[Paper] 'Can you feel the vibes?': 초보 프로그래머의 vibe coding 참여 탐구

Source: arXiv - 2512.02750v1

개요

이 논문은 코드를 한 줄씩 작성하는 대신 자연어 프롬프트를 생성 AI에 제공하여 소프트웨어를 구축하는 새로운 방식인 “바이브 코딩(vibe coding)”을 조사한다. 기술 전공과 비기술 전공의 학부 신입생 31명을 대상으로 하루짜리 해커톤을 진행함으로써, 이 접근 방식이 낮은 위험도 환경에서 창의성, 협업, 학습에 어떤 영향을 미치는지 탐구한다.

주요 기여

• AI 기반 프롬프트 기반 개발에 대한 초보자 참여의 실증적 스냅샷을 실시간 해커톤에서 제공.
• 워크플로우 패턴 식별: 팀들이 여러 AI 도구를 파이프라인으로 결합하고, 인간 판단을 통해 출력을 연결·정제함.
• 바이브 코딩이 진입 장벽을 낮춘다는 증거를 제시, 빠른 프로토타이핑 및 학문 간 팀워크를 가능하게 함.
• 학습 성과에 대한 통찰: 전통적인 소프트웨어 엔지니어링 실습에 제한적으로 노출되었음에도 불구하고 프롬프트 엔지니어링 기술과 자신감이 향상됨을 확인.
• 디자인 권고안: 아이디어 조기 수렴 및 코드 품질 불균형과 같은 함정을 완화하면서 바이브 코딩을 활용하는 미래 교육 이벤트를 위한 제언.

방법론

연구진은 브라질 공립 대학에서 9시간 해커톤을 조직했다. 참가자(컴퓨팅 전공 및 비컴퓨팅 전공 학부생 31명)는 9개의 혼합 경험 팀을 구성했다. 데이터 수집은 세 가지 방법을 결합하였다:

1. 팀 활동 및 도구 사용에 대한 직접 관찰.
2. 자신감, 인식된 학습, 만족도를 포착한 종료 설문.
3. 행사 후 진행된 반구조화 인터뷰를 통해 참가자 경험, 도전 과제, 성찰을 심층 탐색.

혼합 방법론 접근을 통해 저자들은 정량적 설문 결과와 정성적 서술을 삼각측정(triangulate)하여, 시간 압박 하에서 초보자들이 바이브 코딩 도구와 어떻게 상호작용하는지에 대한 전체적인 시각을 제공한다.

결과 및 발견

• 빠른 프로토타이핑: 모든 팀이 9시간 안에 기능 시연을 제작했으며, 자연어 프롬프트가 초기 단계 개발을 가속화할 수 있음을 입증.
• 프롬프트 엔지니어링의 등장: 참가자들은 프롬프트를 설계·반복하는 방법을 빠르게 습득했으며, 이를 부수적인 작업이 아닌 핵심 기술로 인식.
• 학문 간 협업: 비기술 구성원은 도메인 지식과 UI 아이디어를 제공하고, 기술 구성원은 프롬프트 다듬기와 디버깅에 집중.
• 워크플로우 정교화: 팀들은 여러 AI 서비스(코드 생성기, 테스트 생성기, UI 디자이너)를 연쇄하는 파이프라인을 구축하고, 필요 시 수동으로 결과물을 편집.
• 품질 트레이드오프: 생성된 코드는 종종 상당한 후처리가 필요했으며, 팀들은 아이디어에 “조기 수렴”하는 경향을 보고해 대안 탐색이 제한됨.
• 학습 영향: 설문 결과 AI 보조 코딩에 대한 실험 자신감이 통계적으로 유의하게 상승했지만, 참가자들은 버전 관리·테스트와 같은 정형 소프트웨어 엔지니어링 실습에 대한 노출이 제한적임을 인정.

실용적 시사점

• 저비용 온보딩: 조직은 짧고 포괄적인 해커톤을 통해 개발자, 디자이너, 도메인 전문가에게 깊은 사전 프로그래밍 지식 없이도 AI 보조 코딩을 소개할 수 있다.
• 프롬프트 엔지니어링 교육과정: 교육 프로그램은 프롬프트 설계를 가르칠 수 있는 기술로 다루어야 하며, 전통적인 코딩 모듈과 병행해 통합해야 함.
• 하이브리드 파이프라인: 연구에서 제시된 “인간‑인‑루프” 모델을 채택해 AI를 스캐폴딩으로 활용하고, 개발자는 검증·보안·통합에 집중.
• 빠른 MVP 제작: 스타트업 및 제품 팀은 시장 진입 시간이 중요한 경우, 바이브 코딩을 활용해 빠른 개념 증명을 만들 수 있다.
• 도구에 구애받지 않는 모범 사례: 체크리스트 기반 코드 리뷰, 명시적 발산 프롬프트와 같은 스캐폴딩이 첫 번째 AI 제안에 머무르는 경향을 완화하고, 더 높은 품질 결과를 도출할 수 있음을 시사.

제한 사항 및 향후 연구

• 표본 크기 및 맥락: 단일 9시간 이벤트와 한 대학의 31명 참가자에 국한돼 문화·숙련도·장기 프로젝트 전반에 대한 일반화에 한계가 있다.
• 단기 평가: 학습 효과는 해커톤 직후에 측정됐으며, 장기적인 기술 유지 여부를 확인하려면 종단 연구가 필요하다.
• 도구 다양성: 팀이 여러 AI 서비스를 사용했지만, 특정 도구나 모델 버전이 미치는 영향을 체계적으로 비교하지는 않았다.
• 향후 방향: 저자들은 대규모·다중 세션 연구, 정형 소프트웨어 엔지니어링 실습을 바이브 코딩 교육과정에 통합, 발산적 아이디어 생성과 엄격한 출력 검증을 촉진하는 스캐폴딩 기법 실험을 제안한다.

저자

• Kiev Gama
• Filipe Calegario
• Victoria Jackson
• Alexander Nolte
• Luiz Augusto Morais
• Vinicius Garcia

논문 정보

• arXiv ID: 2512.02750v1
• Categories: cs.SE, cs.HC
• Published: December 2, 2025
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