마케터가 체감하는 바이브코딩(Vibe Coding)
바이브 코딩이 바이브 마케팅으로 이어지는 마법의 시작
바이브코딩(vibe Coding)은 AI와 함께 ‘만드는 감각’을 설계하는 일입니다.
이번 글은 마케터가 바로 써먹을 수 있는 내용 가이드에 초점을 두고 (조금은 길게 작성되는 점을 고려해서) 커서 AI(Cursor AI)를 중심으로, 아이디어를 제품으로 바꾸는 루프를 정리해 보았는데요.
[중요 포인트]
바이브코딩은 제품 기획·실험·출시라는 내용을 포함하는 중요한 주제입니다.
본 가이드에서는 바이브코딩에 대한 모든 것을 다룹니다.(특히 바이브코딩을 좀 더 잘 활용하는 생산성 시스템에 대한 이야기도 함께 다룹니다)
초보자를 위한 바이브코딩 기초부터, 바이브코딩 방법, 추천 워크플로우, 장단점 비교까지 담았습니다.
바이브코딩(vibe Coding) 완벽 가이드: 코딩은 못해도 ‘(원하는 서비스/제품 만들어서) 출시’까지 가는 길
AI 시대의 역설은 분명합니다.
“코딩을 못해도 제품을 낼 수 있다”는 말이 허풍이 아니라는 점인데요.
Meta PM 제비 아르노비츠가 보여준 방식을 빌어 이야기해본다면, 핵심은 ‘AI를 쓰는 법’이 아니라 ‘AI와 일하는 법’입니다.
마케터 관점에서 보면 더 뚜렷해집니다.
실행 속도가 빨라지면, 광고 캠페인을 진행하기 전에 메시지·온보딩·가격을 검증할 수 있습니다. 즉, 바이브코딩은 개발 리소스가 아니라 학습 속도를 바꾸는 실행 방법이자, 게임입니다.
“지금 당장 만들 수 있나?”보다 “이번 주에 배울 수 있나?”가 더 중요해지도록 만든 셈입니다.
바이브코딩이란?
바이브코딩은 “정확한 코드”보다 “올바른 흐름(vibe)”을 먼저 잡는 제작 방식으로 활용됩니다.
필자 또한, 멍하게 구상하고 있던 사이에 바로 '개발을 해볼까?' 하고 자연어 프롬프트 기반으로 코드를 만들고 있더라고요.
즉, 사람은 목표와 맥락을 제시하고, AI는 코드를 만들고 고치는 작업을 반복합니다.
중요한 건 프롬프트 한 방이 아닌, 반복 실험을 가능한 구조로 만드는 일이라는 점입니다(이 부분이 매우 중요해요!)
① 사람의 역할: 문제 정의, 사용자 시나리오, 성공 지표, 우선순위
② AI의 역할: 설계 초안, 구현, 디버깅, 문서화, 테스트 보조
③ 결과물: ‘완벽한 소프트웨어’보다, 배포 가능한 작은 제품(MVP)
여기서 커서 AI(Cursor AI)가 자주 등장합니다.
* 물론, 엔지니어 분들은 Claude Code를 활용하는 분들도 있습니다.
* C/C 를 사용하는 분들이 있다면, 해당 글을 잘 대입해서 보시면 더욱 편하실 겁니다.
Cursor는 에디터 안에서 모델을 붙여,
“설명 → 수정 → 실행” 루프를 짧게 만들어 줍니다.
바이브코딩의 본질인 ‘짧은 학습 사이클’을 도구가 밀어주는 셈인데요.
마케터에게는, 이 단축이 곧 실험 횟수입니다.
(아래에서 바로 이어집니다. 계속 읽어나가세요)
바이브코딩의 장점: 마케터가 체감하는 5가지
1. 실행 장벽이 낮아집니다.
기획서가 코드로 번역되는 시간이 줄어듭니다.
아이디어가 “다음 분기”가 아니라 “이번 주”가 됩니다.
(기획하고, 디자인 시안까지 다 나왔는데, 언제 개발하지?라는 걱정은 이제 없어요!)
2. 검증 비용이 내려갑니다.
바이브코딩 비용의 핵심은 '서버 비용'이 아니라 ‘시도 횟수’입니다.
빠르게 만들고 빠르게 버리면, 남는 건 데이터입니다.
그리고, 주어진 토큰을 빨리 소진하는 것은 계속 시도하고 수정하고 고치는 작업들의 증명입니다
일일 제한량에 도달했다고 겁먹지 마세요. 그때는 기다리면 됩니다.
