2025년 8월 24일·7분
실전 바이브 코딩: 엔지니어링과 어떻게 다른가
바이브 코딩은 AI와 함께 빠르게 실험하며 만드는 방식입니다. 일상에서 어떻게 동작하는지, 전통적 엔지니어링과 어떻게 다른지, 언제 적합한지 알아보세요.
바이브 코딩은 AI와 함께 빠르게 실험하며 만드는 방식입니다. 일상에서 어떻게 동작하는지, 전통적 엔지니어링과 어떻게 다른지, 언제 적합한지 알아보세요.
“바이브 코딩”은 의도 중심의 빌딩입니다: 먼저 원하는 결과를 정의하고, 빠르게 시도해 본 뒤 설계의 모든 세부를 미리 정하지 않고 감과 피드백으로 결과를 조율합니다. ‘바이브’는 촘촘한 루프—조금 쓰고, 실행하고, 반응하고, 조정하는 과정—입니다. 이 과정을 반복해 제품이 상상한 대로 동작할 때까지 이어갑니다.
최고의 경우 바이브 코딩은 프롬프트 중심 개발과 빌더 마인드셋의 결합입니다: 결과를 설명하고 첫 초안을 생성하거나 작성한 뒤, 보이는 것을 기반으로 반복합니다. 완벽한 계획 후 실행하는 방식이 아니라 ‘실제로 만들고, 그다음 다듬는’ 방식입니다.
AI 지원 코딩은 초골격을 초안으로 만들고 구현을 제안하며 모호한 의도를 동작하는 코드로 번역할 수 있기 때문에 이 접근을 더 빠르게 만듭니다. 다만 이 접근법은 오늘날의 도구 이전에도 존재했으며, AI는 단지 아이디어 시도의 비용을 낮출 뿐입니다.
핵심 기술은 여전히 인간의 몫입니다: 다음에 무엇을 만들지 결정하고, 뭔가 잘못된 지점을 포착하며, 반복과 피드백 루프를 진솔하게 유지하는 능력입니다.
예시 워크플로(이 루프로 구성된 플랫폼)를 원하면 Koder.ai가 본질적으로 “플랫폼으로서의 바이브 코딩”입니다: 채팅으로 앱을 설명하고 동작과 UI를 반복하고 에이전트 기반 시스템이 프로젝트(React 웹 앱, Go/PostgreSQL 백엔드, Flutter 모바일 앱)를 생성·조정합니다. 핵심은 도구가 엔지니어링을 ‘대체’한다는 점이 아니라, 아이디어 → 실행 가능한 조각 → 개선까지의 시간을 압축한다는 점입니다.
바이브 코딩은 크리에이터 문화에 잘 맞습니다: 사람들은 허락을 구하지 않고도 작고 빠른 실험, 프로토타입, 개인 도구를 내놓고 싶어합니다. 호스팅된 개발 환경, 앱 템플릿, 유능한 코파일럿 같은 접근 가능한 도구들이 신속한 프로토타이핑을 ‘전문가만의 영역’이 아니라 일상적인 활동으로 만듭니다.
마법이 아니며 깊게 생각하지 않는다는 뜻도 아닙니다. 범위 설정, 테스트, 트레이드오프 판단은 여전히 필요합니다. 또한 바이브 코딩이 ‘무구조’인 것도 아닙니다: 제품이 무엇인지 배우는 동안 모멘텀을 유지하기 위해 충분한 만큼의 구조를 선택하는 것입니다.
실제로 바이브 코딩은 ‘시스템을 설계하는’ 느낌보다 ‘유능한 짝프로그래머를 유용한 결과로 인도하는’ 느낌에 가깝습니다. 목표는 모멘텀: 빠르게 무언가를 작동시키고, 짧은 루프에서 다듬는 것입니다.
