https://dvdprime.com/g2/bbs/board.php?bo_table=comm&wr_id=31093109&sca=&sfl=wr_subject&stx=%EC%98%81%EC%83%81+%EC%97%85%EA%B3%84&sop=and&scrap_mode=

최근에 위의 글을 읽고  “광고업계 힘들겠다…” “디자인 쪽은 진짜 타격 크겠네…”

딱 그 정도.

근데 가만히 보니까 구조가 너무 익숙하다.

비용 ↓   시간 ↓   인력 ↓

그리고 결과물은 생각보다 괜찮다.

이거…
바이브 코딩이니 뭐니하는 개발이랑 똑같은 방향 아닌가?

예전에는 웹사이트 하나 만들려면

기획자, 디자이너, 퍼블리셔, 프론트엔드, 백엔드

이렇게 팀이 붙었다.

지금은? 혼자서 한다.

아니, 정확히는 AI랑 둘이 한다.

UI는 Claude Degin
코드는 Codex, Claude Code
백엔드는 Supabase 같은 BaaB 서비스
배포도 자동화

남는 건 “조립 + 판단” 정도.

문제는
이게 효율의 문제가 아니라는 거다.

예전에는 개발자가 부족해서 값이 올랐다.

지금은 개발자가 필요 없어서 값이 떨어진다.

영상업계 글을 보면서 소름 돋았던 부분이 있다.

“모든 업체의 일이 동시에 사라진다.”

이거 남 얘기 아니다.

웹 개발업계도 이미 시작됐다.

간단한 서비스?  AI가 만든다.

랜딩페이지?     몇 분이면 나온다.

CRUD?           설명만 하면 끝이다.

개발문서?        소스 직접 찾아서 MD파일로 만들어.

그럼 개발자는 뭐 하냐고?

예전엔 “만드는 사람”이었는데

이제는 “검수하는 사람”이 되어가고 있다.

더 무서운 건 속도다.

느리게 무너지는 게 아니라 한 번에 구조가 바뀐다.

나도 모르게
강 건너 불구경하듯 보고 있었다.

“AI 좋네ㅋㅋ 생산성 올라가네”

근데 문득 깨닫는다.

아.
이거 우리 집이었네.

개발자의 바이브 코딩 도전기: "~해줘"의 달콤한 유혹과 현실의 벽

들어가며

요즘 AI가 코딩까지 해준다고 하니, 개발자로서 궁금하지 않을 수 없었다. ChatGPT, Claude, Cursor AI 등 온갖 도구들을 써보면서 '바이브 코딩'이라는 신세계를 경험해봤다. 결론부터 말하면... 생각보다 쉽지 않더라.

그동안 뭘 만들어봤나?

일단 내가 AI와 함께 만들어본 것들을 나열해보자:

• MCP 기반 챗봇 (Node.js)
• 머신러닝 기반 추천 시스템 (Python)
• 네이버카페 크롤링 (Python)
• 일러스트레이터 자동화 스크립트 (Adobe Script)
• 회사 Vue3 프레임워크 컴포넌트
• 카메라 촬영 앱 (Flutter)
• 기타 학교 과제들...

보기엔 그럴듯하지? 하지만.....

나만의 바이브 코딩 노하우

1. 프롬프트 엔지니어링의 기술

그냥 "~해줘"라고 하면 100% 실패한다. 내가 터득한 방법들:

- 입력과 결과를 미리 보여주기

입력: 사용자 데이터 JSON
출력: 추천 결과 배열
예시: [{"userId": 1, "items": ["A", "B"]}]

- 구조화된 질문하기

요구사항

• 기능: 실시간 카메라 촬영
• 플랫폼: Android
• 언어: Flutter

제약사항

• 백그라운드 실행 필수
• 플로팅 버튼으로 촬영

금지사항

• 절대 deprecated된 플러그인 사용하지 마
• Android 12 이상 권한 정책 준수할 것

- 디테일한 지시

진짜 "이렇게까지 해야 하나" 싶을 정도로 자세하게 설명해야 한다. 그리고 영어로 하면 더 잘 알아듣더라.

