요즘 바이브코딩이라는 말을 자주 듣는다. 처음에는 단순히 "AI에게 코드 짜달라고 해서 프로그램 만드는 방식" 정도로 생각하기 쉽다.
그런데 실제로 사이드프로젝트를 만들다 보면 생각보다 신경 써야 할 게 많다. 아이디어를 정리해야 하고, 기능을 정의해야 하고, 기술스택을 골라야 하고, 디자인도 잡아야 하고, 보안도 점검해야 하고, 배포도 해야 한다.
회사에서 개발할 때는 기획자, 디자이너, 인프라 담당자, 보안 담당자, 운영 담당자가 나눠서 하던 일들을 사이드프로젝트에서는 혼자 해야 한다. 그래서 내가 생각하는 바이브코딩은 단순히 AI에게 코드를 맡기는 것이 아니다.
💡 내가 생각하는 바이브코딩의 정의
아이디어를 발견하고, 기획하고, 만들고, 점검하고, 출시 후 다시 개선하는 전체 과정을 AI와 함께 반복하는 방식. 코드 자동완성이 아니라, AI를 팀원처럼 쓰는 개발 방법론에 가깝다.
브레인스토밍 — 만들고 싶은 지점을 찾는다
처음부터 "나는 이런 앱을 만들 거야"라고 명확하게 시작하지 않아도 된다. 오히려 처음에는 막연한 질문에서 시작하는 경우가 많다.
# 브레인스토밍 단계에서 AI에게 던지는 질문들
"A라는 서비스를 만들어보고 싶은데 어떨까?"
"이런 기능이 있으면 사람들이 실제로 쓸까?"
"비슷한 서비스는 뭐가 있을까? 차별점은 뭐로 가져가야 해?"
"이걸 웹서비스로 만들면 구조가 어떻게 될까?"
"이 아이디어가 3개월 안에 망한다면 이유가 뭘까?"이런 질문을 AI 챗봇에게 계속 던진다. 답변을 듣고, 다시 궁금한 걸 묻고, 또 답변을 듣는다. 그러다 보면 어느 순간 이런 지점이 생긴다.
"어? 이건 실제로 만들어볼 수 있겠는데?"
나는 이 포인트를 찾는 것이 바이브코딩의 첫 번째 단계라고 생각한다. 처음부터 완벽한 기획이 필요한 게 아니다. 대화를 이어가면서 아이디어의 형태를 조금씩 구체화하는 것이 목적이다. 브레인스토밍 단계의 핵심은 정답을 얻는 것이 아니라, 내가 관심 있는 주제 안에서 만들 수 있는 서비스의 가능성을 찾는 것이다.
초안 작성 — 대화를 서비스 기획서로 바꾼다
어느 정도 대화가 쌓이면 그 내용을 정리해야 한다. 이때 AI에게 지금까지의 대화를 요약해달라고 요청한다.
# 초안 작성 요청 예시
"지금까지 대화 내용을 바탕으로 서비스 기획 초안을 정리해줘."
"핵심 기능, 사용자 흐름, 화면 구성, 데이터 구조 중심으로 요약해줘."
"개발을 시작할 수 있는 스토리보드 형태로 정리해줘."이렇게 만들어진 초안을 보면서 흐름을 다시 확인한다. 기능이 너무 많은지, 핵심이 흐려지지는 않았는지, 처음 만들 버전에서는 무엇만 남겨야 하는지, 사용자가 어떤 순서로 서비스를 이용할지 다시 생각해본다.
📌 중요한 것
이 초안은 완성된 기획서가 아니다. 실제 개발에 들어가면 기능 정의가 바뀌기도 하고, 화면 구성이 달라지기도 하고, 아예 방향이 바뀌는 경우도 있다. 그래도 처음에 큰 틀이 있으면 개발 도중 길을 잃을 확률이 줄어든다. 이 초안은 이후 코드 작성 프롬프트의 기준점이 되기 때문에 꽤 중요하다.
기술스택 선정 — 내가 만들 수 있는 구조로 좁힌다
스토리보드가 어느 정도 정리되면 기술스택을 선정한다. 초안을 AI에게 던져주고 이렇게 물어본다.
# 기술스택 선정 요청 예시
"이 서비스를 만들기에 적합한 기술스택을 추천해줘."
"혼자 개발하고 빠르게 배포한다는 기준으로 추천해줘."
"무료 또는 저비용으로 운영 가능한 구조로 추천해줘."
"내가 선호하는 기술은 React, Next.js, Supabase, Vercel인데
이 조합이 이 서비스에 맞는지 봐줘."AI는 보통 프론트엔드, 백엔드, 데이터베이스, 인증, 배포, 이미지 저장소, 결제, 관리자 페이지 등으로 나눠서 추천해준다. 여기서 중요한 건 AI가 추천한 기술을 무조건 따르는 것이 아니다.
⚠️ 스택 선정 전 반드시 확인할 것들
- 내가 익숙한 기술인가? 학습 비용이 얼마나 드는가?
- 혼자서 유지보수할 수 있는 수준인가?
