OpenCode 플랜→빌드 워크플로우 완전 가이드: AI가 기획부터 구현까지

"AI 코딩 도구를 써봤는데, 결국 코드 복붙이더라."

 

많은 사람이 AI 코딩 도구를 처음 써보고 내리는 결론이다.
프롬프트를 넣으면 코드가 나오고, 그걸 에디터에 붙여 넣는다.
뭔가 도움은 되지만, 스스로 뭔가를 만들어냈다는 느낌은 들지 않는다.

 

그 '복붙 루프'를 끊어주려는 도구가 있다.

 

OpenCode는 단순히 코드를 생성해주는 것이 아니라,
요구사항을 함께 정리하는 기획 단계(플랜 모드, Plan mode) 와
그 계획을 파일로 구현하는 실행 단계(빌드 모드, Build mode) 를 명확하게 분리한다.

 

이 2단계 방식이 기존 AI 코딩과 무엇이 다른지, 실제로 어떻게 작동하는지 살펴보자.

 

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OpenCode: 오픈소스 AI 코딩 에이전트

OpenCode는 오픈소스 AI 코딩 에이전트다.

1. 비주얼 스튜디오 코드(VS Code) 확장 마켓플레이스에서 설치할 수 있으며,
2. npm(Node.js 패키지 관리자)을 통해 npm install -g opencode 명령으로도 바로 시작할 수 있다.
   VS Code 확장은 이미 100K 이상의 다운로드를 기록했다.

가장 눈에 띄는 점은 완전 무료로 사용 가능하다는 것이다.

기본 제공 모델인 'Bigple (OpenCode 전용 내장 AI 모델)'은 Claude Code나 Gemini에 준하는 결과를 낼 수 있다고 한다.
물론 유료 모델(Claude Code, Gemini)도 연동이 가능하지만, 우선 비용 없이 시작할 수 있다는 점은 입문 장벽을 크게 낮춘다.

 

React, Django, Laravel, PHP 등 주요 기술 스택을 동일한 워크플로우로 다룰 수 있다는 것도 특징이다.
특정 언어나 프레임워크에 종속되지 않는다.

 

OpenCode와 Claude Code의 상세 비교는 이 글에서 확인할 수 있다.

 

▲ VS Code 마켓플레이스에서 확인한 OpenCode 확장 설치 화면.

 

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핵심은 2단계 워크플로우: 플랜 → 빌드

OpenCode를 단순한 코드 생성 도구와 구분짓는 가장 큰 특징은
플랜 모드(Plan mode)와 빌드 모드(Build mode)의 분리다.

플랜 모드: AI와 함께하는 기획 회의

 

플랜 모드는 코드를 한 줄도 쓰지 않는 단계다.

여기서는 AI와 대화를 주고받으며 "무엇을 만들 것인지"를 구체화한다.

▲ 플랜 모드에서 AI와 요구사항을 구체화하는 대화 과정.

 

사용자가 대략적인 요구사항을 입력하면,
OpenCode와의 대화 과정에서
"어떤 섹션이 필요한가요?", "디자인 스타일은 어떻게 할까요?", "사용할 기술 스택은 정해졌나요?"
같은 세부 사항들이 하나씩 정리된다.

이 과정을 통해 막연했던 아이디어가 명확한 기획안으로 다듬어진다.

 

일반적인 AI 코딩 도구에 프롬프트를 던지면 AI가 알아서 가정을 채워 코드를 만든다.
나중에 "이게 내가 원하던 게 아닌데"라고 깨닫는 경우가 많다.
플랜 모드는 이 문제를 사전에 줄여준다.

 

단, 사용자가 요구사항을 충분히 명확하게 전달해야 한다는 전제는 여전히 유효하다.
먼저 기획을 맞추고 그다음에 구현으로 넘어가는 순서 자체가 방향 이탈 가능성을 낮춘다.

 

빌드 모드: 할 일 목록을 따라 자동 구현

 

플랜 모드에서 기획이 확정되면, OpenCode는 할 일 목록(to-do list) 을 자동으로 생성한다.
이 목록은 프로젝트를 완성하기 위한 단계별 작업 항목이다.

