AI 바이브 코딩 시대, 비전공자는 어디서 시작하면 좋을까요

“이거 그냥 AI한테 시키면 딸깍 끝나는 거 아니야?”

비전공자 친구가 저한테 한 말이에요.

바이브 코딩, AI 코딩 얘기가 SNS에 넘쳐나던 시기였고, 친구는 꽤 진지하게 개발을 시작해보고 싶어 했어요. 근데 동시에 이런 말도 했어요.

”뭘 모르는지도 모르겠어.”

비전공자가 처음 개발에 발을 들일 때 제일 많이 하는 말이더라고요.

AI는 어디까지 해주는가

솔직히 저도 처음엔 좀 놀랐어요. 현업에서도 변화가 체감될 만큼 빨랐거든요.

정적인 홈페이지나 랜딩 페이지는 이제 진짜로 누구나 만들 수 있는 쪽에 가까워졌어요. AI가 HTML·CSS·레이아웃을 한 번에 뽑아주니까요.

SNS를 보다 보면 이 주제로 꽤 자주 싸움이 붙어요. 개발자들은 “딸깍으로는 안 된다”고 말하고, 강의를 하시는 분들이나 직접 조금 만들어본 비전공자분들은 “해보니까 거의 다 되던데?”라고 말하죠.

저는 양쪽 말이 다 어느 정도 맞다고 봐요. 중요한 건 남의 결론을 그대로 믿는 게 아니라, 직접 해보고 내 시간을 줄여주는지 판단하는 일 같아요. 남들이 다 된다고 했는데 내 상황엔 맞지 않으면, 그것도 결국 또 다른 손해니까요. 물론 바르게 잘 쓴다는 전제에서요.

두렵더라도 인정해야 할 변화라고 봐요. 다만 여기서 말하고 싶은 건 “모든 게 딸깍으로 끝난다”는 얘기는 아니에요.

그래도 분명한 건, 생각보다 많은 부분이 이미 가능해졌다는 거예요.

80%

폼 제출, DB 저장, 로그인 인증 같은 일반적인 기능도 체감상 이 정도는 해주는 것 같아요. 다만 AI가 쓴 코드는 여전히 사람이 확인해야 해요.

친구 경우도 비슷했어요. 결제를 붙이려다 웹훅이 뭔지부터 막혔거든요. 그 지점에서 AI에게 계속 “해결해줘”를 반복하다가 결국 멈췄어요.

아무것도 몰라도 시작은 할 수 있어요. 다만 계속 몰라도 AI가 다 해준다는 생각만 바로잡고 싶은 거예요.

진짜 한계는 토큰, 즉 돈이에요

원하는 걸 정확하게 설명하지 못하면 어떻게 될까요.

“이렇게 해줘, 아 그게 아니고 이렇게 해줘”를 반복하게 돼요. 그러면 토큰이 폭증하죠. 전공자는 같은 결과물에 더 짧은 경로로 도달해요. 구조를 어떻게 쪼개야 하는지, 어떻게 물어봐야 하는지 감이 있으니까요.

이 경로 차이가 결국 비용 차이로 직결돼요.

비전공자 친구들 몇 명을 옆에서 도와주면서 느낀 건데, 같은 기능을 붙이는 데 들어가는 대화 길이가 사람마다 꽤 달랐어요. “방향이 잡혀 있느냐”가 가장 큰 변수더라고요. 정확한 수치를 잴 순 없지만, 막연히 “해줘”부터 시작한 경우엔 토큰이 두세 배 더 나가는 게 체감으로 느껴졌어요. 어디까지나 제 개인 관찰이긴 해요.

저도 처음 Claude Code를 실무에 붙여 쓸 때 비슷한 함정에 빠진 적 있어요. 뭘 만들어야 하는지는 알았는데 어떻게 쪼개야 하는지를 AI한테만 맡기다가 맥락이 꼬였거든요.

토큰 한도를 다 쓰면 그날 작업은 거기서 멈춰요. 방향 없이 반복할수록 그 한도가 빨리 닳죠. 에러를 고쳐달라고 했더니 같은 에러가 다른 모양으로 돌아오는 패턴, 그게 막힌 신호예요. 도구 탓이 아니라 방향이 없다는 뜻이고, 그 대화가 길어질수록 돈이 나가요.

그래서 어떻게 시작하면 좋을까

강의 자체가 나쁜 건 아니에요. 다만 저 기준에서는 비싼 강의가 첫 번째 선택이어야 하냐면 그렇지 않다고 봐요.

이렇게 물어보면 AI가 바로 코드부터 쏟아내기보다, 화면·기능·데이터를 나눠서 방향을 잡아줘요. 처음엔 그 정도면 충분하다고 봐요.

“

강의를 사기 전에 한 번 만들어 보세요. 막힌 자리가 그 어떤 강의보다 정확한 커리큘럼이에요.

만들다 막혀야 “이게 왜 필요한지”가 느껴지거든요. 그 느낌이 있어야 강의도 흡수가 돼요. 막히기 전까지는 뭘 모르는지도 모르니까요.

작게 만들고, 막히고, 배우는 루프가 처음엔 제일 빠른 이유예요.

도구·모델은 그 다음이에요

MCP, 에이전트, 룰, 스킬, 하네스 엔지니어링까지, 이름만 들어도 어지러운 것들이 계속 나오죠. 5년차로 일하는 저도 이걸 다 따라가는 게 버거울 때가 있어요.

그래서 더더욱 출발점은 도구가 아니라 목표여야 하지 않을까해요. “이 도구를 써보겠다”가 아니라 “이걸 만들고 싶다”가 먼저예요.

SNS나 유튜브에 모델 비교 글이 정말 많은데, 초기엔 하나 잘 골라서 익숙해지는 게 더 중요한 것 같아요. 저는 지금 Claude랑 GPT(Codex)를 병렬로 같이 쓰고 있어요. 단순 작업에선 큰 차이를 못 느끼는 편이에요. 다만 조금 복잡한 작업에선 자연스럽게 Claude를 찾게 되는 패턴이긴 하더라고요.

모델은 계속 업데이트되니 바이브 코딩에 한해서, 저의 개인적인 체감 기준으로만 봐주세요.

레스덕의 정리

딸깍은 시작점이고, 진짜 시작점은 뭘 만들고 싶은지예요.

저는 올해부터 여러 가지 시도를 시작해보고 있어요. AI로 생산성을 끌어올리고 시간을 줄여서, 그렇게 아낀 에너지를 다른 곳에 다방면으로 써보고 싶거든요.

이 블로그도 그 흐름에서 만들게 됐어요. “시간을 설계하는 개발자”라는 방향을 잡고 시작한 기록이에요.

시간을 아껴 다양한 시도를 해보고, 돈 공부를 하고, 조금 더 전략적으로 움직여보자는 생각에서요.

AI 도구가 쏟아지는 시대지만, 결국 중요한 건 그걸 내 상황에 맞게 고르고 쓰는 일이라고 봐요.
도구는 과정을 도와줄 뿐, 모든 선택을 대신해주진 않거든요. 그 전제를 알고 시작하는 게 좋지 싶어요.

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앞으로는 비전공자 친구를 도와주면서, 그리고 제가 시간을 줄이려고 실제로 쓰고 있는 AI 활용 방식을 케이스 단위로 하나씩 정리해볼 생각이에요. 조금이라도 더 쉽게 시작할 수 있는 방법, 그 과정에서 보고 듣는 사례들을 그때그때 다듬어서 글로 남겨보려고요.