바이브 코딩이 불완전함과 변화를 활용하는 이유

바이브 코딩이 의미하는 것(그리고 의미하지 않는 것)

“바이브 코딩”은 모멘텀에 기대어 소프트웨어를 만드는 방식입니다. 대략적인 아이디어로 시작해, 작동하는 가장 단순한 것을 만들고, 실제 피드백을 통해 다음 단계를 정해 나갑니다. 완벽한 계획을 따르는 것보다 프로젝트를 충분히 움직여서 진짜 중요한 것이 무엇인지 발견하는 데 초점이 있습니다.

무엇인지

바이브 코딩은 실용적인 사고방식입니다:

• 작게 시작하고, 테스트할 수 있는 것을 배포하세요.
• 무엇이 깨지고, 사용자를 혼란스럽게 하며, 시간이 오래 걸리는지에서 배우세요.
• 방향을 바꿔야 한다면 빠르게 조정하세요.

초기에는 불확실성이 크기 때문에 속도가 중요합니다. 어떤 기능이 가치 있는지, 실제로 어떤 예외 케이스가 발생하는지, 아이디어가 ‘최종’ 버전으로 발전할 가치가 있는지 아직 모릅니다. 빠른 반복은 명료함을 가져옵니다.

무엇이 아닌지

바이브 코딩은 “아무렇게나 해도 괜찮다”는 뜻이 아닙니다. 데이터 안전, 보안, 사용자 신뢰 같은 기본을 무시하는 변명이 될 수 없습니다. 또한 결코 리팩터링을 하지 않겠다는 의미도 아니며—다만 꾸밈은 그만한 근거가 생긴 뒤로 미루는 접근입니다.

빠름과 부주의의 차이

“빠름”이란 학습까지의 시간을 줄이기 위해 의도적인 트레이드오프를 하는 것입니다:

• 요구사항을 단순화한다.
• 선택적 기능을 제거한다.
• 다시 볼 명확한 계획이 있는 임시 해킹을 허용한다.

“부주의”란 아무 생각 없이 건너뛰는 것입니다:

• 무엇이 임시인지를 기록하지 않는다.
• 최소한의 검사도 하지 않는다.
• 문제를 재현할 방법이 없다.

진짜 목표: 학습

바이브 코딩의 목표는 완벽이 아니라 통찰입니다. 작은 릴리스 하나마다 실제 세계에 던지는 질문입니다: 이걸 원하는 사람이 있는가? 어떤 부분이 혼란스러운가? 다음으로 자동화해야 할 것은 무엇인가? 소프트웨어를 만드는 만큼 지식을 쌓는 행위입니다.

불완전함은 실제 작업의 특성이다

완벽한 계획은 드뭅니다. 실제 프로젝트는 정적이지 않기 때문입니다. 고객과의 통화 뒤 요구사항이 바뀌거나, 팀원이 더 나은 접근법을 발견하거나, 제품을 실제로 보면서 완전히 달라보일 수 있습니다. 바이브 코딩은 그런 뒤죽박죽을 실패가 아니라 정상으로 다룹니다.

왜 완벽함이 속도를 늦추는가

실수에 대한 두려움은 보이지 않는 지연을 만듭니다: 확실해질 때까지 시작을 미룹니다. 하지만 확실성은 보통 무언가를 만들고 그것이 어떻게 동작하는지 본 후에야 옵니다.

“거친 부분 없음(no rough edges)”을 목표로 하면 보통 다음을 하게 됩니다:

• 모든 경우를 예측할 때까지 배포를 미룬다
• 피드백(부정적일 수 있음)을 만들 결정을 피한다
• 결코 일어나지 않을지도 모르는 문제를 위해 과도한 안전장치를 구축한다

결과는 더 높은 품질이 아니라 느린 학습입니다.

버그와 거친 부분은 신호다

불완전함은 정보입니다. 혼란스러운 화면은 사용자가 어디에서 막히는지 알려줍니다. 취약한 함수는 시스템의 경계가 어디인지 드러냅니다. 이상한 고객 지원 티켓은 사용자가 실제로 시도하는 것을 보여줍니다. 상상한 것이 아니라 실제 행동의 증거입니다.

