🙋‍♂”딸깍 앱만들기의 한계를 극복하다 ‘바이브 엔지니어링‘”’

바이브 엔지니어링 - 바이브 코딩을 넘어, AI를 무작정 믿지 않고 제대로 부려먹는 개발자 되는 법
제이 킴 지음 / 길벗 / 2026년 6월

이미 많은 곳에서 바이브코딩을 활용하는 것 처럼 보입니다. 바이브 코딩으로 간단한 앱만들기부터 관련 공모전들이 개최되고 있습니다. 그런데 냉정하게 판단을 해봅니다. 두가지 이슈가 있죠. 첫째, 누구나 쉽게 만들수 있는 것은 경쟁력이 없습니다. 더 중요한 두번째, 쉽게 만들수 있다는 것은 그만큼 쉽게 무너질 수 있다는 것입니다. 예를 들어 바이브코딩 앱에게 '고객관리앱을 만들어줘'라고 했다고 가정합시다. 이와 관련 로컬PC에 있는 고객관리 DB를 입력해서 원하는 방향성 정도를 프롬프트로 만들었다고 합시다. 그러니 바이브코딩으로 앱이 하나 완성되었습니다. 그런데 배포하는 순간 난리가 납니다. 왜냐면 해당 고객의 개인정보가 익명/가명 처리가 전혀안되었기 때문입니다. 이런 개인정보 유출이슈는 이미 많은 뉴스에서 보이는데 이것이 과연 남의 일일까요? 바이브코딩이 만능이라고 '망상'하는 사람들은 이를 반드시 기억해야합니다. 인공지능은 만능이 아닙니다. 이러한 문제를 극복할 수 있는 대안중에 하나는 바로 <바이브 엔지니어링>입니다. 

바이브 엔지니어링의 목적인 인공지능이 만든 결과를 '검증'하고 '통제'할 수 있는 구조설계가 핵심입니다. 이는 제가 예전부터 강조한 인공지능은 '도구'이며 또다른 소프트웨어라는 사상과 맞닿아 있습니다. 예를 들어 소프트웨어 하나를 개발하는데도 요구사항설계-시스템설계-프로그래밍-도메인 결정-테스트등의 과정을 거치는데 바이브 엔지니어링은 'AI페어링 프로그래밍'이 있습니다. 이는 기존의 반복되는 코딩과 템플릿(라이브러리)등을 아주 빠르게 자동화한다는 의미입니다. 그런데 이러한 방법론을 가지고 AI바이브 코딩을 한다고 한들 기존 서적과는 차별화되지 않습니다. 그래서 본서는 단계별 방법이 아니라 인공지능이 할루시네이션을 도출하는 상황의 예시를 주면서 이를 개선보완하는 방식으로 시작합니다. 

이런 예시를 통해 인공지능에 '위임'을 했을때 어떤 위험이 초래되는지 알기쉽습니다. 위임을 해서 잘되면 상관이 없는데 '책임'이 따를때가 문제니까요. 그러면 사전 설계부터 우리가 관리가능한 범위를 만드는게 바이브엔지니어링의 목적입니다. 그래서 <바이브 엔지니어링>은 실제 업무의 적용가능한 프롬프트와 체크리스트, 그리고 협업을 하면서도 지속적으로 관리하는 방법론을 다루고 있습니다. 혹자는 이런 질문을 할 수 있습니다. 일일히 관리하고 체크리스트를 하면 결국 인공지능보다 사람이 하는게 빠르지 않느냐고 말이죠. 개인적으로는 이 바이브 엔지니어링을 가지고 진행이 숙달되면, 이것이 훨씬 빠른 속도로 '정확'하고 '리스크'낮은 소프트웨어 설계가 가능하다고 보고 그것이 본서의 목적이라 판단합니다. 

'책임' 그리고 '정확성'의 이슈

🙋‍♂”여전히 부동의 1위 AWS”’

AWS 교과서 - AWS 입문의 정석, 개념 설명과 실습 예제로 실속 있게 구성한 AWS 입문서!, 개정 2판
김원일.서종호.김석필 지음 / 길벗 / 2026년 7월

클라우드 시장(Iaas)의 부동의 1위는 AWS(아마존 웹 서비스)입니다. 올해 6월기준 전세계 시장 점유율 38%정도를 유지하고 있고 그 다음이 마이크로소프트의 Azure입니다. 세번째가 구글 클라우드가 될 것이니 클라우드 서비스를 이해한다는 것은 적어도 구글 클라우드 이상부터 학습을 해야한다는 것을 의미합니다. 실제 데이터 시각화의 경우 세일즈포스의 태블로와 MS의 Power BI가 양분하는 것처럼 클라우드 서비스와 유관 인프라 학습은 아마존의 AWS를 학습해야 하며, 관련 인프라에 대한 관심으로 <AWS 교과서>를 읽어보게 되었습니다. 

AWS는 클라우드 컴퓨팅 서비스입니다. 해당 서비스는 실제 기능은 유사할 수 있으나 UI나 UX 그리고 접근방식과 디테일에서 각사별 차이가 존재합니다. 본서는 클라우드 컴퓨팅의 개념부터 계정가입(Free Tier)부터 보안설정, 그리고 가성서버의 운영 플랫폼인 EC2와 IAM와 네트워킹 서비스를 비롯하여 권한 및 보안관리까지 서적의 제목그래도 AWS의 기본적인 구조부터 활용방법까지를 다루고 있습니다. 비관련자분들에게는 본서의 내용이 상당히 딱딱할 수 있어서 친절한 서적은 아니라고 생각합니다. 그래서 본서는 입에 쓴 좋은 약에 가깝습니다. 