한 번의 작업으로 끝낼 수 있는 작고 검증 가능한 결과를 골라보세요—눈에 보이는 결과를 만드는 것. 예: “아이템을 추가하고 새로고침 후에도 유지되는 페이지.” 얇은 수직 슬라이스는 넓은 체크리스트보다 초기 제약을 빨리 드러냅니다.
파일 이름을 정하거나 아키텍처를 논의하기 전에 기능이 무엇을 해야 하는지 평범한 문장으로 적으세요: 입력, 출력, 엣지 케이스, ‘완료’의 기준. 이것이 프롬프트와 평가의 기준이 됩니다.
AI에게 초기 구현을 요청한 다음 즉시 가드레일을 추가하세요:
코드를 맹목적으로 받아들이는 것이 아니라 탐색 범위를 구체화하는 것입니다.
실행하고, 깨고, 조정하세요. 문제가 발생하면 AI에 구체적 신호를 주세요: 에러 메시지, 현재 동작과 기대 동작의 차이, 최소 재현 단계. 프롬프트 수정과 작은 코드 수정을 번갈아 가며 적용해 무엇이 변했는지 잃지 마세요.
가볍게 ‘의사결정 로그’를 유지하세요: 시도한 것, 방향을 바꾼 이유, 수용한 트레이드오프. 반복되는 막다른 길을 방지하고 나중에 프로젝트를 인수인계할 때(즉흥적으로 작업했더라도) 도움이 됩니다.
바이브 코딩과 전통적 엔지니어링은 겉으로 보기에 비슷한 산출물(작동하는 기능, 배포된 앱)을 만들 수 있지만 최적화하는 대상이 다릅니다.
바이브 코딩은 움직임에 편향되어 있습니다: 아이디어를 시도하고 결과를 보고 빠르게 조정합니다. 목표는 학습과 모멘텀입니다. 전통적 엔지니어링은 예측 가능성에 편향되어 있습니다: 작업이 추정 가능하고, 리뷰되고, 테스트되고, 시간이 지나도 유지될 수 있도록 만드는 것입니다.
이 차이는 초기에 드러납니다: 바이브 코딩은 첫 버전을 탐침(probe)으로 보고, 엔지니어링은 첫 버전을 시스템의 시작으로 봅니다.
바이브 워크플로우에서는 ‘스펙’이 종종 프롬프트와 몇 가지 예시입니다: “체크아웃을 더 간단하게 느껴지게 해줘”, “이런 필터를 추가해줘”, “이 페이지의 톤을 맞춰줘.” 대화형이고 유연합니다.
엔지니어링은 의도를 요구사항, 수용 기준, 티켓으로 번역합니다. 이런 구조는 여러 사람이 같은 영역을 건드릴 때 작업 조정과 검증을 쉽게 합니다.
바이브 코딩은 빠른 스크립트, 일회성 컴포넌트, 최소한의 의례를 권장합니다. 전통적 엔지니어링은 시스템이 성장할 때 일관성을 유지하기 위해 공유 패턴과 아키텍처를 밀어붙입니다.
둘 중 어느 쪽이 ‘맞다’는 아니고 상황에 따른 선택입니다.
바이브 코딩은 종종 ‘실행되고 느낌이 맞다’에서 멈춥니다. 엔지니어링은 다음 질문을 추가로 던집니다: 부하에서 깨지지 않을까? 테스트 가능한가? 에러 처리가 일관적인가? 엣지 케이스가 커버되는가?
바이브 코딩은 보통 개인의 흐름을 최적화합니다. 엔지니어링은 팀을 위해 최적화됩니다: 규약, 코드 리뷰 규범, 문서화, 공유된 완료 정의가 있어야 진행이 특정 개인의 컨텍스트에 의존하지 않습니다.
바이브 코딩은 완벽한 아키텍처보다 속도, 학습, 모멘텀을 우선할 때 빛을 발합니다. AI 지원 코딩을 빠른 프로토타이핑과 반복의 파트너로 활용한다면 다음 상황에서 효과적입니다.
