AI
8년차 AI 엔지니어는 왜 바이브코딩을 포기했나?
두줄요약
바이브코딩은 프로토타입과 반복 작업에서 강력했지만, 실제 프로젝트에서는 이해와 검증 비용이 더 컸습니다. 그래서 설계는 사람이 하고 구현 일부만 AI에 맡기는 방식으로 전환했습니다.
핵심 내용
- 바이브코딩은 큰 그림만 제시하고 구현은 AI가 맡는 방식으로, 프로토타입과 초기 속도 측면에서 강점
- 실제 프로젝트에서는 코드 이해, 검증, 유지보수, 보안 이슈로 인해 순수한 바이브코딩의 비용이 커짐
- 설계는 사람이 먼저 잡고, 반복 구현은 AI를 활용하되 결과는 반드시 검수하는 방식이 현실적
장단점
- 장점: 보일러플레이트, 테스트, 단순 유틸리티 생성 속도 향상
- 단점: 구조 파악과 수정 비용 증가, 예상보다 실제 생산성 저하 가능성
- 보안 리스크: AI 공동 작성 코드의 취약점 증가 가능성