Antigravity IDE 가이드

바이브 코딩 강의 공식 개발 환경

“코드 한 줄 보지 않고, AI와 대화만으로 프로그램을 만든다”

🤔 왜 Antigravity인가?

바이브 코딩 강의에서 수많은 IDE 중 Antigravity를 선택한 이유는 하나입니다.

기존 IDE는 개발자를 위해 만들어졌지만, Antigravity는 AI와 협업하는 사람을 위해 만들어졌습니다.

IDE의 역사: 메모장에서 에이전트까지

개발 도구는 크게 세 세대로 구분할 수 있습니다.

1세대 — 텍스트 에디터 (메모장, Notepad++) 코드를 그냥 글자로 입력하는 수준. 문법 오류가 있어도 알려주지 않습니다.

① 메모장에서는 이렇게 보입니다 — 그냥 텍스트

def add(a, b)
    return a + b

print(add(1, 2)

오류가 있어도 아무 표시가 없습니다. 실행해봐야 비로소 듣니다.

2세대 — IDE (VS Code, IntelliJ, PyCharm) 문법 오류를 실시간으로 잡아주고, 자동완성, 디버거, 터미널이 통합된 환경입니다. 지금도 대부분의 개발자가 사용합니다.

② IDE에서는 같은 코드가 이렇게 보입니다 — 실행 전에 오류를 표시

def add(a, b)      # ← SyntaxError: ':' 누락
     return a + b

print(add(1, 2)    # ← SyntaxError: ')' 누락

실제 IDE 화면에서는:

• : 빠진 부분에 빨간 밑줄
• 닫히지 않은 괄호에 빨간 밑줄
• 좌측에 에러 아이콘 표시
• 마우스 올리면 오류 메시지 툴팁

메모장 = “실행 전까지 모름”
IDE = “작성 중에 알려줌”

3세대 — AI 통합 개발 환경 (Cursor, Antigravity) AI가 코드 작성에 직접 참여합니다. 그런데 이 안에서도 방향이 갈립니다.

Cursor vs Antigravity: 같은 VS Code 기반, 다른 철학

둘 다 VS Code를 베이스로 만들어졌습니다. 파일 탐색기, 터미널, 확장 프로그램 생태계도 동일합니다. 하지만 AI를 어떻게 활용하느냐가 근본적으로 다릅니다.

Cursor의 강점: 코드베이스 전체 조율

Cursor는 이미 코드가 많이 쌓인 프로젝트에서 진가를 발휘합니다. 클래스 하나의 이름을 바꾸면 그것을 참조하는 다른 파일 수십 개를 알아서 찾아 함께 수정합니다. 마치 오케스트라 지휘자처럼, 코드베이스 전체를 파악하고 변경사항을 조율합니다.

Cursor가 빛나는 상황:
- 파일이 50개 이상인 기존 프로젝트 유지보수
- 여러 파일에 걸친 리팩토링
- 기존 코드 구조를 이해하고 확장

Antigravity의 강점: 자연어로 처음부터 만들기

Antigravity는 코드를 모르는 사람이 말로 프로그램을 만드는 것에 최적화되어 있습니다. Open Agent Manager가 핵심인데, 사용자가 원하는 것을 말하면 에이전트가 파일 생성, 코드 실행, 에러 수정까지 알아서 처리합니다.

Antigravity가 빛나는 상황:
- 아이디어를 말로 설명하고 도구를 만드는 경우
- PRD 기반으로 프로젝트를 처음부터 설계

한 줄 요약:

Cursor = 개발자가 코드를 더 빠르게 다루는 도구
Antigravity = 말로 코드를 만드는 도구

나중에 개발에 더 깊이 빠져들게 되면 Cursor로 넘어가는 것도 자연스러운 경로입니다.

