"AI로 코딩한다는데, 제대로 배워보고 싶어요. 어디서부터 시작해야 할지 모르겠어요." "기능 하나 추가하려고 했을 뿐인데, AI가 제 코드를 다 망쳐버렸어요."
이런 생각 해보셨나요?
분명 처음엔 잘 돌아갔어요. 엄청 신기했죠. 근데 뭔가 하나 추가하려고 하니까 갑자기 전체가 꼬이고, 고치려고 하면 할수록 더 망가지고, 결국 "처음부터 다시 해야 하나..." 하게 되는 거예요.
근데 그 전에, 먼저 이야기해야 할 게 있어요.
📚 이 글을 읽고 나면
- 왜 AI를 써도 프로젝트가 망가지는지 알 수 있다
- '비개발자가 만드는 서비스'가 왜 강력한지 이해한다
- 이 시리즈를 통해 무엇을 얻어갈 수 있는지 명확히 안다
세상이 바뀌고 있어요
⚠️ 지금 일어나고 있는 일
- 비개발자가 AI로 업무 자동화 툴을 만들어서 팀에 배포
- 1인 창업자가 AI로 SaaS 만들어서 월 수천만원 수익
- 3명짜리 팀이 대기업 서비스랑 가격 경쟁
- 기존 플랫폼들이 "우리도 이거 할 수 있는데?" 하는 소규모 서비스에 밀림
이건 먼 미래 얘기가 아니에요. 지금 일어나고 있어요.
| AI 시대, 달라지는 것들 |
|---|
| 🔥 마이크로 서비스의 폭발 |
→ "이 기능 하나만 잘하면 돼" → AI로 빠르게 만들어서 출시
→ 대형 플랫폼의 기능 하나하나가 독립 서비스로 쪼개짐
→ 틈새시장을 노리는 소규모 서비스들이 우후죽순 등장 |
| 💰 가격 경쟁의 시작 → 개발팀 10명 필요하던 서비스를 1~2명이 만듦 → 인건비가 줄어드니까 가격도 확 낮출 수 있음 → 기존 플랫폼들: "왜 갑자기 경쟁자가 이렇게 많아졌지?" | | 🏃 소규모 팀의 강세 → 빠르게 만들고, 빠르게 피봇하고, 빠르게 개선 → 대기업은 의사결정에 3개월, 소규모 팀은 3일 → "작아서 빠른" 게 "커서 안정적인" 것을 이기기 시작 |
그리고 이건 비개발자한테도 해당되는 얘기예요.
💡 회사에서 일어나는 일
- 우리 서비스는 7일 이내만 환불 가능한데, AI는 그걸 모름
- 카드는 부분취소 되는데, 가상계좌는 취소 자체가 안 되고 환불 처리해야 하는 것도 모름
- 쿠폰 사용 건은 쿠폰 복원 로직도 필요한데, 그것도 모름
"결제수단별 취소 정책? 쿠폰 복원 로직?"
바로 이거예요. 코드 문법은 몰라도 되지만, 서비스 정책과 기술적 제약은 알려줘야 해요. AI는 코드는 읽을 수 있어도, 우리 서비스가 어떻게 돌아가야 하는지는 몰라요.
그래서 이 시리즈를 쓰게 됐어요
스터디에서 검증된 커리큘럼을 정리했어요.
**"여기서 막힌다"**를 직접 관찰하고, **"이렇게 알려주니까 된다"**를 찾아낸 과정이에요.
| 이 시리즈에서 배울 것들 |
|---|
| PART 1: 마인드셋 |
→ 바이브 코딩이 뭔지
→ AI한테 어떻게 시켜야 하는지
→ 목표 수준이 어디인지 |
| PART 2-3: 기술 개념 → 프로그램 구조 (프론트/백엔드, API, 데이터베이스) → 설계 개념 (아키텍처, 디자인 패턴, 자료구조) → 코드 안 짜도 "이 패턴으로 해줘" 할 수 있는 수준 | | PART 4: 도구 세팅 → Claude Code 설치, 터미널, VS Code, Git → 실습 환경 준비 | | PART 5-7: 실전 프로젝트 → 웹 서비스, 자동화, 데이터 서비스 → 배운 개념을 적용해서 실제로 만들기 | | PART 8: 독립 성장 → 에러 대응, 디버깅, 혼자 성장하는 법 |
총 35편으로 구성했어요.
