단순 자동완성을 넘어 개발 비서로
1. 서론
요즘 개발자라면 한 번쯤은 AI 코딩 도구를 들어봤을 겁니다. GitHub Copilot, Codeium, Amazon Q Developer 그리고 CursorAI까지. 단순히 몇 줄 자동완성해 주는 수준을 넘어서, 이제는 정말 개발 현장에서 “함께 일하는 파트너”처럼 다가오고 있습니다.
특히 CursorAI는 다른 툴들과 달리 “바이브 코딩(Vibe Coding)”이라는 독특한 접근을 내세웁니다. 쉽게 말해, 내가 원하는 느낌(vibe)을 설명하면 AI가 그걸 코드로 만들어주고, 나는 거기에 살을 붙이고 다듬는 방식이죠.
예를 들어,
“Next.js 기반으로 로그인 화면을 만들어줘. TailwindCSS를 이용하고, 반응형 UI를 고려해달라.”
라고 입력하면, CursorAI는 바로 로그인 폼과 스타일링 코드까지 뚝딱 제시합니다. 물론 그대로 쓰기엔 부족한 부분이 있겠죠. 하지만 개발자가 “비밀번호 암호화는 bcrypt로 적용해 달라”, “버튼은 더 심플하게” 같은 보완 지시를 내리면 점점 원하는 결과물에 가까워집니다.
이게 바로 바이브 코딩의 핵심입니다. AI가 뼈대를 만들고, 사람이 품질을 입히는 것.
2. 바이브 코딩과 CursorAI
바이브 코딩이란?
예전에는 코드를 한 줄씩 직접 치면서 개발했습니다. 저도 코딩을 처음 배울 때 책에서 “백문이 불여일타”라는 문구를 자주 접했습니다. 지식을 내 것으로 만들려면 반드시 직접 타이핑하며 손으로 익히고, 시행착오를 겪으면서 경험과 지식으로 쌓아가는 과정이 중요하다고 배웠습니다. 하지만 이제는 요구사항을 말로 설명하고 AI가 그걸 코드로 풀어내는 시대가 왔습니다. 하지만 그렇다고 해서 직접 코드를 타이핑하며 배우는 과정이 완전히 사라지는 건 아닙니다. 여전히 손으로 코드를 써보는 경험은 문제 해결 능력을 키우고, 디버깅 감각을 익히며, 코드가 돌아가는 원리를 체득하는 데 필수적입니다. 결국 AI가 초안을 만들어주더라도, 그 코드를 이해하고 자신의 것으로 만들기 위해서는 개발자가 직접 다뤄보고 수정하는 과정이 반드시 필요합니다. 즉, 바이브 코딩을 하더라도, 아래와 같은 과정이 필요합니다.
- 내가 원하는 기능을 말한다 → AI가 코드 초안을 제시한다 → 내가 검토하고 수정한다.
- 이 사이클이 빠르게 반복되면서 완성도가 올라갑니다.
앞서 몇가지 AI 개발 툴을 나열했는데, 현재 크게 코드 자동완성형 (Autocompletion-based)과 대화형 IDE형 (Conversational / Agentic IDE) 2 종류로 나눌 수 있고, 코드 자동완성형의 대표적인 것이 GitHub Copilot이고 대화형 IDE형에는 CursorAI가 있습니다. 아래와 같은 차이 점이 있고, 저는 대화형 IDE 기반으로 바이브 코딩에 대해서 이야기 하고자 합니다.
| 구분 | 코드 자동완성형 | 대화형 IDE형 |
|---|---|---|
| 사용법 | 기존처럼 코딩하면서 AI 제안 받음 | 자연어로 설명 → 코드 수정/생성 |
| 대표 툴 | Copilot, Tabnine, Codeium | Cursor, Continue, Cline, Aider |
| 특징 | 빠른 속도, 익숙한 워크플로우 | 복잡한 리팩토링, 설계/피드백 중심 |
| 바이브 코딩 적합성 | 낮음 | 높음 |
CursorAI의 매력 포인트
CursorAI는 IDE에 자연스럽게 녹아 있어서, 마치 대화형 코딩 비서처럼 움직입니다.