데모, 내부 도구, 작은 기능을 빠르게 내보여야 한다면 바이브 코딩이 탁월합니다. “어제 가입자와 오류를 보여주는 대시보드”처럼 결과를 설명하면 모델이 초안을 만들고 피드백으로 다듬을 수 있습니다. 이 작업은 자족적이고 핵심 시스템을 망가뜨릴 위험이 낮을 때 특히 유용합니다.
요구사항이 불분명하면 전통적 엔지니어링은 필요 없는 시나리오들을 계획하느라 시간을 소비할 수 있습니다. 바이브 코딩은 얇고 작동하는 슬라이스를 만들어 사용자에게 보여주고 중요한 것이 무엇인지 배울 수 있게 합니다. 스펙은 짧은 사이클의 반복과 피드백의 결과가 됩니다.
빌더 마인드셋은 읽는 것보다 만드는 것으로 더 빨리 배웁니다. 바이브 코딩은 스타터 코드 생성, 파일 구조 제안, 에러 설명 등을 통해 낯선 프레임워크에서 막힘을 풀어줍니다. 개념은 여전히 배우지만 화면에 실제로 작동하는 것이 함께 있으니 문맥에서 학습할 수 있습니다.
이해관계자는 추상적 설명보다 ‘이거 시도해봐’에 더 강하게 반응합니다. 바이브 코딩은 클릭 가능한 프로토타입(기본 흐름, 단순 UI, 샘플 데이터 채움)을 만드는 데 적합해 제품 논의를 구체적으로 만듭니다.
리포트 스크립트, 데이터 정리 도우미, 간단한 Slack 봇 같은 작은 자동화는 이상적입니다. 보통 의례가 적고 테스트하기 쉽고 즉시 가치를 제공합니다—AI 지원 코딩이 가속화하기 좋습니다.
공통점: 이들 사용 사례는 속도와 학습의 이점을 누리며, 조금 어수선해도 비용이 낮습니다.
바이브 코딩은 “이게 작동할까?”를 탐색하는 데 좋습니다. 전통적 엔지니어링이 이길 때는 질문이 “이게 지속적으로, 안전하게, 다른 사람들이 의존할 수 있게 작동할까?”로 바뀔 때입니다.
기능이 결제, 인증, 권한, 또는 안전에 영향을 준다면 속도는 거의 병목이 아닙니다. 어려운 부분은 엣지 케이스, 공격 시나리오, 운영 실패에 대한 정확성입니다.
빠른 AI 지원 구현은 스케치로 유용할 수 있지만 배포하려면 위협 모델링, 방어적 코딩, 리뷰가 필요합니다. 이런 영역에서 ‘대체로 맞음’은 종종 ‘틀림’과 같습니다.
엄격한 규정이나 감사 요구사항이 있는 시스템은 누가 언제 무엇을 바꿨는지 추적 가능해야 합니다. 마찬가지로 가용성이 중요한 시스템은 모니터링, 롤백 계획, 용량 계획, 사고 대응 매뉴얼이 필요합니다.
이 요구들은 다음을 요구합니다:
여러 사람이 기여하면 공유 규약과 안정적 인터페이스가 개인 모멘텀보다 중요해집니다. 전통적 엔지니어링 관행—API 계약, 버저닝, 코드 리뷰 규범, 일관된 패턴—이 협업 비용을 줄이고 놀라운 고장을 방지합니다.
수년간 유지될 제품은 원초적 속도보다 유지보수성이 우선입니다. 이는 행동을 커버하는 테스트(단순 라인 커버리지 아님), 읽기 쉬운 모듈, 일관된 네이밍, 데이터 모델의 확장성을 의미합니다.
일부 버그는 단순히 다양한 시도를 해가며 해결되지 않습니다. 분산 시스템, 까다로운 비즈니스 규칙, 성능 병목, ‘프로덕션에서만 발생하는’ 문제들은 깊은 도메인 이해와 체계적 조사가 필요합니다—전형적인 엔지니어링 훈련의 영역입니다.
