바이브코딩 프롬프트, 막연하게 말고 쪼개서

Part 4에서 AI로 페이지를 다듬을 때, 결과가 마음에 안 들었던 순간이 있었을 거예요.

“뭔가 아닌데…” 싶을 때, AI가 멍청해서가 아니에요. 지시가 막연해서 그렇죠.

물론 AI 자체가 헛나올 때도 가끔 있어요. 그래도 대체로 도구가 아니라 지시 문제예요.

이 편에서 얻는 것:

• 막연한 지시가 왜 엉뚱한 결과를 낳는지
• 좋은 프롬프트의 4가지 요소
• 제가 시키는 방식 그대로 짠 지시 예시
• 왜 작게 시키면 AI가 더 잘하는지 (컨텍스트)
• 비전공자가 자주 하는 실수 3가지와 대신 이렇게

AI는 마음을 못 읽어요

미용실에서 “알아서 예쁘게 잘라주세요”라고 해본 적 있으세요?

결과가 원하던 그게 아닐 때가 있죠. 미용사가 잘못한 게 아니에요. 원하는 길이, 앞머리를 낼지 말지, 참고 사진. 이런 걸 안 주면 미용사도 ‘자기 기준 예쁨’으로 채울 수밖에 없거든요.

AI한테 시키는 것도 똑같아요. 내 머릿속 그림을 말로 꺼내 주지 않으면, AI는 자기 식대로 빈칸을 메워요.

“배경색 예쁘게 바꿔줘”는 “원하는 헤어스타일 알아서 해주세요”랑 같아요. 결과는 나오는데 내 것이 아니죠.

‘완벽하게 해줘’, ‘정확하게 해줘’, 그냥 ‘해줘’도 다 여기 속해요. 강해 보이지만 정작 아무 정보가 없는 말이라, AI한테는 ‘알아서 해줘’랑 똑같이 들리거든요.

여기서 끝이 아니에요. 막연하게 시키면 AI는 가장 흔한 방식으로 만들어요. 그게 내가 그린 방향과 조금씩 어긋나는데, 명확히 잡아주지 않으면 갈수록 꼬여요. 고치고 또 고치다 보면, 처음에 한 번 똑바로 말할 때보다 오히려 더 오래 걸려요.

나쁜 지시 vs 좋은 지시

이 페이지는 지금까지 만들어온 나를 알리는 소개 페이지예요. 이름·하는 일·연락처가 담긴 간단한 자기소개 웹페이지죠. 그 페이지를 계속 다듬는 상황이에요.

같은 목적인데 지시 방식에 따라 결과가 얼마나 달라지는지, 직접 보면 감이 와요.

좋은 지시엔 네 가지가 담겨 있어요. 위 ‘구체적인 지시’ 예시를 뜯어보면 이게 다 들어 있죠.

이 네 가지가 있으면 AI가 혼자 가정할 여지가 줄어요. 정형 틀은 아니고, 뭘 바꿀 때 이 네 칸을 채운다고 생각하면 지시가 정리돼요.

사실 느낌을 말로만 전하는 건 생각보다 어려워요. 부족하다 싶으면 예시를 얹어요. “이런 느낌으로”라며 참고 사진이나 마음에 든 사이트, 색상 코드를 같이 주면 AI가 방향을 훨씬 정확히 잡거든요. 사진은 채팅창의 사진·클립 버튼으로 붙이고, 사이트는 주소를 그대로 붙여넣으면 돼요. 말로 풀기 힘든 ‘느낌’은 예시 하나가 긴 설명을 대신해요.

그래도 내가 뭘 원하는지 딱 짚기 어려울 때가 있죠. 그럴 땐 반대로 AI한테 맡겨봐요. “이 소개 문구, 느낌 다르게 세 가지로 뽑아줘”처럼 여러 안을 달라고 하고, 그중 마음에 드는 걸 고르는 거예요. 고른 뒤 “2번 톤으로, 조금만 더 짧게”처럼 이어 다듬으면 되고요.

