바이브코딩(Vibe Coding), 즉 실시간 협업 코딩은 이제 실험적 방법론이 아니라 본격적인 협업 개발 환경의 하나로 자리 잡고 있습니다. 비즈니스 요구사항을 받은 직후 기획자와 개발자가 한 화면을 공유하며 기능을 구현해나가는 이 방식은, 속도감과 몰입감을 극대화하는 동시에 요구사항 전달 과정의 손실을 최소화하는 장점이 있습니다.
하지만 한편으로는 ‘빠르게 만들기’에 집중하다 보니, ‘정확하게 만들기’는 도외시되는 경우가 많습니다. 특히 협업자가 “의도를 설명하는 사람”이 아니라 “기술을 사용하는 사람”에 가까울수록, 요구사항은 말보다 뉘앙스로 전달되고, 의도보다 추측으로 구현되는 일이 흔하게 발생합니다.
이 글에서는 이러한 바이브코딩 상황에서 요구사항을 정확히 구현하기 위한 실천 가이드를 순차적으로 제시하고자 합니다.
1. ‘바이브 코딩’의 개념 바로 알기
바이브 코딩(Vibe Coding)은 2025년 2월 OpenAI의 공동 창업자이자 AI 권위자인 안드레 카파시(Andrej Karpathy)에 의해 처음 제시된 개념입니다. “완전히 감각(바이브)에 몸을 맡기고, 코드의 존재는 잊어버린다” 라는 의미를 가진 바이브 코딩은, AI에게 자연어(일상 언어)로 의도를 전달하면 AI가 직접 코드를 생성해주는 새로운 코딩 방식을 말합니다.
바이브 코딩은 프로그래밍의 진입 장벽을 크게 낮추는 데 기여합니다. 더 이상 개발자가 복잡한 프로그래밍 언어의 문법과 세부 사항을 모두 알아야 할 필요가 없어졌기 때문입니다. 특히 코딩 경험이 없는 비전문가들도 아이디어를 실제 소프트웨어로 구현할 수 있는 가능성을 열어주며, 개발자들이 반복적이고 지루한 코드 작성 대신 아이디어 구상과 문제 해결에 더 집중할 수 있도록 돕습니다.
즉, 바이브 코딩은 코드를 직접 작성하는 행위 자체보다는 “어떤 아이디어를 AI와 함께 현실로 만들 수 있는가?”에 초점을 맞춥니다. 물론 AI가 생성한 코드를 검토하고 테스트하며 필요한 경우 수정하는 개발자의 역할은 여전히 중요하지만, 코딩의 패러다임 자체가 직관과 의도 중심, 그리고 AI와의 협업으로 변화하고 있음을 보여주는 개념입니다.
2. 시스템 뼈대 잡기: 아직은 인간이 필요합니다.
바이브코딩은 대화 기반의 요구사항 전달을 전제로 합니다. 명세 문서나 UX 설계서 없이 “바로 코드로 옮기는 대화”는 말하는 이와 듣는 이의 이해도 차이에 따라 구현 방향이 달라지기 쉽습니다. 이 왜곡은 개발 생산성을 떨어뜨리는 것뿐 아니라, 신뢰의 문제로까지 번질 수 있습니다.
따라서 안정적인 뼈대를 잡기 위해서는 어떤 프로그래밍 언어를 사용할지, 어떤 런타임을 사용하여 실행할지, 어떤 프레임워크를 기반으로 할지 등을 미리 결정해둔 다음, 바이브 코딩을 시작해야 합니다.
위는 AI에게 본격적 쿼리를 주기 전 예제로 구성한 README.md 파일입니다. 이렇게 프로젝트의 Overview 정보를 담아 각 AI의 초기 프롬프트에 붙여 넣거나 요청 전에 Context로서 제공하면, 사용자의 의도를 명확히 이해하고 일관성 있게 작업하도록 유도할 수 있습니다.
3. 비즈니스 로직 작성: 명확한 순서 정립 필요
바이브 코딩을 위한 프로젝트의 초기 설정을 마쳤다면 본격적으로 비즈니스 로직 작성에 돌입하게 됩니다. 이때 AI의 도움을 받아 코드를 작성하려면 단순히 “이 기능을 만들어줘”라고 요청하기보다는 처리 순서와 각 단계의 논리를 명확히 정의하는 것이 매우 중요합니다.
