슬기로운 바이브코딩 생활

AI를 이용해서 바이브코딩을 하다보면, 아무래도 기존에 본인이 정석이라고 따라왔던 개발 철학들을 뭉개는 일이 자주 발생하고는 한다.

특히, "코드 퀄리티" 부분에서 많은 내적 갈등이 발생한다.

AI를 활용한 코딩은 "통계학"에 기반을 둔다. AI가 내 요구사항을 따라서 자신이 학습한 코드 중 가장 적절한 코드를 조합해서 도출하는 것 뿐이다. 그렇다보니 높은 코드 퀄리티와 꼼꼼함을 보장하지 못한다.

물론, Cursor나 Claude Code와 같은 도구들을 사용할 때, .cursorrules나 CLAUDE.md와 같은 파일에 내가 원하는 코드와 아키텍쳐를 "아주아주" 자세히 적어주면 웬만하면 그대로 따라주기는 한다.

하지만 본인이 두루뭉실하게 설명한 "아주아주" 라는 영역이 생각보다 꽤 어렵다. 내가 원하는 코드의 규칙, 아키텍쳐, 철학들을 말로 풀어내어 알아듣기 쉬운 형태로 가공한다는 것이 쉽지 않은 일이다.

AI를 잘 활용한다는 것은 기존과는 비교할 수가 없는 생산성을 얻음을 뜻한다. 이미 AI를 적극적으로 활용하지 못한다면 시장에서의 경쟁력이 "급격하게" 낮아지고 있다. 본인도 전까지는 크게 체감하지는 못했지만, 최근에 Claude code와 opus 4.1의 말도 안되는 성능을 체감하고 많이 놀랐다.

그 전에는 아직 AI가 나보다 코드를 잘 짠다고 생각이 들지 않았다. 실수도 너무 많고, 가끔 말도 못알아듣고, 이상한 방향으로 튀고, 코드를 망치는 일이 많았다. 하지만 opus는 아주 디테일한 룰을 제공하지 않아도 적절하게 코드를 작성해준다. 그냥 본인보다 코딩을 잘한다.

이렇게 뛰어난 AI model들을 한 번에 여러개를 돌리면서 사용해보니 보유한 총알(돈)만 충분하다면 하루에 여러개의 프로덕트를 찍어낼 수 있겠다는 생각까지 든다.

이런 상황에서 개발자로서 중요한 부분이 템플릿을 만드는 것이라고 생각했다. 즉, AI들이 알아들을 수 있는 Rule을 작성하는 일이다.

하지만 이것은 본인이 앞에서 언급했듯이 추상화되어있는 무형의 무언가를 실체화시키는 작업이며, 상당히 어렵다.

• AI에게 본인이 원하는 요구사항을 정확히 설명할 수 있는 언어 능력
• 효율적인 구조와 우선순위를 기획할 수 있는 사고력
• AI에게 지시를 할 수 있는 수준의 기술 베이스
• 통일성있는 개발 철학 등 다양한 능력들이 필요하다.

프로덕트의 차원을 넘어 코드를 유지보수가 가능한 형태로 유연하게 설계하기 위해서는 아직까지는 AI를 지휘하기 위해 개발을 공부해야 하고, 소프트 스킬 또한 필요로 하는 것 같다.

개발밖에 모르는 천재가 아니라, 개발도 하는 천재가 필요한 세상이 왔음을 뼈저리게 느낀다.

짧은 Gpt-5 사용 후기

• 장점: 기본적으로 아는게 많음. 가끔은 본인보다 뛰어난 지식을 보여줌. (cluade sonnet으로는 느끼지 못한 똑똑함이 있음)
• 단점: 다만 기억력이 낮은건지, 바이브코딩을 진행하면서 잔 실수나 답답한 상황이 아주 많이 발생함.
  • 한 부분을 고치면 여러부분에서 변경이 발생할 때, 이런 것들을 자주 고려하지 못함
  • 이렇게 해줘라는 룰을 주입해도 자기 멋대로 하는 상황이 자주 발생함. (전체를 고려하지 못하는 상황이 빈번하게 발생)
  • claude sonnet은 이런 부분에서 만족도가 높았음 (말을 더 잘 알아듣는 느낌)
• 결론: opus와 비교불가. 비싸도 opus 쓰세요....