바이브코딩 뜻 의미를 정리하고 생성형AI 코딩도구로 자연어 코딩을 할 수 있는 여러 툴에 대한 부분등을 살펴보고 관련된 툴을 소개하는 포스팅입니다.
초보자들도 손쉽게 시작해볼 수 있도록 바이브코딩을 정리했습니다
1. 바이브코딩 의미
바이브코딩 (Vibe Coding) 뜻은 사람이 인공지능(AI)과 자연어로 대화하면서 원하는 프로그램을 설명하면 AI가 코딩을 통해 이를 구현하는 개발 방식을 말합니다.
오픈AI의 공동창업자인 안드레이 카파시가 2025년 2월에 처음 소개한 개념으로 복잡한 코딩이 아니라 손쉬운 코딩이라는 개념으로 시작되었는데요.
이 방식은 기존의 수동적인 코딩과 달리 개발자가 상세한 문법이나 구조를 하나하나 작성하지 않고,
자연어 처럼 평범한 언어로 의도와 기능을 설명하는 것만으로 AI가 실제 동작 가능한 코드를 생성·제안하는 새로운 개발 패러다임을 의미한다고 살펴볼 수 있습니다.
간단하게 정리하면 바이브코딩의 본질은 개발자가 일반 언어로 기능과 요구사항을 설명하고 대규모 언어 모델(LLM)이 이를 해석해 소스 코드를 생성한다는 것이라고 할 수 있는데요.
이 과정에서 사용자는 코드 문법이나 세부 구현을 직접 입력하지 않아도 되며,
목표나 의도, 피드백을 AI에게 주고받으며 코드를 점진적으로 개선하는 방식을 사용하게 됩니다.
이러한 개발 흐름은 기존의 코드를 수동적으로 작성하는 방식과 근본적으로 다르며,
자연어 자체가 명령 인터페이스 역할을 하는 새로운 형태의 코딩으로 평가된다고 살펴볼 수 있습니다.
바이브코딩이론상 자연어 기반 코딩이 가능한 이유는 대규모 언어 모델이 수년간 방대한 양의 코드와 문서를 학습하면서
자연어 명령을 코드로 변환하는 능력을 획기적으로 향상했기 때문이라고 하는데요.
IBM과 Cloudflare 같은 기관은 이 방식을 “자연어 프롬프트를 통해 사용자가 의도를 표현하면 AI가 실행 가능한 코드로 변환하는 소프트웨어 개발 방법” 이라고 설명하기도 합니다.
그리고 이러한 바이브코딩의 변화는 소프트웨어 개발 과정 자체가 인간 중심의 상세 코딩에서 AI와 사용자 간의 협력적 상호작용으로 재구성된다는 점이 의의가 있는데요.
아래에서는 바이브코딩이 중요한 이유 그리고 사용할 수 있는 툴과 방법들을 초보자들이 이해할 수 있도록 정리해봤습니다.
2. 바이브코딩 필요한 이유
바이브코딩이 오늘날 주목받는 가장 핵심적인 이유는 AI 개발 생산성과 코딩 자동화가 단순 보조 단계를 넘어 개발 방식 자체를 재정의하고 있기 때문입니다.
생성형 인공지능의 발전으로 자연어로 기능을 설명하면 AI가 실행 가능한 코드를 생성하는 시대로의 전환이 바로 바이브코딩이라고 할 수 있는데요.
단순히 코딩 속도를 높이는 것을 넘어, 기존 개발 방식의 한계를 극복하는 구조적 전환점에서 내용들을 살펴볼 수 있습니다.
이런 이유로 바이브코딩은 자연어로 의도를 전달할 수 있는 새로운 인터페이스로 다음과 같은 개발생산성 이점을 비롯하여 비전공자의 접근성과 기회를 제공하는등 여러 장점들이 있습니다.
다음과 같은 부분에서 바이브 코딩의 중요한 특징들을 살펴볼 수 있습니다.
- 빠른 프로토타입 제작 : 자연어만으로도 초기 실행 가능 코드를 생성, 아이디어를 프로토타입으로 전환하는 속도가 크게 증가
- 문제 우선 접근 방식: 기술 스택보다 문제 해결 자체를 개발의 중심 전환, 창의적 설계와 의사결정은 인간이 주도하는 새로운 개발 모델
- 위험 감소, 효과 극대화 : MVP 개발 도구로 바이브 코딩을 통해 최소기능제품(MVP)을 신속하게 도입하고, 부담 없이 아이디어를 실험하며, 피드백을 바탕으로 빠르게 조정 및 적용
- 비전공자에게 기회 : 비전공자에게 실제 구현 기회를 제공, 비전공자 코딩 방법의 진입장벽을 낮춤.
