AI 코딩, Vibe Coding with Claude

일상화된 AI 코딩, 바이브 Vibe Coding

최근 개인 로봇 개발자들의 유튜브 영상을 보면 프로그램 개발에 Vibe Coding을 일반적으로 사용한다. Vibe Coding은 프롬프트를 이용하여 요구사항을 Generative AI에 전달하면 AI가 Code를 생성하는 체계이다.

Gnerative AI 용도: 검색 - 자연어처리, 사용자 의도 파악 그리고 상호 작용 과정을 통해 번역 - 다른 언어로 자연스럽게 번역 요약 - 방대하고 복잡한 내용을 짧게 요약 코드 생성 - 사용자의 계획, 코딩 그리고 리뷰를 자연어처리와 의도 파악을 통해 상호 작용 과정 포함

AI가 Predictive AI (with ML models), Generative AI(LLM models), 그리고 Agentic AI (Agents)로 발전하면서 Vibe Coding에도 Agentic AI가 활용되고 있다. 대표적으로 Claude Code는 Agent가 주동해서 Coding Plan, Coding 그리고 Debugging(Review)를 자동으로 할 수 있게 한다. Claude Code는 Claude 개발 환경에 포함된 소프트웨어 개발 Agent이다.

 

AI의 발전(종류): Predictive AI - 기계 학습 모델을 데이터셋을 통해 훈련시킨 후, 결과를 모르는 조건을 데이터셋으로 입력하여 결과를 예측하는 AI Generative AI - 조건을 입력하면 스스로 결과를 생성할 수 있는 AI Agentic AI - 자원과 조건을 입력하면 순서에 따라 규칙을 적용하며 조건을 만족시키는 작업을 수행하는 AI

Agentic Vibe Coding의 명과 암, 인간 역할과 비용

Claude Code의 활약을 보면서 두 가지 생각이 떠오른다. 첫째는 코딩 과정을 바라만 보고 있는 인간의 역할에 대한 의문이다. 인간의 최종 의사결정을 내린다고 자위하지만 최종 코드 리뷰와 debugging까지 sub agent를 사용하면 인간이 Vibe Coding으로 두세 개 프로젝트만 경험하면 과연 최종 의사결정을 내릴 능력이 있을까 하는 점이다. 둘째는 최근 구글과 테슬라 등이 경쟁적으로 데이터센터를 늘리는 것과도 관계가 있는 연산 비용 문제이다. 프로그램 개발의 기획, 개발 그리고 리뷰까지 Claude Code에게 의존하면서 수많은 질문을 하고 다시 고쳐서 원하는 결과를 얻게 된다. 당연히 그 과정에서 비용 제어가 어려워질 것이다.

하이브리드 접근이 적당하지 않을까?

개인 입장에서 두 가지 걱정 모두 적당히 넘어가기 어려운 문제이다. 그래서 현재는 Claude로 코딩 제안을 받고 스스로 문제를 해결해 나가는 하이브리드방식이 좋지 않을까 생각한다. 물론 복잡한 시스템을 구성하기 위해 여러 소스 코드 정의와 파일을 관리하고 전혀 모르는 분야를 포함해야 하는 경우는 Agentic AI가 필요하겠지만 개인이 기술적 호기심으로 진행하는 프로젝트는 Claude 정도도 충분할 것 같다. 그리고 관련 자료를 찾아보며 고민하는 과정에서 지식과 Insight가 키워질 것 같다.

 

개인적으로 Claude Desktop에서 사용할 MCT 서버 개발을 Vibe Coding을 이용해서 개발할 예정이다. Claude의 기본 스킬 중에 mct-support가 있어 MCT 개발에 코드 생성과 리뷰 등의 효과가 크다.

2026 NDoStudio

2026/8/9 처음 2026/8/9