어쨌든, 바이브 코딩

어쨌든, 바이브 코딩 - 코딩을 몰라도 50개 앱과 웹사이트를 AI와 LLM을 활용해서 개발한다 ㅣ AI Insight
코다프레스 지음, 양희은 옮김 / 인사이트 / 2025년 12월

*본 포스팅은 출판사로부터 도서를 제공받아 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

코딩을 배운다는 것은 오랫동안 새로운 언어를 익히는 일이었다. 파이썬, 자바스크립트, C++… 각각의 문법과 규칙을 외우고, 세미콜론 하나 빠뜨리면 에러가 났다. 하지만 지금은 다르다. "배경을 검은색으로 하고, 중앙에 'Coming Soon'이라고 써줘"라고 말하면 웹페이지가 만들어진다. "할 일 목록 앱을 만들어줘. 완료된 항목은 회색으로 표시되게"라고 하면 동작하는 애플리케이션이 생긴다. 이것이 바이브 코딩이다. 코드를 직접 작성하지 않고, 원하는 것을 자연스러운 언어로 설명하면 AI가 그것을 프로그램으로 만들어준다. 마치 숙련된 개발자와 대화하듯이, "여기 색이 너무 차갑네, 좀 더 따뜻하게 해줘" "이 버튼에 마우스를 올리면 살짝 커지게 해줘" 같은 요청을 주고받으며 결과물을 다듬어간다. 이 방식의 핵심은 '대화'에 있다. 완벽한 한 문장으로 원하는 것을 정확히 표현할 필요가 없다. 첫 시도에서 마음에 들지 않으면 다시 말하면 된다. AI는 지치지도, 짜증내지도 않는다. 수십 번을 다시 요청해도 묵묵히 개선된 버전을 내놓는다. 코딩이 시험이나 과제가 아니라 협업이 되는 순간이다.

바이브 코딩이 가져온 가장 큰 변화는 비개발자도 소프트웨어를 만들 수 있게 되었다는 점이다. 카페를 운영하는 사람이 예약 시스템을 만들고, 교사가 학생 관리 앱을 만들고, 예술가가 자신의 포트폴리오 웹사이트를 직접 구축한다. 이들은 for문이나 if문을 모른다. 하지만 자신이 무엇을 원하는지는 정확히 알고 있다. 여기서 중요한 역할 전환이 일어난다. 바이브 코더는 코더가 아니라 프로덕트 디자이너가 되어야 한다. "어떻게"보다 "무엇을"에 집중하는 것이다. 사용자가 이 버튼을 누르면 어떤 일이 일어나야 하는가? 이 페이지는 어떤 느낌이어야 하는가? 데이터는 어떻게 흘러가야 하는가? 이런 질문들에 답할 수 있으면 된다. 구현은 AI의 몫이다. 물론 아무런 공부 없이 모든 것이 가능한 건 아니다. 오히려 생각을 더 많이 해야 한다. 막연히 "멋진 웹사이트 만들어줘"라고 하면 AI도 막연한 결과를 낸다. "검은 배경에 흰 텍스트, 굵은 sans-serif 폰트를 사용한 미니멀한 단일 페이지 사이트"처럼 구체적으로 설명할수록 원하는 결과에 가까워진다. 바이브 코딩을 잘하는 사람은 기술을 많이 아는 사람이 아니라 자신의 의도를 명확하게 전달할 수 있는 사람이다.

