Vibe Coding vs AI Engineering: 현명한 선택과 활용법

핵심 요약

Vibe Coding은 "AI에게 다 맡기고 결과를 써보며 조정하는 방식"이고, AI Engineering은 "AI를 도우미로 쓰되 내가 끝까지 이해하고 책임지는 방식"이다.

어떤 것을 쓸지의 핵심 기준은 프로젝트의 중요도, 수명, 위험도, 복잡도이며, 둘 중 하나를 고르는 것이 아니라 상황에 맞게 둘을 오가는 능력이 진짜 실력이다.

Vibe Coding과 AI Engineering의 본질적 차이

Vibe Coding은 목적지만 정확히 말하고 운전은 AI에게 맡기는 자율주행 차와 비슷하다.

사용자는 "이런 느낌의 이런 기능이 필요하다"고 설명하고, AI가 만든 결과물을 실행해보며 "이 부분 고쳐줘, 저건 유지해줘"처럼 자연어로만 계속 수정 요청을 보낸다.

반대로 AI Engineering은 내가 운전대를 잡고, 옆자리에 고급 조수(코파일럿)로 AI를 앉히는 방식이다.

코드를 작성하고, 구조를 설계하고, 설계 의도를 이해하는 주체는 사람이고, AI는 코드 자동완성, 리팩터링, 버그 분석, 문서화 등을 도와주는 역할에 머문다.

둘 다 같은 AI를 사용하지만, "코드를 내가 이해하고 통제하는가"가 관계를 가르는 기준이 된다.

언제 Vibe Coding, 언제 AI Engineering인가: 30초 판단법

무엇을 사용할지 빠르게 결정하려면 몇 가지 질문만 던지면 된다.

사용자가 나 혼자거나 작은 내부 팀이고, 몇 주~몇 달 잠깐 쓸 도구이며, 고장 나도 큰 피해가 없고, 복잡한 규칙보다는 흔한 패턴을 사용한다면 Vibe Coding이 적합하다.

반대로 유료 고객이 쓰는 서비스이거나, 몇 년간 유지할 제품이고, 장애가 나면 매출·신뢰·보안에 타격이 있고, 설계 의도를 이해해야 유지보수가 가능한 코드라면 AI Engineering 모드로 전환해야 한다.

이 중 하나라도 "위험하다, 중요하다" 쪽으로 기운다면, 그 순간부터는 '엔지니어링 모드'가 기본값이 된다.

Vibe Coding이 빛나는 순간들

Vibe Coding의 가장 큰 장점은 "생각을 바로 작동하는 소프트웨어로 전환하는 속도"다.

사내에서 몇 명만 쓰는 관리 도구, 승인 워크플로우, 간단한 대시보드, 엑셀로 해오던 일을 조금 더 편하게 만드는 화면은 Vibe Coding으로 만들었을 때 투자 대비 효과가 매우 크다.

마케팅이나 영업에서는 특정 고객용 데모, 캠페인 랜딩 페이지, 가격 계산기, ROI 시뮬레이터 등을 빠르게 만들어 보여줄 수 있고, 이 작업이 기존 방식보다 수 주 단위의 시간을 절약해준다.

개인적으로는 가족, 취미, 기념일 선물, 간단한 게임, 생활 편의 도구처럼 "내가 재미있어서 쓰는" 프로젝트에 잘 맞는다.

이 영역에서는 완벽한 품질보다 "지금 당장 돌아가는 것"이 더 큰 가치이기 때문에, Vibe Coding의 80% 완성도도 충분히 만족스럽다.

Vibe Coding을 잘하는 프롬프트 습관

Vibe Coding의 성패는 프롬프트를 어떻게 쓰느냐에 크게 달린다.

기능 목록만 나열하기보다는 "어떤 느낌의 제품인지"를 함께 설명하는 것이 좋다. 예를 들어 "미니멀하고 차분한 메모 앱, Apple Notes와 Things 3의 중간 느낌"처럼 미적 감각과 분위기를 언어로 전달하면 디자인과 구조가 훨씬 나아진다.