- 무료 플랜으로 시작 가능한가? 트래픽이 늘면 비용이 어떻게 되는가?
- 나중에 기능이 늘어날 때 확장이 가능한 구조인가?
- 배포와 운영이 복잡하지 않은가?
사이드프로젝트에서는 "가장 멋진 기술스택"보다 "끝까지 만들 수 있는 기술스택"이 더 중요하다. 처음부터 너무 복잡하게 가면 만들다가 지친다.
실제 바이브코딩 — 프롬프트를 개발 지시서로 만든다
기획 초안과 기술스택이 정리되면 이제 실제 개발 단계다. 이때 바로 개발툴에 대충 입력하기보다, 먼저 AI에게 개발용 프롬프트를 만들어달라고 한다.
# 개발 프롬프트 생성 요청 예시
"이 스토리보드를 바탕으로 바이브코딩을 시작할 수 있는
개발 프롬프트를 작성해줘."
"기술스택은 Next.js, Supabase, Vercel 기준으로 작성해줘."
"기능별로 단계별 개발 프롬프트를 나눠줘."
"초기 세팅 → 인증 → DB 구조 → 화면 구현 → 배포 순서로 나눠줘."개인적으로는 프롬프트에 역할을 명확하게 주는 것도 도움이 된다. 예를 들면 이런 식이다.
# 역할 설정 프롬프트 예시
너는 오랜 기간 웹서비스를 개발해온 시니어 개발자다.
유지보수성, 보안, 확장성, 사용자 경험을 고려해서 구현해라.
아래 스토리보드를 기반으로 코드를 작성해줘.
[스토리보드 내용]이런 식으로 AI에게 어떤 관점으로 개발해야 하는지 알려주는 것이다. 아무 지시 없이 "이거 만들어줘"라고 하는 것보다 훨씬 안정적인 결과가 나온다.
🛠️ 사용 가능한 개발 도구들
Claude Code, Gemini CLI, Codex, Cursor 등 원하는 도구에 프롬프트를 넣고 자연어로 대화하면서 개발을 이어간다. 도구마다 강점이 다르니 프로젝트 성격에 맞게 선택하거나 병행해서 쓰는 것도 방법이다.
보안점검 — AI가 만든 코드도 반드시 의심한다
어느 정도 기능이 만들어졌다면 중간중간 보안점검을 해야 한다. 바이브코딩은 빠르게 만들 수 있다는 장점이 있지만, 그만큼 내가 놓친 문제가 숨어 있을 수 있다.
🔍 바이브코딩에서 자주 놓치는 보안 항목들
- 환경변수가 클라이언트 측에 노출되어 있지는 않은지
- 인증 처리가 허술하지는 않은지 (로그인 없이 API 접근 가능 여부)
- 관리자 권한 체크가 프론트에서만 되어 있지는 않은지
- 사용자가 다른 사람의 데이터에 접근할 수 있지는 않은지 (IDOR)
- 데이터베이스 Row Level Security 정책이 제대로 설정되어 있는지
- 입력값 검증이 서버 사이드에서도 이루어지고 있는지
# 보안점검 프롬프트 요청 예시
"현재 프로젝트를 기준으로 보안점검을 할 수 있는 프롬프트를 작성해줘."
"인증, 권한, 환경변수, 데이터베이스 접근, API 보안 중심으로 점검해줘."
"발견된 문제점은 치명도(Critical / High / Medium / Low) 기준으로 분류해줘."그 프롬프트를 다시 개발툴이나 챗봇에 던져서 점검을 받는다. 처음엔 꽤 큰 문제들이 나올 수도 있다. 그 문제들을 하나씩 수정하고, 수정 후 다시 점검한다. 이 루프를 반복하면 크리티컬한 문제는 점점 줄어들고, 나중에는 비교적 작은 개선사항만 남게 된다. AI가 만들어준 코드라고 해서 그대로 믿으면 안 된다.
강점·약점 분석 — 기능보다 방향성을 점검한다
보안점검과 비슷하게 자주 해보면 좋은 것이 프로젝트의 강점과 약점 분석이다. 기능 하나를 추가했거나 큰 흐름이 어느 정도 만들어졌다면 AI에게 이렇게 물어본다.
# 강점·약점 분석 요청 예시
"현재 프로젝트의 강점과 약점을 분석해줘."
"이 서비스가 3개월 안에 망한다면 이유가 뭘지 분석해줘."
"사용자 입장에서 왜 써야 하는지가 명확한지 봐줘."
"기능, UX, 수익화, 운영, 마케팅 관점에서 각각 평가해줘."이 질문을 던지면 생각보다 날카로운 피드백이 나온다. 예를 들면 이런 식의 지적이 나올 수 있다.
- 기능은 있는데 사용자가 왜 써야 하는지가 약하다
- 랜딩페이지에서 서비스의 핵심 가치가 잘 드러나지 않는다
- 처음 접속한 사용자가 무엇을 해야 할지 모를 수 있다
- 회원가입 이후 온보딩 흐름이 불명확하다
- 수익화 모델이 없거나, 무료 기능과 유료 기능의 경계가 불분명하다
이런 피드백은 코드 품질과는 다른 영역이다. 내가 만든 서비스는 내가 너무 잘 알기 때문에 오히려 문제를 못 볼 때가 많다. AI에게 강점과 약점을 분석하게 하면 그런 blind spot을 발견하는 데 도움이 된다.
