[동향] 개발의 새로운 물결, 바이브 코딩

[동향] 개발의 새로운 물결, 바이브 코딩 – 정의부터 실전까지

Programming/AI&ML

by BitSense 2025. 3. 26. 10:06

세상이 빠르게 바뀌고 있습니다. 다수의 사람들은 AI가 모든 것을 다 해줄 것 처럼 말하면서 강의를 개설하고 전파하고 있지만, 제가 볼때는 아직까지는 새로운 도전에 대한 진입장벽을 낮춰 준 것이지, 모든 것을 다해주진 않습니다.

"AI가 전체적인 개발을 해준다고? 헐~" 바이브 코딩을 설명할때 들은 것입니다. 초보 기술자 수준에서, 파일을 몇십개 인 경우에 대해서 등등.. 조건이 아직 붙어야 합니다. 그럼에도 불구하고 알면서도 몰랐던 바이브 코딩을 정리해 봤습니다. 다수의 현업개발자 분들은 이미 하시고 계실 수도 있습니다.

바이브 코딩이란? 정의와 주요 특징

바이브 코딩(Vibe Coding)은 인공지능(AI)과 개발자가 협업하여 코드를 작성하는 새로운 프로그래밍 방식입니다 (인공지능이 만드는 바이브 코딩(Vibe Coding)). 간단히 말해, 개발자는 복잡한 코딩 문법 대신 자연어로 원하는 기능을 설명하면, AI가 그에 맞는 코드를 생성해주는 접근법이죠 (바이브 코딩 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전). 예를 들어, 개발자가 *“리스트에서 중복된 요소 제거 함수 작성해줘”*라고 주석이나 명령으로 요구하면 AI가 실제 파이썬 함수를 제안해주는 식입니다 (인공지능이 만드는 바이브 코딩(Vibe Coding)). 개발자는 전체적인 설계와 검증에 집중하고, AI가 구체적인 코드 구현과 반복적인 보일러플레이트 코드 생성 등을 담당합니다 (인공지능이 만드는 바이브 코딩(Vibe Coding)).

이 방식의 핵심 원리는 AI의 패턴 인식 능력을 최대한 활용하는 것입니다. AI는 반복적이거나 표준화된 코드를 자동으로 만들어주고, 개발자는 비즈니스 로직이나 아키텍처 설계, 그리고 AI가 만든 코드의 테스트 및 최적화에 주력합니다 (인공지능이 만드는 바이브 코딩(Vibe Coding)). 이를 통해 개발 생산성을 높이고, 개발자는 보다 창의적인 문제 해결에 집중할 수 있게 됩니다 (인공지능이 만드는 바이브 코딩(Vibe Coding)). 흥미롭게도, 바이브 코딩 지지자들은 *“코딩을 전혀 모르는 초보자도 별도 교육 없이 AI를 통해 소프트웨어를 만들 수 있다”*고까지 주장합니다 (바이브 코딩 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전). 그만큼 코딩의 진입장벽을 낮추는 혁신적 기법으로 여겨진다는 뜻입니다.

용어 “바이브 코딩”은 2025년 2월 테슬라 전 AI 디렉터이자 OpenAI 공동 창립자인 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)가 처음 소개했습니다 (바이브 코딩 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전). 그의 표현을 빌리면, *“이건 실제로 코딩하는 게 아니다. 난 그냥 보이는 대로 얘기하고, 실행하고, 복사해서 붙여넣기만 하면 대부분 작동한다”*고 할 정도로 기존 코딩과는 다른 대화형 프로그래밍 경험을 의미했죠 (바이브 코딩 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전). Karpathy는 코드 한 줄 한 줄을 일일이 작성하기보다는 AI와 대화하며 결과물을 얻는 과정을 강조했고, 이러한 흐름을 “완전히 분위기에 맡겨서(Vibe에 맡겨) 코딩한다”고 비유한 것입니다 (Not all AI-assisted programming is vibe coding (but vibe coding rocks)). 이 개념이 등장한 지 얼마 되지 않아 실리콘밸리를 중심으로 화제가 되었고, 2025년 3월에는 Merriam-Webster 사전에 속어(trend)로 등재될 만큼 빠르게 확산되었습니다 (바이브 코딩 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전).