이렇게 보면 버그는 숨겨야 할 결함만이 아니라 다음으로 무엇에 집중할지 알려주는 지도입니다.

“지금은 충분히 좋다”는 유효한 결정이다

불완전한 코드를 배포한다는 것은 부주의한 코드를 배포한다는 의미가 아닙니다. 불확실성에 노력의 양을 맞추는 것입니다.

“지금은 충분히 좋다”는 다음 상황에서 타당합니다:

• 기능이 아직 피드백에 의해 형성되는 중일 때
• 잘못될 경우의 비용이 낮고 되돌리기 쉬울 때
• 올바른 방향을 선택하려면 실제 사용 데이터가 필요할 때

롤백 가능하고 영향 범위를 제한할 수 있으며 빠르게 배운다면 불완전함은 도구가 됩니다. 기준을 낮추는 것이 아니라 순서를 정하는 것입니다: 먼저 가치를 증명하고, 남는 것을 강화하세요.

임시 해킹: 좋은 것, 나쁜 것, 유익한 것

임시 해킹은 바이브 코딩의 정상적 부분입니다. ‘진짜’ 아키텍처에 투자하기 전에 실제로 작업이 어떤지 배우려는 과정이기 때문입니다. 문제는 어떤 지름길이 건강한지, 어떤 것이 영구적 문제로 조용히 굳어지는지를 아는 것입니다.

좋은 해킹: 학습을 사오는 것

빨리 동작하게 하기 위해 흔히 쓰이는 해킹 예시:

• 하드코딩된 값(API 키를 로컬 파일에 저장, 고정된 ID, 단일 사용자 계정)
• 수동 단계(명령 실행, CSV 복사/붙여넣기, 배포를 수동으로 트리거)
• 간단한 스크립트(파일 이름 변경이나 데이터 백필 같은 일회성 Python/Bash)
• 얇은 통합(“그 엔드포인트를 그냥 호출” — 아직 재시도나 모니터링 없음)

이것들은 고가치 질문에 빠르게 답하므로 유효한 프로토타입이 될 수 있습니다: 누가 이걸 원하나? 어떤 입력이 중요한가? 진짜 엣지 케이스는 어디인가? 해킹은 불확실성을 줄이고 범위를 통제할 때 유용합니다.

나쁜 해킹: 보이지 않는 의존성이 되는 것

해킹은 헬스 체크 없이 계속 작동하면 해로워집니다.

위험한 패턴은 “작동하니까 아무도 건들지 않는다”입니다. 시간이 지나면 팀원(또는 미래의 당신)이 숨겨진 가정에 의존하게 됩니다:

• 하드코딩된 값이 시스템이 처리할 수 있는 ‘유일한 값’이 된다
• 수동 단계가 릴리스의 단일 실패 지점이 된다
• 빠른 스크립트가 데이터가 어떻게 변환되는지에 대한 유일한 기록이 된다

이렇게 임시 지름길은 문서화, 테스트, 소유권이 없는 중요한 동작으로 변합니다.

“임시”는 관리해야 할 약속이다

무언가를 임시라고 부르는 건 라벨이 아니라 약속입니다.

약속을 구체적으로 만드세요:

• 왜 해킹인지와 “정상적으로 끝내는 것”이 무엇인지 적어두기
• 만료일이나 트리거를 정하기(“첫 유료 고객 이후 제거”, “공개 출시 전에 교체”)
• 머릿속에만 두지 말고 백로그에 등록하기

잘 관리된 해킹은 정직하고 기한이 있으며 교체가 쉬워야 합니다. 관리되지 않은 해킹은 더 나은 분위기의 기술 부채일 뿐입니다.

지속적 변화가 완벽한 예측보다 낫다

처음부터 ‘정확히 맞추기’하려는 것은 책임감 있어 보일 수 있지만—현실이 나타나면 무의미합니다. 바이브 코딩은 단순한 진실에 기대합니다: 사용자가 실제로 무엇을 가치 있게 여기는지는 그들이 실제로 무언가를 사용할 때까지 예측할 수 없습니다.

빠른 릴리스가 실제 피드백을 만든다

빠른 릴리스는 의견을 증거로 바꿉니다. 회의에서 기능을 토론하는 대신, 작은 조각을 배포하고 사람들이 어디를 클릭하는지, 무엇을 무시하는지, 무엇을 요청하는지, 무엇이 혼란스러운지 관찰하세요.