또 한 번에 모든 기능을 요구하기보다는, 먼저 레이아웃과 네비게이션, 이후 첫 화면 기능, 그다음 세부 기능처럼 단계별로 쪼개서 요청해야 AI가 문맥을 잃지 않고 코드를 유지할 수 있다.

"이 부분은 절대 건드리지 말고, 여기 아래에만 새로운 기능을 추가해"처럼 변경 금지 영역을 명확히 지정하면, 원치 않는 대규모 수정이나 레이아웃 붕괴를 줄일 수 있다.

Stripe, Linear, Notion처럼 널리 알려진 서비스의 느낌을 참고 대상으로 제시하면, 디자인과 인터랙션 품질이 눈에 띄게 좋아진다.

마지막으로, Vibe Coding 결과물에 대해 "80%면 충분하다"는 마음가짐을 가지는 것이 중요하다. 나머지 20%의 완벽함을 위해서는 AI Engineering이나 직접 수정을 선택하는 것이 더 낫다.

Vibe Coding의 한계와 '졸업' 신호

어느 순간부터 Vibe Coding은 더 이상 생산적이지 않아지고, 오히려 발목을 잡기 시작한다.

화면이 15~20개를 넘거나, 상태 관리와 권한, 가입/로그인, 결제 등 복잡한 흐름이 생기면 AI가 전체 구조를 일관되게 유지하기 어려워진다.

특히 "캘리포니아 유저면서, 구독 시작일이 특정 날짜 이전이고, 좌석 수가 몇 개 이상" 같은 세밀한 비즈니스 규칙이 많아지면, 자연어 지시만으로는 버그를 통제하기 어렵다.

보안·결제·개인정보 처리처럼 사고 시 피해가 큰 영역은 애초에 Vibe Coding 결과를 그대로 배포하면 안 되는 구역이다.

버그를 고치려는 대화를 하는 시간이, 초기 기능을 만들던 시간보다 더 길어지기 시작했다면, 그 프로젝트는 AI Engineering 모드로 '졸업'할 시점이다.

AI Engineering의 역할과 강점

AI Engineering은 "프로 개발자가 더 빠르고 안전하게 일하기 위해 AI를 도구로 쓰는 방식"이다.

여기서 핵심은 사람이 여전히 설계를 주도하고, 모든 중요한 코드 변경을 이해·검토·승인한다는 점이다.

프레임워크 버전 업그레이드, 스타일 통일, 반복적인 패턴 리팩터링처럼 기계적으로 반복되는 작업을 AI에게 맡기면, 사람은 구조 설계나 트레이드오프 판단에 집중할 수 있다.

스택 트레이스 분석, 에러 메시지 해석, 복잡한 버그의 원인 추적도 AI가 잘 도와주는 영역이어서, 디버깅에 드는 정신적 피로를 크게 줄여준다.

또한 테스트 코드, 주석, README, API 문서 등 "꼭 필요하지만 시간은 많이 드는" 문서 작업을 AI에 위임하면 팀 전체의 생산성이 오른다.

AI Engineering을 위한 좋은 작업 방식

AI를 잘 쓰는 개발자는 "더 많이 맡기는 사람"이 아니라 "더 명확히 지시하고 더 엄격히 검토하는 사람"이다.

먼저 무엇을 할지 스스로 간단히 계획을 세우고, 변경할 파일과 기대 결과를 정리한 다음, 그 중 한 단위 작업만 AI에 요청하는 것이 좋다.

"로그인 기능 전체를 만들어줘" 대신 "이 엔드포인트에서 이메일과 패스워드를 확인하고, 성공 시 JWT를 발급하는 핸들러를 작성해줘" 같은 식으로 구체적으로 쪼개야 한다.

AI가 만든 코드는 사람의 코드보다 더 꼼꼼히 읽어야 한다. 겉보기에는 그럴듯해도, 숨은 버그나 보안 취약점이 섞여 있을 확률이 높기 때문이다.

타입 오류나 테스트 실패, 린터 에러 메시지를 그대로 AI에게 보여주며 "이 에러들을 모두 해결하도록 수정해줘"라고 요청하는 방식은 특히 효율적이다.

