바이브코딩 환상 다 박살내 드립니다. | AI 모델 뭘 써도 안되는 이유 [코딩알려주는누나]

바이브코딩 환상 다 박살내 드립니다. | AI 모델 뭘 써도 안되는 이유 [코딩알려주는누나]

🚀 바이브 코딩(Vibe Coding)의 환상과 현실

(AI가 코딩을 대신해 준다는 착각, 그리고 진짜 개발의 길)

출처: 바이브코딩 환상 다 박살내 드립니다 | YouTube

---

📑 목차

1. 바이브 코딩이란 무엇인가?
2. 많은 사람들이 가진 오해
3. AI 코딩의 진짜 원리
4. 단순 앱 vs 상용 서비스의 차이
5. 바이브 코딩 툴의 함정 (밀키트 비유)
6. 실제 서비스 개발에 필요한 것들
7. 우리가 지금 할 수 있는 실행 전략
8. 결론과 개발자의 조언
9. 참고 사이트 & 참고문헌

---

1. 바이브 코딩이란 무엇인가?

• 흔히 “AI가 인간 대신 코드를 짜준다”라고 생각하지만 ❌
• 실제로는 인간의 언어를 프로그래밍 언어로 번역해 주는 것 ✔
• 즉, **고급 번역기(Translator)**에 가깝다.

어려운 용어 풀이

• LM (Language Model): 언어 모델. 인간의 언어를 이해하고 다른 언어(코드 포함)로 바꿔주는 시스템.

---

2. 사람들이 가진 대표적 오해

• “AI가 다 해주니까 개발자 필요 없다” → ❌ 잘못된 생각
• 현실은 여전히 사람이 문제를 정의하고 해결해야 한다.
• AI는 ‘대신’이 아니라 ‘보조 역할’을 한다.

---

3. AI 코딩의 진짜 원리

• 사용자가 요청(프롬프트)을 입력 → AI가 코드로 번역 → 결과 출력
• 예: “테트리스 만들어줘” → AI가 빠르게 기본 게임을 구현
• 하지만 이는 실제 상용 서비스와는 전혀 다름

---

4. 단순 앱 vs 상용 서비스의 차이

구분단순 앱 (예: 데모 테트리스)상용 서비스 (예: 실제 게임/웹)

데이터 저장	없음	반드시 필요
비즈니스 로직	단순 규칙	복잡한 계산, 최적화
사용자 인증	없음	로그인, 권한 관리
보안·성능	고려 없음	반드시 고려 필요

👉 인터넷에서 흔히 보는 “10초 만에 만든 앱”은 사실상 빈 껍데기에 불과하다.

---

5. 바이브 코딩 툴의 함정 (밀키트 비유 🍱)

• **밀키트(레시피 키트)**처럼 이미 준비된 재료를 조립하는 것과 같다.
• 장점: 빠르고 간단하다.
• 단점:
  1. 가격 정책이 바뀌면 그대로 따라야 함 (의존성 문제).
  2. 커스터마이징이 어렵다. (내 입맛대로 변경 불가)
  3. 사용자가 늘면 비용이 폭증한다. (확장성 한계)

---

6. 실제 서비스 개발에 필요한 것들

• 데이터베이스 설계
• 백엔드(서버) & 프런트엔드(사용자 화면) 개발
• 사용자 인증, 보안, 성능 최적화
• 대규모 트래픽 처리

👉 결국 내 서버와 내 개발 역량이 필요하다.

---

7. 우리가 지금 할 수 있는 실행 전략

⬜ AI를 번역기로 이해하기
→ "대신"이 아니라 "보조" 도구로 활용

⬜ 프롬프트 엔지니어링 공부하기
→ AI에게 더 정확히 요청하는 법 배우기

⬜ 작은 프로젝트부터 직접 만들어보기
→ 단순 웹사이트나 개인 툴로 시작

⬜ 의존성 줄이기
→ 특정 플랫폼(Vercel, Bubble 등)에만 의존하지 않고 기본기 학습

⬜ 장기적 목표 세우기
→ 상용 서비스 → 백엔드/프런트엔드 지식 필요

---

8. 결론과 개발자의 조언

• AI는 마법사가 아니다.
• 단순한 서비스는 바이브 코딩으로 가능하지만, 진짜 상용 서비스는 여전히 개발자의 문제 해결 능력이 핵심이다.
• 결국 **“AI를 얼마나 잘 활용하느냐”**가 개발자의 경쟁력이다.

