바이브 코딩, 그게 뭔데? 직접 만들어본 사연

멍 때리다가 '그거 한번 직접 만들어 볼까?' 하고 시도한 썰

by 박충효 새우깡소년

Sep 15. 2025

6월의 어느 한 여름날, 그리고 일요일 낮시간이었습니다.

혼자 보내는 또 다른 일요일의 시간에 스타벅스에서 오고 가는 사람들의 모습을 구경하고 있던 차에 몇 가지 생각들이 떠오르더군요.

"굳이 프롬프트 입력하지 않아도, 원하는 글의 URL과 요약된 내용만 입력해도 원고를 작성해 주는 툴을 한번 만들어 보는 건 어떨까?"

"요즘 AI SEO, AEO, GEO 키워드로 떠들썩한데, 이를 한 번에 해결해 주는 서비스를 만들어 보면 어떨까?'

"OpenAI API, Gemini API, DeepL API 활용해서 내가 생각하고 있는 서비스를 완벽하게 해결해 주는 서비스를 만들 수 있지 않을까?"

등등 알고 있는 기술 지식과 생성형 AI의 도움을 받아서, 몇 단계 프로세스를 한 번에 해결해 주는, 할루시네이션(편향) 없이 할 수 있는 방법을 찾아보고 싶었습니다.

그래서, 그 당시만 해도 한창 업계의 이슈가 되고 있었던 "바이브코딩(vibe coding)"을 직접 몸소 체험해 보고자 Cursor AI를 설치하기 시작했죠(아무것도 모른 채, 그냥 바로 질러버렸지 뭡니까?)

참고이미지로 최근 있었던 교육 자료 중에 일부를 붙여봅니다

(바이브코딩에 대한 설명으로 최근 강의 자료 내용을 아래와 같이 붙여서 인용해 보면... )

참고이미지 : 바이브코딩에 대한 기본적인 설명

그렇게 시작된 초기의 바이브코딩 - Cursor AI를 통해 만든 초기 구성은 "AI를 활용해서, 특정 키워드에 대한 해외 자료를 수집, 번역, 요약하고 SEO에 최적화된 블로그 초안을 생성하는 종합적인 콘텐츠 생성 시스템"에 착안하여 시스템을 개발하기 시작했습니다.

바이브코딩의 용어만 들어봤지, 초기에 어떻게 시작해야 할지 몰라서, Cursor AI에 대한 기본적인 활용 방법도 모른 채 무작정 '프롬프트'입력으로 그 시작을 하게 되었습니다.

기획 - 설계 - 개발 - 프로토타입 검증

Cursor AI가 시키는 대로가 아닌 직접 코딩을 하는 입장에서 단계별로 하면 되겠구나?라고 시작한 (개발에 문외한) 마케터 입장에서 처음에는 많은 어려움이 있었습니다.

의도한 대로 만들고, 바로 개발이 되면 좋았겠지만 프런트엔드 - 백엔드 - 그리고 DB 설계와 UI/UX 까지 하나둘 꼼꼼하게 만들어야 가야 한다는 책임이 있더군요.

그래도 시작한 것에 끝은 보아야겠다는 생각으로 일요일 오후 2시에 시작한 작업은 2~3시간이 지나서야 어느 정도 프로토타입을 만들게 되었습니다.

그 단계는 이러했습니다. 초기에 기획한 내용 - 초기 구성 내용을 명확하게 프롬프트로 입력해야 했고, 그에 맞춰서 원하는 기능을 설계, 개발을 위한 API를 생성하고 붙이고, 그리고 개발 구조에 대한 이해도를 검색해 가면서 Gemini - Open AI - DeepL의 활용 범위, 그리고 기본 구성에 있었던 크롤링을 위한 추가적인 소프트웨어 설치(Brew, Terminal 내 부수적인 애플리케이션 설치에 대한 조언을 AI로부터 인지, 적용하기까지) 등등 많은 시행착오를 했어야 했습니다.

원래 바이브코딩이 기존 개발자들의 도움 역할을 위해서 부수적인 도구로 활용되고 있지만, 저와 같이 마케터 - 특히 개발 언어에 대해 조금 익숙하지만 실제 개발보다는 코딩 수준의 html을 만든 경험에 비하면 많은 어려움이 있었는데요.

그렇게 시작된 바이브코딩의 시간은 흘러 흘러, 점점 파일들이 많아지면서 하나둘 틀이 잡아가더군요.

첨부 이미지 : 현재의 서비스 설계 내용과 워크플로우가 있는 내용 중의 일부

지금은 초기 기획 및 설계를 잘 잡아놓은 덕분인지, 개발 및 프로토타입 검증 이후 지속적인 기능 업데이트까지 온 상태입니다.

6월 이후, 9월 현재까지 시스템 버전 2.0까지 왔지만 아직도 넘어야 할 산이 많습니다.

배포부터 실서버 반영 및 도메인 만들기, 그리고 그다음

아직도 넘어야 할 산이 많은 것 같습니다. 개인적으로 활용하기 위해서 만들었지만, 마케팅 현업 - 특히 구글의 AI 모드가 한국어 서비스를 지원하게 되면서 AI SEO, GEO 등에 대한 수요가 많아질 것이고, 이미 개인적으로 troe.kr 사이트에도 AI SEO 형태로 콘텐츠를 만들어 본 경험에 의하면 그에 대한 지속적인 필요성은 많아질 것으로 판단됩니다.

아직은 SEO 최적화에 맞춰서 '바이브코딩'으로 100% 구현된 localhost 기반 서비스이지만, 이 내용으로 기업형에서 사용할 수 있는 버전 - 아니면 개인적인 콘텐츠 자동화 생산에 맞춰서 지속적으로 쓸 수 있는 버전으로 고도화하는 것도 고려하고 있습니다.

참고 이미지 : Localhost에서 작동하게 끔 만들어놓은 서비스의 프로토타입 모습

참고 이미지 : 매일매일 시스템 테스트 후 기능 개선하는 모습들

한 개의 서비스를 만들다 보니, 현재의 다른 유튜브 콘텐츠 크롤러도 바이브코딩으로 만들어서 github 통해서 배포해서 가상의 서버에 올려놓은 단계입니다.

그만큼, 마케터에게 있어서 필요한 기능을 바이브코딩으로 만들어 보고 실제 구현할 수준의 기능을 만든다는 것은 참으로 신기한 경험입니다. 특히나 현업 업무에 있어서 AI를 활용하는 데 있어 여러 가지 단계를 최소화하며 업무의 효율을 이끌어 내는 데 있어서 도움이 된다면 바이브 코딩으로 못 만드는 것도 없을 것 같습니다.

바이브코딩의 주요 정의에 있어서도 "AI의 도움을 받아 직관과 느낌에 의하여~"라는 내용과 같이, Cursor AI 이든 Gemini CLI 이든, Claude Code를 활용하든, ChatGPT 5.0으로 만들어보든 우선 시도해서 결과에 근접하는 과정에 몰입해 보는 것도 좋을 것 같습니다.