주요 특징 요약

자연어 기반 코딩: 사람의 언어(한국어/영어 등)로 원하는 기능을 프롬프트(prompt)로 설명하면 AI가 해당 코드를 생성 (바이브 코딩 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전). 복잡한 문법이나 API를 몰라도 아이디어만 전하면 됩니다.
AI-개발자 역할 분담: AI는 반복적이고 규칙적인 보일러플레이트 코드 작성에 강하며, 사람 개발자는 설계 방향 제시, 결과물 테스트 및 수정에 집중 (인공지능이 만드는 바이브 코딩(Vibe Coding)) (인공지능이 만드는 바이브 코딩(Vibe Coding)). 예를 들어 데이터베이스 연결이나 기본 CRUD 함수는 AI가 써주고, 사람은 그 코드가 제대로 동작하는지 검증하는 식입니다.
대화형·협업형 개발: 마치 AI와 페어 프로그래밍을 하는 듯한 느낌으로, 실시간으로 코드 제안을 받고 필요한 부분을 수정 요청하면서 개발이 진행됩니다. AI는 개발자의 코드 작성 패턴과 문맥을 학습해 점점 더 맥락에 맞는 제안을 하며 (인공지능이 만드는 바이브 코딩(Vibe Coding)), 개발자는 채팅하듯이 "여기서 버튼 색 좀 파란색으로 바꿔줘" 같은 추가 지시를 내리는 등 인터랙티브하게 코딩합니다.
멀티모달 인터페이스: 텍스트 채팅뿐 아니라 음성 명령 등으로도 코딩이 가능해지고 있습니다. 실제로 Karpathy는 Whisper 음성인식으로 AI에게 명령을 내리며 키보드를 거의 사용하지 않는다고 했습니다 (Not all AI-assisted programming is vibe coding (but vibe coding rocks)). 이처럼 UI 요소도 채팅창, 음성입력, 코드 미리보기 창 등이 포함된 새로운 개발 환경으로 진화하고 있습니다.
한계와 위험성: AI가 생성한 코드를 사용하면서 모든 내용을 사람이 100% 이해하지 못한 채 넘어갈 수 있다는 점이 특징이자 단점입니다 (바이브 코딩 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전). 빠르게 프로토타입을 만들 땐 유용하지만, 이렇게 만들어진 코드는 숨은 버그나 보안 취약점이 있을 수 있어 운영 환경에 그대로 쓰기엔 위험하다는 지적도 있습니다 (바이브 코딩 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전). 따라서 바이브 코딩 결과물은 주로 시제품이나 취미 프로젝트 용도로 적합하며, 프로덕션에서는 신중한 활용이 필요합니다.

왜 요즘 주목받나? – 트렌드와 배경

바이브 코딩은 등장과 함께 빠르게 개발 트렌드의 중심으로 떠올랐습니다. 특히 Z세대 개발자 문화와 맞물려 큰 주목을 받고 있는데요. 예전에는 개발 실력을 이야기할 때 *"언어 문법을 얼마나 꿰고 있나", "얼마나 손으로 코드를 많이 짜봤나"*를 중시했다면, 젊은 세대의 개발자들은 그런 비효율을 경계합니다. 한 기술 칼럼니스트는 *“과거의 뛰어난 개발자는 모든 코드를 손수 작성해야 한다고 믿었지만, Gen Z 개발자들은 진짜 목표는 ‘코드를 쓰는 것’ 자체가 아니라 ‘동작하는 무언가를 만드는 것’이라는 걸 안다”*고 말했습니다 (Gen Z Developers Don’t Waste Time Coding — They Build Smarter ! | by Paras Dang | Feb, 2025 | Medium). 즉 돌아가기만 하면 된다는 것이죠. 그래서 가능한 한 AI가 해줄 수 있는 일은 맡기고, 자신은 더 창의적이고 중요한 설계에 시간과 에너지를 쏟는 것을 현명한 선택으로 여깁니다 (Gen Z Developers Don’t Waste Time Coding — They Build Smarter ! | by Paras Dang | Feb, 2025 | Medium). 이런 생산성 중심의 사고방식 덕분에, 새로운 도구인 바이브 코딩을 거부감 없이 받아들이는 문화가 형성되고 있습니다.

