AI 기반 개발로 베이스용 VST 플러그인 제작 후기
요약
이 글은 AI 기반 개발 도구(Copilot 에이전트, VS Code)를 활용하여 베이스용 VST 플러그인을 제작한 후기를 다룹니다. 필자는 원하는 사운드를 구현하기 위해 JUCE 프레임워크를 사용했으며, AI와의 협업을 통해 기획부터 개발, 테스트까지 전 과정을 진행했습니다.
핵심 포인트
- Copilot 에이전트와 VS Code 기능을 활용하여 VST 플러그인 제작 경험 공유
- JUCE 프레임워크를 사용하여 오디오 이펙터 개발에 도전함
- AI와의 협업을 통해 사양 확정 후 개발하는 것이 중요함을 강조
- 개발 과정에서 레이턴시 문제로 인해 스탠드얼론 대신 VST 형식으로 최종 결정
처음으로 글을 씁니다.
미흡한 점이 있다면 죄송합니다.

본론입니다만, 제목에서 알 수 있듯이 베이스용 VST 플러그인을 만들어 본 후기에 관한 글입니다.
저는 Copilot 에이전트를 사용했고, VS Code의 에이전트 기능을 이용해 사양 결정, 개발, 테스트를 진행했습니다.
글을 작성하는 것과는 다른 PC에서 개발했기 때문에 스크린샷 등은 없습니다... 죄송합니다...
기타와 베이스 모두 연습은 거의 PC에 연결해서 하고 있지만, 베이스용 플러그인은 Neural의 Darkglass를 주로 사용했습니다. (가끔 Amplitube도 사용했습니다.)
Darkglass도 정말 훌륭한 플러그인이지만, 디스토션과 앰프, 캐비닛만 있고 EQ나 컴프레서 같은 이펙트가 없는 점, 그리고 기본적으로 Darkglass의 사운드이기 때문에 경우에 따라 맞지 않을 때가 있어 제가 원하는 소리가 나오는 플러그인을 만들고 싶다고 생각했습니다.
- 임의로 장난감처럼 산 노트북 PC (Windows 11, 10세대 i5, 메모리 8GB 등 아주 평범한 사양)
- 집에서 만든 PC. 이쪽은 테스트용입니다. (마찬가지로 Windows 11, 14세대 i5, 메모리 32GB)
- VS Code
- JUCE
우선 VST 플러그인을 만들 수 있는지 알아보기 위해 간단히 조사해 본 결과, C#으로 JUCE라는 프레임워크가 많이 사용된다는 것을 알고 다운로드했습니다.
그 후 VS Code의 에이전트 기능을 이용해 제작을 진행했습니다.
주의했던 점은 최대한 나중에 변경하지 않도록 '사양을 확정한 후에 개발하기'로 진행했다는 것입니다.
지금까지 개인적으로 웹 앱 등을 가볍게 만들어 본 적도 있지만, 도중에 사양이 변경되는 것이 겹치면 예상하지 못한 버그가 늘어나거나 UI가 깨지는 결과로 이어지기 쉬워서(느낌상), 최대한 이를 줄였습니다.
저희 쪽에서 어느 정도의 사양을 전달하자 선택지 방식으로 몇 가지 질문이 왔고, 저는 그것에 답했습니다.
제가 제시한 것은 목표하는 소리의 샘플 음원과 NAM, IR을 사용할 수 있다는 점입니다.
나머지는 UI 디자인이나 라우팅 등을 AI와 협의하여 결정하고, 개발부터 테스트, 빌드까지 진행한 후 자작 PC로 옮겨 실제로 구동시켰습니다.
처음에는 VST 플러그인과 스탠드얼론(Standalone) 형식 두 가지로 만들었지만, 스탠드얼론의 경우 아무래도 레이턴시를 해소할 수 없었고, 결과적으로 VST만 남기게 되었습니다. 역시 어렵네요.
노브가 조금 많고, 좀 더 줄여도 괜찮을 것 같은 느낌입니다.
사운드 조정은 아직 세밀하게 하지 않았기 때문에 앞으로 할 예정입니다.
아래 Booth 링크에서 무료 배포하고 있습니다.
혹시 좋으시면 한번 사용해 보세요.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 Qiita AI의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기