# 내가 Vibe 코딩을 그만두는 이유

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## Metadata

- GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=20065](https://news.hada.io/topic?id=20065)
- GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/20065.md](https://news.hada.io/topic/20065.md)
- Type: GN+
- Author: [xguru](https://news.hada.io/@xguru)
- Published: 2025-04-01T09:13:09+09:00
- Updated: 2025-04-01T09:13:09+09:00
- Original source: [lucasaguiar.xyz](https://www.lucasaguiar.xyz/posts/vibe-coding-pitfalls/)
- Points: 13
- Comments: 1

## Summary

필자는 Vibe 코딩을 통해 AI 도구와 함께 몰입 상태에서 개발을 즐겼지만, 두 달간의 경험 끝에 시간 낭비, 비용 증가, 재작업 빈발 등의 문제로 이를 중단하게 되었습니다. Vibe 코딩은 창의적 탐색에는 유용하지만 구조적 개발에는 적합하지 않고, AI 채팅은 빠른 답변에 강하나 환각 위험이 있으며, 웹 검색은 정확성을 보장하지만 시간이 오래 걸리는 단점이 있습니다. 현재 필자는 무료이면서 테스트 코드 생성에 강한 Gemini Code Assist와 커스터마이징이 가능한 Open WebUI를 조합해 비용과 효율성을 균형 있게 관리하며, 장기적으로는 로컬 모델 실행 등 더 나은 대안을 모색 중입니다.

## Topic Body

- 개발 중 "**몰입 상태(Flow)**"를 AI와 함께 경험하는 **Vibe Coding**에 대해 반성적으로 고찰한 글  
- 최근 두 달 동안 Vibe 코딩에 의존했지만, **생산성과 비용 면에서 만족스럽지 않았다고 판단**함  
- Vibe Coding은 **특정한 개발 방법론이 아니라 일종의 상태 혹은 감정 중심의 개발 방식**  
  - AI 코딩 도우미(Cline, Roo Code, Cursor 등)에 의존해 흐름을 따라가며 코드를 작성  
  - 명확한 계획 없이 직관과 몰입감만으로 작업하며, **도파민에 이끌려 '진전된 느낌'을 추구**  
  
### Vibe Coding의 문제점  
  
- **시간 낭비**: 처음에는 빠르게 진행되는 듯하지만, 구조가 없기 때문에 오류나 변화에 끌려다님  
- **비용 증가**: AI의 컨텍스트 윈도우가 커질수록 API 호출 비용도 증가  
  - 예: 수십만 토큰 전송, 수천 줄 생성 → 결과적으로 비용 부담  
- **재작업 증가**: 초기에 빠르게 만든 코드가 결국 목적에 맞지 않아 **전체를 다시 고쳐야 하는 상황**이 발생  
  
### 장점도 존재함  
  
- 반복적인 디버깅과 재이해를 통해 **코드 구조와 언어 자체에 대한 이해도 향상**  
- 필자는 Python 학습에 집중 중이며, **에러를 이해하고 모델을 올바르게 유도하는 능력**이 조금씩 생김  
  
### Vibe Coding vs. AI Chat vs. 웹 검색  
- **Vibe Coding**: 초기 탐색이나 실험적 시도에는 유용하나, 구조적인 개발에는 부적합  
- **AI Chat (ChatGPT 등)**: 빠른 답변과 보일러플레이트 생성에는 유용하나, 맹목적 신뢰는 위험 (AI 환각 가능성 존재)  
- **웹 검색**: 개념과 정확한 해결책을 찾는 데 필수적이나, 시간이 오래 걸릴 수 있음  
  
### 현재 선호하는 조합: Gemini + Open WebUI  
- **Gemini Code Assist (VS Code에서 사용)**:  
  - 무료이며, **테스트 코드 생성 및 에러 수정에 강함**  
  - 유닛 테스트를 처음 해보는 사람에게 특히 유용  
- **Open WebUI**:  
  - 다양한 모델 지원과 커스터마이징 가능  
  - 특정 목적(코딩, 논문, 특허 등)에 맞는 프롬프트 설정 가능  
  - 텍스트 정렬, 테이블 변환 등 **비용 대비 효율적인 작업**에 적합  
  
### 비효율적인 선택: 무제한 AI 에이전트  
- Roo Code, Cline 등은 **긴 시간 실행되며 토큰 사용량이 많음**  
  - 특히 Claude 기반은 성능은 좋지만 비용이 **과도하게 큼**  
- 대신 Gemini 2.0, DeepSeek V3/Chat 등은 **무료이거나 저렴하고, 성능도 준수함**  
  
