바이브코딩: 오늘의 망상으로 내일의 기술 부채를 만드는 예술

이 문제는 모델이 점점 더 유능해지고 생태계가 더 나은 도구와 장치를 구축하면서 해결될 거임. '프로덕션 루프'에서 인간의 필요성은 점점 줄어들 거고, 결국 우리는 제품 자체가 예상대로 작동하는지 검증하는 역할만 하게 될 거임(어쩌면 그것조차 필요 없을지도).

불가능하진 않아도 매우 희박함. 이게 필연적은커녕 가능성이 있다는 증거조차 없음. 처리량은 늘었지만, 코드 변경은 폭발했고, 신뢰성/안정성은 개판이 됐음. 이에 대한 명확한 보고서들이 이미 나와 있음.

ㅋㅋㅋ

프론트엔드가 예상대로 작동하는 건 코드 리뷰의 10% 정도밖에 안 됨. 백엔드가 어떻게 돌아가는지 봐줄 숙련된 엔지니어가 여전히 필요함. 안 그러면 '얀데레 시뮬레이터' 수준의 최적화 안 된 코드가 나올 거임.

이 내용 중 얼마나 사실이라고 생각함? 의견 좀 나눠주라. 내가 이해하는 'vibecoder'에 대해 말해보자면:

1. AI가 언젠가 너무 똑똑해져서 코딩을 배울 필요가 없게 될 거라는 건 착각임. 왜냐면 실제 서비스 가능한 앱을 만들려면 취향, 비전, 그리고 멘탈 모델이 필요하기 때문임. AI가 지금도 잘하는 코딩은 그저 멘탈 모델을 번역하는 과정일 뿐임.

2. 많은 사람들이 AI 구독료에 돈을 쏟아붓고 앱을 만들지만 정작 배우는 건 없음. 아이디어만으로는 앱을 만들 수 없음. 그래서 너희 앱들이 컴퓨터 밖으로 나오질 못하는 거임. 새로운 걸 배우지 않으면 실제 서비스 가능한 앱은 절대 못 만들고 투자한 돈도 회수 못 할 거임. 코딩을 천천히라도 배우는 걸 추천함. 그래야 AI가 짜주는 코드를 최소한 이해라도 할 수 있으니까. 여러모로 도움 됨. 그리고 github나 UI 디자인 심리학 같은 앱 개발 관련 지식도 좀 배워라.

내 생각엔 차이점이 있어. 사람이 직접 시스템을 설계하면 그 구조를 기억하고 있을 테니까, 나중에 기술 부채를 처리할 때 훨씬 적은 노력으로 빠르게 해결할 수 있거든. 반면에 AI가 짠 코드를 직접 수정하려면 어차피 코드를 다 읽고 이해해야 하고, 그 다음에 고쳐야 하니까 처음부터 직접 짜는 거랑 시간 차이가 거의 없는 것 같아.

1번은 기준이 낮아지고 안전장치가 제거되어야 실현됨(완전히 불가능한 건 아님). '엔시티피케이션(플랫폼의 질적 저하)'은 지금 당장 실재하고 가속화되고 있음. 돈 있는 사람들은 공급자의 책임과 고객의 감수 위험을 결정하는 정책을 쓰고 있음. 2번: 대다수 사람들은 첫 번째 큰 난관에 부딪히면 환상이 깨질 거임. 어떤 사람들은 흉내 내는 걸 잘해서 고객의 신뢰를 얻고 큰돈을 벌기도 함. 그런 사람들은...

뇌피셜로 훈수 두는 꼴 보면 항상 웃김. 1년 안에 Vibe coding이 새로운 표준이 될 거다. 마차 채찍 만드는 장인들이나 저렇게 발악하는 거지.

마지막 부분은 네가 생각하는 그런 의미가 아닐 텐데.