13. 말로 만드는 소프트웨어 — Vibe Coding 그리고 다음

마지막 글이다. 여기까지 오면 한 가지가 가능해진다. 코드를 한 줄도 쓰지 않고, "이런 앱을 만들어 줘"라고 말하면 AI가 코드를 짜서 동작하는 결과를 보여 준다. 이걸 바이브 코딩이라고 부른다.

사람은 무엇을 만들지에 집중하고, 어떻게 만들지는 AI가 채운다. 명세에서 구현으로 가는 길을 자동화하는 셈이다.

핵심은 "무엇을"이다

바이브 코딩에서 사람의 역할은 명세, 즉 무엇을 만들지를 또렷하게 말하는 것이다. AI는 그걸 코드로 옮긴다. 그래서 "무엇을"이 모호하면 결과도 모호하거나, 때로는 위험해진다.

라이브로 보면 실감이 난다. 간단한 할 일 목록 앱 정도는 말로 설명하는 동안 화면에 만들어진다. "이게 진짜 되는구나" 하는 순간이 온다. 다만 한 가지는 같이 익혀야 한다. AI가 짜 준 코드를 비판적으로 읽는 눈이다.

함정 경고 — 모호한 지시는 위험하다

"로그인 기능 추가해 줘"처럼 두루뭉술하게 시키면, AI가 보안 방식을 임의로 정해 버린다. 그 선택이 안전하지 않을 수 있다. 보안/성능/유지보수는 말 한마디로 자동 보장되지 않는다. 그래서 이 부분은 심화 과정에서 따로 다룬다. 지금 기억할 건 하나다. 편하다고 다 맡기지 말고, 무엇을 만들지는 사람이 또렷이 정한다.

기초에서 만진 재료가 그대로 서비스 부품이 된다

이틀 동안 만진 기능들은 구경거리가 아니었다. 전부 진짜 서비스의 부품이다.

여기서 STT(Speech-to-Text: 음성 인식)와 TTS(Text-to-Speech: 음성 합성)는 1일차에, RAG는 바로 앞 글에서 직접 만져 본 것들이다. 심화 과정에서는 PRD(Product Requirements Document: 제품 요구사항 문서)로 무엇을 만들지를 정의하고, Claude Code 같은 도구로 실제 서비스를 만들어 해커톤까지 이어 간다.

이틀을 돌아보며

1일차에는 AI가 무엇을 할 수 있는지 보고 듣고 만들어 봤다. 2일차에는 LLM을 어떻게 활용하고 조립하는지 익혔다. 컨텍스트에서 시작해 글/표/검색, 멀티모달, Tool과 Agent, RAG, 노코드 맞춤 AI까지 한 줄로 꿰었다.

남은 한 걸음은 직접 만드는 일이다. 그건 심화 과정의 몫이다. 오늘의 마지막 한 문장. AI가 무엇을 할 수 있는지 보았고, 어떻게 쓰는지 익혔다. 다음은 내가 만든다.