3. AI가 서로를 검토합니다.
비개발자가 코드 리뷰를 하려다 멈춥니다.
이때 '제비 아르노비츠'는 /peer_review와 같은 슬래시 커멘드(명령어)를 전달해서
한 모델이 만든 내용을 다른 모델이 검토하게 하면 오류가 줄어듭니다.
“경쟁자들로 구성된 팀”이 생깁니다.
4. AI를 팀원처럼 쓸수록 효과가 커집니다.
모델마다 강점이 다릅니다.
기획은 ‘말이 통하는’ 모델에게,
UI는 디자인 감각이 좋은 모델에게,
급한 수정은 Cursor의 빠른 워크플로우로. 이게 바이브코딩 방법의 핵심입니다.
(해당 내용에 대한 자세한 가이드는 아래의 '생산성 시스템' 내용에서 이어집니다)
5. 커리어 관점에서 대체 불가능해집니다.
탈 라비브가 말한 자율적 팀처럼,
사람이 없어도 굴러가는 시스템을 만들면 PM·마케터는 전략에 집중합니다.
“나를 불필요하게 만드는 자동화”가 역설적으로 나를 필요하게 만듭니다.
이제는 정말, 마케터와 PM, 기획자가 제대로 - '인간적인' 일을 할 수 있는 영역이 필요해집니다
바이브코딩 장단점도 분명합니다.
장점은 속도와 학습. 단점은 품질 관리와 보안 감수성입니다.
그래서 바이브코딩 비교의 기준은 “누가 더 잘 코딩하나”가 아니라 “누가 더 잘 검증하나”로 바뀝니다.
바이브코딩을 하다 보면, 챙겨야 할 것이 많아집니다.
이 부분은 억지로 공부하지 마세요. 하면서 챙기고 - 반영하고 - 적용한 것을 테스트하면 됩니다.
참고로 도구 관점의 바이브코딩 추천을 딱 하나만 꼽는다면,
팀 협업과 반복 속도까지 고려했을 때 Cursor AI가 무난하다는 것을 개인적으로 추천하고자 합니다.
바이브코딩 활용 방법: Cursor AI로 바로 시작하기
그럼 이제 본격적인 이야기를 해본다면,
아래는 초보자를 위한 바이브코딩 기초 루틴입니다.
‘내용’을 정리하고, AI를 팀으로 운영하는 흐름입니다.
1. 한 문장 문제 정의
“누가, 언제, 무엇 때문에 불편한가?”를 한 문장으로 씁니다.
마케터라면 KPI도 같이 표기/정리해둡니다. 예: 가입 전환율, 리텐션, 리드 단가.
2. 사용자 시나리오 3개만
최소 시나리오 3개를 씁니다.
시나리오가 곧 요구사항(개발 요청 사항 문서 - PRD)입니다. 이 내용이 흔들리면 코드도 흔들리고 원하는 결과물을 얻기가 어렵게 되는 거죠
3. Cursor에서 ‘작은 단위’로 요청
“로그인부터 만들어줘”가 아니라
“이메일 로그인 폼 + 에러 메시지 + 로딩 상태”처럼 쪼갭니다. 작은 단위가 디버깅을 줄이고 실제 테스트 후 검증하기에도 편리합니다.
4. /peer_review를 습관화
Cursor에서 만든 코드를 다른 모델에게 붙여 검토합니다.
(아래의) 체크리스트를 고정해 두면 더 좋습니다.
* 보안(키 노출, 인젝션)
* 데이터(검증, 예외 처리)
* UX(에러 메시지, 빈 상태)
* 측정(이벤트 로그, 퍼널)
5. ‘출시’ 정의를 낮추기
바이브코딩을 위한 완벽한 가이드는 말이죠. 다음과 같습니다.
출시는 “완벽한 기능”이 아닌 “측정 가능한 한 조각”입니다.
랜딩+폼+메일 발송만 있어도 실험은 됩니다.
6. 바이브코딩 후기(리뷰)를 남기기
매번 실험 로그를 남기면, 다음 제품의 속도가 더 빨라집니다.
(여기서 로그는, 개발 이력을 히스토리 정리하듯이 ReadMe.md 파일로 만들거나, 이력 작성을 요청하면 됩니다.) 또한, 프롬프트 템플릿, 오류 패턴, 비용(시간/툴), 효과(지표 변화)를 기록할 필요가 있습니다.