그 피드백은 위조하기 어렵고 우선순위를 진짜로 바꾸는 유일한 종류입니다. 계획은 추측이고, 배포된 기능은 테스트입니다.

초기 코드는 형태를 바꾸기 위해 만들어진다

첫 번째 버전은 견고한 기반이 아니라 탐침입니다. 초기 코드는 종종:

• 더 나은 접근법을 배워 대체된다
• 기능의 중요도가 낮아 단순화된다
• 사용자가 예기치 못한 실질적 필요를 찾아 확장된다

이것은 실패가 아니라 빠르게 배우기 위한 예상 비용입니다.

피드백 루프: 만들기 → 배포 → 배우기 → 조정하기

힘은 첫 시도에서 나오지 않고 루프에서 나옵니다:

1. 만들기: 가장 작은 유용한 버전을 만든다
2. 배포: 실제 사용자에게 배포(거칠어도 괜찮다)
3. 배우기: 행동과 지원 요청에서 배운다
4. 조정: 범위, 디자인, 구현을 바꾼다

루프가 짧으면 변화 비용이 낮습니다. 루프가 길면 변화가 두렵게 되어 팀은 예측에 매달립니다.

간단한 예: 첫 데모 후 요구사항이 바뀐 경우

예를 들어 “저장된 검색(Saved Searches)” 기능을 데모했다고 합시다. 필터에 이름을 붙여 저장하는 UI를 만들었고, 사용자가 뷰 라이브러리를 관리할 것으로 예상했습니다.

데모 후에 세 가지 일이 일어납니다:

• 사용자는 검색에 이름을 붙이지 않고 단지 “한 번의 탭으로 마지막 필터 재실행”을 원한다.
• 진짜 문제는 검색을 팀원과 공유하는 것이다.
• 지원은 무엇이 저장되는지(필터 vs 결과)에 대해 혼란을 보고한다.

완벽하게 계획했다면 여전히 틀렸을 것입니다. 빠르게 배포했다면 이제 명확한 방향을 얻습니다: “최근 필터”와 “공유 가능한 링크”를 우선순위로 두고 저장 모델을 단순화하세요. 쓴 코드는 헛되지 않았습니다—다음에 무엇을 빌드할지 알려준 디딤돌이었습니다.

목표는 변화를 예측하는 것이 아니라 변화를 정상적이고 안전하며 생산적으로 만드는 워크플로를 설계하는 것입니다.

불완전함을 안전하게 만드는 방법

불완전한 작업이 위험해지는 경우는 누가 무엇이 ‘임시’인지 알 수 없을 때입니다. 목표는 지름길을 피하는 것이 아니라, 지름길을 눈에 보이게 하고 되돌릴 수 있으며 한계를 분명히 하는 것입니다.

지름길을 명시적으로 만들기

가장 간단한 안전 조치는 작업 중에 당신이 무엇을 하는지 이름 붙이는 것입니다. 커밋이나 티켓에 “hack”, “prototype”, “v1” 같은 라벨을 사용해 미래의 당신이나 팀원이 빠른 패치를 장기 설계로 오해하지 않게 하세요.

혼자 작업할 때도 중요합니다. 한 달 후에는 어떤 부분이 의도적이었고 어떤 부분이 ‘당장만’이었는지 기억하지 못합니다.

즉시 ‘영수증’을 만들어라

지름길은 괜찮지만 잊힌 지름길은 비용이 많이 듭니다. 지름길을 도입하는 순간 후속 작업을 추가하세요—상황이 아직 선명하고 ‘정상 버전’이 무엇일지 기억할 때입니다.

유용한 후속 작업은 구체적이고 테스트 가능해야 합니다:

• 하드코딩된 한도를 설정값 + 검증으로 교체
• 타임아웃과 재시도 전략에 대한 오류 처리 추가
• 임시 플래그 제거 및 저장된 데이터 마이그레이션

물어뜯기 전에 가정들을 적어라

대부분의 해킹은 숨겨진 가정에 의존합니다: 작은 데이터 크기, 낮은 트래픽, 단일 사용자, 친절한 입력 등. 티켓 설명, 짧은 문서, 또는 우회 코드 근처 주석에 당신이 하고 있는 가정을 적어두세요.

