바이브 코딩으로 MVP까지는 됐는데, 그다음에서 막혔다면

아키텍처 판단과 도메인 지식이 없으면 AI도 막다른 길을 더 빨리 만든다

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문제 제기: MVP는 됐는데 그다음부터 AI가 이상한 방향으로 간다

바이브 코딩을 할 때 반복되는 패턴이 있다.

• 처음에는 빠르게 진행된다.
• Cursor나 Claude Code로 며칠 만에 작동하는 뭔가가 만들어진다.
• "AI가 대단하다"는 느낌이 든다.

그런데 MVP를 넘어 기능을 추가하거나 버그를 고치려 할 때부터 상황이 달라진다.

• AI가 내놓는 해결책이 다른 곳을 망가뜨린다.
• 수정하면 또 다른 곳이 깨진다.
• 코드베이스가 점점 얽혀가고,
• AI도 일관된 방향을 못 잡는다.

이것은 AI의 실패가 아니다.
처음부터 예측 가능한 결과였다.

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공감: AI가 막다른 길을 더 빠르게 만든다

이에 대해 웹 개발자이자 개발 교육자인 Josh Comeau는 다음과 같이 핵심을 찌른다.

"안내 없이 사용되는 LLM은
개별 프롬프트를 해결하는 코드 생성에 집중하고,
애플리케이션 아키텍처를 전체적으로 보지 못해
결국 막다른 길로 들어가기 쉽다."

 

이것이 왜 MVP 이후에 막히는지를 설명한다.
AI는 각각의 프롬프트에 대해 지금 당장 작동하는 코드를 만든다.
그러나 그 코드가 전체 시스템에서 어떻게 작동할지,
나중에 추가될 기능과 충돌하지 않을지는 고려하지 않는다.

 

MVP는 기능이 적다.
각 프롬프트가 독립적으로 작동해도 문제가 없다.
그런데 기능이 늘어날수록 이 독립적 코드들이 충돌하기 시작한다.

 

더 나쁜 것은 — AI가 빠르기 때문에 기술 부채가 더 빨리 쌓인다는 것이다.
잘못된 방향을 빠르게 가면 막다른 길에도 빨리 도달한다.

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해결: 막히지 않으려면 무엇이 필요한가

조건 1. 아키텍처 판단 능력

AI가 생성하는 코드를 평가하려면
"이 구조가 확장 가능한가", "이 방식이 나중에 문제를 만들 것인가"를 판단할 수 있어야 한다.

이것은 코드를 직접 짠 경험에서 나온다.

숙련된 개발자는 AI가 제안한 해결책을 보고
"이 방향은 나중에 문제가 된다"고 판단할 수 있다.
비숙련자는 "지금 작동한다"는 것만 본다.

조건 2. 도메인 지식

대규모 리팩터링을 AI와 함께 빠른 시간 안에 끝내려면 내부 구조를 완전히 이해해야 한다.
무엇을 어떻게 바꿔야 하는지 이미 알고 있었고, AI는 그것을 빠르게 실행했다.

 

도메인 지식 없이 AI에게 "리팩터링해줘"라고 하면
AI는 코드를 다르게 쓰겠지만 더 나아지지는 않는다.

조건 3. 무엇을 질문해야 하는지 아는 것

Josh Comeau의 통찰이다.
"효과적으로 배우려면 무엇을 질문해야 하는지 알아야 한다."

 

이것은 개발에도 적용된다.
좋은 프롬프트를 만드는 것은 문제를 제대로 이해하는 것에서 나온다.
문제를 제대로 이해하려면 기술적 배경 지식이 필요하다.

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바이브 코딩이 가치 있는 상황 vs 막히는 상황

바이브 코딩이 잘 작동하는 상황:

상황	이유
프로토타입·데모	완성도보다 속도가 중요, 기술 부채 무관
명확한 스펙의 단일 기능	아키텍처 판단 필요도 낮음
개인 프로젝트·해커톤	확장성 고려 불필요
숙련 개발자가 사용	판단력이 AI를 안내

 

바이브 코딩이 막히는 상황:

상황	이유
팀 협업 프로덕션 서비스	코드 일관성·리뷰 어려움
장기 운영 서비스	AI 생성 기술 부채 누적
복잡한 도메인	도메인 지식 없이 올바른 판단 불가
MVP 이후 기능 확장	아키텍처 없는 코드 충돌 시작

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현실적인 조언: 막히기 전에 해야 할 것

바이브 코딩으로 시작했다면 MVP에서 멈추기 전에 해야 할 것이다.

 

Step 1. 아키텍처를 먼저 설계하라

AI에게 기능 구현을 요청하기 전에
"이 기능을 추가하려면 어떤 아키텍처가 필요한가"를 먼저 물어보라.
그리고 그 아키텍처가 이후 확장에서 어떤 문제를 만들지도 확인하라.

 

Step 2. 코드를 이해하려고 노력하라

AI가 만든 코드를 그냥 넣지 말고,
각 부분이 무엇을 하는지 AI에게 설명을 요청하라.
이해 없는 코드 추가가 기술 부채의 원인이다.

 

Step 3. 정기적으로 전체 구조를 점검하라

기능이 늘어날수록
"지금 코드베이스의 구조에서 문제가 있는 부분은 어디인가"를 주기적으로 AI에게 물어보라.

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마치며

바이브 코딩은 강력하다.
MVP를 빠르게 만드는 데 탁월하다.

그러나 MVP 이후는 다른 게임이다.
AI는 전체 아키텍처를 보지 못한다.

개별 문제를 해결하는 코드를 빠르게 만들 뿐이다.

그 코드들이 충돌하기 시작할 때 — 아키텍처를 이해하는 사람만이 다음 단계로 갈 수 있다.

 

바이브 코딩이 막혔다면,
AI를 탓하기 전에 도메인 지식과 구조적 이해를 먼저 쌓아야 한다는 신호로 읽어야 한다.

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📎 참고 출처

• Josh Comeau 원문: https://joshwcomeau.com
• Reddit r/vibecoding 패턴 분석