개발의 새로운 언어, AI
개발 지식이 온전하지 않아도 일단 무언가를 만들 수 있게 되었습니다. 이런 시대에 비개발자는 바이브 코딩(Vibe Coding)으로 어디까지 개발자 흉내를 낼 수 있을까요? 이 질문의 여정을 몇 편의 글로 나누고자 합니다.
'AI Native’이고 'AI monolingual’인 개발자
코딩을 AI 시대에 처음 시작한 것은 아니지만, ‘개발’이라 할 수준이 아니었기 때문에, 저의 개발 모국어는 AI라고 말해도 과언이 아닙니다. 즉, 저는 개발에 있어 AI Native 입니다. 그리고 다른 개발 언어가 아닌 오직 AI로만 개발할 수 있는, AI Monolingual이라 할 수 있습니다(이런 표현이 있는지는 모르겠네요). 프롬프트만으로 개발한다는 점에서 ‘Vibe Coder’라고도 할 수 있겠습니다. 다르게 표현하자면, 저는 비개발자입니다.
AI Monolingual이기에 저는 개발을 시작할 때 항상 AI에 의존합니다. AI를 가장 소극적으로 활용한다면, LLM에게 방법을 물어보며 제가 하나씩 해결해 나갈 것이고, AI를 가장 적극적으로 활용한다면 에이전트(agent)에게 진단부터 적용까지 모든 과정을 맡길 것입니다.
예를 들어 깃허브(GitHub) 원격 저장소에 로컬 작업사항을 푸시(push) 할 때, ChatGPT에게 방법을 물어보면 터미널 명령어를 알려주는데요, 이를 따라하면 개발자들이 하는 일을 유사하게 할 수 있습니다. 그 지식을 익히면 다음에는 ChatGPT에게 묻지 않아도 푸시할 수 있습니다.
반면 코파일럿(Copilot)의 에이전트로 같은 작업을 한다면, ‘현재 버전을 main에 push해 주세요’라는 자연어 입력만으로 충분합니다. 에이전트가 알아서 터미널에 명령어를 실행하여 상태를 확인하고 커밋(commit)과 푸시를 완료합니다. 에이전트가 어떤 명령어를 사용하는지 볼 수는 있지만, 굳이 확인하거나 알지 않아도 목표한 작업을 수행할 수 있습니다.
'푸시 해야지’라고 생각했을 때, 자연스럽게 후자의 방식이 떠오르는 것이 AI Native가 지향하는 사고방식에 더 가까울 것 같습니다. 할 수 있지만 직접 하지 않아도 되는 작업을 AI에게 맡긴다는 점이 중요한 전환 같습니다. 저는 AI 없이는 개발할 수 없기 때문에 습관적으로 스스로 해결하려는 단계 없이 바로 AI를 찾게 되는데요, 이런 점에서 AI Native 개발의 모습을 기존 개발자 선배님들과 다른 방향으로 접근해야 하는 것 같습니다.
기다리는 것이 배우는 것보다 빠르다
6개월 전과 비교하여 저의 프롬프팅(prompting) 역량에는 큰 차이가 없지만, 만들어내는 결과물에는 큰 차이가 있습니다. 학습으로는 몇 달 사이에 도달할 수 없는 성장을, 기술의 발전이 대신 이뤄내고 있는 시대입니다. 그래서 감히 ‘기다리는 것이 배우는 것보다 빠르다’는 말을 해봅니다. 현재의 구현 능력에 한계가 있어 벽을 만났을 때, 물론 당장은 문제 해결을 위해 최선을 다하겠지만, 곧 더 강력한 에이전트나 새로운 기술이 등장해 그 벽을 허물고 가능성의 영역을 확장해갈 것입니다.
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목표: 데이터 테이블을 텍스트로 넣으면 시각화된 대시보드를 만들어 주는 html 도구
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제작 방식: 프롬프트로 생성 및 수정