코딩 몰라도 AI로 프로그램 개발 가능할까? 바이브코딩 시대의 앱 만들기 경험담

코딩 한 줄 몰라도 간단한 앱을 만들 수 있다면 믿으시겠어요? 지금, AI와 함께라면 그게 가능합니다

 

요즘 주변에 "코딩 하나도 몰라도 앱 만든다더라"는 이야기가 부쩍 많아졌습니다. 사실 AI로 블로그도 자동화해서 돈벌고 뭐 해서 쉽게 돈번다는 내용의 컨텐츠들이 양산되고 있는 과도기적 시점이라서... AI의 실제 능력 대비 너무 과대평가 되어있다고 생각하고 있었습니다. 그래서 코딩 역시 아직은 제대로 구현되지 않을거라고 생각했어요.

 

그런데 어느 날 노트북을 들고 카페에서 잠시 머물게 된 일이 있었는데, 심심해서 계획에도 없던 바이브코딩을 시도해 보았습니다. 사실 '바이브코딩'이라는 용어로 부른다는 것도 모르는 상태였어요. 코딩 1도 모르는 저도 개발환경 구축도 안되어있는 노트북으로 간단한 To Do List 프로그램을 1시간도 안걸려 완성했습니다. 물론 아주 기초적인 프로그램이었고, 그 뒤로 마주한 현실들은 그렇게 만만치 않았지만요. 오늘은 비개발자인 제가 AI와 함께 앱을 만들며 느낀 점들을 공유하겠습니다.

 

목차

바이브코딩이란 무엇인가? AI 도움으로 개발환경부터 구축하기 AI만으로는 부족한 이유: 에러와 한계 프로젝트가 커질수록 요구되는 지식 인기 AI 코딩 도구 비교 툴보다 중요한 것: 통찰력 기르기

 

바이브코딩이란 무엇인가?

"바이브코딩"이라는 말, 혹시 들어보셨나요? 이건 기존의 딱딱한 코딩 교육과는 다르게, 자신만의 감각과 AI의 도움을 결합해 새로운 방식으로 코딩을 배워나가는 흐름을 말합니다. 꼭 프로그래밍 언어를 깊게 이해하지 않아도, AI가 제안해주는 코드 조각과 설명을 통해 원하는 기능을 하나씩 구현해나가는 것이 핵심이에요. 예전에는 개발자가 되려면 학원에 등록하거나 책을 파고들어야 했다면, 요즘은 노트북 하나만 있어도 AI의 도움으로 간단한 앱 정도는 뚝딱 만들 수 있는 시대가 온 거죠. 프로그래밍 독학 하기에 정말 좋아진 세상입니다.

 

To Do List 만들어본 절차

카페에서 갑작스럽게 떠올라서 시도해 보았는데요, 특별히 필요한 프로그램이 떠오르지 않은 상태에서 무작정 해보았습니다. 오래 앉아있을 상황도 아니었기 때문에 간단한 To Do List를 만들라고 시켜볼까 싶었어요. 개발환경구축은 GPT에 물어보면서 금방 끝났습니다.

 

▼ 첫 명령 이후 만들어준 코드를 바로 실행해본 화면. 이렇게 프로토타입은 1분도 안걸려서 완성되었어요.

처음에 딱 한문장 입력하고 "설마 바로 오류없이 되겠어?" 했는데 정상 실행이 되는거에요. 아니 내가 너무 AI를 얕봤나 싶더군요ㅋㅋ 사실 1년? 반년? 정도 전에... 그러니까 지금보다 AI가 덜 발전했을 때 챗GPT한테 코딩 시켜봤다가 오류 메세지만 보고 실망해서 창 닫은적이 있었거든요. 그 때의 기억에 아직까지도 너무 AI를 무시한것 같습니다. 생각보다 수준이 많이 올라왔더군요!

 

▼ 조금 더 수정사항을 요구하며 삭제버튼 추가 등을 진행합니다.

 

▼ 반복기능추가, 완료된 작업 목록 추가, 테마 색상 변경 등을 AI에게 시켜서 완성된 간단한 To Do LIst에요ㅎㅎ

 

이러고 놀고 있는데 기다리던 사람이 연락이 와서 여기에서 마무리 했습니다. 사실 재미가 붙은 상태라 카페에 좀 더 있었으면 온라인 동기화 같은거 시도해봤거나 알림 등 이상한 기능들 많이 넣어봤을것 같아요. 굳이 필요할지는 모르겠지만요.