이건 관료주의가 아니라 코드가 변경되어야 할 시점을 알려주는 트리거입니다. 가정이 더 이상 사실이 아닐 때(예: “오직 100개 레코드만 존재”), 그 지름길이 왜 실패하는지 이미 문서화되어 있습니다.

가벼운 “알려진 문제” 목록을 유지하라

작은 가시적인 위험 목록을 유지하면 누구나 빠르게 대답할 수 있습니다:

• 성장할 때 무엇이 깨질 수 있는가?
• 의도적으로 불완전한 것은 무엇인가?
• 이것을 “v1”이라고 부르기 전에 무엇에 주의를 기울여야 하는가?

불완전한 작업은 라벨되고 추적되며 명확한 경계로 둘러싸일 때 안전합니다. 그렇게 하면 빠르게 움직이면서도 신비한 기계를 만들지 않습니다.

가드레일: 즉흥으로 넘어가면 안 되는 곳

바이브 코딩은 빠르게 움직이고 빠르게 배우기 때문에 효과적입니다. 하지만 어떤 영역은 ‘나중에 고치자’가 용납되지 않습니다. 핵심은 창의적 속도를 유지하면서 되돌릴 수 없는 피해를 줄 수 있는 부분에는 단단한 레일을 깔아두는 것입니다.

당신의 “비협상 항목”을 고르라

임의로 넘기지 않을 1–2개 카테고리를 선택하세요:

• 보안(인증, 접근 제어, 비밀 정보, 속도 제한)
• 프라이버시(개인식별정보 처리, 동의, 보존 정책)
• 결제(멱등성, 재시도, 영수증, 기본적인 사기 방지)
• 백업(복구가 테스트된 상태, 단순 생성만 한 것이 아님)

엔터프라이즈 수준의 준수까지 필요하진 않습니다. 분명한 선만 있으면 됩니다: 비협상 항목을 만지면 속도를 줄이고, 검토하고, 문서화하세요.

모든 것을 테스트하지 말고 고통 지점을 테스트하라

실패했을 때 피해가 큰 곳에 기본적인 테스트를 추가하세요. 보통 다음을 포함합니다:

• 로그인/가입과 권한 검사
• 돈 관련 기록을 쓰는 모든 코드
• 데이터 마이그레이션이나 대량 편집
• 한 번만 되돌릴 수 있는 작업(삭제, 이메일, 되돌릴 수 없는 상태 변경)

몇 가지 집중된 테스트가 신뢰를 무너뜨리는 버그 종류를 막습니다.

안전하게 배포: 플래그, 단계적 출시, 롤백

가능하면 기능 플래그나 단계적 출시를 사용하세요. 특히 결제, 데이터 모델, 핵심 흐름 변경에 유용합니다. 간단한 “내부 전용” 토글만으로도 전체 사용자가 의존하기 전에 관찰할 시간을 벌 수 있습니다.

위험한 변경에 대한 롤백 계획을 정의하세요. 구체적으로: 어떤 버전으로 되돌릴지, 어떤 데이터가 영향을 받을지, 복구를 어떻게 검증할지 알고 있어야 합니다. 롤백이 불가능하면 더 높은 위험으로 간주하고 추가 검토를 하세요.

가볍게 참고할 체크리스트가 필요하면 자신의 /release-notes 또는 /runbook 페이지에 링크해 두고 배우는 동안 업데이트하세요.

기술 부채, 죄책감 없이 다루기

기술 부채는 당신이 “잘못했다”고 고백하는 것이 아닙니다. 지금 속도나 단순성을 선택하고 나중에 정리하겠다는 대가입니다. 바이브 코딩에서는 제품이 무엇인지 배우는 동안 그 선택이 합리적일 수 있습니다.

부채는 도구이지 성격 결함이 아니다

때로는 의도적으로 부채를 집니다: 하드코딩, 급하게 복붙, 테스트 건너뛰기, 임시 데이터 모델 사용 등. 핵심은 무엇이 임시인지와 그 이유에 대해 정직한 것입니다. 부채는 그것이 페이스를 좌우할 때 문제입니다.