바이브 코딩은 외부에서 보면 즉흥처럼 보입니다: 원하는 것을 말하면 AI가 코드를 쓰고, 계속 수정해 작동하게 만듭니다. 그러나 진짜 차별점은 ‘AI를 잘 쓰는 능력’이 아니라 범위를 정하는 능력입니다—모호한 아이디어를 모델이 추측하지 않고 해결할 수 있는 경계 문제로 바꾸는 능력입니다.
강한 바이브 세션은 작은 문제 정의와 명확한 ‘완료’ 정의로 시작합니다. 예: “리드 CSV를 이메일로 중복 제거해 가장 최근 타임스탬프를 보존하는 목록으로 변환”은 해결 가능하지만 “내 리드 파이프라인을 정리해”는 애매합니다.
코드를 요청하기 전에 성공이 무엇인지, 무시할 수 있는 것과 반드시 깨지면 안 되는 것을 명확히 적으세요.
유용한 프롬프트는 미니 스펙처럼 읽힙니다:
이렇게 하면 AI가 당신이 의도치 않은 가정을 만들지 않습니다.
“코드를 작성해” 대신 “방법 2–3가지를 제시하고 트레이드오프를 설명한 뒤 하나를 추천해”라고 해보세요. 빠른 스크립트 vs 재사용 가능한 모듈, 엄격한 검증 vs 관대한 파싱 같은 선택지를 초기에 드러내어 나중에 재작성하는 일을 줄입니다.
테스트, 예제 데이터, 실패 모드를 요청하세요. “어떤 입력이 이걸 깨뜨릴까?”나 “엣지 케이스용 테스트를 추가하고 예상 출력을 보여줘” 같은 프롬프트는 실행 전에 문제를 잡는 데 도움이 됩니다.
각 프롬프트를 하나의 목표를 가진 작은 변경으로 취급하세요. 뭔가 잘못되면 처음부터 다시 시작하지 말고 스펙을 조여 한 가지 제약을 추가한 뒤 다시 실행하세요. 이 리듬이 ‘바이브’이지만, 기술은 규율 있는 명확성입니다.
바이브 코딩은 빠르게 움직입니다—따라서 목표는 ‘완벽한 아키텍처’가 아니라 다음 변경을 두 배로 어렵게 만드는 엉망을 예방하는 것입니다. 초기에 약간의 구조를 두면 나중에 놀라운 문제를 풀 시간보다 덜 소비하게 되어 모멘텀이 유지됩니다.
UI(있다면), 로직, 저장/API를 통해 끝에서 끝까지 작동하는 하나의 얇은 슬라이스로 시작하세요. 비록 최소한의 구현이어도 안정된 척추를 만들면 기능을 추가할 때 실제로 확장하는 것이지 미완성 부품을 쌓는 것이 아닙니다.
가벼운 가드레일은 즉시 효과를 줍니다:
이건 무거운 프로세스가 아니라 실험을 계속할 수 있는 보험입니다.
코드를 읽기 쉽고 재생성하기 쉽게 유지하세요: 작은 함수, 명확한 이름, 명확한 모듈(예: api/, services/, ui/). 파일의 목적을 한 문장으로 설명할 수 있다면 제대로 하고 있는 것입니다.
다른 사람이 당신 없이 실행할 수 있도록 최소한 작성하세요:
링크를 공유하거나 PR을 열기 전에 빠른 체크리스트를 해보세요: 죽은 코드 제거, 혼란스러운 변수명 변경, 알아서 생략한 부분에 TODO 추가, 얇은 슬라이스가 여전히 작동하는지 확인. 이 5분짜리 정리는 ‘멋진 프로토타입’과 ‘실사용 가능한 출발점’의 차이를 만듭니다.
