바이브 코딩 디버깅 전략

AI 시대의 디버깅 전략

오류 메시지 복사-붙여 넣기-수정 반복 구조
AI와 대화하며 문제 해결하기
자동화 오류 감지 ESLint, Bugbot, Sonnet 등 전문 도구
실시간 오류 포착과 수정

바이브 코딩의 속도에 취하다 보면 한 가지를 놓치기 쉽다. 빠르게 만든 것이 제대로 작동하는가? 흐름에 몸을 맡기는 것과 품질을 포기하는 것은 다르다. 오히려 바이브 코딩이야말로 더 철저한 검증이 필요하다. AI가 생성한 코드는 표면적으로 그럴듯해 보이지만, 그 이면에는 예상치 못한 함정들이 숨어 있기 때문이다.

전통적인 개발에서 디버깅은 고독한 작업이었다. 새벽까지, 모니터 앞에서 홀로 에러 로그와 씨름하며 스택오버플로우를 뒤지던 기억이 있을 것이다. 바이브 코딩은 이 과정을 근본적으로 바꾼다. 더 이상 혼자가 아니다. AI라는 파트너와 함께 문제를 해결해 나간다. - 그렇다고 새벽까지 씨름하라는 말은 아니다. - 하지만 이 파트너를 무조건 신뢰해서는 안 된다. 오히려 더 비판적이고 체계적인 접근이 필요하다.

오류 메시지 복사-붙여 넣기-수정 반복 구조

예전에는 에러 메시지를 보면 먼저 당황했다. 빨간 글씨로 뜬 경고문은 마치 시험에서 틀린 답을 표시하는 것 같았다. 구글에 검색하고, 비슷한 문제를 겪은 사람들의 해결책을 찾아 헤맸다. 운이 좋으면 스택오버플로우에서 정확히 같은 문제를 찾을 수 있었지만, 대부분은 유사한 케이스를 조합해서 답을 유추해야 했다.

바이브 코딩에서는 다르다. 오류 메시지를 그대로 복사해서 AI에게 붙여 넣는다. "TypeError: Cannot read property 'length' of undefined"라는 메시지가 떴다면, 그대로 복사해서 "이 오류가 발생했어. 어떻게 해결하면 될까?"라고 묻는다. AI는 즉시 문제의 원인을 설명하고 수정 방안을 제시한다.

하지만 여기서 끝이 아니다. AI가 제시한 해결책을 적용했는데 또 다른 오류가 발생할 수 있다. 이때도 마찬가지다. 새로운 오류 메시지를 다시 복사해서 붙여 넣는다. 이 과정을 반복하다 보면 어느새 코드가 정상적으로 작동한다. 마치 대화를 통해 퍼즐을 맞춰가는 것과 같다. 간혹 오류의 맥락을 못 찾는 경우가 있다. 이럴 경우에는 코드를 다시 작성하기보다는 AI가 만든 코드의 흐름을 역으로 따라가 잡는 게 효과적이다.

이 방식의 장점은 속도다. 예전에는 하나의 오류를 해결하는 데 몇 시간이 걸렸다면, 이제는 몇 분이면 충분하다. 하지만 단점도 있다. AI가 제시하는 해결책이 항상 최선은 아니다. 때로는 문제를 임시방편으로 덮어버리는 경우도 있다. 근본적인 구조 개선보다는 당장 작동하게 만드는 데 초점을 맞추기 때문이다.

AI와 대화하며 문제 해결하기

디버깅을 대화로 바꾸는 것이 바이브 코딩의 핵심이다. "왜 이 함수가 undefined를 반환하지?"라고 묻으면, AI는 코드의 흐름을 분석해서 답한다. "입력값이 비어있을 때를 처리하지 않았네요. 조건문을 추가해 보세요."

이런 대화는 단순한 문답을 넘어선다. AI는 코드의 맥락을 이해하고, 전체적인 구조를 고려해서 조언한다. 예를 들어, 단순히 null 체크를 추가하라고 하는 것이 아니라, "이 부분에서 데이터 검증 로직을 별도 함수로 분리하면 더 안정적일 것 같습니다"라는 식의 구조적 개선안을 제시한다.

물론 AI의 조언을 맹신해서는 안 된다. 때로는 AI가 문제를 잘못 이해하거나, 비효율적인 해결책을 제시할 수도 있다. 개발자는 AI의 제안을 비판적으로 검토하고, 필요한 경우 추가 질문을 통해 더 나은 해결책을 찾아야 한다.