이처럼 단순히 코딩 속도를 높이는 것을 넘어, 기존 개발 방식의 한계를 극복하는 구조적 전환점이라는 평가로 바이브코딩을 살펴볼 수 있습니다.
이러한 부분에서 바이브 코딩을 다음세대의 개발방식이라는 말로 표현을 하기도 하는데요.
결론적으로 보면 아이디어를 누구나 손쉽게 AI인공지능과 함께 구현할 수 있는 방식으로 중요성을 살펴볼 수 있을 것입니다.
3. 바이브코딩 문제점
바이브코딩은 생산성과 속도 측면에서 강점을 가진 혁신적 개발 방식이지만, 여러 실질적인 문제점과 비판점 또한 존재합니다.
먼저 바이브코딩 도입이 빠르게 늘어나는 가운데 가장 많이 지적되는 문제는 보안 취약점과 신뢰성 부족 문제가 있는데요.
바이브코딩으로 코딩된 것은 설계 결함 또는 보안 취약점을 포함 하여 내부에는 심각한 취약점이 숨어 있을 수 있다고 경고하고 있으며,
실제로 SQL 인젝션, 크로스사이트 스크립팅, 잘못된 입력 검증 등의 문제점들을 포함하고 있을 수 있습니다.
두 번째로 중요한 문제는 코드 품질과 유지보수성에 대한 문제들이 존재하는데요.
AI가 생성한 코드에는 종종 명명 규칙이나 모듈화가 없는 난해한 구조, 반복과 중복이 많아 유지보수 측면에서 좋지 않은 코드가 발생할 수 있습니다.
게다가 사용자가 코드의 작동 원리나 구조를 이해하지 못한 채 단순히 생성형 인공지능에게 “이거 해줘”라는 식으로 문제 해결을 의뢰하는 경향이 발생할 수 있는 문제들도 있는데요.
취약점이 있어도 단지 작동하기만 하면 넘어가는 경우가 발생하고 결국에는 심각한 문제를 초래할 수 있다는 점은 비판점이 되기도 합니다.
또한 바이브코딩은 자연어로 명령하는 만큼 요구사항을 명확하게 정의하는 능력 자체가 중요하게 되는데요.
비전문가는 어떤 기능을 어떻게 설명해야 하는지 모르는 경우가 많고, 모호한 프롬프트는 AI가 엉뚱한 코드를 생성하게 할 수 있는 문제들도 있습니다.
마지막으로 저작권 및 라이선스 문제가 AI 코드 생성에서 지적된 경우들도 있는데요.
AI 모델이 공개 저장소를 학습한 결과 생성된 코드가 어떤 코드의 저작권을 침해할 가능성등의 문제들이 지적되기도 합니다.
정리하면 바이브코딩은 보안 취약점, 코드 품질 저하, 기술 부채, 개발 역량 약화, 책임 불분명, 저작권 리스크 등의 한계를 가지고 있습니다.
따라서 맹신이 아니라 검증, 코드 리뷰, 보안 점검을 병행하는 책임 있는 활용에 대한 부분을 꼭 살펴보아야 할 것입니다.
4. 바이브코딩 활용하는 툴
우선 바이브코딩을 하기 위해서는 어떤 AI 코딩 도구들이 있는지를 살펴보아야 합니다.
어떤 인공지능 AI툴을 활용하여 시작해볼 수 있는지 관련된 툴들을 여러가지로 정리 해봤습니다.
실제로 이러한 인공지능툴들을 사용하여 실제로 바이브코딩을 시작해볼 수 있습니다.
1) GitHub Copilot
GitHub의 GitHub Copilot은 가장 널리 알려진 AI 코딩 보조 도구로, 기존 IDE 환경에 자연스럽게 통합되는 방식으로 작동하는 도구입니다.
Copilot은 개발자가 코드를 작성할 때 문맥을 실시간 분석해 코드 완성, 함수 구현, 반복 블록 생성 등을 제안하고 있는데요.