바이브 코딩은 빠르므로 품질은 가볍고 반복 가능하며 흐름 도중에 적용하기 쉬워야 합니다. 목표는 프로토타입을 관료제로 바꾸지 않는 것이며, 대신 나중에 몇 시간을 잃게 만드는 실수를 잡아내는 것입니다.
프로젝트를 신뢰하기 전에 깨끗한 상태에서 실행되는지 확인하세요. 새 설치, 명확한 설정 단계, 한 명령으로 동작하는 흐름이 있어야 합니다.
자기 자신조차 재현하지 못하면 제품이 아니라 행운의 기계입니다.
전체 커버리지를 목표로 하지 마세요. 핵심을 지켜줄 테스트만 추가하세요:
이 테스트들은 향후 작은 리팩토링이 동작을 조용히 바꾸는 것을 막는 안전망입니다.
생성된 코드는 일관성이 떨어질 수 있습니다. 포매터와 린터는 팀 토론 없이도 코드를 읽기 쉽게 하고 흔한 실수(미사용 변수, 잘못된 임포트)를 잡아냅니다.
간단한 질문을 해보세요:
AI가 ‘빠른 수정’으로 광범위한 관리자 권한을 제안하거나 디버그 출력을 덤프하는 경우 특히 중요합니다.
AI는 인식 가능한 스니펫을 흉내낼 수 있습니다. 큰 블록이 복사된 것처럼 보이면 교체하거나 허용 소스인지 확인하세요. 확실하지 않으면 원본으로 바꾸고 주석으로 출처를 남기는 습관을 들이세요.
바이브 코딩은 캐주얼하게 느껴질 수 있지만 코드가 실제 사용자에 닿는 순간 책임은 당신에게 있습니다. “AI가 썼다”는 사실이 보안, 정확성, 법적 준수, 피해에 대한 책임을 바꾸지 않습니다.
프롬프트, 채팅 기록, 붙여넣은 스니펫을 프로덕션 산출물처럼 다루세요. 저장, 검토, 내보내기, 실수로 공유될 수 있습니다.
어시스턴트가 생성한 코드가 무엇을 닮았는지 모를 수 있습니다. 그런 불확실성은 중요합니다.
코드를 차용할 때는 출처를 명확히 하세요(문서, GitHub, Stack Overflow). 출처가 불분명한 스니펫을 제품에 그대로 넣지 마세요. 의도적으로 적응한 경우 간단한 주석으로 참조 링크를 남기는 습관이 도움이 됩니다.
AI가 생성한 로직은 가정(이름, 주소, 통화, 성별, 언어, 장애 관련 요구)을 포함할 수 있습니다. 특히 온보딩, 결제, 모더레이션, 자격 흐름에서는 다양한 입력과 사용자를 대상으로 테스트하세요.
바이브 코딩은 빠른 프로토타이핑에 탁월하지만 프로토타입은 ‘완성된 것처럼 보일 수’ 있습니다. 이해관계자에게 무엇이 실제인지, 무엇이 플레이스홀더인지(보안 강화, 모니터링, 성능, 법적 검토가 부족할 수 있음) 분명히 알려주세요. README 한 줄에 “데모 품질”이라고 적어두는 것만으로도 비싼 오해를 방지할 수 있습니다.
바이브로 만든 프로토타입은 개념 증명에는 훌륭하지만 팀은 ‘내 랩탑에서 동작한다’ 이상의 것을 필요로 합니다. 목표는 얻은 속도를 유지하면서 작업을 읽기 쉽고, 테스트 가능하고, 소유 가능한 상태로 만드는 것입니다.
프로토타입을 배턴으로 넘기는 것처럼 패키징하세요, 미스터리 상자가 아니라. 사람을 위한 짧은 README를 작성하세요: 기능 설명, 실행 방법, 무엇이 모킹되었는지, 무엇이 하드코딩되었는지, 어떤 부분이 실험적인지. 빠른 데모 스크립트(단계 + 기대 출력)를 포함하면 다른 사람이 몇 분 안에 동작을 검증할 수 있습니다.