이러한 “AI와 함께 코딩하는” 문화는 단순히 편의성 때문만이 아닙니다. 감성 코딩 측면에서 보자면, 딱딱한 코드 문법과 씨름하기보다는 자연어로 대화하듯 코딩하는 과정 자체가 즐겁고 창의적이기 때문입니다. 개발자들은 마치 AI와 브레인스토밍하듯 아이디어를 던지고 결과를 보고 또 피드백을 주는 몰입형 코딩 경험을 하게 됩니다. 밤새 코드에 매달려 에러를 찾기보다는, Lo-fi 음악을 틀어놓고 AI와 “대화로 코딩”하는 편이 더 개발자의 감성을 자극하고 몰입감을 준다는 의견도 있죠. 즉 바이브 코딩은 기능적인 생산성 향상뿐만 아니라 개발 경험의 질 측면에서도 현대 개발자들의 니즈를 충족시키고 있습니다.

또한 산업 전반에서 “코드가 아니어도 된다”는 인식 변화가 일어난 것도 큰 배경입니다. 노코드/로우코드 흐름의 연장선상에서, 바이브 코딩은 “이제 아이디어만 있으면 누구나 구현할 수 있다”는 가능성을 보여줬습니다. 실제로 *“개발자가 아니어도 아이디어만으로 충분”*하다는 제목의 뉴욕타임스 기사에서 한 기자는 스스로 바이브 코딩을 활용해 개인용 애플리케이션 여러 개를 만들어 보고는 이를 *“한 사람을 위한 소프트웨어”*라고 표현했습니다 (바이브 코딩 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전). 예를 들어 냉장고 속 재료를 분석해 도시락 메뉴를 추천해주는 앱(LunchBox Buddy)을 AI에게 설명해서 직접 구현해본 것이죠 (바이브 코딩 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전). 이처럼 비개발자도 자기만의 프로그램을 제작하는 사례가 나오자, 더욱 많은 사람들이 바이브 코딩에 열광하게 되었습니다.

물론 이러한 흐름에 대한 우려의 시선도 있습니다. 실리콘밸리에서는 바이브 코딩을 두고 *“AI가 개발자를 대체하는 것 아니냐”*는 목소리도 나오는데요 ([노코드 넘어선 '바이브 코딩'에 개발자 'AI 대체' 공포 확산 윤민혁의 ...). 2025년 2월 Business Insider는 바이브 코딩을 실리콘밸리의 새로운 유행어로 소개하며, 일각의 개발자들은 AI로 인해 자신의 역할이 축소될까봐 불안해한다고 보도했습니다. 실제로 Y-Combinator 스타트업 중 약 25%는 코드의 95% 이상을 AI가 생성하는 방식으로 개발을 진행하고 있다고 보고되기도 했습니다 (바이브 코딩 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전). 이는 그만큼 개발 현장에서 AI 의존도가 급격히 높아지고 있는 현상을 보여줍니다. 이러한 변화 속에서 개발자의 정체성 및 역량 변화에 대한 고민, 그리고 AI 코드에 대한 신뢰와 책임 문제 등의 담론이 활발히 오가고 있습니다. 가령, AI 연구자 사이먼 윌리슨(Simon Willison)은 *“프로덕션 코드로 가는 길목에서 바이브 코딩을 사용하는 것은 분명히 위험하다. 소프트웨어 엔지니어의 일은 기존 시스템을 발전시키는 것인데, 이때 코드의 품질과 이해 가능성이 매우 중요하다”*고 지적하기도 했습니다 (바이브 코딩 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전). 요컨대 바이브 코딩은 거대한 가능성과 함께 풀어야 할 숙제도 안고 있는 최신 트렌드라 할 수 있습니다.