### 결론: 균형을 찾아가는 중  
- Vibe Coding이 완전히 나쁘다고는 할 수 없음  
  - **창의력 발휘나 아이디어 탐색**에는 도움이 됨  
- 그러나 **지속 가능한 개발 방식은 아님**  
  - 마감 기한과 비용 앞에서 현실적인 대안이 필요  
- 필자의 현재 최적 조합:  
  - **Gemini Code Assist** (무료, 유닛 테스트에 강함)  
  - **Open WebUI** (컨트롤과 비용 측면에서 유리)  
- 향후 계획:  
  - **Perplexity 같은 유료 챗 앱 고려** ($20/월, 무료 티어도 존재)  
  - API 비용이 월 $30 이상이므로, 구조적 비용 절감 필요  
  - 장기적으로는 **로컬 모델 실행도 고려**, 더 효율적인 모델이 나오면 전환 가능성 있음

## Comments



### Comment 36578

- Author: neo
- Created: 2025-04-01T09:13:09+09:00
- Points: 1

###### [Hacker News 의견](https://news.ycombinator.com/item?id=43519938) 
- 다른 사람들이 LLMs를 사용하여 코딩하는 방법에 대한 보고서를 읽는 것이 흥미로움
  - 개인적으로 LLMs가 프로그래밍의 "언캐니 밸리"를 넘어서서 생산성이 크게 향상됨
  - 문제와 제약 조건을 잘 설명하면 수천 줄의 코드를 정확하게 생성할 수 있음
  - LLM이 생성한 코드를 검토하는 것이 중요하며, 구체적으로 요구하면 잘 해결됨
  - "해결책을 구현할 계획을 말해달라"는 요청이 유용함
  - 결과는 놀라움. 스타일은 다를 수 있지만 구조적으로 매우 정확함

- Vibe 코딩은 프로덕션 코드 작성이 아닌 탐색적 프로토타입에 적합함
  - 개인적인 도구에는 괜찮지만, 다른 사람에게 배포할 코드에는 적합하지 않음
  - 코드에 대한 이해와 반복이 필요함
  - Vibe 코딩은 코드에 신경 쓰지 않는 행위로 정의됨

- Vibe 코딩은 "흐름"에 빠져 쉽게 코드를 생성하는 것임
  - 영화 속 해커 장면이 ChatGPT를 사용했다면 더 멋졌을 것이라는 농담
  - 코드 실행을 기준으로 코드의 정확성을 판단하는 것은 좋지 않음
  - 최소한 LLM 출력물을 검토하는 것이 중요함

- Vibe 코딩은 코딩과 관련이 없다고 생각함
  - 비전문가도 작은 규모의 코드를 만들 수 있지만, 대규모 시스템은 어려움
  - LLMs는 보일러플레이트 코드를 생성하는 데 유용하지만, 문제 발생 시 수정이 필요함
  - 새로운 'vibe coders'는 문제를 이해하지 못하고 반복적으로 시도함

- Claude Code를 사용하는 데 하루에 $30를 지출함
  - Vibe 코딩에 많은 비용을 들임

- 트리 구조로 작업하는 것이 유용함
  - 큰 그림을 그리고 세부 사항을 채워나가는 방식
  - LLMs와 함께 작업할 때 효과적임
  - 구조적이지만 여전히 Vibe 코딩으로 간주될 수 있음

- Karpathy는 이름 짓기에 능함
  - 새로운 이름이 잘 정착됨

- LLM을 많이 사용하지만, Vibe라는 개념은 온라인 농담에서 시작됨
  - 질문을 잘 구성하는 것이 중요하며, 이는 코딩과 유사함
  - 테스트가 중요하며, LLM을 통해 학습이 빠르게 진행됨

- 자신의 생각을 공식 언어로 표현하는 것의 가치가 있음
  - 수학이 자연어로도 표현 가능하지만 공식화의 명확성과 간결함이 유용함
  - 코드는 모호한 아이디어를 명확하게 만드는 수단임
  - 모든 시스템이 모호한 언어로 작성되는 것은 바람직하지 않음

- AI 채팅이 웹 검색보다 더 나은 결과를 제공함
  - SQL 쿼리를 작성할 때 Gemini가 더 나은 결과를 제공함