Copilot의 기반에는 OpenAI의 Codex 모델이 있으며 수십억 줄의 공개 소스 코드를 학습해 대형 언어 모델(LLM) 특성을 가지고 있습니다.
2) Cursor
Cursor는 AI를 IDE 자체에 깊게 통합한 독립형 코드 에디터로 평가되는 바이브코딩 AI코딩도구 입니다.
단순 자동완성 플러그인이 아니라 프로젝트 전체를 AI가 이해하고 자연어 기반 요청을 처리할 수 있는 개발 플랫폼으로 살펴볼 수 있습니다.
홈페이지 : https://cursor.com/
Cursor는 무료 버전과 유료 구독 모델을 함께 제공하며, 사용자의 필요에 따라 선택할 수 있습니다.
자연어와 함께 AI로 개발하는 “바이브 코딩”의 대중화를 이끌었다는 평가로 많은 분들이 사용하는 AI코딩도구이기도 합니다.
3) Claude Code
Anthropic의 Claude Code는 터미널 기반의 에이전트형 바이브코딩 툴로 2025년 기준 가장 좋다고 알려진 AI 코딩도구이기도 합니다.
자연어로 명령하면 코드베이스를 읽고 변경사항을 생성하거나 테스트를 작성하는 데 특화되어 있는데요.
Claude Code는 AI 에이전트를 중심으로 설계된 도구로, 명령형 프롬프트를 통해 복잡한 변경도 수행할 수 있으며,
뛰어난 코드 생성 능력과 더불어 코드 분석, 문서화, 리팩토링까지 지원한다는 점에서 주목받고 있습니다.
홈페이지 : https://claude.ai/
보통 API를 통한 CLI로 터미널에 통합하여 Visual Studio Code 등에서 사용하는 방식입니다.
4) Gemini CLI
Google가 발표한 Gemini CLI는 Google의 Gemini AI 모델을 명령줄 인터페이스(CLI) 기반으로 통합한 AI코딩도구입니다.
Gemini CLI는 대규모 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원하며 자연어 지시를 기반으로 코드와 기타 산출물을 생성할 수 있습니다.
홈페이지 : https://gemini.google.com/
Gemini CLI는 개발자가 별도 IDE를 열지 않고도 터미널만으로 코드 생성과 수정 지시를 내릴 수 있는 점이 특징입니다.
5) Antigravity(에디터)
Antigravity(에디터)는 Google DeepMind 에서 공개한, Visual Studio Code를 포크한 WindSurf를 포크해 개발한 지능형 에이전트 기반 통합 개발 환경입니다.
Antigravity는 머릴 에이전트 시스템을 통해서 코드 작성, 브라우저 중심 제어를 수행하는 관리형 소포트웨어로 살펴볼 수 있습니다.
홈페이지 : https://antigravity.google/
Antigravity는 시각적 결과물을 바로 확인할 수 있기에 여러가지의 상호작용 테스트가 필수적인 웹 프론트엔드 개발자에게 매우 유용하다고 알려져 있습니다.
6) OpenAI Codex 도구
OpenAI Codex는 Copilot과 밀접하게 관련된 AI 코딩 모델이지만 독립적인 도구로도 활용될 수 있는 플랫폼입니다.
Codex는 여러 에이전트를 동시에 관리하고 스크립트 생성, 버그 수정, 데이터 분석 등의 기능을 제공할 수 있는 플랫폼으로 설계되어 있습니다.
홈페이지 : https://chatgpt.com/codex
챗GPT와 연동해 쓰기 좋으며 IDE와 터미널 버전을 다 지원하는 특징을 가지고 있습니다.
5. 바이브코딩 실제로 해보기 : OpenAI Codex
개인적으로 저도 바이브코딩을 이제 시작해보려고 하는 수준에서 OpenAI Codex 를 바탕으로 해서 바이브코딩이라는 것을 진행해보려고 합니다
우선은 챗GPT 를 활용해서 Codex 화면으로 넘어간 뒤에서 GitHub 에서 연동하고 저장소 정리하고 나서 입력만 해주시면 됩니다.
그래서 어떻게 만들어 졌는지를 살펴보면 이렇게 만들어지는데요.
만들어진 코드를 바탕으로 해서 Visual Studio Code 에서 복사해서 저장하면 HTML 페이지로 만들어서 실제 작동하는것을 볼 수 있습니다.