다만 클라우드 인프라와 유관업계에서 AWS관련 자격증 보유나 AWS를 통해 본인의 포트폴리오에 유의미한 경력을 넣는 것은 조금 다른 차원의 이슈입니다. 예를 들어 대형 클라우드 사업자가 아니더라도, 개인이 app을 만들고 운영할때 많은 트래픽과 스토리지, 데이터 사용량이 있어서 AWS를 사용하고 관련 확장을 해보았다면 이는 개인적으로도 도움이되고, 실무경험으로도 도움이 되는 부분입니다. 제가 본서를 읽은 것은 현업과 관련된 내역과 개인적은 활용때문이고 본서는 최신의 AWS내용과 콘솔까지를 잘 반영한 부분이라 앞으로도 발췌독하면서 유용한 부분을 이용할 계획입니다. 

'글로벌 표준'

🙋‍♂”나만의 AI에이전트를 만들기 위한 서적”

AI 자율학습 AI 에이전트 개발 입문 - LLM, RAG, Tool Use, Function Calling으로 배우는 AI 에이전트 설계와 구현
박경민 지음 / 길벗 / 2026년 7월

지난주 이름 여름휴가를 마치고, 업무에 복귀했습니다. 저는 엄청난 계획성향(J)이기때문에 업무의 모든 흐름을 페크하는 편이고, 휴가 3일간에도 업무지원을 하는 후배에게 어떤 업무 진행이 필요한지, 유관담당자와 마감일자를 전부전달하고 갔는데요. 저의 믿음(?)에 부합하게 후배님께서는 오늘 관련 업무를 잘 수행했고, 추진내역을 잘알 수 있도록 정리까지 잘 해놓아서 더욱 신뢰하게 되었습니다. 그런데 이처럼 신뢰할 수 있는 동료나 후배, 선배를 만나는 것자체가 직장생활에서는 그리 쉽지 않습니다. 그리고 회사를 넘어 개인적으로도 여러가지를 진행하다보면 체력과 집중력의 이슈로 모든 것을 컨트롤하기 어렵습니다. 제가 나만의 AI에이전트를 계속 만들 준비를 하고 있는 것도 여기에 있으며 <AI자율학습 AI에이전트 개발입문>을 본 이유도 여기에 있습니다. 

워낙 간단 바이브코딩으로 편안한 에이전트를 만들수 있을것 같지만, 어설프게 프롬프트 몇번으로 만든 인공지능 에이전트는 오히려 유지보수를 하는게 더 어려울수 있습니다. 특이 바이브코딩의 경우 원천 데이터와 관련 MCP를 끌어오는 건데 해당 데이터 제공이 없어지거나 MCP자체가 무력해지면, 결국 빈 껍데기만 남은 에이전트가 될 수 있죠. 그래서 나를 위한 맞춤형 에이전트를 만든다면 하나하나 개발한다는 자세로 만들어야 하며 본서에서는 이를 위해 외부API와 함수를 가고 오는 LLM과Function Calling 그리고 RAG(외부 추론모델을 통해 신규 데이터를 가지고 오는 기술) 그리고 ToolUse와 Workspace로 도구 탑재형 에이전트와 개인로컬파일에 접속을 해서 장단기 기억장치와 연동되는 메모리 아키텍쳐와 멀티 에이전트까지 만드는 방법을 다루고 있습니다. 

본서는 절대로 쉽지 않습니다. 개인적으로도 실습을 살짝 병행하면서 숙독을 했지만, 해당 내용을 전부 실행하기에는 상당한 시간이 걸릴것으로 생각됩니다. 그러나 본서는 단순한 챗봇이나 아주 기초적인 앱 만들기의 튜토리얼과는 그 수준자체가 다른 서적으로서의 가치가 있습니다. 한단계 한단계를 좋업해나가면서 개인의 실력이 아주 좋아지는 서적이라 자신합니다. 본서는 읽고나서 저의 에이전트를 만들때의 무기로서 활용할 예정입니다. 

'AI에이전트'

[100자평] 2027 빠르게 따는 빅데이터분석기사 필기

2027 빠르게 따는 빅데이터분석기사 필기(1권(이론)+2권(빈출 족보+기출&모의고사+XO빈출) 분권, 웹 CBT(PC/모바일) 제공, 시험 직전 Live 빠따 특강) ㅣ 2027 빠따 시리즈
이유성.조영훈 지음 / 골든래빗(주) / 2026년 7월

비전공자임에도 기출문제 분석과 핵심내용이 잘 정리되어있는 서적이라 개인적으로 큰 도움이 되었습니다. 빅분기 시험이 갈수록 어려워지고 있는데 본 교재가 시험준비하시는 분들에게 큰 도움이 될거라 생각합니다.

[100자평] 하우 투 AI

하우 투 AI - 두려워할 것인가,무기로 쓸 것인가 일하는 사람을 위한 진짜 AI 활용법
크리스토퍼 밈스 지음, 이정민 옮김 / 리더스북 / 2026년 6월

더나은 도구로 쓸수 있는 AI