AI·약 1개월·656

바이브코딩 하면서 깨달은 것 - 프롬프트보다 작업 환경 설계가 더 중요했습니다

최근 GuideNet이라는 사이드 프로젝트 Phase 1을 진행하면서 바이브코딩 방식을 조금 바꿔봤습니다.

예전 프로젝트에서는 Codex에게 거의 모든 걸 직접 요청했습니다.

"이 기능 추가해줘"

"전체적으로 개선해줘"

"오류 고쳐줘"

처음에는 엄청 편했습니다.

그런데 프로젝트 규모가 커질수록 문제가 생기더라고요.

기획 얘기하다가 개발 얘기하고, QA 얘기하다가 다시 기능 정의로 돌아가고, 이전 결정사항도 자꾸 다시 설명하게 됐습니다.

특히 AI가 제 의도보다 넓게 해석하는 경우가 많았습니다.

저는 화면 정리 정도를 기대했는데 구조를 바꾸거나 기능을 추가하는 경우도 있었고요.

처음에는 AI가 이상하게 동작한다고 생각했는데, 나중에 보니 문제는 제가 너무 모호하게 요청한 거였습니다.

그래서 이번에는 방식을 바꿨습니다.

1. GPT로 먼저 작업 지시서를 정리

2. PM / UX / FE / QA 스레드 분리

3. 프로젝트 저장소를 단일 기준점으로 관리

4. 해야 할 일뿐 아니라 하지 말아야 할 일도 명시

예를 들면

- 로그인 구현 금지

- DB 연동 금지

- 신규 대형 기능 추가 금지

- 현재 Phase 범위 밖 작업은 백로그로 이동

이런 식으로 경계를 먼저 정했습니다.

생각보다 효과가 컸습니다.

AI가 의도를 해석하는 데 쓰는 비용이 줄어들고, 실제 구현에 더 집중하는 느낌이었습니다.

개인적으로 가장 크게 느낀 점은 AI를 개발자 한 명처럼 대하는 것보다 작은 조직처럼 운영하는 방식이 더 잘 맞는다는 것이었습니다.

PM 역할, UX 역할, FE 역할, QA 역할을 분리해서 대화하니 맥락 관리도 쉬워졌고 결과 예측도 좋아졌습니다.

결론적으로 이번에 얻은 교훈은 하나였습니다.

프롬프트 엔지니어링보다 먼저 필요한 건 AI가 일할 환경을 설계하는 일이라는 것.

비슷한 방식으로 바이브코딩 해보신 분들이라면 공감할 수도 있을 것 같습니다.

비슷한 문제를 겪는 분들께 도움이 될까 해서 과정을 정리해두었습니다.