바이브코딩 회고

필자는 OpenClaw, Claude cowork, AntiGravity 같은 도구를 적극적으로 활용했고,
skill을 정의하고, claude.md에 설계 의도를 상세히 기록하며
AI를 만능 개발자로 만들어
엄청나게 많은 사이드 프로젝트를 수행 하고 돈을 버는 것을 상상했다.

초반에는 확실히 가능해 보였다.
코드 생성 속도는 놀라울 정도로 빨랐고, 반복 작업은 거의 즉시 해결되었다.

하지만 프로젝트가 커질수록 어려움을 맞이 했고
봇의 커밋만 있던 레파지토리에 납기와 품질을 지키 위해 결국 나의 커밋이 끼어들기 시작했다.
새로운 아이디어는 설렘에서 부담으로 전환 되었다.

생성은 빠르지만, 통합은 느리다

애플리케이션이 커질수록 다음과 같은 일이 반복되었다.

• 컨텍스트가 점점 많아지고

• 이를 AI에게 설명하는 오버헤드가 커졌으며

• 디자인과 코드의 일관성이 흔들리기 시작했다

• 기능이 많아 질수록 인프라와 보안의 부담은 점점 커져갔다.

아무리 skill을 정교하게 정의해도,
아무리 문서화를 상세히 해도,
결국 장기적인 설계 의도와 시스템의 정합성을 유지하는 일은 나의 몫이었다.

시간이 지날수록 깨닫게 되었다.

AI에게 기대했던 일들이 점점 다시 나에게 돌아오고 있었다.

생성은 AI가 담당했지만,
통합과 QC 책임은 여전히 개발자의 영역이었다.

명세 지옥

AI는 명세를 기반으로 동작한다.
주어진 정보 안에서 최적의 결과를 생성하는 데에는 매우 강하다.

하지만 현실의 소프트웨어 개발은 단순히 명세를 구현하는 일이 아니다.

현실에는:

• 불완전한 요구사항

• 암묵적인 도메인 지식

• 장기 유지보수 고려

• 리스크 판단과 안정성 확보

• 책임 있는 의사결정

이 존재한다.

AI는 뛰어난 생성 능력을 가졌지만,
위험을 감지하고 장기적인 안정성을 책임지는 존재는 아니다.

그 부분은 여전히 인간의 역할이다.

결론

AI는 분명 강하다.
그리고 앞으로 더 강해질 것이다.

하지만 AI는 개발자를 대체하는 존재가 아니라 하나의 개발 툴로 인식하게 되었다.

AI의 발전에 지나치게 긴장할 필요도,
과도하게 들뜰 필요도 없다.

AI가 우리의 기술적 구현 능력을 빠르게 따라잡고 있는 것은 사실이지만,
문제를 정의하고, 맥락을 이해하고, 책임 있는 결정을 내리는 능력은 또 다른 차원의 영역이다.

예전처럼 기본기를 다듬고,
꾸준히 나아가자.

AI는 새로운 개발 툴의 등장일 뿐이다. 공포에 휘둘릴 필요는 없다.