프로젝트가 커질수록 '바이브 코딩'은 더 어려워진다. AI가 멍청해서가 아니라, 네 코드베이스를 이해하지 못하기 때문이다.
Vibe coding gets harder as your project grows. Not because the AI is dumb, but because it doesnt understand your codebase
핵심 요약
프로젝트 규모가 커질수록 AI가 코드 맥락을 파악하지 못해 발생하는 문제를 해결하기 위한 오픈소스 도구 'repowise' 소개.
- 바이브 코딩 한계 — 프로젝트가 커질수록 AI가 코드 맥락을 이해하지 못해 프롬프트 소모가 심해짐.
- repowise 도구 — 코드베이스를 인덱싱하여 AI에게 그래프, Git 기록, 의사결정 이력 등을 제공하는 MCP 레이어.
- 성능 개선 효과 — 도구 호출 49%, 파일 읽기 89%, 비용 36% 절감 효과 입증.
- 오픈소스 프로젝트 — 2천 개 이상의 스타를 받은 무료 자가 호스팅 도구.
처음엔 마법 같지. 원하는 걸 말하면 AI가 뚝딱 만들어주고 다 잘 돌아가니까. 근데 프로젝트가 커지기 시작하면, 정작 코딩하는 시간보다 AI한테 상황 설명하느라 프롬프트 날리는 시간이 더 많아짐. "아니, 그 함수 다른 데서도 세 군데나 쓴다고.", "아니, 그거 X 때문에 일부러 그렇게 짠 거야.", "다른 파일 먼저 확인해 봐."
이놈들이 grep으로 파일 하나씩 읽는 수준이라 뭐가 어디랑 연결됐는지도 모르고, 왜 이렇게 짰는지 히스토리도 전혀 모름.
그래서 내가 repowise라는 오픈소스 툴을 만들었음. AI한테 프로젝트 지도를 쥐여주는 놈임. MCP 레이어라서 Claude Code, Cursor, Codex 같은 MCP 호환 툴이면 다 돌아감. pip install repowise && repowise init 치면 프로젝트 전체를 5개 레이어로 인덱싱해서, AI가 코딩 시작하기 전에 이걸 먼저 훑어보게 함:
Graph - 뭐가 어디에 의존하는지 다 꿰고 있음. 파일 건드리기 전에 연결 고리부터 파악함.
Git - 어떤 파일들이 항상 같이 수정되는지 알고 있음. import 관계가 없어도 다 잡아냄.
Docs - 코드베이스 전체를 자동으로 위키로 만들어줌. 검색도 가능함.
Decisions - 코드가 왜 이렇게 생겨먹었는지 이유를 알고 있음. 저번 주에 AI한테 시켰던 그 이상한 우회 코드? 다음 주에 AI가 멋대로 "수정"해버리는 일 없음.
Code Health - 파일마다 1~10점까지 매기는 15개 바이오마커. AI가 망쳐놓기 전에 지저분한 파일부터 딱 걸러냄.
Django(542개 파일)로 타임머신 실험도 해봤음. Code Health 레이어로 점수 매기고 나서, 그다음 6개월 동안 버그 수정 커밋이 얼마나 올라오는지 확인해 봤거든. 점수 제일 낮은 20개 파일 중 14개에서 진짜 버그가 터짐. 복잡도 지표보다 테스트 안 된 핫스팟이랑 개발자 몰림 현상이 버그 예측에 훨씬 정확하더라.
.claude.md(혹은 규칙 파일)도 자동으로 생성하고 계속 업데이트해 줌. 그래서 AI가 세션 시작할 때마다 프로젝트 구조를 이미 다 알고 들어옴.
벤치마크 결과: 툴 호출 49% 감소, 파일 읽기 89% 감소, 비용 36% 절감.
거기에 프로젝트 전체를 시각적으로 볼 수 있는 로컬 웹 UI도 있음. 의존성, 핫스팟, 죽은 코드까지 싹 다 보여줌.
별 2천 개 넘음. 오픈소스. 셀프 호스팅. 무료.
