가 코드를 바로 뱉는다면, BMAD는 먼저 스펙을 세밀하게 만들고 그 스펙을 따라 개발, 테스트, 커밋까지 일관되게 실행해요. 예를 들어 웹 스크레이퍼를 만든다고 하면, 어떤 사이트를 어떤 방식으로 읽고 어떤 형식으로 결과를 저장할지 먼저 정하고, 그다음 코드와 테스트를 자동으로 만들어 주죠. Kilo Code 같은 IDE 확장과 붙이면 설치부터 실행까지 한 흐름으로 이어져요.

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시장 맥락: 왜 어려운 문제인가

AI가 코드를 잘 쓰더라도 요구사항이 흐릿하면 결과가 들쭉날쭉해요. 단계가 길어질수록 앞에서 정한 맥락이 뒤로 갈수록 사라지고, 사소한 오류가 누적돼 재시도가 반복되죠. 팀 단위로 쓰면 더 복잡해져서 재현성, 감사 가능성, 비용 통제까지 모두 챙기기 어렵습니다.

기존 플레이어들의 실패 원인:

BMAD의 차별점은 도구보다 사고방식에 있어요. 요구사항을 글로 못 박고, 그 글을 개발 가능한 작업 목록으로 변환한 뒤, 각 작업에 같은 맥락을 계속 주입합니다. 그래서 한 번 정한 기준이 끝까지 유지돼요.

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BMAD의 차별화 전략

고의적으로 계획을 먼저 세우는 높은 진입 과정을 택해 결과의 예측 가능성을 끌어올립니다.

왜냐하면 계획을 세우는 과정이 바로 품질 필터예요. 대충 쓰려는 사용자는 여기서 이탈하고, 끝까지 스펙을 잡은 사용자는 높은 정확도의 산출물을 얻죠. 이 구조가 초기엔 약간 귀찮지만, 전체 개발 시간과 비용을 줄여줘요.

사용자 관점에서 실제 경험이 어떻게 다른지:

• 처음에 스펙을 꼼꼼히 쓰게 해요. 그래서 나중에 해석 싸움이 사라집니다.
• 스펙이 개발 이야기로 바뀌고, 각 단계에 같은 배경지식이 자동으로 주입돼요. 그래서 중간에 톤이 바뀌지 않아요.
• 코드 작성, 테스트, 커밋이 연속 동작으로 이어져요. 버튼 한 번에 PR이 열리는 수준까지 갑니다.

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성장 엔진 분석

기술 구현

BMAD 코어는 Node 기반 CLI로 동작하고, 스펙을 설정 파일 형식으로 저장해 에이전트가 읽고 실행해요. Kilo Code 같은 IDE 확장과 연결하면 프로젝트를 열어 구조를 파악하고, 스펙을 만들고, 개발 에이전트가 코드와 테스트를 생성합니다.

• 데이터 수집: 프로젝트 폴더와 코드 트리를 읽어 기술 스택과 의존성을 감지하고, 사용자 입력 요구사항을 결합해 스펙 텍스트를 만듭니다.
• 핵심 기술: 대형 언어 모델 API로 스펙 초안을 만들고, 스펙을 단계별 개발 이야기로 변환해 코드 작성과 테스트, 커밋을 자동화합니다. 상태와 메모리를 파일과 로그로 유지해 반복 실행 시 일관성을 보장합니다.
• 기술적 해자: 스펙 템플릿과 단계 설계가 축적될수록 품질이 기하급수로 올라가요. IDE 통합과 워크플로 자동화가 쌓인 레시피가 경쟁자가 따라잡기 어려운 자산이 됩니다.

마케팅 퍼널

성장 전략 요약

의도적으로 초반에 약간의 귀찮음을 넣어 품질과 일관성을 확보하는 전략입니다. 스펙과 워크플로가 레포에 축적되면서 도구 락인이 생기고, 템플릿을 공유하는 생태계가 커질수록 네트워크 효과가 붙어요.