이런 사이트가 바로 만들어진다고 할 수 있는데요.
아이디어만 있다면 바로 시작해볼 수 있고 그 시작을 통해서 실제로 작용하는 웹 및 앱등을 만들 수 있습니다
그리고 만약 문제가 발생하면 또 수정하고 수정하는 여러 작업을 인공지능 AI 를 통해서 할 수 있는 것 인데요.
제가 지금 실제로 해봤던 동작은 다음과 같습니다.
- ChatGPT를 열고 좌측 메뉴에서 Codex 탭을 선택
- Codex 탭에서 GitHub 계정 연결 (계정 없는 경우 만드세요)
- Codex 탭에서 프롬프트 하단에 GitHub 저장소 설정 (GitHub 에서 저장소 구성)
- 프롬프트에 내가 원하는 내용을 입력
- 결과물 출력
- 코딩된 결과물을 Visual Studio Code 에서 구현 및 저장
- 실제로 HTML 저장된 내용을 확인
Codex를 활용해 실제로 바이브코딩을 시작하는 흐름은 생각보다 단순했습니다.
Codex 탭 선택 → GitHub 연동 → 저장소 설정 → 자연어로 기능 요청 → 코드 생성 → Visual Studio Code에서 확인 및 실행 이런 과정을 거쳤는데요.
이 과정을 한 번만 경험해보면, 바이브코딩이 어떻게 자연어에서 실제 실행 가능한 코드로 연결되는지 구조를 이해할 수 있을 것 같습니다
저도 사실 코딩에 대해서 공부를 하면서 느끼는 부분이지만 용어의 한계도 있고 여러가지 어려움도 있었는데요
그렇지만 이렇게 시작해볼 수 있고 시작하면서 여러가지 해볼 수 있었습니다.
한번 해보세요.
제가 했던 것처럼 시작해보시는 방법도 있고, GPT 또는 제미나이등 AI 인공지능에게 여러가지 물어보면서 시작할 수 있습니다.
간단한 것은 무료로 진행이 가능하고 한 만큼 아이디어를 구현하기 위해서 바이브코딩을 한번 해보시면 좋을 것 같습니다.
6. 정리
바이브코딩을 직접 해보면 분명히 느껴지는 지점은 손쉽게 시작해볼 수 있다는 것입니다.
사실 바이브코딩에 대해서 틱톡이나 숏츠 영상에서만 봤을때는 뭘 어떻게 시작해야되는지를 몰랐습니다.
다만 찾아보니 관련된 툴들이 있고 AI코딩도구를 바탕으로 시작해보는것이라고 할 수 있었고, 실제로 해보니까 하나씩 되는 부분이 있었는데요.
자연어로 요구사항을 설명하면 코드가 생성되고, 실행도 가능하다는 점은 확실히 초보자들에게는 코딩을 해서 아이디어를 구현하는 좋은 방법이 아닐까 싶었습니다.
그리고 이것을 하면서 느낀 부분은 코드의 기본 구조를 읽을 수 있는 능력을 먼저 살펴보아야 겠다는 것인데요
코딩에 대한 용어들도 잘 모르니까 어떤 방향으로 적용해야하는지도 모르고 어떻게 시작해야 될지도 몰랐던 부분들도 있고 했었습니다
HTML이 무엇이고, JavaScript가 어떤 역할을 하며, 함수와 변수는 어떤 의미를 가지는지 이해하는 수준으로 점차 공부가 필요하겠다 싶었는데요.
코딩에 대한 환경 – 원리등을 이해하고, Node나 Python은 무엇을 실행하는지 같은 기본 실행 구조를 이해하고,
터미널 기반도구들도 알아야 하고, 프로젝트 단위 개발을 하려면 디렉토리 구조, 패키지 설치, 실행 명령 정도는 이해해야하는 숙제들이 있게 되는 것 같습니다.
몰론 아이디어를 설계하고 자연어로 설명하는 사고능력들도 필요하겠죠.
여튼 정리하면 손쉽게 시작해볼 수 있고 이것을 통해서 조금 더 빠르게 결과를 만드는 측면에서 좋은 것 같습니다.
한번 시작해보고 시도해보시면 좋을 것 같아서 저도 이번에 해보면서 같이 포스팅으로 정리해봤습니다. 감사합니다.