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바이브 코딩 2개월, 초보 바이브 코더의 개발 프로세스 완성기

챗GPT와 클로드 코드로 2개월간 바이브 코딩하며 만든 나만의 개발 프로세스를 공유합니다. 문과 출신 초보자도 따라할 수 있는 9단계 워크플로우를 확인해보세요.

"이게 된다고?" 라며 원하는 걸 클로드 코드에 던져 넣었을 때 느꼈던 그 놀라움, 이제는 기억도 잘 안 나더라고요. 회사에서 처음 클로드를 접하고 필요한 tool을 만들며 쓸 때만 해도, 단순히 html로 나열된 파일만 있어도 충분하다고 생각했습니다. 그때 제가 원했던 건 Task Kanban Dashboard였어요. 아주 기초적인 형태였지만 Task 카드를 이리저리 움직이면서 할 일을 관리하니 정말 편했습니다. 여러 업무를 동시에 하다 보면 뭘 해야 할지 까먹는 일도 많았는데, 잊어버릴 걱정 없이 일할 수 있다는 게 좋았거든요.

바이브 코딩으로 만든 Task Kanban Dashboard 화면

휘리릭 만들어지는 결과물, 바이브 코딩에 빠지다

원하던 결과물을 이렇게 쉽게 얻다 보니 점점 바이브 코딩에 빠지게 됐고, 결국 사이드 프로젝트를 하나 해보자고 마음먹었습니다. 근데 막상 시작하니 생각처럼 순탄하지는 않더라고요.

바이브 코딩의 가장 큰 벽은 '개발 프로세스'를 몰랐다는 것

제가 느끼기에 바이브 코딩의 가장 큰 벽은, 개발 프로세스와 핵심 절차를 전혀 모른 채로, 그리고 여러 개발 용어를 하나도 이해하지 못한 채로 '개발'을 하고 있었다는 점이었습니다.

npm run dev가 뭔지도 몰랐고, 클로드가 "react + vite + typescript로 할게요" 하면 "응 그래" 하고 그냥 승인 버튼을 누르는 게 소위 말하는 바이브 코딩이었죠. localhost의 진정한 의미도 모른 채, 다른 크롬 계정으로 열었을 때 데이터가 다 날아갔다고 생각하고 멘붕이 왔던 기억이 있습니다. 기껏해야 한두 달 전 일인데 벌써 추억으로 남을 것 같네요.

나만의 개발 Operating System을 만들다

4월 초중순에 클로드 코드를 시작해봤고, 난생처음 첫 git commit을 한 게 6월 11일이었습니다. 두 달이 채 안 되는 사이에 하루 16시간 정도 클로드와 잠을 갈아 넣으며 저만의 Operating System을 만드는 데 온 힘을 기울였어요.

제가 정리한 작업 프로세스는 아래 순서대로 진행됩니다.

  1. 챗GPT와 2~3일 정도 대화하며 구현 계획, 로드맵 초안, 기능 컨셉, 구분해야 할 것을 모두 md 파일로 정리합니다.
  2. 클로드 코드에 학습시키고 claude.md를 만듭니다.
  3. MVP 0.1부터 시작할 때 챗GPT에게 개발 지시서를 써달라고 요청합니다.
  4. 클로드 코드를 Opus 상태, plan 모드로 두고 개발 지시서를 기반으로 개발 계획을 세우게 합니다.
  5. 완성된 개발 계획서를 챗GPT에게 다시 검토시킵니다.
  6. 검토된 내용을 클로드에게 다시 줘서 계획을 수정시킵니다.
  7. 규모가 큰 개발은 sprint 단위로 나눠서 진행시킵니다.
  8. 계획이 확정되면 automode로 쭉 밀어붙입니다.
  9. 진행 상황을 다시 챗GPT에 공유합니다.

이런 방식으로 만든 결과물이 아래 사진입니다. 아직 완벽하지는 않지만, 2주치 토큰을 거의 풀로 갈아 넣은 만큼 요긴하게 쓰고 있어요.

바이브 코딩으로 만든 나만의 개발 Operating System 구조도

MVP 이후: /insights로 하네스 최적화하기

MVP를 만들고 난 이후에는 /insights를 클로드 코드에 돌려봤습니다. 그러면 하네스를 어떻게 세팅하면 좋을지 굉장히 디테일하게 알려주더라고요. 추천하는 대로 claude.md를 수정하니 훨씬 빠른 개발을 할 수 있었습니다.

클로드 코드 insights 명령어 실행 결과 화면

그래도 아직 답답한 마음에 AI와 대화도 하고 영상도 찾아보면서 소프트웨어 아키텍처에 대한 지식을 계속 쌓아가고 있습니다.

초보 바이브 코더를 위한 책을 준비 중입니다

이제 어느 정도 정리가 된 상황인데, 초보 바이브 코더가 부딪히게 되는 실전 내용을 바탕으로 정리한 책을 만들어보려고 합니다. 문과 출신으로 개발 용어와 지식이 하나도 없는 상태에서 시작해서 아직도 많이 힘들지만, 확실히 하다 보면 늘긴 하더라고요.

결정적으로는 제가 성장하는 속도보다 AI가 실시간으로 더 빠르게 똑똑해지고 있기 때문에 가능한 일이 아닌가 싶습니다.