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핵심 인사이트: 스펙이 변동성을 이긴다

같은 모델을 써도 결과가 들쭉날쭉한 이유는 모델이 아니라 입력의 품질과 실행 경로가 매번 달라지기 때문이에요. BMAD는 요구사항을 텍스트로 못 박고, 이를 단계별 실행 이야기로 고정합니다. 이 두 단계가 변동성을 크게 줄여요. 그래서 반복 실행해도 비슷한 결과가 나오고, 팀 리뷰와 배포도 쉬워집니다.

왜 중요하냐면요. 개발자는 예측 가능성을 원해요. 예측 가능성이 있어야 일정, 비용, 품질을 통제할 수 있거든요. 스펙 중심 흐름은 비용을 조금 더 쓰더라도 재시도와 디버깅 반복을 크게 줄여 총비용을 낮춥니다.

이 논리는 데이터 파이프라인이나 콘텐츠 생산 같은 복잡한 작업에도 그대로 적용돼요. 먼저 스펙을 못 박고, 그다음 실행하도록 흐름을 바꾸면 성과가 안정됩니다.

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비즈니스 기회: BMAD QuickSpec Studio

왜 이 기회인가요?

BMAD와 Kilo Code 조합은 강력하지만, 로컬 설치와 설정이 장벽이에요. 많은 팀이 체험 전에 포기하죠. 웹에서 레포를 연결하고 바로 스펙 작성, 검증, 실행까지 이어주는 호스팅형 스튜디오가 필요합니다. 깃허브 사용자 기반이 1억 명이 넘기 때문에 체험 진입장벽을 낮추면 빠르게 확산될 수 있어요.

제품 컨셉

"QuickSpec Studio" - 깃허브 레포를 연결하면 스펙 작성부터 PR 생성까지 한 번에

1. 레포 연결과 자동 문맥 수집: 깃허브 로그인만으로 코드 트리와 의존성을 분석하고 스펙 초안을 자동 생성합니다.
2. 비용·시간 예측과 가드레일: 선택한 모델별 예상 비용과 시간을 보여주고, 한도 설정으로 예산을 초과하지 않게 막아줘요.
3. 원클릭 실행과 PR: 임시 컨테이너에서 Kilo Code를 구동해 코드, 테스트, 문서를 만들고 결과를 PR로 올립니다. 스펙과 로그가 함께 포함돼 리뷰가 쉬워요.

실행 계획 2주

필요한 도구

• Next.js·Vercel - 웹 앱 호스팅 - 월 수십 달러 수준
• Supabase - 인증과 데이터베이스 - 무료 구간으로 시작 가능
• OpenAI API - 스펙 생성과 변환 - 사용량 기반 과금
• Docker·Railway - 임시 에이전트 실행 - 월 수십 달러 수준
• GitHub App - PR 생성과 권한 관리 - 무료

수익 모델

• 팀 요금제: 월 49달러. 팀당 3명까지, 월 30회 실행 포함
• 사용량 추가: 실행 1회당 0.5달러. API 비용은 패스스루로 청구

예상 수익 예시: 초기 유료 팀 100곳이면 월 4,900달러. 평균 실행 초과 20회라면 추가 1,000달러 내외가 더해져 총 5,900달러 수준.

주의할 점

• 모델 출력 변동성 → 템플릿과 테스트를 강화하고, 실패 시 자동 롤백과 재시도 전략을 넣습니다.
• 라이선스와 보안 이슈 → 생성 코드에 라이선스 스캐너와 취약점 스캐너를 기본 적용하고, 민감정보는 러너에 저장하지 않도록 설계합니다.

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이번 주 액션

15분 안에 퀵 스펙 체험하기

왜 지금이냐면, 한 번만 성공 경험을 하면 팀 도입 논의가 빨라지거든요.

👉 BMAD Core 깃허브에서 가이드 따라 새 폴더를 만들고 npx bmad method install로 설치한 뒤, Kilo Code 확장을 깔고 퀵 스펙을 실행해 보세요. 영상과 같은 스크레이퍼 예제가 가장 빠릅니다.

피드백: newsletter@1am-ai.com

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