바이브 코딩 컬트가 도그푸딩으로 난리를 부리고 있다
Source: Hacker News
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배경
Claude는 소스 코드가 유출되었고, 사람들은 그것이 얼마나 형편없는지 웃으며 즐거운 시간을 보내고 있습니다. 어떻게 이런 일이 일어났는지 궁금할 수도 있습니다. 답은 남용된 자체 사용(dogfooding)입니다.
바이브 코딩 설명
Dogfooding은 자신이 만든 제품을 직접 사용하는 것을 말합니다. 좋은 아이디어이지만, 합리적인 한계를 넘어서는 컬트 같은 활동으로 변질될 수 있습니다. 여기서는 vibe coding이라는 개념으로, 내부에서 무슨 일이 일어나고 있는지 전혀 기여하지 않겠다는 의지를 갖고, 심지어 살펴보지도 않는 것을 의미합니다.
물론 이것은 터무니없습니다. 여기서 인간의 기여가 전혀 없다는 것이 아니라는 점을 강조하고 싶습니다. 우선, 여러분은 인간 언어를 사용하고 있고, 기계도 그 동일한 인간 언어를 자체 내부 사고 과정에 활용하고 있습니다. 개발 팀에 속하지 않은 다른 인간들이 모든 기초 작업을 수행했으며 여러분의 팀은 순수하게 vibe coding만 하고 있다고 주장할 수도 있습니다. 하지만 실제 상황은 그렇지 않습니다. 여러분은 여전히 플랜 파일(‘todo 리스트’를 멋지게 표현한 말), 스킬, 규칙과 같은 인프라를 구축하고 있습니다. 프레임워크가 제공되지 않으면 기계는 매우 형편없이 동작합니다.
Pure Vibe Coding의 문제점
Pure vibe coding은 신화에 불과하지만, 팀들은 여전히 이를 실천하려고 하면서 터무니없는 결과를 초래합니다.
- 실제로 사람이 살펴보니 구성 요소들 사이에 많은 중복이 있었습니다. 왜 개발자들은 스스로 확인하지 않았을까요? 다시 말해, 이것이 vibe coding이기 때문에 내부를 들여다보는 것이 “속임수”로 여겨집니다. 기계가 무엇을 하고 있는지에 대해 막연한 대화만 하면 된다고 생각하죠.
- 코드는 영어로 작성되어 있어 누구나 읽을 수 있습니다. 에이전트이면서 동시에 도구인 항목들이 많이 중복되는 것을 쉽게 발견할 수 있습니다. 이것은 다소 중복된 것이므로 정리하는 것이 좋겠어요.
- 소프트웨어 프로젝트는 종종 기술 부채와 함께 시작됩니다. 과거에는 그 부채를 정리하는 데 전체 연도가 걸리기도 했습니다. AI‑지원 코딩을 활용하면 그 정리를 몇 주 안에 완료하거나, 새로운 기능을 개발하면서도 속도를 늦출 수 있습니다. AI는 실제로 혼란을 정리하는 데 매우 뛰어납니다.
AI Assistance and Code Cleanup
이 경우, 사람이 기계에게 이렇게 말할 수 있었습니다:
“에이전트이면서 도구인 것이 많이 있습니다. 모두 나열하고 예시를 살펴본 뒤, 어떤 것이 에이전트이고 어떤 것이 도구인지 결정합시다. 가이드라인을 논의하고 전체 세트를 감사한 뒤, 재분류하고 겹치는 항목들을 하나의 문서로 통합해 양쪽의 장점을 살려봅시다.”
AI는 특히 경계 사례를 명확히 하는 대화를 거친 후에 이 작업을 매우 잘 수행합니다. 이것이 바로 Ask mode가 필요한 이유입니다: 예시를 하나씩 살펴보고, 자신의 추론을 공유하며, AI가 아첨하듯 동의하려 할 때 바로잡아 줍니다. 충분히 주고받은 뒤에는, 사전 대화에서 기반을 다진 덕분에 AI가 마치 한 번에 작업을 수행하는 듯이 작업을 실행할 수 있습니다.
불행히도 Claude 팀은 그렇게 하지 않고 있습니다. 그들은 과도하게 자체 제품을 사용하면서도 몇 분만이라도 내부를 살펴보고, 무엇이 잘못됐는지 파악한 뒤 그 혼란을 기계에 설명하려는 노력을 거부하고 있습니다. 높은 수준의 개념적 아이디어를 제공하고 실제 작성을 기계에 맡기는 것은 vibe‑coding 개념을 위반하는 것이 아니라, 단지 비효율적인 워크플로우일 뿐입니다.
저는 몇 달 동안 이렇게 해왔습니다: “이 코드베이스에서 도달할 수 없는 코드를 감사해 보자” 혹은 “이 함수가 눈을 아프게 만든다”와 같은 프롬프트로 대화를 시작하고, 실행 가능한 무언가가 나올 때까지 논의합니다. 그런 다음 해야 할 일을 설명하고, AI가 터무니없는 출력을 멈출 때까지 대화를 이어가며, 마지막으로 계획을 세우고 빌드를 실행하도록 지시합니다. AI는 스스로 스파게티 코드를 발견하는 데는 매우 서툽니다. 하지만 이를 지적하고 안내하면, 혼란스러운 코드를 효과적으로 정리할 수 있습니다.
Conclusion
AI를 사용해서 코딩한다고 해서 품질이 낮은 소프트웨어를 만들 필요는 없습니다. 나쁜 소프트웨어는 AI 지원의 불가피한 부작용이 아니라 여러분이 내리는 결정입니다. 저는 AI 도움 없이 과다하게 보수를 받는 개발자들이 만든 라이브러리와 일주일 동안 싸우면서 끔찍한 결과를 얻었습니다. 여러분의 소프트웨어 품질을 스스로 책임지고 더 나아지도록 노력하세요.