바이브 코딩과 입코딩이 개발자들 사이에서 뜨거운 논쟁거리가 되고 있습니다. ChatGPT, Claude, Cursor 같은 AI 도구로 코드를 자동 생성하는 이런 방식들이 정말 개발자에게 도움이 될까요?
20년간 현장에서 일해온 저는 Vibe 코딩과 입코딩을 직접 사용해보며 놀라운 사실들을 발견했습니다. 겉으로는 생산성이 높아 보이지만, 그 이면에는 심각한 문제들이 숨어있더군요.
입코딩으로 개발하는 신입 개발자들을 관찰하면서 깨달은 충격적인 진실을 지금부터 공유해드리겠습니다.
Vibe 코딩 처음엔 저도 완전 반했습니다
솔직히 고백하자면, Cursor 처음 써봤을 때 완전 충격받았어요. 평소 3-4시간 걸리던 CRUD 작업을 30분 만에 끝내버리더라고요.
주변 개발자들도 난리였습니다:
“이제 야근 안 해도 되겠다!”
“개발이 이렇게 쉬워도 되나?”
“비개발자도 이제 앱 만들 수 있겠네!”
입코딩 방식으로 ChatGPT에게 “사용자 인증 시스템 만들어줘”라고 하니까 정말 완벽한 코드가 나왔습니다. 주변 개발자들도 바이브 코딩의 효율성에 완전히 빠져있었어요:
실제로 생산성은 확실히 올랐어요. 반복적인 코딩, 문법 검색하는 시간이 확 줄었거든요. 그때만 해도 “AI 시대가 정말 왔구나” 하고 감탄했습니다.
그런데 3개월 정도 지나니까 뭔가 이상한 일들이 일어나기 시작했어요.
우리 팀 신입이 한 말이 충격이었습니다
얼마 전 코드 리뷰를 하는데, 신입 개발자가 이런 말을 하더라고요.
“선배님, 이 코드가 왜 작동하는지 정확히는 모르겠어요. 그런데 잘 돌아가긴 해요.”
처음엔 웃어넘겼는데, 비슷한 상황이 계속 반복되니까 심각하다는 생각이 들었습니다. “이 부분 왜 이렇게 구현했어?”라고 물으면 “ChatGPT가 그렇게 하라고 해서요”라는 대답만 돌아오고요.
20년 전 제가 신입이었을 때를 떠올려보니까 완전히 다르더라고요. 그때는 코드 한 줄 한 줄 이해 못 하면 아예 넘어갈 수가 없었거든요. 이해 안 되면 코딩 자체가 불가능했으니까요.
근데 지금은 달라요. 이해 못 해도 일단 돌아가는 코드는 나옵니다. 그러다 보니 “왜?”라는 질문을 안 하게 되더라고요.
예전 신입과 지금 신입의 차이
| 구분 | 20년 전 | 지금 |
|---|---|---|
| 코딩할 때 | 한 줄씩 이해하며 작성 | 일단 복사해서 실행 |
| 에러 나면 | 원인부터 찾아봄 | AI한테 다시 물어봄 |
| 실력 느는 속도 | 느리지만 탄탄함 | 빠른데 불안정함 |
이게 정말 무서운 부분이라고 생각해요.
“예전에 IDE 나올 때도 그랬잖아” 라는데…
주변에서 자주 듣는 얘기가 있어요. “옛날에도 IDE나 스택오버플로우 나올 때 똑같이 걱정했잖아요.”
맞아요. 저도 처음에 IntelliJ 쓸 때 “자동완성이 이렇게 좋으면 실력이 늘까?” 고민했거든요.
그런데 본질적으로 달라요. IDE는 제가 뭘 하려는지 알고 있을 때 도와주는 거였어요. 자동완성도 결국 제가 선택하는 거고, 구글링도 마찬가지죠. 제가 문제를 파악하고, 검색하고, 결과를 비교해서 선택하잖아요.
근데 AI 코딩은 달라요. 제가 “로그인 기능 만들어줘”라고 하면 처음부터 끝까지 다 해줍니다. 저는 그냥 복사 붙여넣기만 하면 되고요.
마치 수학 시간에 계산기 쓰는 것과 문제 자체를 AI가 풀어주는 것의 차이 같아요. 계산기는 계산만 도와주지만, AI는 사고 과정까지 대신해버리거든요.
그래서 요즘은 이렇게 하고 있습니다
그렇다고 AI 도구를 아예 안 쓸 수도 없잖아요. 회사에서도 쓰라고 하고, 이미 대세가 된 상황이니까요.
저는 이렇게 절충하고 있어요:
일주일에 2-3번은 의도적으로 AI 없이 코딩
처음엔 답답하더라고요. “아, 이거 ChatGPT한테 물어보면 5분인데…” 이런 생각이 계속 들고요.
근데 그 답답함을 견디고 직접 해결하다 보니까 확실히 달라요. 문제의 본질을 더 깊이 이해하게 되고, 나중에 비슷한 상황에서 응용도 훨씬 잘되더라고요.
AI가 만든 코드도 무작정 복사 안 함
AI가 코드를 만들어주면 한 줄씩 뜯어보면서 “왜 이렇게 했을까?” 생각해봅니다. 더 좋은 방법은 없을까 고민도 해보고요.
시간은 좀 더 걸리지만, 확실히 실력은 늘고 있어요.
80-20 규칙으로 균형 맞추기
- 80%: 반복 작업이나 뻔한 코드는 AI 활용
- 20%: 핵심 비즈니스 로직은 직접 구현
이렇게 하니까 AI의 장점은 활용하면서도 기본기는 놓치지 않게 되더라고요.
10년 후에도 살아남을 개발자가 되려면
요즘 “AI가 개발자를 대체할 것이다” 이런 얘기 많이 나오잖아요. 저는 좀 다르게 생각해요.
AI가 개발자를 대체하는 게 아니라, AI를 잘 쓰는 개발자가 그렇지 못한 개발자를 대체할 거라고 봅니다.
그리고 ‘AI를 잘 쓴다’는 건 AI에게 모든 걸 맡기는 게 아니에요. 언제 AI를 쓰고 언제 직접 해야 할지 판단하는 능력이죠.
미래의 개발자에게 필요한 건:
- AI한테 정확하게 요구사항 전달하는 능력
- AI가 만든 코드의 품질을 판단하는 능력
- 전체 시스템을 설계하는 능력
- 기술을 비즈니스와 연결하는 능력
결국 기본기가 탄탄한 개발자만이 AI를 진짜 무기로 만들 수 있다고 생각해요.
결국 도구는 도구일 뿐입니다
망치가 좋다고 목수 실력이 저절로 늘지 않잖아요. AI 도구도 마찬가지예요.
바이브 코딩과 입코딩을 현명하게 활용하되, 기본기는 절대 놓치지 마세요.
AI가 아무리 발전해도 문제를 정의하고 해결책을 설계하는 건 결국 사람이 해야 할 일이거든요. 그 본질을 지키는 개발자만이 10년, 20년 후에도 경쟁력을 가질 수 있을 거라고 확신합니다.