AI 모델은 불완전한 요청을 받았을 때 내부적으로 학습된 일반적 패턴이나 과거의 유사 사례를 기반으로 로직을 추측하게 되는데, 이럴 경우 이 추론이 개발자의 의도와 다르게 작동하거나 예상치 못한 방식으로 구성될 수 있습니다.
예를 들어 ‘회원 가입’ 기능의 로직을 구현하는 시나리오라고 가정해보겠습니다. 일반적으로 아래의 순서로 진행될 것입니다.
- 입력값 정보 유효성 확인 * 이 유효성 확인 과정에는 ID 중복 여부 확인, 비밀번호 규칙 준수 여부 확인 등이 포함됩니다.
- 사용자 비밀번호 암호화
- DB에 사용자 정보 저장
- 가입 완료 메시지 및 환영 알림 전송
위 로직을 AI에게 그대로 전달하면 비교적 의도에 부합하는 코드를 생성할 수 있을 것입니다. 그러나 이 단계에서 개인정보 보호나 보안 처리 기준이 있다면, AI에게 반드시 명시적으로 전달해야 합니다.
위와 같이 “해서는 안되는 일”까지 명확히 전달해야, AI가 임의의 구현을 피하고 보안 요건을 포함한 정확한 결과물을 생성할 수 있습니다. 만약 요구사항이 길거나 복잡하다면 이를 별도의 문서로 정리한 후, AI에게 Context로 첨부하는 방식이 좋습니다. 특히 복합 기능이나 단계가 얽힌 로직은 세부 요구를 명확하게 정의한 문서가 있어야 안정적인 결과를 도출할 수 있습니다.
추가로 복잡한 요구사항을 다룰 때는 단순한 생성형 모델보다 추론 능력이 뛰어난 AI 모델을 선택하는 것이 더 효과적입니다. 예를 들어 하나의 step에 다수의 조건과 예외 처리가 필요한 경우, 모델이 이를 정확히 파악하고 처리할 수 있어야 퀄리티 높은 코드 결과를 얻을 수 있습니다.
4. 코드 수정 요청 시에는 정확히 파일을 지정하라.
바이브코딩 환경에서는 AI를 통해 빠르게 비즈니스 로직을 구현할 수 있지만, 처음부터 완벽한 코드를 얻기는 쉽지 않습니다. 따라서 생성된 코드를 검토하고 일부 수정이 필요할 때, AI에게 후속 작업을 지시하는 과정도 하나의 기술적 역량으로 자리 잡고 있습니다.
AI는 제한된 처리 시간과 메모리(Context) 범위 내에서 동작합니다. 단순한 수정 요청이라도 AI가 스스로 “무엇을 고쳐야 하는지”를 파악하는 시간이 추가로 필요하게 되면, 본래 목적과 다른 결과가 나올 수 있습니다. 즉 “어디를 어떻게 고칠 것인지”를 명확히 지정하지 않으면, 추론 기반의 수정이 이뤄져 의도하지 않은 코드 변화가 발생할 수 있습니다.
가장 효과적인 방법은 수정 대상이 되는 파일 또는 메서드를 Context로 명시하는 것입니다.
위 예제를 보면 @ 을 통해 AdminController를 Context 로서 지정하고, 이를 우선적으로 검토하도록 간단하고 명확하게 지시했습니다.
하나의 Tip을 추가하자면, 수정 작업의 난이도가 낮고 명확한 지시가 가능한 경우에는 반드시 고성능 모델을 쓸 필요는 없습니다. 예컨대 단순한 로직 추가나 텍스트 치환 같은 작업이라면, GPT-4.1이나 Claude 3 Sonnet 등 상대적으로 경량화된 모델이 더 비용 효율적일 수 있습니다.
5. 코드 재사용을 지시해서 효율을 높여라.
바이브코딩에서 또 하나 중요한 전략은 기존에 작성한 코드를 재사용하도록 AI에게 명시적으로 요청하는 것입니다. 기 작성된 코드를 사용하게 되면 유지보수에 용이할 뿐만 아니라, AI가 생성해야 하는 코드의 양이 줄어 요구사항을 더 확실하게 구현할 수 있습니다.
예를 들어 사용자가 게시글에 사진을 첨부하거나 프로필 이미지를 변경하는 기능을 각각 구현할 경우, 이미지 업로드 로직은 중복되는 공통 요소입니다. 따라서 아래와 같은 순서로 요청하는 것이 효율적입니다:
먼저 공통 이미지 업로드 메서드를 구현합니다.