테스트를 먼저 작성하고, "이 테스트가 통과하도록 구현해줘"라고 지시하면, AI의 답변 범위를 자연스럽게 느슨한 TDD처럼 제어할 수 있다.

보안, 품질, 그리고 책임

연구 결과에 따르면, AI가 작성한 코드에는 보안 취약점이 포함될 비율이 꽤 높고, 시니어가 아닌 개발자가 그대로 믿고 쓰면 위험이 커진다.

따라서 인증, 인가, 암호화, 결제, 개인정보 처리 같은 부분은 AI가 제안한 코드를 반드시 사람의 눈으로 검수하고, 정적 분석(SAST), 라이브러리 취약점 점검(SCA) 같은 도구를 함께 사용해야 한다.

AI가 제안한 복잡한 코드를 이해하지 못한 상태로 그대로 머지하는 순간, "내가 설명할 수 없는 시스템"이 빠르게 쌓이고, 나중에 장애가 발생했을 때 아무도 원인을 파악하지 못하는 상황이 된다.

결국 중요한 원칙은 매우 단순하다. "내가 설명할 수 없는 코드는 배포하지 않는다"는 한 줄이다.

이 원칙을 지키는 한, 그 코드를 누가 처음 썼는지는 중요하지 않다. 직접 치든, AI가 치든, 최종 책임은 검토하고 승인한 사람에게 있다.

Vibe Coding에서 AI Engineering으로의 전환과 하이브리드 전략

초기 아이디어 탐색과 프로토타입 단계에서는 Vibe Coding이 압도적으로 빠르고 유연하다.

하지만 사용자 수가 늘고, 기능이 복잡해지고, 장애의 비용이 커지면, 어느 시점에서 프로젝트를 정리해 "엔지니어링 체계"로 편입해야 한다.

이를 위해 먼저 Vibe Coding 도구에서 코드를 내보내 GitHub 같은 저장소에 올리고, 로컬 개발 환경을 구성해 직접 빌드·실행이 가능하게 만든다.

그 후에 Cursor나 Claude Code 같은 AI 도구를 사용해 기존 코드를 이해하고, 테스트를 추가하고, 위험한 부분을 점진적으로 리팩터링하면서 체질을 개선한다.

더 나아가, UI 초안은 v0나 Lovable로 빠르게 뽑고, 실제 비즈니스 로직과 데이터 처리, 보안은 AI Engineering 모드로 직접 설계하는 식의 하이브리드가 가장 효율적이다.

중요한 것은 "처음부터 완벽하게 설계할 것인가?"가 아니라, "언제 Vibe Coding을 접고 AI Engineering으로 갈아탈 것인가?"를 스스로 인지하고 결정하는 감각이다.

인사이트

이 글의 핵심 메시지는 "Vibe Coding과 AI Engineering 중 하나를 선택하라"가 아니라 "둘 다 능숙하게 쓰고, 언제 어느 모드로 전환할지 감각을 길러라"에 가깝다.

작고, 짧게 쓰고, 위험이 낮은 것들은 망설임 없이 Vibe Coding으로 빠르게 만들어보고, 피드백을 받은 뒤 정말 가치가 있는 것만 AI Engineering 모드로 승격시키는 흐름이 가장 합리적이다.

반대로, 처음부터 고객의 데이터와 돈이 오가는 시스템이라면, 재미나 속도에 끌려 Vibe Coding에 머무르지 말고, 설계와 이해를 동반한 엔지니어링 모드로 바로 들어가는 것이 안전하다.

앞으로의 개발자는 "코드를 얼마나 잘 치느냐"보다, "AI와 어떻게 협업하느냐", "어떤 상황에 어떤 도구와 모드를 선택하느냐"가 경쟁력이 된다.

당장 다음 개인 프로젝트 하나는 Vibe Coding으로, 회사 업무에서 맡은 기능 하나는 AI Engineering 방식으로 진행해보며, 두 모드의 차이와 강점을 직접 체험해보는 것이 가장 좋은 출발점이다.

출처 및 참고 : X에서 Arman Hezarkhani 님 : "The Complete Guide: Vibe Coding versus AI Engineering " / X