바이브 코딩(Vibe Coding)은 직관적인 감각을 중심으로 코드를 작성하는 개발 방법입니다.
최근에는 LLM의 에이전트 기능에 도움을 받는 코딩 접근 방식을 말합니다. 프로그래머가 코드를 처음부터 직접 작성하는 대신 자연어를 통해 코드를 생성하는 방식을 사용하기 시작했습니다.
실리콘밸리를 중심으로 바이브 코딩이라는 용어가 확산되고 있으며, 바이브는 ‘느낌’이라는 뜻으로 뉘앙스로는 “내키는 대로”라로 해석하는 것이 맞는 것 같습니다.
특징
- 엄격한 사전 설계 없이 시작합니다
- 직관적 판단으로 구조를 결정합니다
- 빠른 프로토타이핑과 반복 개선을 합니다
- 창의적이고 유연한 문제 해결을 추구합니다
사용하는 도구들
바이브 코딩은 도구의 도움없이 하려면 매우 힘듭니다. 에이전트 모드를 지원하는 챗봇 서비스 또는 개발 도구를 사용해야 편합니다.
- ChatGPT Codex: 자연어로 코드 생성 요청
- GitHub Copilot: IDE 내에서 실시간 코드 자동완성
- Claude Code: 대화형 코드 작성 지원
- Cursor: AI 기반 코드 에디터
- Replit: 웹 기반 AI 코딩 환경
- CodeWhisperer: Amazon의 AI 코딩 도구
현재 가장 인기 있는 것은 Claude Code, Cursor, ChatGPT Codex입니다.
기술부채 문제
바이브 코딩은 심각한 기술부채를 발생시킬 수 있습니다. 개발자가 면밀한 설계없이 변경에 대한 예측이나 계산 없이 구조를 만들고, 코딩 규칙을 지키지 않고 자신만의 방식으로 프로그램을 개발합니다.
당장 수행은 되지만 이런 경우에는 운영 단계에서 더 많은 노력이 필요하고 문제가 발생되었을 좋은 대처를 하기 어렵습니다.
AI가 생성한 코드를 충분히 검토하지 않고 사용하면, 코드 품질 저하, 보안 취약점, 유지보수 어려움 등의 문제가 누적됩니다. 이런 기술부채는 나중에 리팩토링이나 버그 수정 시 몇 배의 비용으로 되돌아옵니다.
소규모 프로젝트나 프로토타입 개발에서는 효과적이지만, 장기적인 유지보수가 중요한 시스템에서는 신중하게 사용해야 합니다.
마무리
AI는 미래의 변화를 예측해서 유연한 구조를 설계하거나 구조를 망치지 않고 정밀하게 부분을 변경하는 것을 잘 하지 못합니다.
작은 과제를 즉흥적으로 하거나 프로토타입을 만드는 것에 바이브 코딩을 해도 되지만 규모가 크거나 계속 운영할 서비스의 구조를 바이브 코딩에 의존하는 것은 매우 위험합니다.