바이브코딩 해본 후기

최근 몇 달간 나는 새로운 개발 습관을 실험해봤다. 바로 바이브코딩(Vibecoding) 이다. 간단히 말해, 코드를 작성하고 문제를 해결하는 과정에서 AI 도구(ChatGPT, Cursor)를 적극 활용하는 방식이다. 단순한 검색을 넘어, 코드 리뷰어이자 협업 파트너처럼 AI를 옆에 두고 코딩을 진행하는 경험이었다.

바이브코딩을 시작한 이유

개발을 하다 보면 새로운 기술을 빠르게 익혀야 하거나, 사소하지만 시간을 많이 잡아먹는 문제에 부딪히곤 한다. 이때 AI가 제공하는 즉각적인 코드 예시, 에러 분석, 리팩토링 제안은 큰 도움이 된다. 실제로 ChatGPT와 Cursor를 통해 많은 시행착오를 줄였고, 반복적인 구글링 시간을 절약할 수 있었다.

특히 구글 검색 대비 장점은, 맥락을 이어가는 대화가 가능하다는 점이다. 기존에는 검색 → 여러 페이지 확인 → 원하는 답을 추려내는 과정을 반복해야 했다면, 이제는 질문을 이어가며 맥락 있는 답을 받을 수 있다. 이는 개발 효율화라는 측면에서 매우 큰 장점이었다.

바이브코딩의 실제 경험

예를 들어, Spring Boot 프로젝트에서 DataStore 설정이 꼬여서 앱이 실행되지 않는 문제가 있었다. 구글링으로는 흩어진 정보만 찾을 수 있었는데, ChatGPT는 기존 코드와 충돌하는 부분을 빠르게 짚어주고, 수정 방향을 제시해줬다.

val Context.dataStore: DataStore<Preferences> by preferencesDataStore(name = "workcalendar_settings")

이 한 줄이 중복 선언되어 있었던 것이 원인이었다. AI가 제시한 해결책을 적용하면서 문제를 빠르게 해결할 수 있었다. 물론, 완벽하지 않았기에 몇 차례 더 질문하고 검증해야 했지만, 구글링만 했다면 더 많은 시간을 소모했을 것이다.

느낀 점

바이브코딩을 경험하며 크게 두 가지를 느꼈다.

1. 업무 효율화에 강력하다
   AI는 단순 반복 작업이나, 공식 문서를 다시 확인해야 하는 부분을 빠르게 처리해준다. 초안 코드, 테스트 코드, 리팩토링 아이디어 등을 빠르게 제시해 주면서 업무 속도가 눈에 띄게 빨라졌다.
2. 하지만 맹신은 금물이다
   AI가 제시하는 답변이 언제나 정확하지는 않다. 특히 내가 잘 모르는 영역에서는 그럴듯하게 보이는 잘못된 코드를 줄 때가 있다. 이 경우 에러가 발생하면 다시 AI에게 도움을 구하는 사이클이 반복되는데, 이때는 오히려 시간이 더 걸리기도 한다. 결국 AI의 답변을 검증하는 눈은 개발자 스스로가 가져야 한다는 점을 절실히 느꼈다.

좋은 점과 한계

좋은 점

• 빠른 아이디어 제안과 코드 초안 작성 가능
• 반복 업무(테스트 코드, 보일러플레이트 코드) 효율화
• 새로운 개념을 대화형으로 탐색 가능
• 코드 리뷰 및 리팩토링 조언

한계

• 잘못된 답변을 주는 경우 존재
• 맥락을 완전히 이해하지 못할 때 있음
• 에러 해결 과정에서 또 다른 의존 사이클 생성 가능

실제 코드 예시와 적용 사례

Cursor와 ChatGPT를 활용하면서 가장 편했던 점은 코드 리팩토링 조언이었다. 예를 들어, 다음과 같은 코드를 단순화하는 제안을 받을 수 있었다.

if (savePamphletTemplate.getPamphletSeq() != null) {
    build = TdcbPamphletTemplateResponseModel.ok("저장되었습니다.")
} else {
    build = TdcbPamphletTemplateResponseModel.fail("저장 실패하였습니다.")
}

AI는 이를 더 간결하게 바꿀 수 있다고 제안했다.

build = if (savePamphletTemplate.getPamphletSeq() != null) {
    TdcbPamphletTemplateResponseModel.ok("저장되었습니다.")
} else {
    TdcbPamphletTemplateResponseModel.fail("저장 실패하였습니다.")
}

물론 아주 단순한 리팩토링이지만, 반복적인 패턴을 코드 전반에서 찾아내고 일괄적으로 적용할 수 있다는 점에서 상당히 유용했다.

SEO 관점에서 본 바이브코딩

이 글을 찾는 많은 사람들은 아마 ChatGPT 코딩 후기, Cursor 사용기, AI 코딩 도구 비교, 바이브코딩 장단점 같은 키워드로 검색할 것이다. 실제로 AI 코딩 도구에 대한 관심은 계속 커지고 있으며, 구글 검색 트렌드에서도 상승세를 보이고 있다. 따라서 본 글에서는 이러한 키워드를 적절히 배치해 검색 노출을 극대화했다.

또한, 블로그 수익화를 고려한다면 단순 후기에서 끝나는 것이 아니라, 실제 코드 예시와 장단점을 명확히 제시해야 한다. 독자가 글을 통해 ‘아, 이런 식으로 활용하면 되겠구나’라는 인사이트를 얻어야 다시 방문하고, 다른 글도 읽게 된다.

결론

바이브코딩은 분명히 개발 생산성을 높여주는 강력한 도구다. 하지만 100% 대체 수단은 아니며, 결국 최종적인 판단과 책임은 개발자 본인에게 있다.

나의 경험을 정리하자면, AI는 보조자이지 대체자가 아니다. 올바른 태도는 맹신이 아니라, 효율적인 활용이다. 앞으로도 나는 ChatGPT와 Cursor를 적극적으로 활용하겠지만, 동시에 언제나 의심하고 검증하는 습관을 유지할 것이다.

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핵심 요약

• ChatGPT, Cursor 같은 AI 도구는 코딩 효율화에 큰 도움을 준다.
• 하지만 맹신하면 오히려 에러 사이클이 생길 수 있다.
• 반복 업무 효율화, 코드 리팩토링에는 매우 유용하다.
• SEO 키워드: 바이브코딩 후기, ChatGPT 코딩, Cursor 사용기, AI 코딩 도구

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바이브코딩 해본 후기는 단순 체험담이 아니라, 앞으로 개발자가 AI와 함께 일하는 방식에 대한 중요한 인사이트를 제공한다. AI는 더 이상 선택이 아닌 현실이며, 그 관계를 어떻게 정의하고 활용할지는 우리 개발자 각자의 몫이다.