너무 빨리 불어나고 있는 신호들

다음과 같은 실용적 증상을 관찰하세요:

• 작은 변경이 이상하게 느리게 느껴진다(뭔가 부서질까봐 두렵다)
• 같은 영역에서 반복적으로 버그가 발생한다(코드가 ‘새어 나온다’)
• 수정하면 다른 곳이 망가진다
• 특정 파일, 라우트, 화면을 만지기를 피한다

이런 현상이 나타나면 부채가 이자를 부과하고 있는 것입니다.

작은 목록으로 추적하라

거대한 리라이트 계획을 만들지 마세요. 스캔하기 쉬운 짧은 “부채 목록”(5–15개)을 유지하세요. 각 항목은 다음을 포함해야 합니다:

• 무엇이 문제인지(예: “체크아웃 검증이 3곳에 중복됨”)
• 영향(속도, 신뢰성, 고객 불편)
• 작은 다음 단계(“결제 리라이트”가 아닌 “검증 함수 중앙화”)

모호한 죄책감을 관리 가능한 작업으로 바꿉니다.

상환 리듬을 정하라

기본 규칙을 정하고 지키세요. 흔한 규칙은 각 사이클의 20%(또는 주당 하루)로 부채 상환 시간을 확보하는 것입니다: 정리, 위험 영역에 대한 테스트 추가, 죽은 코드 삭제, 혼란스러운 흐름 단순화. 기한이 빡빡하면 범위를 줄이되 리듬은 유지하세요. 일관된 유지보수가 가끔 하는 대청소보다 낫습니다.

실용적 워크플로: 작게 배포하고 확장하라

바이브 코딩은 첫 버전을 ‘기념비’가 아닌 ‘움직임’으로 취급할 때 효과적입니다. 목표는 이미 유용한 것을 제공하고, 실제 사용이 다음에 무엇을 만들어야 할지 말해주게 하는 것입니다.

1) 가장 작은 유용한 버전(MVP)을 정의하라

“최종적으로 원하는 모든 기능”으로 시작하지 마세요. 코드가 엔드 투 엔드로 수행해야 할 한 가지 구체적 작업을 정하세요.

좋은 MVP 정의에는 보통 다음이 포함됩니다:

• 하나의 주요 사용자 동작(예: “메모를 생성하고 저장하기”)
• 하나의 성공 지표(“신뢰할 수 있게 저장되고 충분히 빠르게 로드된다”)
• 하나의 제약(“아직 계정 기능 없음”)

MVP가 한 문장에 들어가지 않으면 아마 v2일 가능성이 큽니다.

2) 실험에 시간 제한을 두어 실험으로 유지하라

탐험은 조용히 몇 주짜리 우회로로 변하기 전까진 가치가 있습니다. 시간 제한을 두세요: 시간 단위나 일 단위, 주 단위가 아니라.

예시:

• “두 가지 접근법을 3시간 시도하고 당일 저녁에 하나 선택”
• “오후 한나절 UI 프로토타입, 친구 한 명에게 검증”

타임박싱은 결정을 강제합니다. 실패한 길을 버리는 것도 덜 아깝게 만듭니다.

3) 나중에 교체하기 쉬운 단순한 솔루션을 선택하라

초기에는 이해하기 쉽고 제거하기 쉬운 버전을 선호하세요. 교체하기 쉬운 기본 구현이 당신이 빠져나오기 어려운 영리한 구현보다 낫습니다.

자문: “이게 깨지면 10분 안에 설명하고 고칠 수 있나?” 만약 아니면, 현재 단계에서는 너무 멋진 것일 수 있습니다.

4) 범위 절단을 명확히 하라

지금 하지 않을 것을 글로 적어 두세요.

“아직 하지 않을 것” 항목에는 권한, 온보딩, 분석, 모바일 다듬기, 완벽한 오류 처리 등이 있을 수 있습니다. 범위 절단은 스트레스를 줄이고 우발적 복잡성을 막으며 다음 확장을 의도적인 선택으로 만듭니다.

