AI 코딩 몰라도 된다던데? 바이브 코딩 직접 해보며 알게 된 것
코드 화면을 마주하고 있던 순간 · AI로 생성된 이미지
- AI 도구로 콘텐츠를 만들면 코딩은 몰라도 된다고 생각했는데, 블로그 스킨을 손보고 안드로이드 스튜디오로 계산기 앱을 만들면서 그 생각이 흔들렸다.
- 코드를 직접 짜는 게 아니라, HTML이나 XML을 읽고 ChatGPT에게 정확하게 시킬 줄 알아야 하는 순간이 따로 있었다.
- 이런 방식을 "바이브 코딩"이라고 부른다는 걸 나중에 알았는데, 코딩을 몰라도 도메인 지식만 있으면 효용이 크다는 말이 와닿았다.
"AI가 다 해주는데, 코딩까지 알아야 하나."
블로그 스킨을 손보다, 왜 HTML을 읽어야 했나
nemobunny.com을 운영하면서 색상 박스나 카드뉴스 슬라이드 같은 디자인 요소를 만들 때마다, Blogger의 HTML 편집기를 열어야 했다. 처음엔 그냥 코드를 통째로 복사해서 붙여넣기만 하면 될 줄 알았다. 그런데 슬라이드 박스 크기가 이상하게 커지거나, 이미지가 작게 보이는 문제가 생기면 결국 코드 안을 들여다봐야 했다. `padding`, `max-width`, `flex` 같은 단어들을 하나씩 찾아가며 어디를 바꿔야 박스가 줄어드는지 확인하는 식이었다.
처음에는 이게 코딩이라고 생각하지 않았다. 그냥 디자인을 만지는 것뿐이라고 여겼다. 그런데 어느 순간, 챗GPT한테 "이 부분 수정해줘"라고만 말하면 안 되고, "여기 padding 값을 8px로 줄여줘"처럼 정확한 용어로 말해야 원하는 결과가 나온다는 걸 알게 됐다. 코드를 직접 짜는 건 아니어도, 코드를 읽고 어디가 문제인지 짚어낼 줄은 알아야 했던 거다.
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스킨 편집기에서 CSS 코드를 한 줄씩 들여다보던 화면
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그렇게 코드를 손본 끝에 완성된 헤더와 메뉴 화면
계산기 앱을 만들면서, 그 생각이 더 분명해졌다
AI를 활용한 모바일 앱 개발 과정을 들으면서, 안드로이드 스튜디오로 간단한 계산기 앱을 만들어본 적이 있다. 화면 레이아웃은 XML로 짜여 있었는데, 버튼 위치나 숫자 표시 영역이 어떻게 배치돼 있는지 그 XML을 먼저 봐야 했다. 그다음 ChatGPT한테 이렇게 요청했다.
"너는 모바일앱 개발자야. 안드로이드 스튜디오에서 계산기를 구현하고 있어. 위의 XML 분석해서 자바코드 알려줘."
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XML 코드와 자바 코드를 같이 보면서 실행해본 계산기 앱 화면
그렇게 받은 코드를 앱에 넣고 실행해봤는데, 계산 결과가 소수점까지 길게 나왔다. 그래서 다시 "계산 결과는 정수로 표현해줘"라고 요청했다. 코드 한 줄 한 줄을 내가 직접 쓴 건 아니지만, XML을 읽을 줄 알아야 ChatGPT에게 뭘 분석해달라고 할지 알 수 있었고, 결과물을 보고 뭐가 어색한지(소수점이 너무 길다는 것) 판단할 줄도 알아야 했다.
