안녕하세요! 제나입니다 😊

바이브 코딩이라는 단어가 유행이죠?

바이브 코딩(Vibe Coding)은 AI 기술을 활용하여 프로그래밍을 직관적이고 창의적인 방식으로 수행하는 새로운 패러다임입니다. 이 개념은 OpenAI 공동 창립자이자 전 테슬라 AI 책임자인 안드레이 카르파티(Andrej Karpathy)가 2025년 2월에 처음 제안했습니다.

비개발자인 저희가 정말 어느 수준까지 만들 수 있을지 궁금하시지 않으신가요? 
결론부터 말씀드리면… 꽤 많은 것들이 가능합니다. 코딩은 전혀 모르는 저였지만, AI 툴을 활용해 10시간 만에 요가 수업 시퀀스를 자동 생성해주는 웹앱을 만들었어요.

이 글을 다 읽으면 이런 질문들에 대한 제나의 대답을 들을 수 있어요! 

• 비개발자도 진짜 코딩 할 수 있어요? 
• GPT 같은 AI 모델들 가져다가 쓸 수 있어요? 
• 그래서 어떤거 만드신거에요? 
• 저도 코딩을 빠르게 배워보고 싶어요!

그럼 함께 보시죠! 

어떻게 시작됐나요?

처음엔 단순한 궁금증이었습니다 .

"유튜브에서 요즘 ' 코딩 모르는 사람도 AI로 개발 가능하다'는데 진짜일까? 다들 밥아저씨처럼 너무 쉽게 앱을 만든다 하네?”

한편 최근 요가 자격증을 딴 초보 요가강사 제나.

매 수업 전에는 전체 요가 수업을 이끄는 스크립트를 자주 만들었어요. 한 요가 수업 내에서도, 피크 포즈(제일 어려운 포즈)를 하기까지 몸을 준비시키기 위해 꽤 과학적으로 설계해야 하거든요… 

그러다 문득 든 생각!

" 요가 강사들을 위해 전체 수업을 설계해주고 스크립트를 만들어주는 앱이 있으면 정말 좋을 텐데 . . . 한번 만들어볼까?”

이런 단순한 생각 하나로 도전해봤습니다.

시작 전: 저는 '비개발자 ' 였습니다

• 난 대학에서 영어영문 + 경영학을 전공했단 사~실
• 하지만 5년간 SaaS 회사에서 일하며 웹/DB/A/API 같은 기본 원리는 익숙했음
• MAKE , Zapier 같은 노코드 툴로 간단한 자동화를 해본 경험도 있고요
• 1인 기업가로 일한 이후로 ChatGPT, Claude , Perplexity 같은 AI 툴은 거의 매일 활용했습니다. 그래서 프롬프팅엔 익숙했습니다.

하지만 결론은 코딩은 단 한 번도 배워본 적이 없는 ' 완전 비개발자 ' 였습니다 . 그래도 툴을 다루는 데엔 거부감이 없었고 , "몰라도 일단 해보자" 는 마음으로 프로젝트를 시작했어요.

' 바이브 코딩 ' 으로 가자가자! 제가 택한 방식

실행하면서 배워가야 헀던 저… 이런 사이클을 반복했습니다.

1 . 튜토리얼부터 훑어보기

무언가 처음 배우면 다들 느끼실거에요. 내가 뭘 아는지, 모르는지도 모르겠다 ㅎㅎ
이런 감을 잡기 위해 유튜브에서 왕초보 파이썬 강의를 틀어놓고, 뇌를 끄고 봤습니다 . 어떤 개념을 아는지, 모르는지를 '감'으로 파악할 수 있었어요 . 진입장벽 낮추는 데 최고였어요. 세상에 이런 게 무료라니, 진짜 복 받은 시대.

 

🍯 꿀팁 : 중간중간 모르는거 있으면 gpt에게 이 영상의 스크립트를 주고 물어봅니다. “여기서 왜 이렇게 설명하는거야…? 나 너무 궁금해. 그렇게 이해도를 높여갑니다

.

2 . 일단 냅다 만들어본다

Lovable이라는 노코드 툴에 프롬프트를 던졌더니 , 생각보다 괜찮은 결과가 나왔어요.

 그러자 욕심이 생기더라고요. 이미지도 넣고 싶고, 자세마다 설명도 자세하게 하고….

