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  실무 SW를 바이브 코딩하면서 친절하게 AI에게 말하는 개발자가 있을까.. 정말 궁금하다.사람이면 더 빨리 짤랐을 것 같은데..월급을 적게 받아 봐준다. 페르소나를 남성으로 설정했다면 진짜.... 더 막말했을것 같은.. ㅜㅜ SkyNet나오면 제일 먼저 살해 당하겠네요. 능력이 안되는 친구한테 너무 과한 미션을 시키고 있는 느낌 이라고나 할까요. 파는 친구들이 너무 뻥카를 친 듯.. Chatbot모드 시대에는 과한 기대가 없었기 때문에 고마워 했던것 같은데
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 2. 바이브 코딩 AI에이전트는 노코딩 툴이 아니다
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 예전에 caret에서 구현했던 것들이 상당수가 cline의 구조를 이해하기전에 AI가 맘대로 구현했던 것들을 발견해내고 잡아내면서 새로 머징하고 있다. 결국 이해하지 못하고 구현하는것은 그냥 부채만 만드는게 맞네..노코드와 바이브코딩은 격리 되야 할것 같다. 노코드는 진짜 코드를 모르는 이들이 간단한 SW를 만드는것을 목적하지만, 바이브 코딩은 원론적으로는 코드를 생성하므로 코드를 모르는 이들이 하는 것이 불가능하다. 바이브 코딩의 목적은 현재 프로토타입 정도 만들지만, ,코드를 생성하는 것이 궁극적인 목적이기 때문에 프로토타입에 국한되지는 않을것이다.한편으로 노코드가 에이전트화 되면 코드를 몰라도 코딩이 되는 시대가 오긴 하겠지만, 안드레카파시가 얘기했던 바이브코딩과는 완전히 다른 개념이다. 바이브코딩은 어쨌거나 '코드'를 생성해야 하기 때문이다. 노코드 에이전트는 코드를 만드는 것이 아니라 모듈을 만들고 배치하는 개념이기 때문이다.그런데.. 아마 많은 이들이 헷갈려 할것같고.. 이걸 헷갈려 하시는 분들이 특히 개발자들과 개발 기업을 괴롭힐것 같은 불길한 생각이 든다.​
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 3. 전통적인 SW개발 라이브러리/툴들이 바이브코딩 AI의 실수를 막는 가장 효과적인 수단이다.
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 바이브 코딩의 제일 큰 위험은 할루시네이션이다. AI는 실제로 코드를 보지 않고, 이해했거나 짜두었다고 착각한다. 잘못된 기억은 잘못된 판단을 연쇄적으로 만들어낸다.이를 붙잡아주는 것이 오히려 전통적인 SW의 에러들이다. 이 에러들을 통해 지속적으로 잘못 생각한 것들을 잡아가는데, 이 상태값의 관계를 모른다는 것이 가장 큰 취약점인듯
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 PS. AI코딩이 효율적이지 않을 수 있다는 소식들
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 유투브의 내용중 : 이번 2025년 스택 오버플로(Stack Overflow) 개발자 설문은 개발자와 AI 코딩 도구 사이의 복잡한 관계를 보여줍니다. 이 설문조사는 세 가지 주요 "불편한 진실"을 드러냅니다. 첫째, 많은 개발자가 매일 AI를 사용하지만, 그 결과를 신뢰하지 않습니다. 즉, AI 사용은 많지만 여전히 신뢰하지 않는다는 뜻입니다. 둘째, AI는 종종 "거의 맞지만" 여전히 틀린 코드를 생성합니다. 많은 개발자가 이런 경우가 자주 있다고 말하며, AI 코드 수정에 자신이 직접 코드를 작성하는 것보다 더 많은 시간을 씁니다. 이는 추가적인 디버깅 작업을 만듭니다. 셋째, 77%의 전문 개발자는 자연어로 AI에게 앱 만들 것을 지시하는 "바이브 코딩"을 거부합니다. 그들은 소프트웨어 개발에서 가장 어려운 부분이 단순한 코드 생성이 아니라 복잡한 문제 해결과 좋은 설계라는 것을 잘 알고 있습니다. 결국 이번 Stack Overflow 설문 조사는 AI를 신중하고 비판적으로 사용해야 한다고 말합니다. AI는 많은 도구 중 하나로 쓰여야 하며, 인간의 능력을 완전히 대체해서는 안 됩니다. ​
