바이브 코딩 성숙도 모델

SNS에서 ‘바이브 코딩을 해봤다’고 이야기하는 사람들 사이에도 실제 사용하는 바이브 코딩의 수준과 방법론에는 상당한 격차가 있다. 이로 인해 의사소통에 혼선이 생기고 서로 다른 기대 수준 때문에 혼란이 발생하기도 한다. 

예를 들면 바이브 코딩 덕분에 작업이 훨씬 빠르고 수월해졌다는 성공 사례도 있지만, 반대로 기대했던 대로 제대로 동작하지 않아 오히려 오류가 늘고 시간만 낭비했다는 실패 사례도 적지 않게 있다. 간단한 작업이나 새로운 프로젝트를 처음 부터 구현할 때는 바이브 코딩의 장점을 충분히 누리다가도, 복잡한 프로젝트나 기존 시스템의 마이그레이션 같은 까다로운 작업에서는 바이브 코딩이 오히려 발목을 잡았다는 사례도 적지 않다.

이러한 혼선을 막고 바이브 코딩을 명확하게 이해하고 활용하기 위해, 바이브 코딩 성숙도 모델을 다음과 같이 정의한다. 이 성숙도 모델은 바이브 코딩을 사용하는 수준에 따라 5단계로 구분되어 있으며, 개발자가 스스로의 능력을 진단하고 발전시킬 수 있는 기준을 제공한다.

✔️1단계: 코드 단위 보조

가장 기초적인 수준으로, 개발자는 주로 한두 줄의 코드 작성을 AI의 도움을 받아 진행한다. 이 단계에서는 깃허브 코파일럿 같은 도구를 통해 코드 자동 완성이나 제안 기능을 활용해 작업을 빠르게 진행할 수 있다. 하지만 설계나 전체 흐름에 대한 통제력은 전적으로 개발자 본인의 책임이다.

✔️2단계: 파일 단위 자동화

2단계에서는 보다 긴 코드나 스크립트 파일 전체를 AI의 도움으로 작성할 수 있다. 개발자는 AI가 제안한 코드를 검토하고 일부 수정해 필요한 기능을 빠르게 구현하고 자동화된 작업을 만들어 활용한다. 주로 간단한 유틸리티나 반복적이고 정형화된 작업에서 높은 효과를 보인다.

✔️3단계: 컴포넌트 단위 설계

3단계에서는 개별 기능이나 모듈을 AI와 함께 설계하고 구현한다. AI가 제공하는 코드 초안을 바탕으로 설계를 다듬고, 필요한 테스트와 수정 과정을 거쳐 실제 프로젝트에서 활용 가능한 수준의 컴포넌트를 만들어낸다. 이 단계부터는 개발자의 아키텍처에 대한 이해와 코드 관리 능력이 중요해지며, 설계 의도가 AI에게 정확히 전달될 수 있도록 프롬프트 엔지니어링 기술이 필요해진다.

✔️4단계: 프로젝트 단위 관리

4단계는 전체 프로젝트를 바이브 코딩으로 관리하며, 요건 정의부터 설계, 개발, 테스트, 배포에 이르는 전 과정에서 AI의 지원을 받는다. 프로젝트 수준에서 코드의 일관성과 유지보수성을 확보하기 위해 AI와 효과적으로 소통하는 고급 프롬프트 엔지니어링 기술과 프로젝트 관리 역량이 필수다. 개발자는 AI와 협력하여 전체 프로젝트의 품질을 높이고 효율성을 극대화할 수 있다. 책『핸즈온 바이브 코딩』에서 목표로 하는 수준이다. 

✔️5단계: 서비스 단위 자동화 및 최적화

가장 높은 수준인 5단계는 서비스 전체의 운영과 최적화를 AI 기반으로 자동화하는 수준이 다. AI가 프로젝트의 지속적인 유지보수와 개선 작업을 주도하며, 데이터 기반의 최적화를 통해 서비스 품질과 성능을 자동으로 관리한다. 이 수준에 도달한 조직이나 개인은 AI와 긴밀하게 협력하여 복잡한 운영 환경에서도 높은 수준의 자동화를 실현할 수 있다.

대부분의 개발자들은 4단계만 도입해도 충분히 바이브 코딩이 가져다주는 엄청난 생산성 향상을 피부로 느낄 수 있을 것이다. 모쪼록 위 척도가 자리 잡아 바이브 코딩 성숙도에 대한 명확한 이해를 통해 개발자들이 혼란 없이 효율적으로 바이브 코딩을 활용하고, 보다 성공적인 프로젝트 결과를 얻을 수 있기를 기대한다.

바이브 코딩을 대하는 기본적인 마음가짐

바이브 코딩은 엄청난 속도로 코드를 만들어내는 유능한 슈퍼 인턴과 함께 페어 프로그래밍을 한다는 생각으로 접근해야 한다. AI는 유능하고 손이 무척 빠르긴 하지만 인턴이라는 비유에서 알 수 있듯이, 모든 것을 다 맡길 수는 없다. 