🍯꿀팁 : Lovable이나 Cursor에 넣는 프롬프트도 혼자 쓴게 아니라, 프롬프트 전용 chat gpt랑 같이 만들어서 주었습니다. Lovable은 한 “말풍선”당 서비스 이용료를 카운트하기 때문에, 그 안에서 주절주절 시행착오를 할 수는 없었기 때문입니다.

Prompt builder GPTs : https://chatgpt.com/g/g-50W9dxtHT-voice-pioneers-prompt-builder

3 . 내가 뭘 모르지? 갭을 발견한다

만들다 보면 당연히 문제가 생깁니다. 사실 하나의 문제는 여러개의 작은 문제로 구성되어 있고 문제해결의 연속이니까요.

예: " 요가 동작 이미지를 자동 생성해볼까? " → Cursor로 대규모로 DALL -E 이미지를 생성하는 봇을 만듬 —> 시도 → 이미지들의 퀄리티/일관성 한계 발견 (아니 이게 모야 다리가 두개? 흑흑)

그래서 Cursor로 웹 크롤링해서 요가 동작 이미지들을 모으기로 했어요. (저작권 문제 유의하셔야 해요!) Cursor로 공개되어있는 웹 페이지 구조를 직접 읽고, 원하는 정보만 수집하는 코드를 짰습니다 . 에러 로그와 씨름하면서도 하나씩 해결해가는 경험은 꽤 짜릿했어요! (이 과정에서 html 대략 읽는 독해력이 도움이 되었습니다)

이런 식으로 문제가 발생했을 때 하나하나 발견해나가고 해결했습니다. 

4 . 지식의 갭을 메꾼다 (with AI)

이렇게 채워 나가는 과정에서 Perplexity, ChatGPT로 계속해서 아주 뾰족한 질문들을 던졌어요. 외계어 같던 개발 용어들을 슬슬 사용할 수 있게 되니까 검색 결과가 더 좋아지기 시작했습니다.

그리고 단순히 정답을 받는 데 그치지 않았어요.

“이걸 진짜 해야 하나?”, “이게 왜 되는 거지?”, “왜 안 되는 거지?”

이걸 이해하는 cursor의 답변을 gpt에서, gpt의 해결방안을 cursor에서… 서로 교차시켜가면서 검증하게 했습니다

이렇게 계속 질문하면서 만들다 보니, 원리와 개념들이 진짜 ‘제 것’이 되기 시작했습니다.

예를 들어 

Q. 벡터 검색이 뭐냐? 왜 굳이 이걸 해야 하지? 이런 질문이 들었다면,

일반적인 텍스트나 이미지는 숫자처럼 표(table)로 비교할 수 없잖아요?

“비슷한 의미”를 비교하려면, 단어들을 공간에 위치시키고 거리로 비교할 수 있어야 해요.

그래서 텍스트를 ‘벡터’라는 수학적 형태로 바꿔서, 서로 얼마나 가까운지를 계산하게 됩니다.

이걸 가능하게 해주는 게 벡터 검색이고, 그래서 GPT가 ‘맥락에 맞는’ 답변을 할 수 있는 거예요.

이렇게 이해하기 시작했습니다. 

어떤 부분이 가장 힘들었냐고요? RAG요

RAG라는 기술을 아시나요? 이건 한마디로 굉장히 똑똑한 뇌 GPT가 참고할 수 있는 전공서적들을 손에 쥐어주는거에요. 거짓말을 지어내는 할루시네이션을 방지하고, 좀 더 정확한 답변을 만들게 하죠. (Chat gpt의 Knowledge 기능이 이걸 쉽게 체험할 수 있는 방법입니다) 

저는 제가 요가 강사 수업을 들었을 때 공부했던 교재 pdf 파일을, 스크립트를 만드는데 사용하고 싶었어요. gpt가 이 내용을 참고해서 전체 스크립트를 만드는거죠.

사실 knowledge 사용하는데 익숙해서 단순하게 생각했는데, 이 부분이 제일 오래 걸렸어요. 이런 과정이 필요했답니다. 