---

9. 참고 사이트 & 참고문헌

• 유튜브 원본 영상
• ChatGPT (OpenAI)
• Claude (Anthropic)
• Bubble.io - No-code 플랫폼
• 김국현, 『코딩과 AI의 미래』, 한빛미디어, 2024.
• Paul Graham, “Hackers & Painters”, O’Reilly, 2004.

---

✍️ 정리 요약
바이브 코딩은 AI 번역기일 뿐, 개발자를 대체할 수준은 아님.
실제 서비스를 만들려면 여전히 문제 해결 능력, 코딩 역량, 시스템 설계가 필요하다.
👉 지금 할 일은 프롬프트 잘 쓰는 법과 기본 개발 지식을 함께 키우는 것!

📢 바이브 코딩의 불편한 진실: AI는 개발자를 대체할 수 있을까? (ft. 바이브코딩의 허와 실)

안녕하세요, 코딩 알려주는 누나입니다! 요즘 '바이브 코딩'이라는 말, 한 번쯤 들어보셨죠? "AI한테 한마디만 하면 코딩을 뚝딱 해준다더라", "10분 만에 웹사이트 만들 수 있다더라" 하면서 AI 코딩에 대한 환상이 가득한데요.

과연 그럴까요? 이 글에서는 AI 코딩의 실체와 우리가 알아야 할 '불편한 진실'에 대해 알기 쉽게 설명해 드릴게요.

---

목차

1. AI 코딩, 대체 뭔가요?
   • AI는 개발자가 아닌 '번역기'입니다.
2. '10초 만에 앱 만들기'의 함정
   • 빈 껍데기에 불과한 이유
3. '밀키트'처럼 쉬운 AI 툴의 한계
   • 편리함 뒤에 숨은 위험성
4. 결론: 그래서 우리는 무엇을 해야 할까요?
   • AI와 함께 성장하는 법

---

1. AI 코딩, 대체 뭔가요?

많은 분들이 'AI가 인간 대신에 코딩을 해준다'고 오해하고 있습니다. 하지만 이것은 틀린 생각입니다. AI 코딩의 정확한 원리는 다음과 같습니다.

💡 AI는 '인간의 언어'를 '코딩 언어'로 번역해 주는 똑똑한 번역기입니다.

우리가 쓰는 챗GPT나 클로드 같은 AI 모델들은 'LLM(Large Language Model)'이라고 불립니다. 즉, 엄청나게 많은 언어 데이터를 학습한 '언어 모델'이라는 뜻이죠.

이 AI들은 우리가 "쇼핑몰 웹사이트 만들어줘"라고 말하면, 이 문장을 이해해서 웹사이트를 만들 수 있는 코딩 언어로 바꿔주는 역할을 하는 것입니다. 마치 영어를 한국어로 번역하듯 말이죠.

2. '10초 만에 앱 만들기'의 함정

인터넷에서 "AI에게 한마디 했더니 테트리스 게임이 뚝딱 나왔다"는 영상을 보셨을 텐데요. 정말 신기해 보이지만, 여기에는 큰 함정이 숨어 있습니다.

이렇게 만들어진 앱들은 실제 우리가 사용하는 상용(수익을 내는) 서비스와는 완전히 다른 '빈 껍데기'에 불과합니다. 왜냐하면 실제 서비스에 꼭 필요한 핵심 기능들이 빠져있기 때문입니다.

• 데이터 저장 기능이 없습니다: 사용자의 정보나 글, 사진 같은 중요한 데이터를 저장하지 않습니다.
• 복잡한 비즈니스 로직이 없습니다: 복잡한 계산이나 규칙에 따라 사용자에게 최적의 정보를 제공하는 기능이 없습니다.
• 사용자 인증 기능이 없습니다: 로그인, 회원가입, 권한 관리 등 복잡한 기능이 빠져있습니다.
• 보안과 성능 최적화가 안 되어 있습니다: 해킹 방어나 수많은 사용자가 몰려도 멈추지 않도록 하는 기술(최적화)이 전혀 고려되지 않았습니다.

