AI 코딩툴 활용 실무에서 발생하는 문제와 Vibe Code Cleanup의 해결법

코딩 툴 발전이 가져온 복잡한 프로젝트 현실

오래전에는 웹사이트를 만들 때 요구사항이 명확했고, 개발자와 의뢰자 사이에 진행 방향이 쉽게 소통되었습니다. 하지만 AI 기반 코딩 도구와 자동화 기술 확산으로 인해 프로젝트 구조가 점점 복잡해지고 있습니다. 예를 들어, 웹사이트 개발을 시작했더니 예상치 못한 앱 전환, 검증되지 않은 기능 추가, 앱스토어 검토 거부 같은 예기치 못한 상황이 빈번하게 나타납니다. 이는 코딩 결과물이 사용자의 기대와 실제 기능 사이에서 엉켜버리는 경우가 많아졌다는 의미입니다.

'Vibe Coding'의 혼란과 Cleanup의 필요성

최근 들어 프로젝트에서 직접 코드를 수정하는 것보다, AI가 생성한 코드를 바로 적용하거나 변환만 시도하는 사례가 크게 증가하고 있습니다. 이런 접근에서는 기능 추가가 즉각적이고 자유로워 보이지만, 실제로는 운영 안정성에 상당한 문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, AI를 통해 웹서비스를 앱으로 바꾸는 과정에서 별도의 검증 없이 런칭을 시도하다가 보안 이슈로 앱스토어에서 거절당하는 일이 있습니다. Vibe Coding이란 이런 과정에서 개발자가 전체 흐름을 점검하지 않고, AI의 제안이나 자동 변환을 신뢰하는 비효율적 방식을 가리킵니다.

실무에서 접하는 대표적 혼란 사례

• 웹사이트를 앱으로 자동 변환했지만, 실제로 앱스토어 심사 과정에서 의심을 받아 퇴짜를 맞은 경우

• 디바이스에 임의 기능을 설치하다가 기기가 정상 동작하지 않는 현상

• AI가 비밀번호 등을 임의로 변경해버려 엔지니어가 추가 작업을 반복해야 하는 상황

• 자동화된 변환으로 인해 서비스 본질이 바뀌거나, 중요한 업무 흐름이 엉켜버리는 문제

Vibe Code Cleanup Company의 대응 방식

이런 문제가 누적되자, Vibe Code Cleanup Company와 같은 서비스가 등장하게 되었습니다. 이곳에서는 기존에 생성된 AI 기반 코드나 자동화된 변환 결과물을 직접 점검하고 필요한 수정 작업을 수행합니다. 고객들은 앱/웹 변환 과정에서 기능 오류, 접속 장애, 보안 문제 등이 생겼을 때 이 업체에 도움을 청합니다.

주요 업무 흐름은 다음과 같습니다

• 기존 코드에서 자동으로 생성된 부분이나 품질 저하 요소를 식별

• 문제 부분을 엔지니어가 사람이 직접 확인하고 수동으로 수정

• 고객이 추가로 시도하는 AI 변환 작업을 중단 혹은 최소화시킴

• 실제 사용 환경에 맞게 코드를 정비하여 서비스 안정성 확보

AI와 수작업, 그리고 팀 내 갈등의 현장

Vibe Code Cleanup Company 내부에도 변화가 일고 있습니다. 새로 합류한 구성원들과 AI 활용 문화가 서로 충돌하는 모습이 나타납니다. 예를 들어, 기업의 관리 담당자는 기존의 수동적 코드 검수 방식만 고수하기 어렵다고 느껴 AI 활용을 도입하려고 합니다. 반면, 일부 엔지니어는 AI가 생성한 코드를 다시 AI로 정리하는 것은 본질적으로 문제 해결이 아니라고 보고, 코드 품질 보장을 위해 사람이 직접 수정해야 한다고 믿습니다.

실제로, 회사가 기본적으로 제공하는 서비스는 AI 생성 코드의 제거 및 재정비이며, 내부적으로는 업무 효율과 코드 품질 사이에서 균형점을 찾기 위한 논쟁이 이어집니다.

현장에서 느끼는 현실적인 장벽

• AI 도구로 빠른 수정은 가능하지만, 복잡한 오류는 사람이 직접 점검해야만 안전성이 보장

• 반복적으로 비밀번호가 바뀌거나 인터넷 연결이 끊기는 등, 자동화가 일으키는 작은 문제들이 업무 흐름을 계속 방해함

• 서비스의 본질(예: 뱅킹앱)이 AI 자동화 과정에서 VR 등 엉뚱한 방향으로 변질되는 사례

• 고객 요청을 실제로 처리하려면, 단순히 툴을 활용하는 것보다 현장 경험과 문제 인식 능력이 중요

실제 업무 환경에서 AI 코딩 도구와 Cleanup 서비스 활용 전략

자동 생성·변환 툴은 빠른 개발과 반복적 시도에는 유리하지만, 마지막 품질 확보나 서비스 안정화에는 한계가 뚜렷합니다. Vibe Code Cleanup Company와 같은 전문 서비스는 아래와 같은 전략으로 상황을 대응합니다.

• AI의 도움을 최대한 활용하되, 엔지니어가 핵심 로직과 보안·안정성 부분은 직접 점검

• 기능 변경이 이뤄지면 자동 문서화 및 검증[] 과정을 반드시 수반

• 고객의 요구나 새로운 기획 아이디어가 나올 때마다, 자동화만 고집하지 않고 실질 테스트와 정책 검토 병행

• 팀 내 커뮤니케이션 강화로, AI 기반 자동화와 수작업 사이의 균형점 찾기

[*] 자동 문서화 예시: AI 도구를 이용해 코드 변경점을 한눈에 파악하고, 수작업으로 위험 요소를 체크하는 방식

이 방식, 실제로 효과 있을까

실제 현장에서는 반복적인 수정과 오류 대응 때문에 자동화 기반 코드 생성만으로는 운영 안정성을 확보하기 어렵다는 공감대가 형성되고 있습니다. AI가 생성한 코드의 품질을 재검증하는 Cleanup 프로세스는 특히 보안이 중요한 서비스, 장기적으로 관리해야 할 프로젝트에서 필수적인 단계로 자리 잡고 있습니다.

다만, 자동화 도구와 Cleanup의 혼합 모델에서도 몇 가지 한계가 있습니다.

• AI로 만든 코드를 AI로 정리한다는 순환적 접근은 잠깐의 효율만 보장할 뿐, 근본적 문제를 근절하기는 어렵습니다.

• 팀 내에 AI 툴의 직접적 활용 경험이 부족하거나, 툴이 반복적으로 예기치 못한 결과를 만들어낸다면 오히려 장애가 누적될 위험이 있습니다.

• 변화에 빠르게 적응하는 조직이라도, 서비스 본질을 지키는 전략적 품질 관리가 반드시 병행되어야만 실질적인 운영 개선 효과를 기대할 수 있습니다.

결국 AI 도구와 사람의 역할 분담, 관리 정책의 명확성, 고객 요구에 대한 실질 점검 등이 삼위일체로 병행될 때, 복잡한 프로젝트 환경에서도 안정적인 결과를 얻을 수 있습니다. Vibe Coding과 Cleanup의 혼재, 그리고 그 사이의 갈등을 실무에서 충분히 감안해야만 프로젝트가 중단 없이 이어질 수 있습니다.

출처 및 참고 :