이것이 팀의 자산이 된다는 것을 '바이브코딩'을 완료하면 알게 되실 겁니다.(미리 이렇게 알려드려요)
그렇다면,
커서 AI로 바이브 코딩을 했다면, 이제는 정상적으로 바이브 코딩을 좀 더 즐기기 위한
'생산성 시스템 - AI에이전트로 역할 놀이'하는 이야기를 해보겠습니다.
개인의 생산성을 극대화하기 위해 다양한 AI 도구들을 체계적으로 결합하는 방법은 각 AI 모델을 특성에 맞는 '직원'이나 '팀'처럼 대우하고, 이들 간의 상호작용을 자동화된 워크플로우로 연결하는 것입니다.
Meta의 프로덕트 매니저(PM)인 Zevi Arnovitz의 사례를 바탕으로 구체적인 결합 방법을 설명해 드리겠습니다. (이번 글의 후반부이니, 이 글까지 계속 살펴보셔야 바이브코딩하실 때 도움이 되실 겁니다)
이미지, Google Nano Banana Pro(with Gemini)1. 각 AI 모델의 강점에 따른 역할 분담 (AI를 '팀'으로 구성)
가장 중요한 전략은
단일 AI 모델에 의존하지 않고, 각 모델의 '성격'과 강점에 맞춰 역할을 부여하는 것입니다.
① Claude (CTO/팀 리더 역할): Claude는 소통 능력이 뛰어나고 협력적이며 주관이 뚜렷한 리더로 설정합니다. 프로젝트의 전체적인 맥락을 이해하고, 기획을 검토하며, 사용자의 아이디어에 대해 건설적인 반론을 제기하는 역할을 맡깁니다.
② GPT/Codex (천재적인 개발자 역할): GPT 모델(o1 등)은 마치 어두운 방에서 혼자 일하는 천재 개발자처럼, 소통은 부족하지만 복잡한 버그를 해결하거나 논리적인 문제를 풀 때 가장 뛰어난 성능을 발휘합니다.
③ Gemini (UI/디자인 전문가 역할): Gemini는 창의적이고 예술적인 감각이 뛰어나므로, 프론트엔드 디자인이나 UI 관련 작업을 맡길 때 활용합니다.
2. 슬래시 명령어(Slash Commands)를 통한 체계적 워크플로우 자동화
작업 단계를 표준화하고,
이를 '슬래시 명령어'로 만들어 AI 도구(예: Cursor) 내에서 자동화된 프로세스를 실행합니다.
# 아이디어 포착 (/create issue): 작업 중 아이디어가 떠오르면 음성 인식 도구(WhisperFlow 등)를 사용해 말로 설명하고, AI가 이를 정리하여 프로젝트 관리 도구(Linear 등)에 티켓으로 생성하게 합니다.
# 탐색 단계 (/exploration): 작업을 시작할 때 AI에게 해당 티켓과 코드베이스를 분석하게 하여, 기술적 구현 방법과 필요한 변경 사항을 미리 파악하고 역으로 질문하게 만듭니다.
# 계획 수립 (/create plan): 탐색이 끝나면 AI가 마크다운(Markdown) 형식으로 구체적인 실행 계획을 작성하게 합니다. 이 계획 문서는 이후 다른 AI 모델들이 코드를 작성할 때 지침서가 됩니다.
# 실행 (/execute): 작성된 계획을 바탕으로 Cursor의 Composer 기능이나 특정 모델(예: UI는 Gemini)을 호출하여 코드를 작성합니다.
위 슬래시 명령어 말고도, 사용자 스스로 커스텀할 수 있는 단축키 생성도 있습니다. 일명 GitHub Repositories에 git push and commit 경우도 '/g'와 같은 단축 슬래시 명령어를 만들 수 있죠.
3. '동료 리뷰(Peer Review)' 시스템 구축
Zevi Arnovitz가 제안한 가장 혁신적인 방법은
서로 다른 AI 모델들이 서로의 코드를 리뷰하게 하는 것입니다.(일명 PR이라 하는데요)
① 교차 검증: 먼저 Claude가 코드를 작성하고 스스로 리뷰하게 합니다. 그 후, 동일한 코드를 GPT나 다른 모델에게 리뷰하게 하여 버그를 찾습니다.