바이브 코딩에서 프롬프트는 붓이나 조각칼 같은 도구다. 같은 의도라도 어떻게 표현하느냐에 따라 결과가 완전히 달라진다. 효과적인 프롬프트에는 패턴이 있다. 목표를 먼저 밝히고, 세부사항을 추가하고, 원하는 동작을 명시하는 식이다. "문의 양식을 만들고 싶어"라고 시작해서, "이름, 이메일, 메시지 필드를 포함하고, 스타일은 미니멀하게"라고 세부사항을 붙이고, "제출하면 감사 메시지를 보여주고 양식을 비워줘"라고 동작을 지정한다. 여기서 끝이 아니다. "빈 필드에 대한 검증을 추가해줘" "모바일에서도 잘 보이게 해줘" "다크 테마로 바꿔줘" 같은 요청을 이어가며 점진적으로 완성도를 높인다. 프롬프트 엔지니어링이라고 거창하게 들리지만, 실은 명확한 이메일을 쓰거나 업무 지시를 내리는 것과 비슷하다. 모호함을 줄이고, 맥락을 제공하고, 예시를 들고, 단계별로 나누는 것. 이런 커뮤니케이션 스킬이 코딩 스킬보다 중요해진 시대다. 중요한 것은 실패를 두려워하지 않는 것이다. 첫 프롬프트가 완벽할 수 없다. 시도하고, 결과를 보고, 다시 요청하는 반복 과정이 바이브 코딩의 본질이다. 빠른 피드백 루프 속에서 점점 더 나은 결과를 만들어가는 것. 이 과정 자체가 학습이 된다.

바이브 코딩이 마법은 아니다. AI는 놀랍도록 유능하지만, 동시에 치명적인 약점도 있다. 자신감 있게 틀린 답을 내놓는다. 존재하지 않는 함수를 지어내기도 하고, 보안에 취약한 코드를 아무렇지 않게 제안한다. 요청이 모호하면 엉뚱한 방향으로 달려간다. 그래서 바이브 코더에게는 비판적 사고가 필수다. AI가 만든 코드를 맹신하지 말고, 의문을 가지고, 테스트하고, 개선을 요청해야 한다. "이 코드가 정말 안전한가?" "더 효율적인 방법은 없나?" "이게 모바일에서도 작동할까?" 같은 질문을 계속 던져야 한다. AI는 구현 파트너일 뿐, 최종 책임은 인간의 몫이다. 한계도 분명하다. 대규모 프로덕션 환경에 바로 적용할 만큼 정교한 코드를 생성하기는 어렵다. 전체 아키텍처를 보는 눈이 없어서 복잡한 시스템의 일부만 다룰 수 있다. 디버깅 능력도 사람보다 떨어진다. 문제를 해결하라고 하면 근본적인 수정 대신 임시방편만 내놓기도 한다. 하지만 프로토타입을 빠르게 만들고, 아이디어를 검증하고, 가능성을 탐색하는 데는 탁월하다. 개발자를 고용하기 전에 내 아이디어가 실현 가능한지 확인할 수 있다. 며칠 걸릴 작업을 몇 시간 만에 끝낼 수 있다. 바이브 코딩은 완전한 대체가 아니라 강력한 보완 도구다.

바이브 코딩은 새로운 문해력에 관한 이야기다. 20세기에 컴퓨터 문해력이 중요해졌듯이, 21세기에는 AI와 효과적으로 소통하는 능력이 기본 스킬이 되고 있다. 이는 프롬프트 작성 기술만을 의미하지 않는다. 명확하게 생각하고, 구체적으로 설명하고, 비판적으로 평가하고, 지속적으로 개선하는 능력. 이것들은 AI 시대 이전에도 중요했던 능력이지만, 지금은 더욱 직접적이고 실용적인 가치를 지닌다. 막연한 아이디어를 구조화된 요청으로 다듬는 과정에서 우리는 더 깊이 생각하게 된다. 바이브 코딩의 진정한 가치는 코드 생성 속도가 아니라, 더 많은 사람들이 기술 창작에 참여할 수 있게 된다는 점에 있다. 아이디어와 실현 사이의 간극이 줄어들면서, 다양한 배경을 가진 사람들의 창의성이 소프트웨어로 구현될 수 있다. 이는 기술의 다양성과 풍부함을 키우는 일이다. 코딩의 미래는 문법이 아니라 대화에 있다. 우리가 무엇을 만들고 싶은지 명확히 알고, 그것을 설득력 있게 표현할 수 있다면, 기술적 장벽은 더 이상 문제가 되지 않는다. 어쩌면 바이브 코딩은 코딩이 아니라, 창작의 새로운 형태인지도 모른다.