저는 이번 주말을 이용해 드디어 '바이브 코딩 혁명(vibe coding revolution)'에 합류했습니다. 많은 코드를 직접 작성해서가 아니라, 그 코드를 작성하는 도구를 구축하면서 말입니다.

변화된 점은 이렇습니다. 저는 AI 도구들을 단순히 똑똑한 자동 완성 기능으로 취급하는 것을 멈추고, 서로에게 작업을 넘겨주는 작은 팀처럼 다루기 시작했습니다. 평이한 영어 프롬프트 하나만 던지면, '어떻게(how)'는 스스로 돌아가게 됩니다.

주말 스택 #1

두 번의 세션에서 나온 실제 연결 구조입니다 (~약 10시간, 158번의 셸 실행, 엮은 12가지 도구):

• 사용자 → Claude Code (오케스트레이터). 계획을 세우고, 셸을 실행하며, 파일을 작성하고, 실제 브라우저를 구동하여 자신의 작업 결과를 검증합니다.
• 로컬 에이전트 메쉬. Ollama를 통한 로컬 Qwen 2.5 모델, VS Code 내의 Cline, 그리고 Docker를 통해 레포지토리를 연결하는 GitHub MCP 서버입니다.
• 코드 및 클라우드. 스테이징 환경에 배포된 Vue 웹 앱이며, AWS Amplify + DynamoDB(그리고 네, IAM)로 백엔드가 지원됩니다.
• 데이터 플랫폼. Python 파이프라인 → DuckDB → Metabase 대시보드입니다.
• 교차 영역. 항상 켜져 있는 모니터와 아키텍처 위생 대시보드(LaunchAgent), 그리고 컨텍스트가 한 세션에서 다음 세션으로 이어지게 하는 영구 메모리 파일까지 갖추었습니다. 매일 아침 저 자신을 다시 설명할 필요가 없습니다.

재미있는 부분: IAM

저는 항상 IAM를 싫어했습니다. 사용자(Users), 역할(roles), 정책(policies), 액세스 키(access keys) — 역사적으로 제가 손을 들고 자신이 만들던 것을 조용히 포기하게 만드는 신호였습니다.

이번 주말에 amplify pull을 실행하자, 사용자, 프로필, 정책, 액세스 키 전체가 몇 분 만에 올바르게 작동했습니다. 심지어 무서운 **

이것이 바로 여기서 말하는 '생산성(productivity)'의 진짜 이야기입니다. 제가 더 빨리 타이핑해서가 아닙니다. 예전에는 피해야 했던 작업들, 즉 프로젝트가 시작되기도 전에 조용히 죽게 만들던 작업들이 이제는 다루기 쉬워졌다는 것입니다. 바닥이 올라갔기 때문에 천장도 높아진 것이죠.

다음으로 기대되는 것

제가 모든 실타래를 붙잡고 있지 않아도, 이러한 프로젝트들을 구축하고 스스로 개선하는 자율 에이전트(Autonomous agents)들입니다. 이것이 무엇을 변화시킬지 궁금하면서도 약간 조심스럽습니다.

AI가 마침내 다루기 쉽게 만들어준, 여러분이 항상 피했던 작업은 무엇인가요?