플랫폼이 어떻게 도움을 줄 수 있는가(마인드셋은 바꾸지 않고)

Koder.ai 같은 바이브 코딩 플랫폼을 사용하면 만들기→배포→학습 루프가 더 짧아질 수 있습니다: 채팅 프롬프트로부터 작동하는 웹 앱(React)이나 백엔드(Go + PostgreSQL)를 빠르게 만들고 피드백에 따라 반복할 수 있습니다. 핵심은 속도를 가설 검증에 사용하고 가드레일을 건너뛰지 않는 것입니다—도구가 프로토타이핑을 쉽게 만들어도 보안, 프라이버시, 결제 같은 비협상 항목은 명확히 유지하세요.

해킹을 유지 가능한 v1으로 바꾸기

해킹이 v1이 되는 시점은 더 이상 개인 실험처럼 다루지 않고 다른 사람들이 의존하기 시작할 때입니다. 리라이트가 반드시 필요한 것은 아닙니다. 현재 동작을 이해 가능하고 진단 가능하며 지원 가능한 상태로 만드는 몇 가지 의도적 업그레이드면 충분합니다.

“지금은 이 정도로 됐다” 체크리스트

v1이라고 부르기 전에 속도는 유지하면서 명확성을 강제하는 가벼운 체크리스트를 실행하세요:

• 다른 사람이 실행할 수 있는가? 한 명령이나 짧은 절차로 실행 가능
• 가정이 적혀 있는가? 입력, 환경, 자격 증명, “이렇게만 동작함” 제약
• 실패하면 어떻게 되는가? 오류가 눈에 띄고 조치 가능해야 함
• 롤백이나 오프 스위치가 있는가? 수동이라도 없는 것보단 낫다
• 이 버전에 대해 범위가 고정되었는가? 새로운 아이디어는 목록으로 가고 릴리스에 들어가지 않음

거친 부분을 문서화하라(의도적으로)

유지 가능한 v1은 완벽한 척하지 않습니다. 사실을 말합니다.

짧은 “알려진 한계” 노트를 만들어 다음에 답하세요:

• 무엇이 깨지는가? 엣지 케이스, 확장 한계, 브라우저/기기 문제
• 무엇이 빠져 있는가? 나중에 사용자가 기대할 기능
• 무엇이 수동인가? 사람이 아직 해야 하는 단계(승인, 데이터 수정, 예약 작업)

코드 근처나 간단한 내부 문서에 두고 README에서 링크하세요. 이로써 부족한 지식을 미래의 당신이 실제로 사용할 수 있는 형태로 바꿉니다.

기본적인 관측성을 초기에 추가하라

모니터링 프로그램이 필요하진 않습니다. 신호가 필요합니다.

시작점:

• 주요 행동에 대한 구조화된 로그(누가/무엇을/언제) + 오류 상세
• 오류 추적으로 충돌이 누군가의 제보에만 의존하지 않게
• 몇 가지 카운터: 가입, 성공 실행, 실패 실행, 관련 지연

목표는 간단합니다: 누군가 “작동하지 않았다”고 보고하면 분 단위가 아니라 몇 분 안에 이유를 찾을 수 있게 하는 것.

간단한 지원 경로를 만들어라

사용자가 문제를 보고하지 못하면 조용히 이탈합니다.

하나의 채널을 정하고 눈에 띄게 만드세요:

• 짧은 피드백 폼
• 전용 이메일 별칭
• 문제 신고 링크(이슈 템플릿 열기)

그다음 누가 정리할지, 얼마나 빠르게 응답할지, “나중에 고치겠다”의 기준을 정하세요. 그러면 해킹은 취약한 상태에서 제품으로 바뀝니다.

계속 가면서 리팩터링하기(끝없는 리라이트 없이)

리팩터링은 바이브 코딩이 빠르면서도 취약한 지름길이 쌓이지 않도록 하는 방법입니다. 핵심은 그것을 일련의 작고 목적 있는 업그레이드로 다루는 것입니다—극적인 ‘다시 시작’ 이벤트로 보지 마세요.

배우고 나서 리팩터링하라, 그 전에 하지 마라

초기 코드는 대부분 제품에 던지는 질문입니다: 이 워크플로가 사용될까? 어떤 엣지 케이스가 중요한가? 리팩터링은 배운 후에 하세요. 너무 일찍 정리하면 사용자 접촉에서 살아남지 못할 가정을 다듬는 일이 됩니다.