코드 한 줄 안 짜면서, AI한테 기술적으로 지시할 수 있는 사람이 되는 게 목표예요.
이 시리즈가 끝나면
🎯 목표 수준
- AI가 다 해주지 않아요
- 처음엔 잘 되다가 꼬이는 건 당연해요
- 확인하고, 피드백하고, 다시 고치는 과정이 필요해요
- 여러분이 방향을 잡아야 해요. AI는 실행만 해요.
그리고 가장 중요한 것:
🎯 AI가 만들면 끝이 아니에요
- 버튼 만들었으면 → 눌러보기
- 저장 기능 만들었으면 → 저장해보기
- 삭제 기능 만들었으면 → 삭제해보기
준비되셨나요?
"처음엔 됐는데 고도화에서 막힌" 분들을 위해 썼어요. 스터디에서 검증된 방법을 따라오시면 됩니다.
하나씩 따라오시면, **"AI한테 기술적으로 지시하고, 결과를 판단할 수 있는 바이브 코더"**가 될 수 있어요.
그럼 시작해볼게요.
셀프체크
이 글을 이해했다면 아래 질문에 답할 수 있어요:
□ AI가 있는데 왜 "바이브 코딩하는 회계사"가 필요할까요? □ 코드를 몰라도 되지만, 무엇은 알아야 할까요? □ 이 시리즈의 목표는 무엇인가요?
(정답: 도구를 쓸 줄 아는 사람의 생산성이 압도적이라서 / 서비스 정책과 기술적 제약, 즉 '뭘 만들지' / 기술적 지시가 가능한 바이브 코더 되기)
다음 글 예고
다음 글에서는 AI는 유능한 신입사원이다를 다뤄요.
- 왜 "알아서 잘 해줘"가 안 통하는지
- AI한테 어떻게 시켜야 하는지
- 우리가 어떤 역할을 해야 하는지
이 시리즈 로드맵
[ 프롤로그 ] 이 시리즈를 쓰게 된 이유 (지금 여기!)
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PART 1: 마인드셋 (4편)
[ 1편 ] AI는 유능한 신입사원이다
[ 2편 ] 바이브 코딩이란 무엇인가
[ 3편 ] 바이브 코더가 알아야 할 것
[ 4편 ] 목표 수준: 유능한 상사 되기
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PART 2: 기술 개념 - 큰 그림 (6편)
[ 5편 ] 프로그램의 종류
[ 6편 ] 프론트엔드 vs 백엔드
[ 7편 ] 데이터는 어디에 저장되나
[ 8편 ] 서비스들이 대화하는 방법: API
[ 9편 ] 프로젝트 구조
[ 10편 ] 데이터 흐름
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PART 3: 기술 개념 - 설계 (5편)
[ 11-15편 ] 자료구조, 아키텍처, 디자인 패턴, 상태 관리
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PART 4: 도구 세팅 (5편)
[ 16-20편 ] Claude Code, 터미널, VS Code, Git, 환경 세팅
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PART 5-7: 실전 프로젝트 (12편)
[ 21-24편 ] 웹앱: 할 일 관리 서비스
[ 25-28편 ] 자동화: 뉴스 요약 슬랙 봇
[ 29-32편 ] 데이터: 지출 대시보드
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PART 8: 독립 성장 (3편)
[ 33-35편 ] 에러 대응, 디버깅, 혼자 성장하는 법
이 시리즈는 3회차 이상 스터디를 진행하며 검증된 커리큘럼이에요. 15년차 개발자가 비개발자 지인들이 막히는 지점을 관찰하고, 해결책을 정리했어요.
궁금한 점이나 다뤘으면 하는 주제가 있으면 댓글로 남겨주세요!