결국 선택의 문제죠.
하나는, 매번 1번에서 멈추는 이슈를 그때그때 해결하면서 클로드코드 같은 도구를 태스크 단위로 일일이 붙들고 가는 방식.
다른 하나는, 초기에 세팅을 제대로 해두고 이후에는 가능한 한 많은 부분이 자연스럽게 흘러가도록 인프라를 설계하는 방식.
표면적으로는 둘 다 AI를 활용하는 것처럼 보이지만, 실제 핵심은 아주 다릅니다.
전자는 작업 보조에 가깝고, 후자는 시스템 설계에 가깝습니다.
문제는 요즘 퍼지는 AI 포모 때문에 많은 사람들이 바이브코딩을 거의 만능처럼 받아들인다는 점입니다.
하지만 바이브코딩은 애초에 그런 도구가 아니고, 그 기반 로직인 뉴럴 네트워크는 원래 그렇게 설계되어 있지 않습니다.
GPT라는 이름만 봐도 힌트가 있습니다.
Generative Pre-trained Transformer.
말 그대로 사전에 학습된 데이터의 패턴을 바탕으로 다음 결과를 생성하는 모델입니다..
즉, 이미 충분히 학습된 패턴이 있고, 우리가 원하는 맥락이 그 안에 잘 포섭되어 있을 때는 놀라울 정도로 유용합니다.
반대로 말하면, 데이터가 부족하거나 맥락이 희소하거나 요구사항이 까다로운 영역에서는 알아서 완벽하게 해주지 못합니다.
그 빈칸을 메우는 건 결국 모델이 아니라 사람입니다.
그래서 후자, 즉 “초기 세팅을 해두고 100% 알잘딱깔센 인프라로 간다”는 발상은 사실상 다시 소프트웨어 엔지니어링의 문제로 돌아옵니다.
어떤 구조를 잡아야 하는지, 어떤 컨텍스트를 넣어야 하는지, 어떤 예외를 막아야 하는지, 부족한 pre-trained 영역을 어떤 기능과 설계로 보완할지 판단해야 하기 때문입니다.
결국 중요한 질문은
이 비결정적인 도구를 어떻게 더 결정적으로 사용할 것인가?
다시 말해, 재현 가능성을 어떻게 높일 것인가?
한 번 잘 되는 데모를 만드는 것과, 반복해서 비슷한 품질을 내는 시스템을 만드는 것은 전혀 다른 일입니다.
전자는 “운 좋게 잘 나온 결과”일 수 있지만, 후자는 설계와 검증과 운영이 필요합니다.
그 지점부터는 더 이상 바이브의 영역이 아니라 소프트웨어 엔지니어링의 영역입니다.
OpenClaw, Hermes, OMC, OMX 같은 하네싱 툴이 주목받는 이유이죠.
사람들이 진짜 두려워하는 것은 “AI가 코드 몇 줄 대신 쳐준다”는 사실이 아닙니다.
그보다 무서운 건, 비결정적인 모델을 감싸서 반복 가능하고 운영 가능한 형태로 만드는 시스템이 등장하는 것입니다.
즉, 사람들이 포모를 느끼는 지점은 바이브코딩 자체가 아니라, 그 위에 얹힌 엔지니어링이라고 정확하게 보셔야 합니다.
그래서 지금 필요한 태도는 조급함이 아닙니다.
바이브코딩이 만능이라는 말에 휩쓸릴 필요도 없고, 남들이 뭔가를 뚝딱 만든다는 장면만 보고 불안해할 필요도 없습니다.
중요한 건 이 툴을 어디에, 어떤 방식으로, 어떤 도메인 안에서 사용할 것인지 먼저 정하는 것이죠.
문제 정의 없이 툴부터 붙잡으면, 결국 남는 건 생산성이 아니라 잡음뿐입니다.
도메인도 없이, 설계도 없이, 엔지니어링 이해도 없이 “일단 AI로 다 된다”는 식으로 접근하면 초반에는 빨라 보일 수 있죠.
하지만 조금만 복잡한 문제로 들어가면 바로 멈춥니다.
반대로 도메인을 정하고, 반복되는 문제를 정의하고, 엔지니어링 공부를 병행하면서 접근하면 바이브코딩은 강력한 가속기가 될 수 있습니다.
결론적으로,
바이브코딩은 개발을 대체하는 마법이 아닙니다.
잘 설계된 사람에게는 속도를 붙여주지만, 설계 없는 사람에게는 착시만 줄 뿐입니다.
그러니 포모를 느낄 이유는 없습니다.
대신 차분하게 도메인을 정하고, 이 도구를 어디에 써야 하는지 정하고, 소프트웨어 엔지니어링을 같이 공부해야 합니다.
결국 오래 가는 사람은 바이브를 잘 타는 사람이 아니라,
바이브를 시스템으로 바꿀 수 있는 사람일겁니다.