컨텍스트(맥락)가 비거나 알지 못하는 부분이 있으면, 스스로 채우기보다는 제멋대로 밀고 나가 문제를 만드는 경우가 많다. 따라서 바이브 코딩을 제대로 하려면 먼저 만들려는 것을 명확하게 정의하고 작업에 대한 계획을 세운 다음 AI가 작업하기 쉬운 작은 단위로 작업을 나눠야 한다. 

AI는 기존에 작성된 코드를 참고해서 비슷한 스타일로 작업하기 때문에, 앞으로 작성해 나갈 코드의 이정표가 될 수 있는 초기 셋업이나 예제 코드 준비에도 신경을 써야 한다. 마지막으로 작업 결과물을 자동으로 검증할 수 있는 수단이 필요하다. 여기까지 준비가 되었다면 이제 구현과 검증을 인간이 상상할 수 없는 속도로 빠르게 반복할 수 있다. 

AI는 손이 매우 빠르지만 때로는 눈앞의 문제만 보고 급하게 하드 코딩으로 근본적인 문제를 우회하는 근시안적 성향도 보인다. 따라서 AI가 이상한 행동을 하지 못하게 적절한 가이드라인을 주고 컨텍스트를 철저히 관리해야 한다.

바이브 코딩 전략

프로젝트 단위 관리를 위한 바이브 코딩 접근 전략의 핵심은 작업을 AI 모델이 가장잘 수행할 수 있는 작은 단위로 나누고, 이를 다시 AI를 사용해서 관리하는 것이다. 기존의 바이브 코딩 방식은 직감이나 느낌에만 의존해, 구조와 규칙을 무시한 채 코드를 작성한다는 비판을 받아왔다. 반면 『핸즈온 바이브 코딩』이 제시하는 접근법은 철저히 체계적이고 구조화된 방식으로, 직관과 기술을 결합해 효율적이고 신뢰할 수 있는 코드를 만드는 것을 목표로 한다.

시작은 요건 정의부터 시작한다. 구현에 앞서 무엇을 만들 것인지 명확히 정의하는 단계이다. 이 단계에서는 제품 요구사항 문서(PRD)를 작성해 프로젝트의 목적, 주요 기능, 동작 방식 등을 명확히 기술한다. 이 과정에서 챗GPT는 아이디어 생성부터 계획 구체화, 문서화까지 중요한 도구로서의 역할을 수행한다. PRD는 프로젝트의 방향성을 설정하는데 도움을 주고, 모든 팀원이 공유하는 가이드라인으로 작용한다.

명확한 PRD를 작성한 이후, 이를 기반으로 작업을 잘게 나누는 것이 중요하다. 복잡한 작업을 한번에 모델에게 맡기면 결과는 신뢰하기 어렵다. 따라서 요구사항을 문서화하고 명확하게 정의된 작은 단위의 작업으로 쪼갠다. 이렇게 하면 AI 모델은 작업의 맥락을 더 쉽게 이해할 수 있으며, 높은 품질의 코드를 생성할 가능성이 높아진다.

작업을 나눈 후에는 명확한 문서화가 필요하다. AI 모델은 입력된 프롬프트의 질에 따라 결과물이 달라지기 때문에, 작업을 명확하고 구체적으로 정의하는 것이 매우 중요하다. 필요한 경우 예시나 세부적인 요구사항을 명시해 모델이 정확한 코드를 작성할 수 있도록 돕는다.

또한 작업의 일관성과 효율성을 높이기 위해 규칙을 활용하는 것도 좋다. 규칙은 프로젝트나 작업 공간의 전역 및 개별 작업에 대한 프롬프트 가이드라인으로, 모델의 동작을 명확히 규정한다. 이를 통해 작업이 프로젝트의 목표와 요구사항에 잘 부합하는지 지속적으로 점검할 수 있으며, 작업의 일관성을 유지하고 모델이 더 신뢰할 수 있는 결과를 생성하도록 돕는다.

작업 관리 도구로는 마크다운으로 작성된 작업 목록을 사용한다. TaskMaster AI와 같은 전문적인 작업 관리 도구도 있지만, 현재 여러 도구들이 작업 관리 기능을 빠르게 툴의 기능에 포함 시키는 추세이다. 

마지막으로, 실제 구현 과정에서 부족한 계획이나 요건이 발견될 수 있다. 이 경우, 유연하게 PRD를 수정하고 보완하는 반복적인 개선 과정을 거쳐야 한다. 이러한 과정 역시 챗GPT와 같은 도구를 활용해 효율적으로 진행할 수 있다.

결론적으로, 우리가 제안하는 바이브 코딩 접근 전략은 ① 명확한 요구사항 정의, ② 단순화, ③ 작업의 작은 단위 분할 ④ 자동화된 검증과 관리 ⑤ 명확한 프롬프트와 규칙 제공 ⑥ 지속적인 개선과 반복이라는 핵심 원칙을 기반으로 한다. 이를 통해 개발자는 비 결정적인 AI 모델을 효율 적이고 신뢰성 있게 활용할 수 있다. 궁극적으로 유지 보수가 쉬운 높은 품질의 코드를 얻을 수 있다.

*위 콘텐츠는 『핸즈온 바이브 코딩』에서 발췌하여 작성되었습니다.