예) @uploadContentToS3 메서드
이후 기능별 로직 구현 시, 위 메서드를 재사용하도록 요청합니다.
게시글 업로드 기능을 구현하고자 해.
제목, 내용, 작성자, 컨텐츠(사진 등)으로 구성되어 있어.
작성자 정보는 Spring Security 를 통해 얻은 자격 증명을 활용해야 해.
이 자격 정보는 Controlloer에서AuthenticationPrincipal 어노테이션을 통해 자격 증명을 확인할
수 있어.
컨텐츠 업로드는 이미 구현된 @uploadContentToS3 메서드를 사용해줘.이처럼 기존 코드의 이름을 Context로 지정하고 재사용 방식까지 명확히 설명하면, AI는 새로운 로직을 불필요하게 생성하는 대신 효율적이고 일관된 방식으로 코드를 구성하게 됩니다.
6. 버그 해결은 MCP를 적극 사용하라.
바이브코딩을 통해 생성된 코드는 아무리 고성능의 AI 모델, 예컨대 GPT-4.1, Claude Opus와 같은 거대 추론 모델을 사용하더라도 완벽하지 않습니다. 사람이 검토하더라도 마찬가지입니다. 로직상 문제가 없어 보이는 코드가 특정 상황에서만 이상 동작을 일으키는 경우가 발생할 수 있습니다. 흔히 버그라고 하지요.
버그는 대개 개발자가 고려하지 못한 상황이 실제로 발생했을 때 나타납니다. 이는 단순히 코드를 눈으로 읽는 것으로는 발견하기 어렵고, 실제 실행 환경에서 발생한 상태 변화나 의도치 않은 상호작용을 통해서만 포착할 수 있는 경우가 많습니다.
이처럼 ‘눈으로 보이지 않는 문제’를 해결하기 위해 필요한 것이 바로 MCP입니다. MCP는 AI가 코드 외부의 실행 결과나 상태를 직접 참조할 수 있도록 도와주는 구성 요소로, 대표적인 예는 다음과 같습니다.
- Playwright 기반의 브라우저 MCP → 사용자의 실시간 인터랙션을 재현하고, UI 기반의 문제를 확인
- DB MCP → 실제 데이터베이스 상태를 읽고, 입력/출력 데이터의 불일치를 탐지
AI가 이러한 실행 컨텍스트에 직접 접근할 수 있을 때, 단순한 코드 분석이 아닌 실행 기반 추론을 통해 더욱 정교하게 문제를 진단하고 해결할 수 있습니다. 단순한 코드 생성만이 아니라, 코드의 맥락을 파악하고 문제를 ‘이해’하는 AI 활용 방식으로 진화하는 것이죠. 물론 이 과정에서는 추론 모델을 사용하는 것이 매우 효과적입니다.
지금까지 바이브코딩 환경에서 요구사항을 정확히 구현하고 유지보수까지 확장하는 전반적인 가이드를 살펴봤습니다.
- 시스템 뼈대 설계: 명확한 로직 구성으로 AI의 방향성을 잡는다.
- 정확한 수정 지시: Context와 코드 재사용으로 효율을 높인다.
- 실행 기반 디버깅: MCP와 추론형 AI로 실질적인 문제 해결까지 도달한다.
이 모든 과정은 AI의 강력한 생성 능력과 인간의 판단, 검증 역량이 결합될 때 비로소 진정한 생산성과 품질을 보장할 수 있음을 보여줍니다.
SLEXN에서 제공하는 CodeCenter, Qodo.ai, Windsurf와 같은 AI 코딩 도구들은 바이브코딩을 실현하기 위한 실행 환경을 지원합니다. ㅡ CodeCenter는 온프레미스 기반 AI 코딩 환경을, Qodo는 AI 기능 요청과 추론 실행을 통합한 작업 구조를, Windsurf는 경량화된 환경에서도 추론 가능한 텍스트 코딩 경험을 제공합니다.
바이브코딩은 결국 기획자와 개발자, 그리고 AI가 공존하는 새로운 개발의 문법을 익히는 일이며, 그 중심에는 언제나 명확한 사고, 구조화된 의사소통, 그리고 실전 감각이 있어야 할 것입니다.