 

AI 도움으로 파이썬 개발환경 구축

파이썬은 상대적으로 쉽다고들 하지만, 막상 처음 환경을 구축하려면 무엇을 깔아야 하는지 헷갈리기 쉽습니다. 저 역시 처음에는 "파이썬만 깔면 끝 아니야?"라는 생각이었지만, AI와 대화하며 제대로 된 개발 환경을 구성할 수 있었어요. AI가 안내한 파이썬 개발 환경의 대표적인 구성 요소는 다음과 같습니다.

환경 유형	필수 설치 항목	AI 도움 내용
기본 파이썬 환경	Python, pip, 가상환경(venv)	환경 구축 순서 안내, 코드 예시 제공
데이터 분석 환경	Pandas, NumPy, Matplotlib, Jupyter Notebook	필요 라이브러리 추천 및 설치 커맨드 제공
웹 개발 환경 (FastAPI, Django)	FastAPI 또는 Django, Uvicorn 또는 Gunicorn	웹 프레임워크 설정, 코드 템플릿 제공 및 디버깅 지원

아 저는 참고로 VSCode 기준으로 지피티에 물어보며 진행했어요. 처음부터 혼자 하려면 정보 검색하고 학습하는 데에만 하루 종일 걸릴 수도 있지만, AI에게 단계별로 물어보며 진행하면 놀라울 정도로 빠르게 완료할 수 있었습니다. 세팅 하는데 30분 정도도 안 걸린것 같아요. 제가 이 포스팅에 방법 하나하나를 적지 않는 이유는, 귀찮아서도 있지만(!?) 굳이 그럴 필요가 없어서 입니다. 제미나이던 챗지피티던 들어가셔서 내가 모르겠는 부분부터 물어보며 진행하시면 되거든요.

 

 

 

AI만으로는 부족한 이유: 에러와 한계

AI가 다 해주니 이젠 사람이 코딩할 필요가 없을 줄 알았습니다. 코드도 짤 줄 모르는 제가 명령만 해도 가벼운 프로그램이 뚝딱 완성되기도 했으니까요. 하지만 현실은 조금 달랐어요. 특히 프로그램이 조금만 복잡해지면 AI가 준 코드를 그대로 실행해도 에러가 발생하기 시작합니다. 문제는 이 에러 메시지가 마법의 주문처럼 보인다는 점이죠. 비개발자 입장에서는 이 메시지가 대체 무슨 말인지조차 이해가 안 됩니다.

• 모듈 버전 불일치 오류
• 경로 지정 실수로 인한 파일 불러오기 실패
• 함수 사용 방법 착오로 인한 런타임 에러
• 등등등등등등... 수많은 오류의 원인들

 

프로젝트가 커질수록 요구되는 지식

현 시점의 AI 능력 기준으로, 컴퓨터 잘 못하는 사람도 간단한 계산기 앱이나 투두리스트 정도는 AI의 도움만으로도 충분히 만들 수 있습니다. 하지만 사용자가 많아지는 서비스, 로그인 시스템, 프론트엔드와 백엔드가 복잡하게 얽힌 프로젝트로 넘어가면 이야기가 달라집니다. 여러 개의 파일이 서로 의존하고, API가 연결되고, 데이터베이스가 작동하는 구조에서는 '코딩을 전혀 모른다'는 것이 더 이상 큰 장점이 되지 않죠. 결국 AI가 해석하지 못하는 문맥과 의도를 사람이 직접 파악하고 수정해줘야 하는 순간이 옵니다. 물론 몇 달 혹은 몇 년 후에는 정말로 자연어로만 개발해도 오류가 나지 않는 날이 올 지도 모르겠지만, 아직은 아니라는거죠.

 

인기 AI 코딩 도구 비교

요즘 바이브코딩에 많이 쓰이는 AI 도구들은 다양합니다. 각기 다른 장단점과 비용 구조를 갖고 있어서, 목적에 따라 선택이 필요합니다. 아래는 제가 알고있는 대표적인 세 가지 AI 코딩 도구의 비교입니다. 

