AI
8년차 AI 엔지니어는 왜 바이브코딩을 포기했나?
두줄요약
바이브코딩은 프로토타입에는 유용하지만, 프로덕션에서는 이해·유지보수·보안 비용이 커질 수 있습니다. 설계는 사람이 먼저 하고 반복 구현과 검수 보조에 AI를 활용하는 방식이 적합했습니다.
핵심 내용
- 바이브코딩을 순수하게 맡기면 코드 이해와 검증 비용이 커져 실제 생산성이 떨어질 수 있는 경험 공유
- 빠른 프로토타이핑에는 유용하지만, 프로덕션 코드에서는 유지보수와 보안 부담이 큼
- 설계는 사람이 먼저 하고, 반복 구현은 AI에 맡기되 결과는 반드시 검수하는 방식 제안
주의할 점
- 돌아가는 코드와 쓸 수 있는 코드의 차이 인식 필요
- AI가 만든 코드의 구조 파악과 수정 과정에서 오히려 시간 증가 가능
- 보안 취약점과 품질 저하 가능성에 대한 경계 필요
적용해볼 점
- 구현 전에 구조와 데이터 흐름 먼저 설계
- 보일러플레이트, 테스트, 단순 유틸리티 중심으로 AI 활용
- 이해되지 않는 코드는 사용하지 않고 설명을 요구