2026-01-22: 제미나이 3.5(Snowbunny), 에이더(Aider) 정체 이슈, 바이브 코딩(Vibecoding) 기법

2026. 1. 22.

📅 요약 개요

최근 AI 커뮤니티는 제미나이 3.5(코드명 Snowbunny) 초기 체크포인트의 유출과 성능에 주목하고 있습니다. 특히 기존의 대중적인 CLI 도구인 Aider의 개발 정체 및 사후 지원 부족에 대한 비판이 거세지며, OpenCode, Claude Code 등으로의 이동이 가속화되고 있습니다. 또한, AI 모델이 복잡하고 긴 시간(10~20시간 단위)이 소요되는 실제 코딩 과제에서 여전히 한계를 보인다는 벤치마크 결과가 공유되어, ‘에이전트’로의 완전한 전환에는 아직 사람의 정밀한 가이드가 필수적임이 확인되었습니다.

🔧 도구, 모델 & 기술 리소스

Gemini 3.5 “Snowbunny”: 현재 초기 체크포인트가 일부 플랫폼(Lyra 등)에서 테스트 중. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 동시에 처리하는 멀티모달 능력이 강화되었으며, ‘DeepThink’ 수준의 추론과 ‘Flash’ 수준의 속도를 목표로 함.
Antigravity & Lyra: 최신 모델(Claude 4.5, Gemini 3.5 등)을 API 비용 대비 효율적으로 사용하거나 조기 액세스할 수 있는 프록시/테스트 플랫폼으로 언급됨.
GLM-4.7-Flash VRAM 최적화: MLA(Multi-head Latent Attention) 기능을 활성화하면 200k 컨텍스트를 10GB VRAM(기존 180GB 필요)에서 구동 가능하여, 일반 개발자용 GPU(3090/4090)에서도 긴 컨텍스트 모델 활용이 가능해짐.
Aider-CE (Community Edition): 원조 Aider의 업데이트가 느려지자 커뮤니티에서 에이전트 기능을 보강하여 포크한 프로젝트.

💡 팁, 기법 & 모범 사례

니치(Niche) 용어 활용: 프롬프트 작성 시 “SaaS 웹사이트 만들어줘” 대신 “Magic UI 스타일의 SaaS 웹사이트”와 같이 특정 라이브러리나 기술 용어를 섞으면 모델의 파라미터가 더 정밀하게 활성화되어 품질이 향상됨.
SVG 생성 고도화: “전문 SVG 개발자” 페르소나를 부여하고, 코드 분량을 400라인 이상으로 명시하며, 세부 구조(조이스틱, 패드 등)를 단계별로 추론(Think long)하도록 지시할 때 결과물이 비약적으로 개선됨.
바이브 코딩(Vibecoding) 전략: 모델이 코드를 한 번에 완성하게 하기보다, 기능별로 쪼개어 피드백을 주고받는 반복적인 워크플로우가 대규모 과제 해결에 유리함.

💼 비즈니스, 제품 & 시장 인사이트

Aider의 위기: 많은 사용자가 Aider를 “죽은 프로젝트”로 간주하기 시작함. 버그 수정이 미비하고 markdown 파일 업데이트 등 기본 기능에서 오류가 발생하면서 Claude Code나 OpenCode 같은 최신 도구로 시장 주도권이 넘어가는 추세.
Apple의 참전: 올가을 iOS 27 및 macOS 27에서 Siri를 본격적인 챗봇으로 개편하여 ChatGPT와 직접 경쟁할 예정.
DeepSeek v4 기대감: 중국의 DeepSeek가 새로운 추론 모델(Model 1)을 준비 중이며, 기존 오픈소스 모델 시장을 다시 한번 뒤흔들 것으로 예상됨.

⚠️ 주의사항, 이슈 & 피해야 할 것들

롱 호라이즌(Long-horizon) 실패: 최신 모델들도 10시간 이상의 집중력이 필요한 복잡한 소프트웨어 공학 과제(Cornell CS 2112 등)에서는 할루시네이션과 로직 오류로 인해 B+ 이하의 점수를 받음. AI에게 너무 큰 단위의 업무를 한 번에 맡기는 것은 위험함.
제미나이의 PDF 처리 오류: 여러 개의 PDF를 동시 업로드할 경우, 두 번째 파일부터 내용이 섞이거나 전혀 엉뚱한 답변을 생성하는 이슈가 보고됨.
OpenAI의 정체: GPT-5.2 등의 모델이 지나친 정렬(Alignment) 연구로 인해 이전보다 ‘영혼 없는’ 답변을 하거나 성능이 체감상 낮아졌다는 불만이 제기됨.

🔗 공유된 링크 & 리소스

[YouTube] Can AI Pass Freshman CS?: 코넬대 컴퓨터공학 과제를 최신 모델들이 수행하는 과정을 분석한 영상. AI 코딩의 현재 한계를 명확히 보여줌.
[GitHub] SynthID-Text: 구글 딥마인드에서 공개한 텍스트 워터마크 기술 리포지토리.
[Document] Anthropic New Constitution: 클로드의 행동 지침을 정의한 새로운 ‘헌법’ 문서. 모델의 자율성과 윤리적 가이드라인 확인 가능.

📌 실행 가능한 핵심 사항

코딩 도구 전환 검토: 현재 Aider를 사용 중이라면 성능 저하를 방지하기 위해 Claude Code나 OpenCode로의 전환을 테스트해 볼 것.
VRAM 최적화 적용: 로컬 LLM을 운영하는 솔로 개발자라면 GLM-4.7-Flash의 MLA fix를 적용하여 저사양 하드웨어에서 긴 컨텍스트를 활용하는 워크플로우를 구축할 것.
Snowbunny 테스트: Lyra 플랫폼 등을 통해 유출된 Gemini 3.5 초기 모델의 UI 디자인 능력을 활용하여 프론트엔드 프로토타이핑 속도를 높일 것.