2. 내가 사용하는 절차

1. 한글로 대충 요구사항 정리 – 머릿속 아이디어를 텍스트로
2. 스킬트리 정의 – 필요한 기술들을 체계화
3. AI에게 시스템 프롬프트 작성 요청 – MD 파일로 명세서 생성
4. 해당 문서를 붙여넣고 코딩 시작 – AI가 열심히 일한다

바이브 코딩의 장점들

1. 접근성 혁신

"전혀 모르는 언어"로도 웹/앱을 만들 수 있다. 또한 개발자는 "디자인"을, 디자이너는 "개발"을 둘 다 아닌 사람은 "둘 다" AI에게 시킬 수 있다.

2. 문제 해결사

코드에 문제가 생기면 다양한 패턴의 해결방법을 제시해준다. 구글링할 필요가 없어졌다. (라떼는 이것도 능력이였는데..)

3. 자동화의 신

단순 반복 작업은 정말 편하게 처리해준다. 코드의 주석이나 문서화도 순식간에 완성.

하지만 현실은...

만드는 시간 < 버그 잡는 시간

이게 제일 큰 문제다. 코드는 금방 만들어주는데, 실제로 돌려보면 온갖 에러가 쏟아진다. 그리고 AI에게 버그를 고쳐달라고 하면... 토큰이 순식간에 증발한다. 💸

무한 버그 지옥

AI: "1 Case 같이 고쳐보세요!"
나: "안 되는데? 로그는 이렇게 나와~"
AI: "그럼 2 Case 같이!"
나: "또 안 되는데? 로그는 이렇게 나와~"
AI: "그럼 3 Case 같이!"
나: "로그는 이렇게 나와~"
AI: "정말 원인을 파악했습니다. 1 Case 같이 하시면 됩니다."
나: "........"

---- 시스템을 종료 하였습니다. ----

이렇게 이 코딩 바보 둘이서 시간 낭비하는 경우가 비일 비재하다.

실패 사례: 카메라 앱의 비극

가장 기억에 남는 실패작이 Flutter로 만든 카메라 앱이다. 기능은 정말 단순했다:

• 백그라운드에서 카메라 실행
• 플로팅 아이콘 생성
• 클릭하면 사진 촬영
• 길게 누르면 앱 종료

"이 정도야 요구사항도 정확하고 코드도 복잝하지도 않을꺼고 정말 딸깍 이겠군아!" 라고 생각했는데, 현실은 달랐다.

문제들의 향연

1. 기술 스택 지정의 중요성

그냥 "Flutter, Android"라고 하면 안 된다. 버전까지 정확히 명시해야 한다.

2. 권한 문제

카메라, 저장소, 앱 위에 그리기 권한... Android 버전별로 다 다르다. AI가 지 학습했을 때의 버전으로 알려주니 당연히 에러.

3. 플러그인 지옥

Flutter 플러그인이 워낙 많다 보니, AI가 추천하는 플러그인이 실제로는 작동하지 않는 경우가 부지기수. 없는 메소드를 당당하게 제시하기도 한다.

4. 버전 갭

AI가 학습한 시점과 현재 기술 스택 사이의 갭이 생각보다 크다. Context7 MCP까지 동원했지만... 결국 실패.

깨달음

결국 시키는 사람이 잘 시켜야 한다는 것이다. 내가 잘 모르는 상태에서 AI도 헤매면, 둘 다 어리버리하면서 시간과 돈만 날린다.

결론: 2025년 7월의 바이브 코딩

현재 상황

• 언어를 전혀 모르는 상태에서도 코딩이 가능한 획기적인 방법
• 하지만 고품질 결과물을 내기는 여전히 어려움
• 시키는 사람의 이해도가 높을수록 효과 극대화

미래 전망

AI가 정신나간 속도로 발전하고 있으니, 조만간 정말로 "~해줘"만 해도 완벽한 코드를 만들어주는 시대가 올 것이다.

그때까지는...

• AI와 대화할 수 있을 정도의 코딩 지식은 필요하다
• 완전 초보 상태로는 AI가 삽질할 때 같이 멍하니 보고 있을 수밖에 없다

한 가지 의외의 수확

AI가 에러로 삽질하는 과정을 지켜보는 것만으로도 해당 언어 공부가 된다.

물론 나는 "날먹 딸깍"하려고 하는건데 공부가 가당키나 하나?!?!?! ㅋㅋㅋ

“이거 할 사람?”

회사 경영지원 이사님의 한 마디.

뭔지 몰라서 물어봤고, 설명 듣고 나서
“AI… 해보고 싶었는데, 한번 해볼까?”