따라서 단순히 겉모습만 그럴듯하게 보이는 '빈 껍데기'를 보고 AI가 모든 것을 다 해준다고 착각하면 안 됩니다.

3. '밀키트'처럼 쉬운 AI 툴의 한계

"그런데 요즘 AI 툴은 로그인이나 데이터 저장 기능도 만들어 주던데요?"라고 반문하실 수 있습니다. 맞습니다. 최근에는 그런 기능까지 포함된 '노코드(No-Code) / 로우코드(Low-Code)' 툴이 많이 등장했습니다.

하지만 이런 툴은 마치 **'밀키트'**와 같습니다.

• 쉽고 빠르다: 이미 모든 재료와 소스가 준비되어 있어 요리가 아주 쉽습니다. (→ 코딩 지식이 없어도 웹사이트를 쉽게 만들 수 있습니다.)
• 재료가 정해져 있다: 내가 원하는 재료(기능)로 바꾸거나 추가할 수 없습니다. (→ 내 마음대로 기능을 바꾸거나 새로운 기능을 추가하기 어렵습니다.)
• 가격이 오른다: 밀키트 가격이 오르면 그냥 사야 합니다. (→ 플랫폼의 정책이 바뀌어 이용료가 오르면, 그대로 따라야 합니다.)
• 대규모 요리가 어렵다: 손님이 100명 오면 밀키트 100개를 따로 끓여야 합니다. (→ 사용자가 많아지면 비효율적이고 비용이 기하급수적으로 늘어납니다.)

결론적으로, 이런 AI 툴들은 아주 단순한 개인용 웹사이트나 가벼운 게임을 만드는 데는 유용하지만, 수많은 사용자가 이용하는 완벽한 상용 서비스를 만들기에는 한계가 명확합니다.

---

4. 결론: 그래서 우리는 무엇을 해야 할까요?

AI는 개발자를 대체하는 것이 아니라, **개발자의 '강력한 도구'**가 될 것입니다.

결국 AI에게 더 잘 말하고, AI를 더 잘 활용하는 것은 '사람'의 능력에 달려 있습니다. 복잡한 문제를 해결하고, 코드를 이해하며, 서비스 전체를 설계하는 능력은 여전히 중요합니다.

따라서 AI 시대에 우리는 다음과 같은 노력을 해야 합니다.

✅ 실행 가능 영역: AI를 활용한 코딩 학습 가이드

코딩을 처음 배우는 분들이라면, AI를 활용해 혼자서도 나만의 서비스를 만들어 볼 수 있습니다.

• 1단계: 프롬프트 학습
  • AI에게 정확하게 명령하는 방법을 배웁니다.
  • 예를 들어, "간단한 로그인 기능을 만들어줘" 대신, "로그인 기능을 만드는데, 사용자의 아이디와 비밀번호를 데이터베이스에 저장하고, 비밀번호는 암호화하여 저장해줘"와 같이 구체적으로 요청하는 연습을 합니다.
• 2단계: 코딩의 기본 원리 이해
  • AI가 만들어준 코드의 기본적인 구조(HTML, CSS, JavaScript)와 작동 원리를 이해합니다.
  • 단순히 복사-붙여넣기만 하지 않고, 왜 이 코드가 이렇게 작동하는지 고민해 보세요.
• 3단계: 나만의 서버 구축 연습
  • 어떤 플랫폼에도 종속되지 않고, 나만의 서버(서비스를 운영하는 컴퓨터)를 직접 만드는 방법을 배웁니다.

이러한 과정을 통해 AI를 단순한 도구로 활용하면서, 진짜 개발자처럼 스스로 문제를 해결하고 완벽한 서비스를 만드는 능력을 키울 수 있습니다.

---

참조 사이트

• YouTube 영상: 바이브코딩 환상 다 박살내 드립니다. | AI 모델 뭘 써도 안되는 이유 - YouTube

참고문헌

• (827) 바이브코딩 환상 다 박살내 드립니다. | AI 모델 뭘 써도 안되는 이유 - YouTube, by '코딩 알려주는 누나띠롱'

 

 

 

이 글에서는 현직 개발자의 시각으로 'AI 코딩의 환상'을 박살 내고, 우리가 앞으로 무엇에 집중해야 하는지 현실적인 조언과 함께 실행 가능한 가이드를 제시해 드리겠습니다.