그렇게 눈물로 만들어진 결과물 💦

1. 주요 결과물! 서비스

• 사용자가 요가 동작 , 테마 , 수업 길이를 선택하면
• GPT가 그에 맞는 요가 시퀀스를 자동 생성
• Alignment , UPA , transition (Context로 준 요가 수업본 참고)에 맞는 대본 생성
• 실제 수업 대본을 PDF로 출력

2. 부산물(나중에 또 활용 가능한 블록들) 

• 대량 이미지 생성기
• 크롤링 봇
• PDF파일 Vector화 하는 코드

3. 기술 스택 (뭔지 저도 잘 몰랐지만 ... )

• Frontend: Lovable (React 기반 노코드 빌더)
• Backekend: Supabase (DB , 벡터 저장소 , 벡터 검색용 SQL 함수 작성)
• AI: OpenAI API (Embedding + GPT) , DALL -E
• 기타 부산물들 만들기 : Cursor
• 테스트: Postman , Docker

소요 시간 및 과정

한 눈에 제 여정을 정리하자면 다음과 같습니다!

+ 여담 : 제가 만든 요가 시퀀스 생성기를 요가강사 과정 동기들에게 공유했더니 반응이 아주 따뜻했어요 . "이게 서비스로 나오면 돈 주고 쓰고 싶다 " 는 피드백도 있었고요. 아직 초기 단계지만 이런 반응을 보니 더 발전시켜볼 가치가 있다고 느꼈습니다.

하지만 사실 결과보다 과정이 더 중요했어요. 
그 과정에서 얻은 인사이트💡

• '바이브 코딩 ' 이 진짜 가능합니다. 요즘 시대에는 코딩을 1도 모르는 사람도 만드는 사람이 될 수 있어요! (하지만 기본지식 없으면 뇌가 고통스럽다는게 함정) 
• 하지만 MVP (프로토타입) 수준은 뚝딱 만들 수 있지만, 제품화를 하기 위해서는 개발자가 분명히 필요합니다. 지금 본인이 짠 코드가 좋은건지 안좋은건지 판단하기도 어려우니까요. 
• 이제 AI의 활용은 '진짜 문제를 제안할 수 있는 기획력’에서 시작됩니다. 기획자와 개발자 사이의 경계가 점점 모호해질 것 같습니다. 
• 만드는데 하나의 AI만 사용하지 마세요.여러 개의 서비스를 교차 사용시키면서 서로 협업하게 하세요.
• AI는 공짜가 아닙니다 . 프롬프트가 길수록 , 반복될수록 시간과 비용이 기하급수적으로 증가합니다. 처음에는 잘 몰라서 무조건 상세히 쓰면 좋을 것 같다고 생각했는데, 이걸 여러명이 사용한다고 생각하니 token값을 생각하지 않을 수가 없더군요

그리고 무슨 기술이든, 배우고자 하면 그 어느 때보다 빠르고 효과적으로 배울 수 있는 시대가 되었습니다. 이게 저에게 개인적으로 가장 큰 교훈이었어요. 

그러나… 다음에 다시 한다면?

이렇게 주먹구구 식으로는 하지 않을 것 같아요. 10시간이면 얼마 안걸렸는데? 하겠지만 매 순간이 뇌를 쥐어짜내는(?) 듯한 밀도 있는 시간이었거든요. 다음에 한다면 유사한 프로젝트 레퍼런스 검색에 무조건 시간을 들일 것 같습니다. Github 공개 코드를 적극 활용하고요. (근데 사실 이번 프로젝트 전까지는 뭘 검색할지도 잘 몰랐을거 같긴 해요)

다음부터는 

• ChatGPT research 기능으로 가장 유사했던 프로젝트 검색해서 할래요. 
• 그리고 Github에서 그 프로젝트의 구조와 코드를 GPT에게 알려준 후 시작하겠습니다.
• 또 코딩 공부를 좀 제대로 해보고 싶었어요. 

이번 프로젝트를 통해, API, RAG… 감으로만 알던 용어들을 직접 체감하게 되었습니다. 그리고 AI의 가능성에 대해 피부에 와닿게 되었어요 혹시 여러분도 " 나도 뭔가 만들어보고 싶다!” 라는 마음이 든다면 , 지금 당장 ' 바이브 코딩 ' 하루 정도 시간을 내보세요 . 그 하루가 생각보다 여러분의 시각을 크게 바꿔줄지도 모르니까요! 🚀

여러분의 도전 경험도 댓글로 공유해주세요~ 아니면 " 이거 만들어줘 " 아이디어도 환영합니다 😉