어떻게 실행하나? – 바이브 코딩 도구와 적용 방법

그렇다면 실제로 바이브 코딩을 하려면 어떻게 하면 될까요? 현재 일반 개발자들이 바이브 코딩을 접하고 실습하는 가장 쉬운 방법은 AI 코딩 도구를 활용하는 것입니다. 대표적으로는 OpenAI ChatGPT나 GitHub Copilot 같은 도구가 있습니다. ChatGPT에게 자연어로 코드를 부탁하면 답변으로 코드를 생성해주고, Copilot은 IDE 안에서 개발자가 작성 중인 코드나 주석을 실시간으로 읽으며 자동으로 이어질 코드를 제안해주는 식이죠. 앞서 예시로 든 것처럼, 주석 한 줄만 입력해도 Copilot이 함수를 뚝딱 작성해주기 때문에 손쉽게 경험해볼 수 있습니다 (인공지능이 만드는 바이브 코딩(Vibe Coding)).

좀 더 고도화된 전문 툴도 속속 등장하고 있습니다. Cursor.ai와 Windsurfer 같은 스타트업들은 아예 편집기(IDE)에 AI 비서가 내장된 솔루션을 내놓았습니다 (Vibe Coding: The New Way We Create and Interact with Technology | by Patrick Chan | . | Feb, 2025 | Medium). 이러한 AI 코딩 어시스턴트 툴은 단순 자동완성 수준을 넘어, 프로젝트 전체 문맥을 이해하고 필요에 따라 파일을 생성/수정하거나 테스트까지 도와주는 등 에이전트(agent)에 가까운 기능을 제공합니다. 예컨대 Cursor의 AI는 “프로젝트에 로그인 기능 추가해줘” 같은 명령을 받으면, 관련 파일들을 만들고, 패키지 설치가 필요하면 터미널 명령까지 실행한 후, 코드 변경 사항을 요약해서 보여주는 식입니다. 개발자는 중간중간 승인을 하거나 수정 요청을 내며 진행할 수 있고요. 이러한 툴들은 대화형 창, 코드 에디터, 그리고 터미널 출력 등을 한 화면에서 다루는 새로운 UI/UX를 제공하여 바이브 코딩을 원활하게 지원합니다.

코딩 스타일도 기존과 조금 달라집니다. 바이브 코딩을 잘 활용하려면, 단순히 AI에게 물어보고 끝내는 정도를 넘어 협업하듯이 코딩하는 태도가 필요합니다. 한 현업 팀리드는 *“기존 가지고 있던 개발 패러다임을 바꾸자, 신세계가 찾아왔다”*며 처음부터 AI에게 충분한 맥락과 목표를 설명하고 여러 번 핑퐁 대화를 주고받는 방식을 추천했습니다 (Cursor 없으면 개발자 때려친다. (Vibe Coding w.Cursor) | by 정백경 | Mar, 2025 | kmong) (Cursor 없으면 개발자 때려친다. (Vibe Coding w.Cursor) | by 정백경 | Mar, 2025 | kmong). 즉, 처음부터 AI를 동등한 페어 프로그래머로 두고 문제를 함께 푼다는 mindset이 중요합니다. 구체적으로는:

명확한 목표와 배경 제공: 개발자가 원하는 바를 최대한 구체적으로 설명해주는 것이 좋습니다. *“사용자 로그인 기능 만들어줘”*보다는 *“JWT 기반으로 소셜 로그인까지 포함한 사용자 인증 모듈 만들어줘”*처럼 맥락과 조건을 자세히 알려주면 AI가 더 정확한 코드를 생성합니다 (Cursor 없으면 개발자 때려친다. (Vibe Coding w.Cursor) | by 정백경 | Mar, 2025 | kmong).
작업 단위를 나눠 대화하기: 한 번에 복잡한 전체 프로그램을 시키기보다는, 단계별로 요구하고 결과를 확인하면서 진행합니다. 예를 들어 먼저 데이터 모델 정의를 요청하고, 다음으로 API 엔드포인트 생성을 부탁하는 식으로 쪼개어 대화하면 효율적입니다.
AI 제안 적극 활용 + 반복 개선: AI가 준 답변이 완벽하지 않을 수 있으므로, 바로 실망하거나 포기하기보다는 피드백을 주며 개선시킵니다. “오류가 났어. 에러 메시지는 이러이러해”, “좀 더 효율적으로 개선해줘” 같이 추가 지시를 내려서 여러 번 수정하다 보면 어느새 동작하는 코드에 도달하게 됩니다 (Not all AI-assisted programming is vibe coding (but vibe coding rocks)). 인간 개발자도 처음부터 완벽한 코드를 쓰지 못하듯, AI와 함께 점진적으로 완성도를 높이는 것이죠.
생산적인 의심과 검증: 바이브 코딩이라고 해서 무턱대고 AI를 신뢰하는 것은 위험합니다. AI가 제안한 코드가 그럴듯해 보여도, 테스트를 통해 검증하고 의도와 다르면 바로잡아야 합니다. 다만 모든 코드를 직접 작성해야 직성이 풀리는 완벽주의는 잠시 내려놓고, 핵심 로직 위주로 검토하며 사소한 부분은 AI에 맡기는 관용도 필요합니다. 중요한 건 완벽한 코드가 아니라 동작하는 결과물이라는 점을 기억하세요.