3대 도구 비교

핵심 차이: VS Code나 Cursor에서 AI는 “내가 시키는 것만 하는 도구”지만, Antigravity에서 AI는 “프로젝트 전체를 이해하고 방향을 함께 잡아주는 동료”입니다.

🏗️ Antigravity의 핵심: PRD 시스템

PRD란 무엇인가?

PRD (Product Requirements Document) = 프로젝트 요구사항 문서

일반적으로 대기업 PM들이 개발팀에게 “이런 제품을 만들어주세요”라고 전달하는 문서입니다. Antigravity는 이 개념을 AI-인간 협업에 그대로 적용했습니다.

비유: PRD는 건축 설계도입니다.
설계도 없이 집을 지으면 → 공사 중간에 방향을 잃고, 벽을 다시 허물게 됩니다.
설계도가 있으면 → 모든 사람이 같은 방향을 보고 일관되게 작업합니다.

AI도 마찬가지입니다. 대화가 길어질수록 AI는 초반 맥락을 잃어버립니다. PRD가 있으면 AI가 언제든 “우리가 뭘 만들고 있었지?”를 정확히 기억합니다.

PRD를 구성하는 4가지 아티팩트

Antigravity는 프로젝트를 시작하면 AI가 자동으로 4가지 문서를 생성합니다.

1️⃣ Task (할 일 목록)

무엇인가: 프로젝트를 완성하기 위한 구체적인 작업 단위

왜 필요한가: “논문 자동 정리 프로그램 만들어줘”라고 하면 AI는 막막합니다. Task는 이 큰 목표를 실행 가능한 작은 단위로 쪼개줍니다.

예시: 논문 PDF 정리 프로그램

✅ Task 1: PDF 파일 업로드 기능 구현
✅ Task 2: PDF에서 제목 추출 (AI API 연동)
✅ Task 3: 저자 및 년도 추출
⬜ Task 4: 엑셀로 결과 저장
⬜ Task 5: Streamlit UI 추가
⬜ Task 6: 파일명 자동 변경 기능

핵심 장점: 어디까지 했는지, 다음에 뭘 해야 하는지 항상 명확합니다.

2️⃣ Implementation Plan (구현 계획)

무엇인가: 각 Task를 어떤 방식으로 구현할지 기술적 접근법을 정리한 문서

왜 필요한가: 같은 기능도 여러 방법으로 만들 수 있습니다. Implementation Plan은 AI가 “우리는 이 방법으로 만들기로 했어”를 기억하게 합니다.

예시: PDF 제목 추출 구현 계획

방법: PyPDF2로 첫 페이지 텍스트 추출 → Claude API로 제목 파싱
사용 라이브러리: PyPDF2, anthropic
API 호출 형식: 텍스트를 프롬프트에 포함하여 제목만 반환 요청
에러 처리: PDF 읽기 실패 시 파일명을 제목으로 대체

핵심 장점: 대화가 끊겨도 AI가 같은 방식으로 일관되게 작업을 이어갑니다.

3️⃣ Walkthrough (진행 과정 안내)

무엇인가: 현재 프로젝트의 상태와 다음 단계를 사용자에게 안내하는 문서

왜 필요한가: AI와 작업하다 보면 “지금 어디까지 됐지? 다음엔 뭐 해야 하지?”가 헷갈립니다. Walkthrough는 AI가 자동으로 현재 상황을 요약하고 다음 행동을 제안합니다.

예시: Walkthrough 안내 메시지

현재 상태:
  ✅ PDF 업로드 기능 완성
  ✅ 제목 추출 기능 완성
  🔄 현재 작업 중: 엑셀 저장 기능

다음 단계:
  1. pandas로 추출된 데이터를 DataFrame으로 변환
  2. result.xlsx로 저장하는 함수 작성
  3. 저장 완료 메시지 출력

예상 소요 시간: 약 10분

핵심 장점: 초보자도 “다음에 뭘 해야 할지” 항상 명확하게 알 수 있습니다.