도구명	특장점	가격
Cursor	코드 자동생성, 실시간 코드 리뷰	월 $20~
Gemini Code Assist	Google Workspace와 자연스럽게 연동	기본 무료, 확장 기능 유료
Claude	긴 문맥 이해에 강함, 친절한 오류 분석	월 $20~ (Pro 기준)
코덱스(Codex)	오픈AI가 최근에 출시한 AI 코딩 에이전트	챗GPT 프로, 팀 요금제 사용자 플러스 요금제 사용자는 미정

물론 챗GPT나 제미나이 웹버전 사용하셔도 되지만 좀 더 코딩쪽에 특화된 모델들이죠. 워낙 새로운 AI서비스들이 빠르게 출시되고 있는 중이라서 아직까지는 경쟁업체간 엎치락뒤치락 하는것 같습니다.

 

툴보다 중요한 것: 통찰력 기르기

오늘은 Cursor 쓰다가, 내일은 Claude로 갈아타고... 그러다가 다시 Gemini가 좋아졌다는 말을 들으면 또 바꾸고. AI 툴의 발전 속도는 빠르고, 각 회사의 업데이트도 예측이 어렵습니다. 이럴 때일수록 중요한 건 툴이 아닌 나의 문제 해결 능력입니다.

• 어떤 언어든 로직을 읽어내는 감각
• 구조를 도식화하고 파악하는 능력
• 도구가 바뀌어도 본질을 꿰뚫는 통찰력

 

 

Q 코딩을 아예 몰라도 진짜 앱을 만들 수 있나요?

간단한 앱이라면 가능합니다. 계산기나 메모장 수준의 기능은 AI의 안내만 따라도 작동하는 앱을 만들 수 있습니다.

Q 바이브코딩을 하려면 어떤 도구가 필요하죠?

인터넷이 되는 곳에서 노트북 하나와 ChatGPT, Claude, Cursor, Gemini 같은 AI 도우미가 있으면 충분합니다.

Q AI가 코드를 짜주면 왜 에러가 나나요?

AI는 완벽하지 않기 때문에 코드 조각 사이의 연결을 잘못 이해하거나, 제멋대로 하드코딩을 한다거나, 연동되어야 하는 파일간의 설정 차이 등으로 오류가 발생할 수 있습니다. 오류의 원인은 너무 많아 여기에서 전부 열거할수 없을 정도에요.

Q 프론트엔드와 백엔드를 연결하려면 코딩을 꼭 알아야 하나요?

어느 정도는 알아야 합니다. 데이터 흐름, API 구조, 요청과 응답 형식 등에 대한 이해가 없으면 연결 과정에서 큰 혼란이 오실겁니다. 이정도 레벨부터는 AI가 오류를 많이 내는데 그걸 잡아내려면 어느정도 감은 있어야 하는거죠.

Q 지금 사용하는 AI 툴을 바꾸면 처음부터 다시 배워야 하나요?

툴이 달라도 기초적인 개발 개념은 비슷하기 때문에, 응용력과 통찰력만 있으면 쉽게 적응하실 수 있습니다.

Q 어떤 AI가 코딩에 가장 적합한가요?

시기와 목적에 따라 다릅니다. 현 시점에서 전문적인 코딩은 Cursor가 극찬받고 있고, 최근에 제미나이가 많이 올라왔다는 말들도 많지만 본문내용에도 있듯이 생성형AI가 아직 초창기 시장이라 하루가 다르게 급변하고 있습니다. 경쟁사들의 강점을 계

속 흡수하고 있죠. 일단 현 시점 기준 평이 괜찮은 AI로 시작하고, 툴을 자주 갈아타기보다는 기본 실력을 키우는게 중요하겠습니다.

 

이제는 코딩을 몰라도 앱을 만들 수 있는 시대가 되었습니다. 하지만 모든 것이 마법처럼 해결되진 않죠. AI가 도와주긴 하지만, 진짜 중요한 건 도구가 아니라 여러분의 문제 해결 능력입니다. AI로부터 원하는 답을 이끌어내는 질문능력도 중요하죠. 이 글이 바이브코딩에 도전하려는 여러분께 현실을 알려줌과 동시에 용기도 주었다면 좋겠습니다. 혹시 여러분도 직접 해본 경험이 있다면, 댓글로 공유해주세요.

 

 

 

- 끝 -

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