지난달에 4개의 제품을 출시했습니다. 그중 어느 것도 제가 수동으로 50줄 이상의 코드를 작성할 필요가 없었습니다.

이것은 노코드 (no-code)가 아닙니다. 저는 Bubble에서 블록을 끌어다 놓는 작업을 하는 것이 아닙니다. 이 앱들은 실제 백엔드 (backend), 실제 데이터베이스 (database), 커스텀 로직 (custom logic)을 가지고 있습니다.

단지 제가 대부분의 코드를 직접 작성하지 않았을 뿐입니다.

바이브 코딩 (vibe coding)의 세계에 오신 것을 환영합니다.

바이브 코딩 (Vibe Coding)이란 무엇인가?

당신은 원하는 것을 설명합니다. AI가 코드를 작성합니다. 당신은 검토하고, 조정하고, 출시합니다.

이 용어는 Karpathy로부터 유래되었습니다. 이 관행은 GPT-4가 괜찮은 코드를 작성할 수 있게 된 이후로 계속 진화해 왔습니다.

이제 Claude Code, Cursor 및 유사한 도구들과 함께, 이는 실제로 프로덕션 (production) 단계에서 사용 가능합니다.

워크플로우 (Workflow)

1단계: 기능 설명하기

코드를 작성하지 마세요. 요구사항 (requirements)을 작성하세요.

나쁜 예: "사용자 입력을 받아 검증하는 함수를 만드세요"

좋은 예: "사용자가 예약 양식을 제출합니다. 검증 사항: 이메일 형식, 전화번호는 10자리 이상, 날짜는 미래여야 함. 유효하지 않으면 구체적인 에러 메시지를 표시합니다. 유효하면 데이터베이스에 예약 레코드를 생성하고 확인 이메일을 보냅니다."

설명이 구체적일수록 코드는 더 좋아집니다.

2단계: AI가 생성하게 하기

Claude Code (또는 Cursor, 또는 Copilot)가 구현 (implementation)을 생성합니다.

AI는 당신의 코드베이스 (codebase)를 읽습니다. 당신의 패턴을 이해합니다. 그에 맞는 코드를 작성합니다.

보통 첫 번째 시도에서 80-90%는 정확합니다.

3단계: 검토 및 조정

이 단계가 바로 당신의 프로그래밍 지식이 중요한 지점입니다.

코드를 직접 작성할 필요는 없습니다. 코드를 평가해야 합니다.

• 이것이 엣지 케이스 (edge cases)를 처리하는가?
• 보안상 안전한가?
• 우리의 패턴을 따르고 있는가?
• 확장성 (scale)이 있는가?

무언가 잘못되었다면: 무엇이 잘못되었는지 설명하세요. AI가 수정합니다.

4단계: 테스트 및 출시

테스트를 실행합니다. 통과하면 커밋 (commit)합니다. 실패하면 실패 내용을 AI에게 설명합니다.

완료될 때까지 반복합니다.

실제 사례

내가 원했던 것:
지출을 추적하는 Telegram 봇. 사용자가 "coffee $5"라고 보내면 Airtable에 기록합니다. 사용자가 "이번 주 지출"이라고 물으면 요약을 받습니다.

내가 작성한 내용 (전체):

# CLAUDE.md

Build a Telegram expense tracker bot.
...

Claude Code가 생성한 내용:

• 모든 핸들러(handler)를 포함한 완성된 봇
• 자연어 파싱 (Natural language parsing)
• Airtable 연동
• 차트를 포함한 요약
• 내보내기 (Export) 기능
• 에러 핸들링 (Error handling)
• 테스트

20분 동안 검토했습니다. 두 가지 작은 수정을 거쳤습니다. 배포 완료.

총 "코딩" 시간: 완전히 작동하는 지출 추적 봇을 만드는 데 30분 소요.

가장 효과적인 경우

CRUD 앱: 생성(Create), 읽기(Read), 수정(Update), 삭제(Delete). AI는 이 작업들을 완벽하게 해냅니다.

API 연동 (API integrations): 서비스 A를 서비스 B에 연결하기. AI는 대부분의 API를 알고 있습니다.

표준 패턴 (Standard patterns): 인증(Auth), 양식(Forms), 대시보드(Dashboards). 수백만 번 반복되었고 문서화가 잘 되어 있는 작업들입니다.

스크립팅 (Scripting): 데이터 처리, 자동화, 일회성 작업.