저는 이렇게 시켜요

거창한 공식은 없어요. 앞의 네 가지(목표·맥락·기준·범위)를 실제로 채우는 게 이 네 칸이에요. 지금 상태는 맥락, 바꿀 것은 목표, 원하는 느낌은 기준, 건드리지 말 것은 범위죠.

지금 상태: ___
바꿀 것: ___
원하는 느낌(또는 색·위치): ___
건드리지 말 것: ___

이 네 칸이 익으면 손이 알아서 채워요. 예를 들어 이런 소개 페이지라면, 저는 이렇게 시켜요.

소개 문구를 손볼 때

지금 상태: "안녕하세요. 저는 레스덕이고 풀스택 개발자입니다."
바꿀 것: 이 소개 문구
원하는 느낌: 따뜻하고 친근한 톤. 딱딱하지 않게. 두 문장 이내.
건드리지 말 것: 이 문구 외에 다른 부분은 모두 그대로.

배경색을 바꿀 때

지금 상태: 흰색 배경
바꿀 것: 배경색만
원하는 색: 연한 크림색 (#FAF7F0). 따뜻하고 차분한 느낌으로
건드리지 말 것: 글자색, 폰트, 버튼, 나머지 레이아웃 전부

버튼을 더할 때

추가할 것: '이메일 보내기' 버튼
위치: 이름과 소개 문구 바로 아래, 가운데 정렬
동작: 클릭하면 메일 쓰기 창이 내 주소(예: me@example.com)로 열리게
모양: 파란 배경에 흰 글씨, 모서리는 둥글게
건드리지 말 것: 기존 내용 전부

지시가 길어 보여도, 한 번 보내고 마음에 들면 그걸로 끝이에요. 막연하게 던지고 다섯 번 고쳐 말하는 것보다 빨라요. 받은 코드는 index.html에 덮어써 저장하고 새로고침해야 화면에 반영돼요. Part 3～4에서 하던 그대로예요.

안 되면 고쳐 말하기

한 번에 완벽하게 안 나와도 정상이에요. 저도 Claude Code 쓸 때 첫 시도에 딱 맞게 나오는 경우가 많지 않아요.

1년 넘게 쓰면서 보니 경계가 좀 보여요. 단순한 화면 수정은 거의 한 방에 되는데, 로직이 얽힌 건 두세 번 주고받아야 해요. 그 경계가 눈에 들어오면, “AI가 멍청한가” 싶던 게 “아, 이건 원래 쪼개야 하는 거구나”로 바뀌어요.

중요한 건 고쳐 다시 시키는 루프예요. 첫 결과는 완성이 아니라 초안이에요. 진짜는 여기서부터죠. 초안을 놓고 세 가지를 짚어 주면 돼요.

① 어디가 별로인지. 전체가 틀린 게 아니라 어느 부분이 마음에 안 드는지 먼저 콕 집어요. “색은 좋은데 폰트가 너무 크다”처럼요.

② 어느 방향으로, 어떻게. “더 크게”가 아니라 “지금보다 한 단계 작게, 본문이랑 같은 크기로”처럼 방향과 방법을 구체적으로요. 막연한 수정 지시는 막연한 결과로 돌아와요.

③ 나머지는 그대로. 전체를 새로 만들어달라고 하지 말고 그 부분만요. 잘 됐던 데가 날아가지 않게요.

세 가지를 한 번에 담으면 이런 식이에요.

방금 바꾼 소개 문구에서 톤이 아직 좀 딱딱한 느낌이야.
'저는 ~입니다' 대신 좀 더 대화하듯 편하게 써줄 수 있어?
나머지는 그대로 두고 이 문장만.

왜 작게 시켜야 AI가 잘할까

‘쪼개라, 좁혀라’를 계속 말했는데, 왜 그런지도 알면 더 와닿아요. 여기서 핵심은 컨텍스트예요.