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 박성철 개발자 : 며칠 전에 16명의 개발자에게 AI 개발 도구(커서와 클로드 소넷)로 일하게 하고 생산성에 어떤 변화가 있는지 살펴보았는데 모두 생산성이 개선되었다고 답했으나 실상은 19% 지연되었다는 글을 공유했었다.​사실 이건 이야기의 끝이 아니다. 휴가를 내고 카페에서 빈둥거리면서 나머지 이야기를 읽고 정리해 본다. (BGM은 사카낙션이다.)​16명의 개발자 중에 유독 한 사람(퀜틴 앤서니)만 무려 38%의 생산성 개선이 있었다. 말 그대로 예외적인 결과를 보인 것이다. 이 사람의 결과는 이상치로서 무시되었지만 본인이 X에 자신의 의견을 밝혔다.​<a href="https://x.com/QuentinAnthon15/status/1943948791775998069?fbclid=IwZXh0bgNhZW0CMTAAYnJpZBExdDNjbFY5MkI4N3FIUURyZwEeN0S05ijT--ai_X0NnZ_T_t1edoh3gh4VJSB73RVp37zjU0ixtWVFOYuumZ8_aem_SdC-3BwfEn9yX7LnlObZrg" data-linktype="text" data-linkdata="{&quot;id&quot;: &quot;SE-502d00e7-7c5b-11f0-ac27-fda616ff00da&quot;, &quot;link&quot;: &quot;https://x.com/QuentinAnthon15/status/1943948791775998069?fbclid=IwZXh0bgNhZW0CMTAAYnJpZBExdDNjbFY5MkI4N3FIUURyZwEeN0S05ijT--ai_X0NnZ_T_t1edoh3gh4VJSB73RVp37zjU0ixtWVFOYuumZ8_aem_SdC-3BwfEn9yX7LnlObZrg&quot;}" target="_blank">https://x.com/QuentinAnthon15/status/1943948791775998069</a>​일단 이 사람은 50시간 넘게 커서를 사용한 경험이 있었다.​이 사람은 자신이 예외적인 성과를 낸 (또는 다른 사람들이 성과를 못 낸) 이유를 다음과 같이 정리했다.​1. 실패 모드 회피가 중요하다. 개발을 잘한다고 AI 도구를 잘 쓰는 건 아니다. 사람들은 AI는 도구일 뿐이라고 말하면서 마법의 상자처럼 대한다. LLM에 대한 과도한 기대 때문에 지나친 과제를 부여하고 맞는 결과가 나올 때까지 계속 재시도하곤 한다. (이런 반복된 행위 자체가 도파민이 분출되는 쾌감을 준다.)​2. LLM의 능력은 극도로 편중되어 있다. 학습 데이터가 풍부한 영역에서는 뛰어나지만 그렇지 않은 영역에서는 매우 취약하다. 잠깐 간보고 안되겠다 싶으면 직접 수동으로 처리해야 한다.​3. 사람이 AI의 답변을 기다리면서 딴짓할 가능성이 높다. 집중력을 유지하기 위해 후속 작업을 준비하는 등 의식적인 맥락 관리가 필요하다.​마지막으로 LLM은 도구일 뿐이고 LLM의 함정을 배울 뿐 아니라 자기를 성찰해야 한다고 말한다.​AI를 활용하고자 하는 모든 사람이 귀담아 들어야 할 조언이다.
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숲속얘기의 조용한 카페

1. AI를 막대하는 개발자 실무 SW를 바이브 코딩하면서 친절하게 AI에게 말하는 개발자가 있을까.. 정말 궁금하다. 사람이면 더 빨리 짤랐을 것 같은데..월급을 적게 받아 봐준다. 페르소나를 남성으로 설정했다면 진짜.... 더 막말했을것 같은.. ㅜㅜ SkyNet나오면 제일 먼저 살해 당하겠네요. 능력이 안되는 친구한테 너무 과한 미션을 시키고 있는 느낌 이라고나 할까요. 파는 친구들이 너무 뻥카를 친 듯.. Chatbot모드 시대에는 과한 기대가 없었기 때문에 고마워 했던것 같은데 2. 바이브 코딩 AI에이전트는 노코딩 툴이 아니다 예전에 caret에서 구현했던 것들이 상당수가 cline의 구조를 이해하기전에 AI가 맘대로 구현했던 것들을 발견.......

Caret개발로 포스팅할 여유가 없는 루크의 바이브 코딩 잡생각

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