4️⃣ Knowledge (프로젝트 지식 베이스)

무엇인가: 프로젝트와 관련된 중요한 정보, 결정 사항, 맥락을 모아둔 문서

왜 필요한가: AI는 대화가 길어지면 초반 내용을 잊어버립니다. Knowledge는 AI가 반드시 기억해야 할 핵심 정보를 고정시킵니다.

예시: Knowledge 항목

- 사용 환경: macOS, Python 3.12
- 데이터 위치: /Users/research/Papers/ 폴더
- 출력 형식: 반드시 xlsx (csv 아님)
- 주의사항: 파일명에 특수문자 있으면 에러 발생
- 완료된 결정: PyPDF2 대신 pdfplumber 사용하기로 함

핵심 장점: AI가 대화 도중 잊어버리지 않고 일관된 맥락 위에서 작업합니다.

PRD 시스템이 만들어내는 차이

PRD 없는 AI 협업:

사용자: "논문 정리 프로그램 만들어줘"
AI: (코드 작성)
사용자: "어, 이건 아닌데..."
AI: (다시 작성)
사용자: "아까 한 방식이 더 나았는데"
AI: "어떤 방식이었나요?" ← 잊어버림!
결과: 같은 작업을 반복, 방향을 잃음

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PRD 있는 AI 협업 (Antigravity):

사용자: "논문 정리 프로그램 만들어줘"
AI: PRD 자동 생성 (Task 6개, 구현 방향, 환경 정보 기록)
사용자: (작업 중단, 다음 날 재개)
AI: PRD 확인 → "어제 Task 3까지 완료했습니다. Task 4부터 이어서 할까요?"
결과: 일관된 방향, 효율적인 작업

⚙️ Rules: 나만의 AI 행동 규칙

Rules란 무엇인가?

Rules = AI에게 “넌 항상 이렇게 행동해”라고 설정하는 개인 맞춤 규칙

AI는 매번 새로운 대화를 시작하면 아무것도 모르는 상태가 됩니다. Rules는 AI가 항상 기억해야 할 나만의 작업 방식을 저장해두는 곳입니다.

비유: 새 직원에게 주는 업무 매뉴얼과 같습니다.
매번 “우리 회사는 이렇게 합니다”를 설명할 필요 없이,
매뉴얼을 한 번 만들어두면 항상 그 방식대로 일합니다.

Rules 활용 예시

# 나의 작업 Rules

## 코드 스타일
- 항상 한국어 주석을 달아줘
- 변수명은 영어로, 주석은 한국어로
- 각 단계를 쉽게 설명해줘

## 작업 환경
- OS: macOS
- Python 버전: 3.12
- 패키지 관리: pip (conda 아님)
- 가상환경: .venv

## 작업 방식
- 코드 전체를 한 번에 주지 말고, 단계별로 설명하면서 진행해줘
- 에러가 나면 원인을 먼저 설명하고 수정 방법을 알려줘
- 완성된 코드는 반드시 실행 방법도 같이 알려줘

Rules가 없으면 어떻게 되나?

Rules 없이:
매번 새 대화마다 "나는 macOS 쓰고, Python 3.12이고,
쉽게 설명해줘야 해" 를 반복해서 말해야 함

Rules 있으면:
아무 말 안 해도 항상 내 환경에 맞춰서, 내 스타일대로 작업

🔄 Workflow: 반복 업무의 자동화

Workflow란 무엇인가?

Workflow = 자주 하는 작업 순서를 미리 저장해두고, 한 번에 실행하는 기능

비유: 요리 레시피와 같습니다.
매번 “재료 준비 → 손질 → 볶기 → 간 맞추기”를 생각하지 않아도
레시피대로 따라가면 항상 같은 요리가 완성됩니다.