Q. 그러면 코딩을 처음부터 배워야 하나?
A. 자바 문법을 외워서 직접 쓰는 정도는 아니었다. 다만 XML이나 HTML 구조를 읽고, "이 태그가 뭘 의미하는지" 정도는 알아야 ChatGPT한테 정확하게 시킬 수 있었다.
Q. AI가 다 알아서 해주지 않나?
A. 처음 받은 코드가 그대로 맞는 경우는 드물었다. 결과를 보고 "이게 의도한 거랑 다르네"라고 알아채는 눈은 결국 내가 가지고 있어야 했다.
나중에 알게 됐는데, 이런 방식에 "바이브 코딩"이라는 이름이 따로 있었다. 2025년 초 한 AI 연구자가 처음 쓴 표현이라고 하는데, 정밀하게 한 줄씩 코드를 짜는 대신, AI에게 전반적인 지침만 주고 나머지는 AI가 채우게 하는 방식을 가리킨다고 했다. 자연어로 AI에게 지침을 주고, AI가 그걸 코드로 바꿔주는 작업 방식이라는 점에서 내가 했던 것과 비슷했다. 특히 "도메인 지식은 충분하지만 코딩은 모르는 사람"한테 효과가 크다는 설명을 보고, 내 경우가 딱 그랬다는 생각이 들었다. 콘텐츠를 어떻게 만들고 싶은지는 알고 있었는데, 그걸 코드로 옮기는 부분만 AI한테 맡긴 셈이었다.
그런데 동시에 주의할 점도 있다는 걸 같이 알게 됐다. AI가 만들어주는 코드는 그럴듯해 보여도, 입력값을 제대로 검증하지 않으면 오류가 나거나 화면이 깨질 수 있다고 했다. 더 신경 쓰이는 부분은 보안이었다. 비밀번호나 API 키 같은 민감한 정보를 코드에 그대로 적어두면, 그 코드를 다른 곳에 올리거나 공유할 때 노출될 위험이 있다고 한다. 계산기 앱처럼 간단한 결과물에는 해당이 없었지만, 앞으로 좀 더 복잡한 걸 만들게 되면 이 부분은 따로 챙겨야겠다고 메모해뒀다.
Make 같은 자동화 도구를 블로그 콘텐츠 작업에 쓰면서도 비슷한 느낌을 받았다. 도구가 알아서 다 해줄 것 같았는데, 결국 어떤 단계에서 어떤 데이터를 어떻게 연결할지는 직접 설계해야 했다. 코딩을 잘 몰라도 할 수 있는 일이라고 생각했는데, 그 안에서도 "구조를 이해하고 결과를 검증할 줄 아는" 부분은 분명히 따로 있었다.
계산기 앱은 결국 잘 작동했다. 자바를 따로 공부한 적은 없지만, XML 구조를 읽고 ChatGPT한테 필요한 만큼 정확하게 요청하는 정도로도 결과물을 만들 수 있었다. 다만 이게 끝이 아니라는 느낌도 들었다. 지금처럼 AI한테 코드를 맡기는 방식이 점점 더 흔해진다면, 코드를 아예 모르는 채로 계속 가는 것보다는 최소한의 구조를 읽는 눈을 더 키워두는 쪽이 나을 것 같다는 생각이, 그 계산기 화면을 보면서 들었다.
경기테크노파크 강의에서 네이버 플레이스와 블로그마케팅을 배울 때는 디자인과 콘텐츠 쪽에 집중했었는데, 모바일 앱 개발 과정을 따로 들으면서 전혀 다른 결의 작업을 마주한 셈이었다. 둘 다 결국 "AI한테 무엇을 맡기고, 무엇은 내가 판단해야 하는지"를 가르는 일이었다는 공통점이 있었다.
이 블로그를 시작한 이유가 궁금하다면, 웹툰 배경을 AI로 만들면 안 될까, 그 질문에서 시작된 이야기를 먼저 읽어보길 권한다. AI한테 작은 요청 하나를 했다가 의도와 다른 결과를 받은 경험은 Blogger 파비콘 만들기, AI로 로고 수정하다 가방 목업까지 하게 될 줄이야에도 있다.
글쓴이: 네모버니 · AI로 일을 찾아가는 기록자
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