바이브 코딩을 잘하는 사람은 무엇이 다른가
바이브 코딩 교육을 하다 보면, 같은 수업을 듣고도 결과가 크게 갈립니다. 그 차이는 대개 코딩 실력이 아닙니다. AI에게 일을 어디까지 떠넘기느냐, 딱 그 태도 하나입니다.
AI에게는 묘한 습관이 있습니다. 자기가 충분히 할 수 있는 일인데도 자꾸 사람에게 시킵니다. '이 사이트에 들어가서 이걸 받으세요', '설정 메뉴에서 저걸 켜세요' 하고 안내하는 겁니다. 안내를 고분고분 따라 하는 사람일수록 그 과정에서 지쳐 나가떨어집니다. 잘하는 사람은 반대로 되받아칩니다. '그거 네가 해.'
사례 1 — git 설치를 AI에게 시킨다
바이브 코딩의 첫 관문부터 그렇습니다. AI에게 코드를 실행해 달라고 하면 가장 먼저 'git을 설치하라'고 합니다. 처음 보는 사이트에 들어가, 뭔지도 모르는 프로그램을 받아, 낯선 설치 과정을 통과해야 합니다. 대부분 여기서부터 막힙니다.
이걸 직접 겪는 대신 '네가 설치해' 한 마디면 됩니다. 에이전트가 지금 내 컴퓨터 환경을 확인하고 알맞은 명령을 골라 알아서 깝니다. 'next를 눌러요? install을 눌러요? 이 옵션은 뭘 골라요?' 하고 막히던 지점을 통째로 넘길 수 있습니다.
사례 2 — Vercel·Supabase 설정을 AI에게 시킨다
조금 더 나아가면 Vercel과 Supabase를 만납니다. Vercel은 내가 만든 웹사이트를 인터넷에 올려 남들이 접속할 수 있게 해 주는 서비스이고, Supabase는 회원 정보나 게시글 같은 데이터를 저장하는 데이터베이스를 손쉽게 제공하는 서비스입니다. 둘 다 바이브 코딩으로 그럴듯한 걸 만들다 보면 거의 반드시 거치게 됩니다.
문제는 설정입니다. 사이트에 가입하고, 설정 메뉴에 들어가 이것저것 켜고 값을 넣어야 하는데, 메뉴는 많고 대부분 영어입니다. 여기서도 답은 같습니다. '네가 설정해줘.' 회원가입처럼 사람 신원이 필요한 부분만 내가 하고, 그 뒤 설정은 에이전트에게 넘깁니다.
한 가지 팁이 있습니다. Vercel이나 Supabase를 AI가 직접 조작할 때는, MCP보다 CLI가 더 빠르게 해결합니다. 'CLI로 해줘'라고 부탁하세요. MCP와 CLI가 각각 무엇인지는 다음 기회에 풀어 두겠습니다. 지금은 'AI가 설정을 만질 땐 CLI로 해달라고 한다' 정도만 기억해도 충분합니다.
git 설치하라고 하면 → "네가 설치해"
Vercel·Supabase 설정하라고 하면 → "네가 설정해줘" (회원가입만 내가)
localhost/배포 확인하라고 하면 → "네가 직접 확인해봐"
설정은 MCP보다 CLI가 빠름 → "CLI로 해줘"사례 3 — 테스트와 확인까지 AI에게 시킨다
만든 것이 잘 도는지 확인하는 단계도 마찬가지입니다. AI는 흔히 'localhost에 띄웠으니 직접 확인해 보세요', '배포됐으니 브라우저로 확인해 보세요'라고 합니다. 여기서 localhost는 내 컴퓨터 안에서만 잠깐 돌려 보는 시험용 주소를 말합니다.
여기서도 '네가 직접 확인해봐'로 넘길 수 있습니다. 요즘 에이전트는 브라우저를 스스로 열어 화면을 보고, 버튼을 눌러 보고, 문제가 있으면 그걸 근거로 고치기까지 합니다. 사람이 눈으로 확인해 말로 다시 설명해 주는 왕복을 줄이는 겁니다.
그럼 사람은 무엇을 하나
이쯤 되면 '그럼 나는 뭘 하나' 싶어집니다. 사람이 할 일은 분명히 남습니다. 첫째, 사람 신원이나 결제가 필요한 일입니다. 회원가입, 카드 등록, 본인 인증 같은 것은 AI가 대신할 수 없습니다.
둘째, 무엇을 만들지 정하고 결과가 마음에 드는지 판단하는 일입니다. 방향을 잡고, 이게 내가 원한 것인지 결정하는 몫은 사람에게 있습니다. 설치하고 설정하고 확인하는 '손발'을 AI에게 넘기면, 사람은 '무엇을·왜'에 힘을 쓸 수 있습니다. 위임은 사람을 게으르게 만드는 게 아니라, 더 중요한 곳에 집중하게 합니다.
위임의 진짜 의미
정리하면 이렇습니다. AI가 나에게 무언가를 하라고 시키거든, 되물으세요. '그거 네가 할 수 있잖아. 네가 해.' 정말로 사람만 할 수 있는 일이 아니라면, AI는 시키면 합니다. 할 수 있으면서도 습관처럼 사람에게 넘겼을 뿐입니다.
바이브 코딩은 흔히 'AI에게 위임하기'라고 합니다. 더 정확히 말하면, AI가 할 수 있는 일을 사람이 대신 떠안지 않는 것입니다. 잘하는 사람과 헤매는 사람의 차이는 바로 그 경계를 어디에 긋느냐에서 갈립니다.