AI 바이브코딩 6개월 실험, 실제로 통했던 10가지 프롬프트 전략
바이브코딩(Vibe Coding), 실무에서 AI 도구를 제대로 활용하는 새로운 방식일지도 모릅니다. 해외 개발자 Miron Puzanov는 지난 6개월간 혼자서 여러 AI 기반 프로젝트를 기획·개발하며 이 개념을 실험해 왔습니다. 그는 Cursor, Claude, Supabase 등 최신 도구들을 활용해 막히는 지점과 돌파 방법을 기록했고, 그 흐름을 10가지 전략으로 정리했습니다.
이 글에서는 그가 실제로 적용한 바이브코딩 방식과, 실무에 도움이 되었던 프롬프트 사용법을 함께 살펴봅니다.
바이브코딩으로 만드는 개발 흐름
vibe coding(바이브코딩). 말 그대로 ‘분위기 따라 만드는 코딩’입니다. 정확한 정의는 없지만, 지금 이 흐름을 따라가는 이들에겐 명확한 공통점이 있습니다. 도구를 믿되 맹신하지 않고, 전체 구조를 직접 설계한 뒤 AI를 통해 실행합니다. Miron은 6개월 동안 이 접근으로 실제 웹 앱, 모바일 도구 등을 완성했고, 그 경험에서 ‘되는 방식’을 기록했습니다.
바이브코딩 실험으로 정리된 10가지 전략
1. 프롬프트 전에 PRD부터
AI가 방향을 잃는 이유는 사용자의 목적이 불분명하기 때문입니다. Miron은 product.md 같은 PRD 문서를 루트에 작성하고, 개발 내내 이 문서를 참조했습니다.
2. 배포 매뉴얼은 무조건 작성
“어느 브랜치인지, 어떤 변수인지, 서버는 어디인지.” 이 정보를 문서화해두면 나중에 AI에게도 사람에게도 도움이 됩니다. 특히 2AM 디버깅 때.
3. Git은 선택이 아니라 생존
Cursor는 가끔 중요한 걸 망가뜨립니다. 그래서 그는 Git을 기본 전제로 삼았습니다. 각 폴더별로 local changelog를 유지하며, AI에게도 ‘흔적’을 남깁니다.
4. 긴 대화보다 짧은 챕터
400개가 넘는 메시지를 쌓기보다, 이슈별로 새로운 대화를 여는 것이 더 효과적입니다. 항상 범위를 좁히고 이렇게 말합니다: “Fix X only. Don’t change anything else.”
5. 기능 스코핑 없이 실행하지 않기
아이디어를 떠올렸다면, 바로 코드가 아니라 GPT/Claude에게 전체 흐름을 먼저 묻습니다. 의견을 듣고, 구조를 잡은 뒤에 Cursor로 옮깁니다. 계획은 설계 도구, 실행은 코드 도구로 분리합니다.
6. 주 1회 코드 정리 루틴
임시 파일 삭제, 폴더 정비, 네이밍 정리. AI도 사람도 깔끔한 구조에서 더 잘 일합니다.
7. ‘다 만들어줘’는 금지어
AI는 인턴이 아닙니다. 전체 앱을 한 번에 요청하지 않고, UI 스텁, 로직 블록, 리팩터 단위로 쪼개서 요청합니다.
8. 고치기 전에 물어보기
버그가 발생했을 때, 곧바로 “fix this”라고 말하지 않습니다. AI에게 먼저 원인을 묻고, 해결책을 고르게 한 뒤, 그 중 하나를 선택해 실행합니다.
9. AI 속도로 쌓이는 기술부채
빠르게 MVP를 만들 수 있지만, 구조는 더 빨리 망가질 수 있습니다. 몇 스프린트마다 정기적인 리팩터 시간을 반드시 확보합니다.
10. 기계를 ‘이끄는’ 사람이 되기
Cursor는 코파일럿이지, 주도권을 쥐지 않습니다. Miron은 .cursorrules와 git checkpoint를 적극 활용하며, ‘사람의 판단’을 프로젝트 흐름에 녹였습니다.
도구보다 중요한 건 ‘프롬프트 습관’입니다
같은 도구를 써도 결과는 다르게 나옵니다. 그 차이는 바로 ‘프롬프트를 다루는 습관’에서 나옵니다. Miron은 Claude나 GPT에서 전체 흐름을 먼저 설계한 뒤, Cursor에서는 세부 실행만 맡겼습니다. 계획과 실행을 분리한 점이 특히 인상 깊었습니다.
또한 그는 코드를 위한 문서를 구조화하고, 디버그 흐름까지도 ‘대화의 단위’로 쪼개 관리했습니다. 이런 작은 습관들이 쌓여, 실제 동작하는 제품을 만들 수 있었습니다.
바이브코딩 실무 적용 팁
- PRD 템플릿을 미리 만들어두세요
- 코드 정리 루틴: 매주 폴더 정리, 임시파일 삭제, 구조 리셋
- Claude/GPT → Cursor 흐름 분리: 기획과 실행 나누기
- changelog, 커밋 메시지로 AI에게 문맥 제공하기
마무리: 질문은 AI가, 결정은 사람이
AI가 “다 해준다”는 말은 매력적입니다. 하지만 실제로는, 어떤 질문을 던지고 어떤 흐름을 설계할지가 더 중요합니다. 이 실험은 ‘AI를 잘 쓰는 사람’의 사고방식을 보여주는 예라고 생각합니다. 전체 전략과 예시, 디버그 흐름을 담은 Playbook 001은 아래 링크에서 확인할 수 있습니다.
👉 vibecodelab.co — Playbook 001 다운로드
관련 글