Workflow 활용 예시

예시 1: 새 프로젝트 시작 Workflow

Step 1: 프로젝트 폴더 생성
Step 2: 가상환경 (.venv) 자동 생성
Step 3: 기본 .gitignore 생성
Step 4: requirements.txt 템플릿 생성
Step 5: README.md 초안 생성
Step 6: Git 초기화 및 첫 커밋

→ "새 프로젝트 시작" 한 마디로 6단계를 자동 실행

예시 2: 코드 정리 Workflow

Step 1: 불필요한 print() 제거
Step 2: 주석 한국어로 정리
Step 3: requirements.txt 업데이트
Step 4: Git commit

→ "코드 정리해줘" 한 마디로 4단계를 자동 실행

핵심 장점: 반복 업무는 실수가 생기기 쉽습니다. Workflow는 순서를 강제하기 때문에 빠뜨리는 단계 없이 항상 같은 품질의 결과를 냅니다.

🤖 Agent Manager: 코드 없이 작업하기

Agent Manager란?

우측 상단의 Open Agent Manager를 통해 실행하며, AI가 단순히 “질문에 답하는” 수준을 넘어서, 직접 파일을 만들고, 코드를 실행하고, 에러를 수정하는 자율적인 에이전트로 동작하는 기능입니다.

비유: 인턴에게 일을 시키는 것과 같습니다.
“이 데이터 정리해줘”라고 말하면
인턴이 알아서 방법을 찾고, 실행하고, 결과를 가져옵니다.

일반 AI 채팅 vs Agent Manager

일반 AI 채팅 (ChatGPT, Claude 웹):
사용자: "엑셀 병합 코드 만들어줘"
AI: 코드를 텍스트로 출력
사용자: 코드 복사 → 파일에 붙여넣기 → 직접 실행
사용자: 에러 발생 → AI에게 에러 복사해서 다시 질문
→ 사용자가 중간 과정을 모두 직접 처리해야 함

Agent Manager (Antigravity):
사용자: "엑셀 병합 코드 만들어줘"
AI: 파일 직접 생성 → 실행 → 에러 자동 수정 → 완료 보고
→ 사용자는 결과만 확인

📦 초기 설정 가이드

1. 설치

1. antigravity.ai 접속
2. 다운로드 후 설치
3. Google 계정으로 로그인 (별도 구독 불필요)

2. MCP 연결 (권장)

💡 MCP(Model Context Protocol)란? > AI가 외부 도구나 문서에 접근할 수 있도록 연결해주는 표준 규격입니다.
USB 포트처럼, AI에 다양한 기능을 꽂아 확장할 수 있습니다.

강의에서는 두 가지 MCP를 사용합니다.

아래 설치 스크립트를 사용하면 두 가지 MCP가 자동으로 설정됩니다.

3. Skills 설정

Skills는 AI가 특정 상황에서 자동으로 참고하는 작업 지침서입니다.

비유: AI에게 업무별 체크리스트를 미리 건네두는 것과 같습니다.
“Python 프로젝트 시작해줘”라고 하면 AI가 알아서 Skills를 찾아보고,
가상환경 생성부터 .gitignore 설정까지 정해진 절차대로 진행합니다.

Rules와의 차이:

• Rules: 항상 적용되는 행동 규칙 (“항상 한국어로 답해줘”)
• Skills: 특정 상황에서만 자동 로드되는 작업 절차 (“Python 프로젝트 시작할 때만 참고”)

Skills를 많이 만들어둬도 AI가 필요한 것만 골라 쓰기 때문에 토큰 낭비가 없습니다.

강의 제공 Skills 목록

설치 방법 (MCP + Skills + Rules 한번에)

강의 GitHub 저장소의 antigravity-config 폴더 안에 있는 install.bat 파일을 더블클릭하면 MCP, Skills, Rules가 모두 자동으로 설정됩니다.