이러한 방식으로 작업하면, 처음엔 좀 낯설어도 곧 개발 속도가 눈에 띄게 향상되는 것을 체감할 수 있습니다. 실제로 한 개발자는 팀에 Cursor 도구를 도입한 후 “AI는 이미 코딩 파트너가 되었고, 우리는 이제 그에 맞는 협업 방식을 익혀야 할 시점”이라고 말했습니다 (Cursor 없으면 개발자 때려친다. (Vibe Coding w.Cursor) | by 정백경 | Mar, 2025 | kmong). 처음엔 그냥 코드 몇 줄 제안해주는 도우미 정도로 여겼던 AI가, 이제는 없으면 개발을 못 할 정도로 필수적인 동료가 되었다는 뜻이죠.

적용 사례: 이렇게 활용되고 있다

사례 1 – 개인 프로젝트: 앞서 언급한 NYT 기자 케빈 루스처럼, 개발 비전공자도 바이브 코딩을 활용해 자신만의 앱을 만들어보고 있습니다. 예를 들어 냉장고 속 재료를 입력하면 도시락 레시피를 추천해주는 앱, 유튜브 구독 채널의 새 영상들을 모아보는 대시보드 등 개인 맞춤형 툴들이 대화형 코딩으로 구현되고 있습니다 (바이브 코딩 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전). 코드를 깊이 이해하지 못해도 일단 돌아가는 결과를 얻을 수 있다는 점에서, 1인 해커톤이 가능해진 셈입니다.
사례 2 – 팀 개발 보조: 실제 스타트업 개발팀에서도 생산성 향상을 위해 Copilot이나 Cursor 등을 적극 도입하는 경우가 늘고 있습니다. 반복적인 코드 작성 시간을 아끼고 그만큼 제품의 비즈니스 로직과 품질 향상에 집중하려는 것이죠. 예컨대 한 스타트업 팀 리더는 Copilot으로는 부족함을 느껴 Cursor로 갈아탔는데, Cursor가 프로젝트 전체를 이해하고 대대적인 리팩토링까지 제안해주는 수준이라 팀의 개발 패러다임이 바뀌었다고 합니다 (Cursor 없으면 개발자 때려친다. (Vibe Coding w.Cursor) | by 정백경 | Mar, 2025 | kmong) (Cursor 없으면 개발자 때려친다. (Vibe Coding w.Cursor) | by 정백경 | Mar, 2025 | kmong).
사례 3 – 교육/러닝: 초보 개발자들은 바이브 코딩을 학습 도우미로 활용하기도 합니다. 어려운 알고리즘이나 새로운 프레임워크 사용법도 AI에게 물어보며 실습하면 훨씬 빨리 익힐 수 있기 때문입니다. 물론 이때도 AI 답변이 항상 최선은 아니므로, 결과를 분석하고 필요하면 공식 문서를 찾아보는 습관을 병행해야 합니다. 하지만 모르는 것을 바로 물어보고 예제 코드를 얻을 수 있다는 점에서, 자기주도 학습에 큰 도움이 된다는 평가가 있습니다.