그때까지만 해도, 그냥 도전이었어요.
그런데 지원서류에 이런 게 있더군요.
“연구계획서 제출”

연구계획서, 한 장 쓰는 데 한 달 걸린 이야기

사내에서 연구기획서 몇 번 써봤고,

개발보다는 프로젝트 제안서, 발표 같은 걸로 직무가 슬슬 옮겨가고 있어
저런못 쓸 이유가 없다고 생각했죠.

하지만 이건… 달랐습니다.

A4 1장.
“자기소개 → 연구 배경 및 필요성 → 연구 목표 → 연구 방법 → 기대효과”
딱 요렇게 쓰는 건데
거짓말 같은 한 달이 걸렸습니다.

그때 썼던 주제는 이거였습니다.

“기업 내 로컬 PC로 내부 데이터를 RAG를 적용해 활용하는 방안 연구”

2024년 3월의 이야기인데,
지금(2025년 7월 기준) 보면 기술이 정말 빨라졌습니다.

• 한글도 잘하는 상용가능한 오픈모델이 늘었고,
• 성능 이슈는 있지만 개인 PC에서도 실행가능한 경량화된 모델들도 출새했고 
• 임베딩 품질은 좋아지고 상용 모델 가격은 저렴해졌어요.

스테이블 디퓨전 출시할 때부터 관심을 가졌으니 22년도하고 지금 25년의 생성형 AI의 발전속도는 눈이 부시군요.

서류는 통과. 그런데 끝이 아니었다.

구로구청 담당자 왈:

“서류는 통과하셨지만, 면접에서 떨어질 수 있어요.”

오? 합격이 아니였어?

회사에서 개발자 채용 면접 수년째 진행 중.
연륜도 있고 면접관 심리, 지원자 심리, 예상 질문 다 꿰뚫고 있지. 후후훗!

면접장에서는 극I 본색이…

결과?

교수님들 3~4분 앞에서 혼자 면접 봤는데
왜 이렇게 목소리가 떨리던지…
말은 빨라지고 당연히 말은 엉키고… 그냥 극I 개발자 인증했죠.

면접 끝나고 스스로 "아.... 너 진짜 말 못한다..." 라 하며 집에 갔죠. 

예전 회사 면접 지원자들한테 긴장 풀어준다고 “편하게 하세요~” 라고 했던 제 자신이..

상대방의 본질을 보지 못했던 워딩이였는지 ㅋㅋ

그래도 합격! 그리고 시작된 캠퍼스 생존기

합격은 했습니다.
그리고 시작된 정규 "일반"대학원 AI 석사 과정.

야근 or 술 → 출석 → 과제 → 조별과제 → 중간고사 → 기말고사.
이 루틴을 40대 아조씨 개발자 몸뚱아리 하나로 소화하기란…
쉽지 않더군요.

출장 중에도 과제는 따라붙고,
금요일 밤 술 마신 다음 날 아침 수업 가느라 좀비처럼 출석.(그놈의 술)
정신적으로 꽤 피폐해졌습니다.

그런데 말입니다, 더한 분들도 계십니다.

저도 이 나이에 AI 대학원 오는 게 맞나 싶었는데,
저보다 연배 많으신 형님 누님들 더 많더군요.
게다가 그 열정, 집중력, 과제 퀄리티는 저보다 훨씬 뛰어납니다.

그분들을 보며 느꼈습니다.
“젊다”는 건 나이가 아니라 태도다.

"호기심이 있고, 답을 찾고자 하는 에너지가 있고, 찾으면 기뻐할 줄 아는 사람"
그런 분들이 진짜 젊은 분들입니다.

마무리하며 – AI의 시대, 어디까지 준비하셨습니까?

요즘엔 저희 고객사인 국내 대기업들도
“우리도 AI 좀 해야 하지 않겠냐”는 얘기를 꺼냅니다.

그중에서도 IT 투자에 인색한 A사마저 “AI 할 거야” 하는 걸 보면
다음 흐름은 확실히 AI다라는 느낌이 듭니다.

그렇다고 AI를 0부터 만들어보자는 건 아닙니다.
일반인이 “대화가 되는 수준”까지만이라도 해도 충분히 대단한 일이라 생각합니다.

(물론 대화할려고 대학원 가기에는 가성비 망!)

미리 준비하고 대응 해서 이 거대한 변화의 흐름에 올라탈 준비 중입니다.