문서화 — 처음 기획과 결과물을 다시 정리한다
ver.1 출시 전, 처음 작성했던 초안과 실제 완성된 결과물을 다시 비교하고 정리하는 시간이 필요하다. 개발하는 동안 기능이 바뀌었을 수도 있고, 화면 구성이 달라졌을 수도 있고, 아예 없던 기능이 추가되었거나 중요해 보였던 기능이 빠졌을 수도 있다.
# 문서화 요청 예시
"현재 프로젝트의 전체 구조를 문서화해줘."
"사용자 흐름, 핵심 기능, 데이터 구조, 기술스택, 배포 구조를 정리해줘."
"사업 제안서 형식으로 정리해줘."
"마크다운 문서로 README를 작성해줘."
"PPT 발표자료로 만들 수 있게 목차를 구성해줘."📋 문서화가 필요한 이유
단순히 기록을 남기는 것 이상이다. 나중에 서비스를 다시 수정하거나, 누군가에게 소개하거나, 블로그에 개발일지를 작성할 때 큰 도움이 된다. 특히 몇 달 뒤에 내가 직접 다시 보게 될 때, 이 문서가 없으면 내 코드가 남의 코드처럼 느껴진다.
배포 & 피드백 — 세상에 내놓고 다시 고친다
Vercel이든, Netlify든, 개인 서버든, 어떤 방식이든 실제로 세상에 내놓는 단계다. 이 단계에서는 조금 다른 마음가짐이 필요하다.
내가 보기에는 어느 정도 완성된 것 같아도, 다른 사람이 보기에는 부족한 부분이 많을 수 있다. 내가 생각하지 못한 방식으로 사용할 수도 있고, 예상하지 못한 오류가 발생할 수도 있고, 내가 당연하다고 생각한 화면을 사용자는 이해하지 못할 수도 있다.
🔄 배포 후 피드백 반영 루프
"사용자 피드백을 바탕으로 개선 우선순위를 정리해줘."
"현재 서비스의 온보딩을 더 쉽게 만들려면 어떻게 해야 할까?"
"랜딩페이지에서 신뢰도를 높이려면 어떤 요소가 필요할까?"
"다음 버전에서 반드시 개선해야 할 기능을 정리해줘."서비스는 한 번에 완성되는 것이 아니라, 실제 사용자 반응을 보면서 계속 다듬어가는 것이다. 바이브코딩은 이 수정 루프를 빠르게 돌릴 수 있다는 점에서 사이드프로젝트에 특히 강력한 방식이다.
Bonus Track
여러 AI를 교차로 사용해보기
브레인스토밍 단계부터 하나의 AI만 사용할 필요는 없다. 오히려 여러 AI를 교차로 사용하면 도움이 될 때가 많다.
💬 "A(Claude)는 이렇게 말했는데, B(ChatGPT)야 넌 어떻게 생각해?"
💬 "Gemini는 이 기술스택을 추천했는데, Claude는 어떻게 생각해?"
💬 "B는 이 기능을 빼라고 했는데, A 너는 이 판단이 맞다고 생각해?"
이런 식으로 서로 다른 AI의 의견을 비교하면서 아이디어를 다듬을 수 있다. 특히 서비스 방향성, 기술스택 선택, 보안점검, 랜딩페이지 구성 같은 부분에서는 여러 AI의 의견을 비교해보는 것이 꽤 유용했다.
⚠️ 다만 여러 AI를 쓴다고 해서 무조건 정답에 가까워지는 것은 아니다. AI마다 그럴듯한 말을 할 수 있고, 환각도 발생할 수 있다. 결국 중요한 것은 내가 취사선택하는 것이다. 하나의 관점에 갇히지 않기 위한 도구로 활용하는 게 맞다.
마무리 — 바이브코딩은 혼자 만드는 사람에게 좋은 무기다
바이브코딩에서 AI는 기획자처럼 아이디어를 정리해주고, 개발자처럼 코드를 작성해주고, 보안 담당자처럼 문제점을 점검해주고, 마케터처럼 서비스의 강점과 약점을 분석해주고, 문서 작성자처럼 결과물을 정리해준다.
물론 최종 판단은 사람이 해야 한다. AI가 추천한 기술스택이 항상 맞는 것도 아니고, AI가 작성한 코드가 항상 안전한 것도 아니다. 하지만 혼자서 사이드프로젝트를 만들 때, AI는 확실히 강력한 도구가 된다.
전체 흐름 요약
중요한 것은 완벽한 시작이 아니다. 궁금한 것을 계속 질문하다가, "이건 만들어볼 수 있겠다" 싶은 지점을 찾고, 작게 만들고, 계속 점검하고, 세상에 내놓고, 다시 고치는 것이다.
💬
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