---

💻 AI 코딩의 불편한 진실: 환상과 현실 분석

목차

1. AI 코딩의 불편한 진실: AI는 번역가일 뿐이다
   • 용어 정리: LLM과 AI 코딩
2. 10초 만에 만든 앱, 왜 상용 서비스가 될 수 없을까?
   • 개발자들이 말하는 '빈껍데기'의 4가지 부재 요소
3. Vibe 코딩 툴(플랫폼)의 함정: '밀키트'의 3가지 위험
   • Vercel, Bubble 같은 툴에 종속될 때의 문제점
4. 그래서 우리는 무엇을 해야 하는가? (실행 가이드)
5. 참고 자료 및 참고 문헌

---

1. AI 코딩의 불편한 진실: AI는 번역가일 뿐이다

많은 사람이 "AI가 인간 대신에 코딩을 해준다"고 알고 있지만, 이는 틀린 개념입니다. AI는 인간의 언어를 코딩 언어로 '번역' 해줄 뿐입니다.

💡 용어 정리: LLM과 AI 코딩

용어	설명 (쉬운 비유)
AI 코딩 (Vibe Coding)	인간의 명령(프롬프트)을 코드로 바꿔주는 행위.
LLM (거대 언어 모델)	아주 성능 좋은 번역기. (예: ChatGPT, Claude) 언어 데이터를 엄청나게 많이 학습하여 인간의 언어를 어떤 언어로든 번역할 수 있습니다.

 

핵심: AI가 '대신' 코딩을 해준다는 것은 인간 개발자가 필요 없다는 의미입니다. 하지만 현실은 AI는 '인간의 언어를 코딩 언어로 번역'해 줄 뿐이므로, 여전히 인간이 말하는 주체이며, 해결하고자 하는 문제 해결 능력이 중요합니다.

---

2. 10초 만에 만든 앱, 왜 상용 서비스가 될 수 없을까?

"테트리스 앱 만들어 줘"라고 말하면 AI가 10초 만에 완벽한 코드를 만들어주기도 합니다. 하지만 이 코드는 실제 수많은 유저가 사용하는 상용 서비스가 될 수 없습니다. 개발자들은 이런 코드를 '빈껍데기'라고 부릅니다.

개발자들이 말하는 '빈껍데기'의 4가지 부재 요소

부재 요소	쉬운 설명	실제 상용 서비스에 필요한 이유
1. 데이터 저장 부재	회원 가입 정보, 게시글, 쇼핑몰 상품 목록 등 앱을 껐다 켜도 남아있어야 할 정보가 저장되지 않음.	모든 현대 서비스의 핵심. 사용자의 모든 기록과 콘텐츠는 데이터베이스에 저장되어야 합니다.
2. 복잡한 비즈니스 로직 부재	단순한 게임 룰(규칙)에만 집중. 복잡한 계산, 여러 데이터를 엮어 최적의 결과를 도출하는 과정이 없음.	쇼핑몰의 복잡한 할인율 계산, 최적 경로 찾기, 사용자 추천 알고리즘 등은 복잡한 로직이 필요.
3. 사용자 인증 부재	로그인, 회원 가입, 권한 관리(일반 유저/관리자) 기능이 없음.	서비스의 보안 및 운영의 기본. 누가 어떤 정보를 볼 수 있는지 권한을 철저히 구분해야 합니다.
4. 성능 및 보안 최적화 부재	해킹 위험이나 수많은 동시 접속자를 고려하지 않은 코드.	실제 서비스는 수많은 유저가 접속하므로, 코드가 빠르고 안전하게 작동하도록 최적화가 필수적입니다.

 

---

3. Vibe 코딩 툴(플랫폼)의 함정: '밀키트'의 3가지 위험

최근에는 Vercel, Bubble, Glide 등 코딩 지식이 없어도 웹사이트를 만들어주는 '노코드(No-Code)'나 'AI 코딩 툴'들이 많습니다. 이들은 요리에 비유하자면 **'밀키트'**와 같습니다. 사용하기는 쉽지만, 근본적인 위험이 있습니다.