현업 개발자들이 말하는 바이브 코딩 – 인터뷰 & 인사이트

바이브 코딩에 대한 현장의 목소리는 열광과 신중함이 교차합니다. 개념을 처음 제시한 안드레이 카파시는 자신의 경험을 이렇게 묘사했습니다:

“실제로 코딩하는 게 아니죠. 저는 그저 보이는 걸 보고 ‘이 부분 패딩 절반으로 줄여줘’라고 말하고, 오류 메시지가 나오면 그대로 복사해서 넣어주고… 그러면 거의 다 작동하거든요.” (Not all AI-assisted programming is vibe coding (but vibe coding rocks)) (Not all AI-assisted programming is vibe coding (but vibe coding rocks))

그는 이처럼 AI가 코드를 95% 생성하고 본인은 아이디어만 던지는 방식을 가리켜 *“완전히 vibe에 몸을 맡긴 코딩”*이라고 표현했습니다. 덕분에 주말 사이드 프로젝트나 프로토타입을 순식간에 만들 수 있고, 무엇보다 재미있다(amusing)고도 했죠 (Not all AI-assisted programming is vibe coding (but vibe coding rocks)). 뛰어난 시니어 개발자인 그조차도 “AI가 만들어내는 속도가 인간보다 한 단계 빠르기 때문에, 재미삼아 해본다”며 바이브 코딩의 잠재력을 인정했습니다 (Not all AI-assisted programming is vibe coding (but vibe coding rocks)).

한편, 국내 AI 개발 문화에 밝은 정백경 팀리드는 바이브 코딩 도구 Cursor 도입기를 공유하며 팀의 작업 방식이 크게 달라졌다고 말합니다. 그는 처음엔 반신반의했지만 실제로 써보니 *“Copilot이 ‘힌트 주는 친구’라면 Cursor는 ‘내가 다 해놨어, 바꿔볼래?’라고 말하는 진짜 Copilot이더라”*며 놀라움을 표현했습니다 (Cursor 없으면 개발자 때려친다. (Vibe Coding w.Cursor) | by 정백경 | Mar, 2025 | kmong). 팀원 모두 같은 AI 개발환경을 갖추자 코드 작성 속도뿐 아니라 구조적인 개선, 일관성 유지 측면에서 새로운 경지를 보았다고 합니다. 정백경 리더는 *“AI는 이미 코딩 파트너가 되었다. 우리는 이제 그에 맞는 협업 방식을 익혀야 한다”*고 조언하는데요 (Cursor 없으면 개발자 때려친다. (Vibe Coding w.Cursor) | by 정백경 | Mar, 2025 | kmong), 개발 문화 자체를 AI 친화적으로 혁신할 때 비로소 바이브 코딩의 진가를 누릴 수 있다는 현장의 인사이트입니다.

물론, 신중론을 펼치는 전문가들도 있습니다. 앞서 언급한 Simon Willison은 바이브 코딩의 열풍을 두고, 코드에 대한 이해 없이 AI 출력에 의존하는 위험성을 강조합니다. 그는 *“프로덕션 코드에 바이브 코딩을 적용하는 건 위험하다. 우리 소프트웨어 엔지니어가 하는 대부분의 작업은 기존 시스템을 개선하는 것인데, 이때 코드의 품질과 가독성이 매우 중요하다”*고 지적했습니다 (바이브 코딩 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전). 또한 *“LLM이 코드를 다 짜줬다고 해도, 당신이 그 모든 코드를 검토하고 이해했다면 그건 바이브 코딩이 아니다”*라며, 무작정 AI에 맡겨버리는 태도에 경계심을 나타냈습니다 (바이브 코딩 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전). 요컨대, 바이브 코딩의 편리함 이면에 개발자의 책임과 이해가 따라가지 못하면 위험할 수 있다는 것입니다. 이처럼 현업에서는 “일단 빠르게 만들어보고 버리는 용도” vs “꼼꼼히 이해하면서 쓰자”라는 두 견해가 공존하고 있으며, 모두 바이브 코딩을 더 나은 방향으로 활용하기 위한 소중한 목소리입니다.