1. 강의 GitHub 저장소 다운로드 (ZIP 또는 git clone)
2. vibe-coding 폴더 → antigravity-config 폴더 열기
3. install.bat 더블클릭
4. 설치 완료 메시지 확인
5. Antigravity 재시작

⚠️ 이미 Antigravity Rules나 MCP를 직접 설정한 경우, 설치 중 덮어쓸지 여부를 물어봅니다.

4. Rules 설정

나만의 작업 방식을 등록합니다. 설정 방법은 위 Rules 섹션을 참고하세요.

💡 바이브 코딩 활용 원칙

원칙 1: 코드 보지 말고 결과만 봐라 Agent Manager가 만든 코드를 직접 읽으려 하지 마세요. “잘 실행되는가”만 확인하면 됩니다.

원칙 2: Agent에게 맡기면 PRD는 자동으로 만들어진다 Antigravity에서 Agent로 작업을 요청하면 AI가 PRD(Task, 구현 계획, Knowledge 등)를 알아서 생성합니다. 별도로 “PRD 만들어줘”라고 할 필요가 없습니다. 이것이 Antigravity의 핵심 강점입니다.

✅ "A 폴더의 xlsx 파일들을 날짜 기준으로 병합해서 result.xlsx로 저장하는
    프로그램 만들어줘"
→ Agent가 자동으로 PRD 생성 후 작업 시작

원칙 3: 터미널 에러도, 화면 깨짐도 AI에게 던져라

❌ 에러 메시지를 읽고 직접 코드 수정 시도
✅ 터미널 에러: "에러 났어. 고쳐줘" → Agent Manager가 자동으로 에러를 읽고 수정
✅ UI/화면 에러: 화면이 이상하게 깨지거나 의도대로 렌더링되지 않을 때, 내장 브라우저 등의 캡처 기능을 활용해 에이전트에게 화면을 던져주세요. "이 부분 버튼이 겹쳐, 수정해줘"라고만 해도 AI가 시각적 맥락을 파악하고 코드를 고쳐줍니다.

원칙 4: Rules로 반복 설명을 줄여라 매번 작업 스타일을 반복하지 말고 Rules에 한 번만 등록하세요.

❓ 자주 묻는 질문

Q. 유료 구독이 정말 필요 없나요? A. Antigravity 자체는 누구나 무료로 사용 가능합니다. 단, 사용 중인 Google 계정의 요금제에 따라 사용량 한도와 리필 주기가 다릅니다.

• 무료 플랜 (일반 사용자): 의미 있는 수준의 할당량이 제공되지만, 한도를 모두 소진하면 주간(Weekly) 단위로 리셋될 때까지 기다려야 합니다.
• Google AI Pro / Ultra 구독자: 최고 수준의 넉넉한 한도가 제공되며, 할당량이 5시간마다 리셋됩니다. 프로젝트를 집중적으로 진행할 때 훨씬 유리합니다.
• (참고: 어떤 플랜이든 Gemini 3.1 Pro, Gemini 3.0 Flash 등의 최신 모델과 탭 자동완성 기능은 동일하게 제공됩니다.)

Q. VS Code 확장 프로그램과 뭐가 다른가요? A. VS Code AI 확장은 코드 자동완성 보조 도구입니다. Antigravity는 PRD 기반으로 프로젝트 전체를 이해하고 관리하는 에이전트입니다.

Q. 코드를 전혀 몰라도 되나요? A. 완전히 몰라도 작업은 가능합니다. 다만 에러가 났을 때 대략적인 원인을 이해할 수 있으면 더 빠르게 진행됩니다. 바이브 코딩 강의의 목표가 바로 그 “이해”입니다.

Q. PRD는 AI가 자동으로 만들어주나요? A. 네, Agent로 작업을 요청하면 자동 생성됩니다. 생성 후 직접 수정도 가능합니다.

심화 기능이 궁금하다면 → Antigravity 심화 가이드

작성일: 2026년 2월
버전: 2.0
대상: 바이브 코딩 수강생
다음 업데이트: 이미지 첨부 후 3.0