위험 요소	쉬운 설명 (밀키트 비유)	서비스에서의 문제점
1. 정책 종속 및 가격 위험	밀키트 가격이 올라도 다른 선택지가 없어 속절없이 사 먹어야 함.	플랫폼이 사용료를 올리거나 정책을 바꾸면, 개발자는 막대한 비용을 지불하거나 서비스를 통째로 옮겨야 한다.
2. 커스터마이제이션 한계	소스나 재료를 원하는 대로 바꾸거나, 새로운 메뉴를 만들 수 없음.	플랫폼에서 제공하지 않는 새로운 기능이나 복잡한 나만의 기능을 추가하고 싶어도 불가능하다.
3. 확장성 및 비용 급증	손님이 100명이 오면 밀키트 100개를 따로 끓여야 함.	유저가 많아질수록 성능 최적화가 어려워지고, 플랫폼의 서버 사용량에 비례하여 비용이 기하급수적으로 증가한다.

 

---

4. 그래서 우리는 무엇을 해야 하는가? (실행 가이드)

AI 시대에 개발자 또는 서비스를 만들고 싶은 사람은 AI에게 '말'을 잘하는 능력과 플랫폼에 '종속되지 않는' 근본적인 개발 능력에 집중해야 합니다.

실행 가능 가이드

💡 단계 1: AI를 100% 활용하기 위한 능력 향상

AI는 번역기입니다. 번역기를 잘 쓰려면 내가 원하는 바를 정확하고 구체적으로 설명해야 합니다. 이것을 프롬프팅이라고 합니다.

📦 실행 영역: 프롬프팅 능력 향상

행동 1. 맥락 제공: AI에게 '역할'을 부여하고(예: "너는 이제 20년 경력의 백엔드 개발자야"), 해결하고자 하는 문제의 배경을 상세히 설명합니다.

행동 2. 요구 사항 명확화: "간단하게 만들어줘"가 아니라, "파이썬 플라스크를 사용해서, PostgreSQL 데이터베이스에 저장하고, RESTful API를 구현해 줘" 와 같이 구체적인 기술 스택을 명시합니다.

행동 3. 반복적인 피드백: 한 번에 완벽한 코드를 기대하지 말고, AI가 내놓은 결과물에 대해 "여기서 보안 코드를 추가하고, 성능을 20% 개선해 줘" 와 같이 피드백하며 코드를 다듬어 나갑니다.

 

💡 단계 2: 플랫폼 종속에서 벗어나기 위한 핵심 기술 습득

단순한 회사 소개용 웹사이트가 아니라, 수익을 창출하고 확장 가능한 서비스를 만들려면 나만의 서버를 구축해야 합니다.

📦 실행 영역: 순수 서버/클라이언트 구축 학습

1. 백엔드(서버) 학습: 플랫폼에 의존하지 않고, 직접 데이터베이스를 설계하고 서버를 구축하는 방법을 배웁니다. (예: Python - Flask/Django, Node.js - Express, Java - Spring)

2. 프런트엔드(클라이언트) 학습: 유저 인터페이스를 자유롭게 커스터마이징할 수 있도록 HTML, CSS, JavaScript의 기본기를 익히고, React나 Vue.js 같은 프레임워크를 학습합니다.

3. 문제 해결 역량 강화: 에러가 났을 때 AI에게 의존하기보다, 에러 메시지를 읽고 스스로 원인을 파악하고 해결하는 디버깅 능력을 키웁니다.

 

---

5. 참고 자료 및 참고 문헌

참조 사이트 (Source YouTube Video)

• 영상 제목: 바이브코딩 환상 다 박살내 드립니다. | AI 모델 뭘 써도 안되는 이유
• 링크: https://www.youtube.com/watch?v=1DVeV5lUPPU

참고 문헌 (추가 정보)

• RESTful API: 서버와 클라이언트 간에 데이터를 주고받는 통신 규칙. 현대 웹 서비스의 핵심적인 통신 방식입니다.
• 데이터베이스 (DB): 모든 정보를 체계적으로 저장, 관리하는 시스템. 상용 서비스 운영의 근간입니다.
• 성능 최적화: 코드가 더 빠르고 효율적으로 작동하도록 개선하는 작업. 많은 유저를 수용하기 위해 필수적인 개발 영역입니다.