Koder.ai 같은 플랫폼에서 프로토타입을 만들었다면 실용적인 핸드오프 기능을 활용하세요: 소스 코드 내보내기, 주요 변경 전 스냅샷 캡처, 실험이 되돌릴 수 없게 되는 것을 방지하는 간단한 롤백 경로 유지.
프롬프트는 유용한 기록이지만 티켓은 명확성이 필요합니다. 프로토타입의 의도를 다음으로 번역하세요:
원래 프롬프트 스레드가 있으면 주요 발췌를 컨텍스트로 티켓에 붙여두세요—스펙 자체로 쓰지 말고 배경으로 쓰세요.
초기 프로덕션화 단계에서 리뷰어는 다음을 우선시해야 합니다:
스타일은 위험이 통제된 뒤 따라와도 됩니다.
“완료”는 일반적으로: 신뢰성 목표, 기본 모니터링/알림, 최소 문서, 명확한 온콜/소유 경로를 의미합니다. 아무도 소유하지 않으면 여전히 프로토타입입니다.
핵심 설계가 타당하지만 지저분하면 리팩터하세요. 프로토타입 구조가 테스트, 성능, 보안을 막으면 재작성하세요. 좋은 규칙: 아키텍처를 몇 문장으로 설명할 수 없으면 잠시 멈추고 재설계하세요.
바이브 코딩은 짧은 튜토리얼을 보고 바로 시도하고 빠르게 결과를 공유하며 배우는 세대와 잘 맞습니다. 아이디어가 한 시간 안에 작동하는 데모가 될 수 있으면 “아이디어가 있다”와 “무언가를 만들었다” 사이의 거리가 급격히 줄어들고, 누가 빌드할 자격이 있다고 느끼는지가 바뀝니다.
AI 지원 도구는 보일러플레이트 설정, 문법 불안, ‘빈 파일’ 문제 같은 초기 마찰을 제거합니다. 어려운 문제들이 사라지는 건 아니지만 초심자들이 결과물(실행되는 앱, 작동하는 기능)부터 시작해 디테일을 그 과정에서 배울 수 있게 합니다.
바이브 코딩은 촘촘한 반복 루프와 자연스럽게 맞물립니다: 프롬프트, 실행, 수정, 반복. 제품 자체에서 즉각적인 신호를 얻습니다—느낌이 맞는가, 유용한가, 혼란스러운가? 그 속도는 학습을 더욱 즐겁고 덜 벌칙적으로 만듭니다.
많은 새로운 빌더는 첫날 완벽한 시스템을 목표로 하지 않습니다. 작은 도구를 배포하고, 공유하고, 실제 반응에 따라 반복하기를 원합니다. 바이브 코딩은 모멘텀에 최적화되어 있어서 긴 빌드에 커밋하기보다 실험으로 아이디어를 시험해볼 수 있게 해줍니다.
초기부터 엄격한 지침으로 의도를 번역하는 대신 일상 언어로 원하는 것을 설명하고 도구와 다듬어 나갈 수 있습니다. 많은 사람에게 이는 브레인스토밍에 더 가깝게 느껴져 ‘프로그래밍’과는 다른 감각을 줍니다.
기술은 API를 외우는 것에서 무엇을 다음에 만들지, 무엇을 단순화할지, 무엇을 삭제할지, 언제 ‘충분히 좋다’고 판단할지에 대한 좋은 결정을 내리는 것으로 이동합니다. 바이브 코딩에서는 취향과 반복하려는 의지가 실질적인 기술적 이점이 됩니다.
바이브 코딩은 탐색에 강합니다: 모호한 아이디어를 클릭해보고 테스트해볼 수 있는 무언가로 바꾸는 것. 전통적 엔지니어링은 내구성에 강합니다: 그 무언가를 신뢰할 수 있고 이해하기 쉬우며 안전하게 변경할 수 있게 만드는 것. 요령은 하나를 택하는 것이 아니라 전환 시점을 아는 것입니다.