- 지금 열려 있는 파일이나 프로젝트 구조를 이해합니다.
- “이 함수 성능 개선해 줘”, “보안을 강화해 줘” 같은 지시도 가능합니다.
- Git과 연동돼서 코드 변경 내역도 관리할 수 있습니다.
👉 Cursor 공식 사이트에서 더 많은 기능을 직접 볼 수 있습니다.
간단한 예시
예를 들어, “업비트 시세 조회 대시보드”를 만든다고 해봅시다.
“업비트 REST API를 연동해서 BTC/KRW 가격을 보여주는 React 컴포넌트를 만들어줘.데이터는 1초마다 업데이트되도록 해줘.”
이렇게 지시하면 CursorAI는 먼저 업비트 REST API 문서를 검색하거나 학습된 지식을 기반으로 필요한 엔드포인트를 파악합니다. 이후 fetch 함수를 이용해 가격 데이터를 가져오는 코드, 1초 간격으로 새 데이터를 불러오는 setInterval 로직, 그리고 이를 화면에 표시하는 React 컴포넌트까지 한 번에 생성합니다. 즉, 사람이 일일이 API 문서를 열어보고, 요청 파라미터를 확인하고, 오류를 잡아가며 작성해야 할 흐름을 AI가 단 몇 초 만에 구조화된 코드로 제시하는 것이죠.
하지만 그대로 쓰기에는 부족한 부분이 많습니다. 네트워크 에러나 API rate-limit 같은 예외 상황을 고려하지 못하고, UI 역시 기본적인 수준에 그칩니다. 이때 사람이 개입해 코드를 검증하고, 오류 처리를 보완하고, 실제 서비스 수준의 인터페이스로 다듬어야 합니다.
만약 같은 요구사항을 사람에게 직접 시킨다면, 먼저 API 문서를 읽고, 테스트 요청을 보내며, 동작을 확인한 뒤에야 본격적으로 컴포넌트를 만들기 시작할 겁니다. 이 과정은 수십 분에서 몇 시간이 걸릴 수도 있습니다. 반면 AI는 기본 뼈대를 몇 초 만에 제시해 주므로, 개발자는 단순 반복 작업 대신 검증과 개선에 집중할 수 있습니다.
바로 이 지점에서 바이브 코딩의 장점이 드러납니다. AI가 빠르게 “초안”을 마련해주고, 개발자가 그 초안을 기반으로 완성도를 높여가는 협업 방식이 기존의 개발 프로세스보다 훨씬 효율적입니다.
3. 바이브 코딩을 하면서 마주치는 문제들
앞서 본 것처럼 CursorAI 같은 도구를 활용하면 개발 초기 생산성을 크게 높일 수 있습니다. 단 몇 줄의 지시로 API 연동, 컴포넌트 생성, 기본 동작 구현까지 자동으로 이루어지니, 기존 방식과 비교하면 엄청난 속도 차이를 체감할 수 있습니다. 이 때문에 처음 접하는 사람은 “이제 개발이 훨씬 쉬워지겠구나” 하고 생각하기 쉽습니다.
하지만 실제 현업에서는 이야기가 달라집니다. AI가 만들어낸 코드는 어디까지나 초안일 뿐, 에러 처리, 예외 상황 대응, 보안 검토, 유지보수성 확보 등은 여전히 개발자가 책임져야 합니다. 즉, 생산성 향상이라는 장점과 동시에 맹목적으로 의존할 경우 마주칠 수 있는 문제점도 분명히 존재합니다.
즉, 바이브 코딩은 개발 방식을 크게 바꿔놓을 잠재력을 가진 접근이지만, 여전히 해결되지 못한 본질적인 문제들이 있습니다. 이러한 한계는 자동완성형이든 대화형 IDE든 대부분의 AI 코딩 도구에서 공통적으로 나타납니다.
3.1 프롬프트 모호성
AI는 입력된 지시를 최대한 해석하지만, 표현이 모호하면 결과가 기대와 전혀 다르게 나옵니다. “깔끔한 UI”처럼 주관적인 지시어는 엉뚱한 코드로 이어질 수 있습니다. 따라서 구체적이고 명확한 프롬프트 작성 능력이 개발자에게 필수적입니다.
