Vibe Coding vs Engineering Judgment: 속도가 끝나고 책임이 시작되는 지점

Source: Dev.to

소개

바이브 코딩은 어디에나 있다: AI에 프롬프트를 주고, 흐름에 몸을 맡기며, 코드를 빠르게 생성하고, 겉보기엔 올바른 무언가를 배포한다. 데모는 동작하고, 테스트는 통과하고, 생산성이 높아 보인다. 실제 현장에서 사고를 처리하고 운영 코드를 검토해 보면 한 가지가 명확해진다: 바이브 코딩은 산출 속도를 높이고, 엔지니어링 판단은 시스템을 보호한다. 두 가지 모두 필요하지만, 해결하는 문제는 매우 다르다.

바이브 코딩이 어떤 모습인지

• AI를 활용한 빠른 코드 생성
• 최소한의 계획
• “동작한다”는 이유만으로 결과를 신뢰
• 구조보다 모멘텀을 우선시

마찰을 없앤다: 빈 페이지가 없고, 문법 고민이 없으며, 컨텍스트 전환이 없다. 작은 범위에서는 실제 생산성 향상이 된다.

바이브 코딩이 빛을 발하는 경우

• 버려도 되는 코드 – 개념 증명, 데모, 실험 등 장기적인 유지가 필요 없는 경우.
• 학습 또는 검증 – 목표가 아이디어를 탐색하는 것이며, 운영 안정성을 보장하는 것이 아니다.
• 단순 작업 – CRUD API, 기본 UI 레이아웃, 설정 파일 작성 등.

이 경우 실수 비용이 낮고, 속도 이점이 위험보다 크다.

바이브 코딩이 한계에 부딪히는 경우

여러 팀이 오고 가고, 리팩터링·스케일링·수년간 유지보수가 필요한 코드는 종종 문제를 일으킨다:

• AI가 만든 구조는 처음엔 깔끔해 보여도 유지보수가 힘들어진다.
• 복잡한 비즈니스 규칙(인증, 권한, 결제, 비밀 정보)은 난잡해지기 쉽고, AI는 이를 과도하게 단순화하거나 잘못된 가정을 코드에 녹여낸다.

실제 사례

AI를 이용해 백그라운드 잡 흐름을 구현했는데, 스테이징에서는 완벽히 동작하고 재시도 로직과 추상화도 깔끔했다. 하지만 놓친 부분이 있었다:

• 재시도가 멱등(idempotent)하지 않았다.
• 부분 실패가 중복 쓰기를 초래했다.
• 로그가 실제 문제를 가렸었다.

운영 중 사고가 발생하면서 문제가 드러났다. 실수를 만든 것은 AI가 아니라, 부족한 엔지니어링 판단이었다.

지도 원칙

코드가 안전하다는 것을 설명할 수 없다면, 배포해서는 안 된다.

AI는 코드를 작성하는 데 도움을 줄 수 있지만, 다음과 같이 활용해야 한다:

• 보조 도구
• 초안 작성 툴
• 생산성 증폭기

— 설계자나 의사결정자가 아니라.

검증되지 않은 바이브 코딩의 흔한 함정

• “잠시”라는 이유로 남겨진 하드코딩된 비밀 정보
• 과도하게 관대한 접근 권한 검사
• 위험한 의존성 선택
• 누락된 검증 경로

모든 것이 괜찮아 보이다가 갑자기 문제가 된다. 특히 보안은 AI가 부족한 회의감을 필요로 한다.

효과적인 실천 방법

• 경계에서 속도를 늦추라 (인증, 데이터 쓰기, 외부 연동 등).
• AI가 만든 코드를 마치 다른 사람이 작성한 것처럼 검토하라.
• 코드가 어떻게 실패할 수 있는지를 물어보라, 단순히 어떻게 동작하는지만 묻지 말고.
• 인간 코드 리뷰를 절대 건너뛰지 말라; AI 출력은 기본적으로 신뢰하지 말아야 할 대상이다.

규율 없이 속도만 추구하면 문제를 뒤로 미룰 뿐이다.

속도와 책임의 균형

바이브 코딩을 활용할 때

• 아이디어 탐색
• 마찰 감소
• 위험이 낮은 상황에서 빠른 진행

엔지니어링 판단에 의존할 때

• 사용자 보호
• 시스템 보안
• 실패에 대비한 설계
• 운영 결과에 대한 책임

속도는 기능을 출시한다. 판단은 시스템을 살아 있게 만든다. 경험이 가르쳐 주는 차이점이다.