컨텍스트는 AI가 지금 대화에서 한 번에 담아두는 정보 전체예요. 내 지시, 지금까지 주고받은 말, 다루는 코드까지 다 여기 담겨요. 문제는 이 공간이 무한하지 않다는 거죠. 책상 넓이가 정해져 있는 것과 비슷해요.

한 번에 크게 시키면 이 책상이 금세 꽉 차요. 지시도 길고 건드릴 코드도 많으니까요. 담을 게 많아질수록 AI는 한 곳에 집중하기 어려워지고, 앞에서 시킨 걸 흘리거나 이것저것 뒤섞기 쉬워요. 사람도 열 가지를 한꺼번에 맡기면 하나쯤 빠뜨리잖아요.

반대로 작고 정확하게 시키면, AI는 딱 그 하나에만 집중해요. 책상에 올려둘 것도 적으니 헷갈릴 일이 줄죠. 같은 AI인데 ‘한 번에 하나씩’이 결과가 나은 건 요령이 아니라, 이 그릇의 크기 때문이에요.

참고로 이 책상 크기는 모델마다 달라요. 요즘 좋은 AI 모델들(클로드·GPT·제미나이)은 모델에 따라 수십만～100만 토큰까지 담아요. 토큰은 AI가 글을 세는 단위인데, 100만 토큰이면 책 여러 권 분량이에요. 예전보다 훨씬 커졌고, 지금도 커지는 중이죠.

그럼 책상이 크면 클수록 좋을까요? 꼭 그렇진 않아요. 창이 넓으면 한 번에 더 많은 자료를 넣고 큰 작업을 맡길 수 있어요. 대신 많이 채울수록 처리하는 데 시간과 비용이 더 들 수 있고, 자료가 너무 많으면 정작 중요한 걸 놓치기도 해요. 책상이 넓다고 늘 더 똑똑한 건 아닌 거죠. 그러니 창이 크든 작든, 작게 정확히 시키는 습관은 그대로 통해요.

비전공자가 자주 하는 실수 3가지

비전공자가 AI한테 처음 코드를 시킬 때 자주 빠지는 패턴이 있어요.

① 한 번에 다 시키기. “배경색 바꾸고, 폰트도 키우고, 소개 문구도 다듬고, 버튼도 추가해줘.” 한 번에 네 가지를 던지면 AI가 하나씩 처리하다 엉키는 경우가 많아요. 한 번에 하나씩, 결과 보고 다음으로 넘어가는 게 훨씬 안정적이에요.

② 맥락 없이 “예쁘게”만. “좀 더 예쁘게 해줘”엔 지금 상태가 빠져 있어요. “지금 흰 배경인데 좀 따뜻한 느낌으로”처럼 현재 상태를 한 줄만 붙이면, AI가 기준을 잡아요.

③ 안 되면 “처음부터 다시” 누르기. 결과 일부가 마음에 안 들어서 전체를 새로 만들어달라고 하면, 잘 됐던 부분까지 날아가요. 범위를 좁혀서 틀린 부분만 수정 요청하는 게 낫죠.

자주 묻는 질문

레스덕의 정리

프롬프트는 재능이 아니에요. 정보를 구체적으로 줄수록 원하는 결과가 나올 뿐이죠.

Claude Code를 1년 넘게 쓰면서 느낀 건, 막연한 지시는 그대로 습관이 된다는 거예요. 쪼개서 정확히 시키는 것도 습관이고요. 안 나오면 “뭘 안 줬지?” 되묻고 한 줄씩 바꿔 보는 반복이, AI한테든 사람한테든 더 잘 시키게 만들어요.

에이전트·스킬·MCP는 나중에 채워도 돼요. 지금은 작게 쪼개 정확히 시키고, 그 결과를 판단하는 기본기가 먼저예요. 위 네 칸으로 한 번 시켜 보면 감이 와요.

잘 시키는 법이 손에 익었다면, Part 6에선 페이지에 목록을 붙여요. 화면에서 직접 더하고 고치고 지우는, 진짜 쓸 수 있는 페이지로요.