어려움을 겪는 경우

새로운 알고리즘 (Novel algorithms): 무언가 새로운 것을 발명하려 한다면, AI는 큰 도움이 되지 않을 수 있습니다.

복잡한 상태 관리 (Complex state management): 많은 예외 케이스(edge cases)가 포함된 다단계 워크플로우는 인간의 세심한 설계가 필요합니다.

성능 최적화 (Performance optimization): AI는 올바른 코드를 작성하지만, 항상 빠른 코드를 작성하는 것은 아닙니다.

보안이 중요한 시스템 (Security-critical systems): 철저한 검토 없이 인증/결제 관련 AI 출력물을 절대 신뢰하지 마세요.

여전히 필요한 기술

바이브 코딩 (Vibe coding)이 코딩 학습을 건너뛰어도 된다는 뜻은 아닙니다.

다음 사항들을 알아야 합니다:

• 좋은 코드가 무엇인지 (AI 출력물을 검토하기 위해)
• 시스템이 어떻게 결합되는지 (원하는 것을 설명하기 위해)
• 디버깅 (AI 출력물이 깨졌을 때)
• 보안 기초 (취약점을 잡아내기 위해)

당신은 100배 빠른 속도로 일하는 주니어(junior)를 지휘하는 시니어 엔지니어(senior engineer)입니다. 당신에게는 여전히 시니어로서의 역량이 필요합니다.

내가 사용하는 도구들

Claude Code: 복잡한 기능 구현에 가장 좋습니다. 파일 전반에 걸친 컨텍스트(context)를 이해합니다. 명령어를 실행하고 변경 사항을 커밋(commit)할 수 있습니다.

Cursor: 인라인 편집(inline editing)에 좋습니다. 강화된 형태의 탭 완성(Tab-complete) 기능을 제공합니다.

v0.dev: UI 컴포넌트용. 원하는 것을 설명하면 React 컴포넌트를 얻을 수 있습니다.

bolt.new: 풀스택(Full stack) 프로토타입용. 앱을 설명하면 작동하는 코드를 얻을 수 있습니다.

경제성

바이브 코딩 이전:

• 기능 구축: 8시간
• 디버깅 및 테스트: 4시간
• 총합: 12시간

이후:

• 기능 설명: 30분
• AI 출력물 검토: 1시간
• 문제 수정: 30분
• 총합: 2시간

6배 더 빠릅니다. 품질은 동일합니다 (AI는 오타를 내지 않기 때문에 종종 더 낫기도 합니다).

시간당 100달러의 컨설팅 비용을 기준으로 하면, 기능 하나당 1,000달러를 절약하는 셈입니다.

흔한 반론들

"하지만 당신은 실제로 프로그래밍을 하는 게 아니잖아요"

그게 무슨 상관인가요? 저는 실제로 작동하는 제품을 출시하고 있습니다. 목표는 제품이지, 타이핑을 하는 것이 아닙니다.

"AI 코드는 품질이 낮아요"

예전에는 그랬습니다. 하지만 지금은 아닙니다. 현대의 AI는 제가 코드 리뷰 (Code Review)에서 수용할 만한 수준의 코드를 작성합니다.

"고용 안정성은 어떻게 되나요?"

이러한 도구들을 채택하는 프로그래머가 그렇지 않은 프로그래머보다 더 많은 결과물을 만들어낼 것입니다. 첫 번째 그룹에 속하십시오.

"해봤는데 안 됐어요"

아마도 프롬프트 (Prompt)가 너무 모호했을 것입니다. 원하는 것을 정확하게 설명하세요. 제약 사항 (Constraints)을 포함하고, 예시를 제공하세요.

시작하기

1. Claude Code 또는 Cursor를 설치합니다.
2. 프로젝트를 설명하는 CLAUDE.md 파일을 생성합니다.
3. 작은 기능부터 시작합니다.
4. 평이한 영어 (Plain English)로 설명합니다.
5. 생성된 결과물을 검토합니다.
6. 제대로 될 때까지 반복 (Iterate)합니다.

처음에는 느릴 것입니다. 하지만 3일째가 되면, 왜 예전에 for 루프 (for loops)를 수동으로 타이핑했는지 의아해하게 될 것입니다.

전체 바이브 코딩 워크플로우 — CLAUDE.md 템플릿, 프롬프팅 기술 (Prompting techniques), 검토 체크리스트 — 는 AI Automation Blueprint 2026에 있습니다. 전체 방법론은 29달러입니다.