3.2 기술적 한계와 허상
AI는 존재하지 않는 API를 제안하거나 오래된 라이브러리를 끌어오기도 합니다. 기본적인 지시조차 잘못 수행하는 경우가 있어, 생성된 결과물은 어디까지나 초안(draft)에 불과합니다. 검증과 보완은 여전히 사람의 몫입니다.
3.3 컨텍스트 관리 한계
긴 프로젝트에서는 AI가 앞서 주어진 규칙이나 언어 선택을 잊어버리거나, 스타일을 일관되게 유지하지 못하는 경우가 많습니다. 이는 모델의 맥락 기억 한계에서 비롯된 구조적 문제이며, 결과적으로 코드 리뷰와 유지보수 부담을 늘립니다.
3.4 성능·생산성의 역효과
반복 작업을 줄여주는 장점이 있지만, 코드 수정·디버깅·규칙 맞춤화에 예상보다 많은 시간이 소요되는 경우도 많습니다. 프로젝트가 커지면 응답 속도와 품질이 저하되고, 일부 연구에서는 경험 많은 개발자가 AI를 사용할 때 오히려 작업 속도가 평균 19% 느려졌다는 결과도 나왔습니다.
3.5 버전 관리와 변경 추적
AI는 반복적으로 코드를 수정하지만, 변경 이유나 히스토리를 자동으로 기록하지 않습니다. 따라서 Git 같은 전통적 버전 관리 도구에 대한 의존은 불가피하며, AI가 아직 개발 프로세스 전체를 책임지기 어렵다는 점을 보여줍니다.
3.6 보안과 프라이버시
프롬프트나 코드 생성 과정에서 API 키, 비밀번호 같은 민감 정보 노출 위험이 있습니다. 또한 AI가 잘못된 보안 정책이나 설정을 사실처럼 제시하는 경우도 보고되고 있습니다.
3.7 패키지 환각(Package Hallucination)과 공급망 위험
AI가 존재하지 않는 패키지 이름을 추천하거나 잘못된 라이브러리를 끌어올 수 있습니다. 이로 인해 설치 오류가 발생하거나, 악성 패키지가 동일 이름으로 등록되는 공급망 공격(Supply Chain Attack) 가능성이 제기되고 있습니다.
3.8 지속 가능성과 비용 대비 효과
AI 코딩 도구는 초기에는 효율적이지만, 장기적으로는 요금제 변경, 사용량 제한, 유지보수 비용 등이 누적되면서 ROI(Return On Investment)가 기대만큼 높지 않을 수 있습니다. 초기 생산성 향상에만 주목하지 말고, 장기적 비용·효율성을 함께 고려해야 합니다.
이처럼 바이브 코딩은 분명 강력한 도구이지만, 명확한 프롬프트 설계, 코드 검증, 보안 관리, 버전 관리 같은 기본 원칙을 소홀히 하면 오히려 위험이 커질 수 있습니다. 기술은 발전하고 있으나, 아직까지는 개발자의 경험과 책임이 반드시 함께 요구되는 단계입니다.
앞으로의 방향
AI 코딩 도구는 이제 선택이 아니라 필수로 다가오고 있습니다. 하지만 막상 사용해보면 “정말 이걸 믿고 맡겨도 될까?” 하는 불안도 생기기 마련이죠. 그렇지만 제대로 활용할 수만 있다면, 이 도구들은 개발 생산성을 크게 끌어올려주는 강력한 파트너가 될 수 있습니다.
앞으로의 연재에서는 CursorAI를 활용하는 방법론, 필수적으로 알아야 할 지식, 그리고 실제 예제를 통해 실질적인 활용 방안을 보여드릴 예정입니다. 이 과정을 통해 AI를 단순한 보조 도구가 아니라, 효율적인 개발 파트너로 만드는 방법, 그리고 개발 습관 속에 자연스럽게 녹여내는 방법을 함께 탐구해 보겠습니다.