리팩터링 시점의 좋은 신호: 얇은 버전을 배포했고 사용되며 같은 영역을 반복해서 건드리고 있다.

가장 위험한 해킹부터 교체하라

모든 해킹이 동일한 수준의 위험을 가지지 않습니다. 어떤 것은 보기엔 못생겨도 안전하고, 어떤 것은 조용한 시한폭탄입니다.

우선순위는 영향이 크고 실패 가능성이 높은 것부터:

• 데이터 손실을 일으킬 수 있거나 잘못된 청구를 하거나 개인 정보를 노출할 수 있는 것
• 새로운 옵션이나 고객 유형이 추가될 때마다 깨지는 우회
• 한 사람이 ‘기억해서’ 수행하는 수동 단계

가장 위험한 해킹을 먼저 제거하면 안전과 숨 쉴 여유를 얻습니다.

취향-driven 리라이트를 피하라

리라이트는 깨끗해 보이기 때문에 유혹적입니다. 하지만 “이 코드가 마음에 안 든다”는 사업적 결과가 아닙니다. 리팩터링은 더 적은 버그, 더 빠른 변경, 명확한 소유권, 쉬운 테스트, 간단한 온보딩 같은 결과를 목표로 해야 합니다.

결과를 말할 수 없다면 아마 스타일 때문에 리팩터링하는 것입니다.

얇은 조각으로 개선하라

시스템 전체를 뜯어내는 대신 좁은 경로 하나를 엔드투엔드로 개선하세요.

예: 기존 흐름을 그대로 두되 “송장 생성” 경로만 리팩터링—검증 추가, 의존성 분리, 테스트 몇 개 작성—그다음 다음 조각으로 이동. 시간이 지나면 개선된 경로가 기본이 되고 오래된 코드는 자연스럽게 사라집니다.

언제 속도를 줄이고 정리할까

바이브 코딩은 움직임을 보상하지만 모멘텀이 곧 진전은 아닙니다. 때때로 가장 빠른 방법은 멈춰서 위험을 줄이고 다음 변경을 더 싸게 만드는 것입니다.

“멈추고 수리하라”는 신호

다음 중 하나라도 보이면 더 이상 속도를 위해 다듬음을 포기한 것이고, 운에 기대는 것입니다:

• 반복적인 장애나 같은 버그의 반복 발생
• 보안 문제(노출된 키, 부실한 인증, 검토되지 않은 권한)
• 코드가 너무 취약해서 릴리스가 막힘
• 반복되는 고객 영향 성능 저하
• 한 사람만 아는 수동 단계의 축적

“멈추고 고치기” vs “계속 나아가기”

유용한 규칙: 현재의 엉망이 다음 변경을 예측 불가능하게 만든다면 멈추고 고치세요.

멈추어야 할 순간:

• 버그가 데이터 손실, 프라이버시 문제, 잘못된 청구를 일으킬 수 있을 때
• 프로덕션에서 직접 시도해보지 않고는 변경을 테스트할 수 없을 때
• 간단한 수정이 다섯 개의 관련 없는 파일을 건드려 매번 무언가가 깨질 때

계속 나아가도 될 순간:

• 문제는 미관상의 것 또는 내부 도구에만 있고 명확한 우회가 있을 때
• 임시 해킹이 격리되어 있고 나중에 빼기 쉽다면
• 위험을 이해하고 문서화했으며 기한을 정해뒀다면

트레이드오프를 어떻게 전달할까

비용, 위험, 보상을 명확히 하세요. “리팩터링해야 한다” 대신 이렇게 말하세요:

• 지금 무슨 일이 일어나는가(예: “마이그레이션 불일치로 배포가 주 2회 실패”)
• 영향(잃는 시간, 사용자 피해, 수익 위험)
• 추세를 바꿀 수 있는 가장 작은 정리(1–3개의 구체적 작업)
• 그것을 함으로써 미루게 되는 것(그리고 왜 그럴 가치가 있는지)

요약 마인드셋: 빠르게 배우고, 자주 수리하라—실험을 배포한 뒤 불확실성을 쌓이기 전에 갚아 나가라.