▲ 빌드 모드에서 할 일 목록이 순서대로 처리되는 과정.

 

빌드 모드는 이 목록을 순서대로 처리하며 실제 파일과 프로젝트 구조를 만들어낸다.

 

사용자는 진행 상황을 목록 형태로 실시간으로 확인할 수 있다.
어떤 파일이 생성되고 있는지, 어떤 항목이 완료됐는지가 투명하게 보인다.

 

이 방식은 중요한 차이를 만든다.
AI가 무엇을 하고 있는지 알 수 없는 블랙박스가 아니라,
계획이 실행으로 옮겨지는 과정을 단계별로 추적할 수 있다.

 

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플랜→빌드 vs. 기존 AI 코딩: 구조적 차이

지금까지의 AI 코딩 방식은 대략 이런 흐름이었다.

• 프롬프트 작성 → 코드 생성 → 복붙 → 오류 확인 → 다시 프롬프트 작성

이 방식의 핵심 문제는 두 가지다.

1. 기획 없이 구현부터 시작한다는 것이다.
   AI가 요구사항을 추측해 코드를 만든다.
   결과물이 의도와 다를 때에는 전체를 다시 시작해야 한다.
2. 프로세스가 불투명하다.
   어떤 파일이 왜 생성됐는지, 전체 구조가 어떻게 연결되는지 파악하기 어렵다.

OpenCode의 플랜→빌드 워크플로우는 이 두 가지 문제를 구조적으로 다룬다.
기획을 먼저 확정함으로써 방향 재수정 가능성을 초기에 낮추고, 할 일 목록을 통해 진행 과정을 투명하게 공개한다.

 

비개발자나 개발 초보자에게 이 구조는 특히 유효하다.
"뭘 만들고 싶은지는 알겠는데, 어디서 시작해야 할지 모르겠다"는 막막함을 플랜 모드의 대화 과정이 해결해주기 때문이다.

 

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적합한 사용자: 이런 상황에 가장 효과적이다

OpenCode의 이 워크플로우가 가장 빛을 발하는 상황은 다음과 같다.

• 아이디어는 있지만 개발 경험이 부족한 경우:
  플랜 모드의 대화 과정이 요구사항 정리를 도와준다.
• 빠르게 프로토타입을 만들어야 하는 경우:
  컨셉 검증용 프로젝트를 짧은 시간 안에 완성할 수 있다.
• 다양한 기술 스택을 다루는 경우:
  React, Django, Laravel, PHP 등 스택이 바뀌어도 동일한 워크플로우를 적용할 수 있다.
• AI 코딩 비용을 줄이고 싶은 경우:
  기본 무료 모델로도 충분한 결과를 낼 수 있다는 것이 영상의 주요 주장이다.

반대로, 이미 명확한 스펙과 개발 역량을 갖춘 팀이 복잡한 프로덕션 프로젝트를 만드는 상황에는
다른 도구나 접근 방식이 더 적합할 수 있다.

 

OpenCode의 에이전트 커스터마이징을 더 깊이 활용하는 법이 궁금하다면 이 글을 참고하자.

 

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정리

OpenCode의 플랜→빌드 워크플로우는 AI 코딩의 방식을 바꾸는 시도다.

"프롬프트를 던지고 코드를 받는" 방식에서, "함께 기획하고 자동 구현하는" 방식으로의 전환이다.

 

핵심을 세 줄로 요약하면 이렇다.

1. 플랜 모드에서 AI와 대화를 통해 기획을 구체화하고 방향을 먼저 맞춘다.
2. 빌드 모드에서 할 일 목록을 따라 파일과 구조를 자동 생성하며 진행 상황을 투명하게 추적한다.
3. 플랜→빌드 구조로 인해 진행 투명성이 확보되므로,
   입문자도 완성까지의 과정을 직접 추적하며 결과물을 만들 수 있다.

AI 코딩 도구가 넘쳐나는 시대에, 단순히 코드를 빨리 쓰는 것보다는 

올바른 것을 만드는 프로세스를 갖추는 것이 더 중요하다.

OpenCode의 2단계 워크플로우는 그 방향을 제시한다.

 

지금 당장 아이디어 하나를 골라 플랜 모드에 던져보자.