② 경쟁 유도: "다른 팀 리더(다른 AI 모델)가 이런 문제를 발견했다. 이에 대해 방어하거나 수정하라"는 프롬프트를 사용하여, AI 모델끼리 논쟁하게 함으로써 코드의 품질을 높입니다. 이는 비기술자도 높은 수준의 코드 리뷰를 수행할 수 있게 해 줍니다.
4. 지속적인 피드백 루프와 문서화 (Learning & Documentation)
AI가 실수할 때마다 이를 시스템 개선의 기회로 삼습니다.
# 실수 분석 및 문서 업데이트: AI가 잘못된 코드를 작성하거나 실수를 하면, "프롬프트나 문서의 어떤 부분이 이런 실수를 유발했는지" 분석하게 합니다. 그 후 관련 문서나 시스템 프롬프트를 업데이트하여 같은 실수가 반복되지 않게 합니다.
# 학습 기회 (/learning opportunity): 이해하기 어려운 기술적 내용이 나오면 AI에게 "80/20 법칙"을 사용해 핵심만 설명해 달라고 요청하여, 사용자의 기술적 이해도를 높이는 도구로 활용합니다.
5. 단계별 도구 도입
처음부터 복잡한 도구를 사용하기보다 단계적으로 확장하는 것이 좋습니다.
# 초기에는 ChatGPT의 'Project' 기능 등을 사용해 AI를 기술 파트너(CTO)로 설정하고 대화하며 기획하는 연습을 합니다.
# 이후 Bolt나 Lovable 같은 'Vibe Coding' 도구로 간단한 앱을 만들어봅니다.
# 익숙해지면 Cursor와 같은 전문 도구로 넘어와 앞서 설명한 체계적인 워크플로우를 구축합니다.
위 내용들을 요약 정리해 본다면, 다양한 AI 도구를 결합하는 핵심은 단순히 여러 툴을 쓰는 것이 아닌, 기획-실행-검토의 전 과정을 'AI 에이전트들의 협업'으로 설계하고 사용자는 이를 조율하는 관리자(Manager) 역할로 전환하는 것입니다.
FAQ: 바이브코딩에 대한 모든 것 알아보기
Q1. 바이브코딩은 무엇인가요?
A. 바이브코딩은 AI를 활용해 제품을 빠르게 만들고, 배포와 학습까지 이어가는 제작 방식입니다. 코딩 실력보다 문제 정의와 검증 내용이 성패를 가릅니다.
Q2. 바이브코딩은 어떻게 시작하나요?
A. 문제 정의 1 문장 → 시나리오 3개 → Cursor AI로 작은 단위 구현 → 다른 모델로 /peer_review → 측정 가능한 형태로 출시. 이 순서가 가장 안전합니다.
Q3. 바이브코딩은 왜 지금 중요하죠?
A. 시장이 빨라졌기 때문입니다. AI가 코드를 메워주는 동안, 사람은 메시지·가격·포지셔닝 같은 비즈니스 내용을 더 빨리 검증할 수 있습니다.
Q4. 커서 AI(Cursor AI)는 어떤 점이 좋나요?
A. 에디터 안에서 수정-실행 루프가 짧습니다. 바이브코딩 효과를 좌우하는 “반복 속도”가 올라갑니다.
Q5. 바이브코딩은 개발자를 대체하나요?
A. 대체라기보다 분업이 바뀝니다. 개발자는 더 어려운 문제로 이동합니다. 마케터·PM은 더 빨리 만들고 더 빨리 배우는 쪽으로 이동합니다.
Q6. 바이브코딩 비용은 얼마나 드나요?
A. 툴 구독료보다 ‘실험 설계가 부실해서 생기는 재작업’이 더 비쌉니다. 먼저 내용(문제·시나리오·지표)을 문서로 고정하세요.
다음 문장으로 (마케터 분들에게) 의견을 남겨 봅니다.
AI 시대의 경쟁력은 “더 많은 기능”이 아니라 “더 빠른 학습”이라는 점입니다.
바이브코딩은 그 학습을 습관으로 만드는 방법의 시작입니다.
지금까지, '마케터 (경험하고) 체감한' 바이브코딩을 이야기해보았습니다. 이 글을 보시는 구독자 분들도 경험한 '바이브코딩'의 이야기 있을 텐데요. 위 내용이 100% 정답은 아니지만, 실제 글로벌의 주요 PM 및 사용자들이 겪은 이야기와 필자의 이야기를 결합한 내용인 만큼 참고 삼아 봐주셨으면 합니다.
그럼, 또 만나요!
박충효 드림
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