탐색(바이브 우선): 빠른 프롬프트로 기능을 스케치하고, 지저분함을 허용하며 학습을 최적화하세요. 건너뛴 항목(인증, 엣지 케이스, 에러 처리)은 ‘주차장’에 적어두세요.
검증(현실 점검): 앱을 실행하고 단순한 입력을 넣어 핵심 흐름이 작동하는지 확인하세요. 대안보다 의미있게 나아지지 않으면 일찍 멈추세요—여기서 바이브가 시간을 절약합니다.
견고화(엔지니어링 패스): 명확한 모듈로 리팩터하고, 가장 가치 있는 동작 주위에 테스트를 추가하고, 실패가 분명하도록 만드세요(좋은 에러, 안전한 기본값). 가정과 트레이드오프를 문서화해 미래의 당신이 추측하지 않게 하세요.
유지(팀 친화적): 실행, 배포, 변경 방법을 문서화해 시스템을 깨뜨리지 않고 바꿀 수 있게 하세요.
바이브 속도를 유지하면서 혼란을 피하려면 디버깅, 테스트, 보안 위생(입력 검증, 인증 경계, 시크릿 처리)의 기초를 배우세요. 이것만으로도 모멘텀을 유지하면서 피할 수 있는 오류를 피할 수 있습니다.
다음 단계: 프롬프트 워크플로 향상을 위해 /blog/how-to-write-better-prompts-for-coding 를 읽고, 도구나 계획을 평가 중이라면 /pricing 을 확인하세요.
행동 중심으로 소프트웨어를 만드는 방식입니다. 먼저 원하는 동작을 정의하고, 빠르게 초안(직접 작성하거나 생성)으로 만든 뒤 실행 결과를 보고 짧은 반복으로 다듬습니다.
좋은 바이브 세션은 “규칙 없음”이 아니라 “빠른 피드백 + 제어를 유지할 수 있는 최소한의 구조”에 가깝습니다.
아니요—AI는 더 빠르게 만들어줄 뿐입니다. (얻고자 하는 기능을 작게 나누어 만들고 실험하는) 이 워크플로우는 코파일럿 이전에도 존재했습니다.
AI는 초골격(scaffolding)을 초안으로 제시하고 구현을 추천하며 디버깅을 도와 시도 비용을 낮춥니다. 하지만 최종 결정은 여전히 사람이 내립니다.
한 번에 끝낼 수 있는 작고 테스트 가능한 결과물을 목표로 시작하세요.
예: “아이템을 추가하고 새로고침해도 유지되는 리스트를 추가할 수 있는 페이지.” 이런 얇은 수직 슬라이스는 큰 아키텍처에 커밋하기 전에 현실 제약을 빨리 드러냅니다.
미니 스펙을 자연어로 작성하세요:
그다음 이를 프롬프트의 기준으로 삼아 결과를 판정하세요.
구체적 신호를 주세요:
한 번에 모든 것을 다시 시작하지 말고 제약을 하나씩 조여 변화 원인을 파악하세요.
빠른 반복이 반복된 실패로 이어지는 일을 막아줍니다.
가볍게 유지하세요—예:
바이브 코딩은 속도와 탐색을 우선하고, 전통적 엔지니어링은 예측 가능성과 장기 유지보수를 우선합니다.
실제 차이는 다음과 같습니다:
다음과 같은 경우에 적합합니다:
공통점은 조금 어수선해도 비용이 낮고 학습 속도가 중요한 상황입니다.
정확성과 안전이 속도보다 우선일 때는 전통적 엔지니어링을 선택하세요:
바이브로 만든 결과는 스케치로 유용하지만 실제 배포 전에는 리뷰, 테스트, 위협 모델링이 필요합니다.
속도는 빠르되 품질을 지키는 가벼운 반복 가능한 점검을 사용하세요:
간단한 루틴: explore → validate → harden → maintain 를 권합니다.