AI/Vibe Coding

AI + Vibe Coding이란? 종류별 개념과 활용 방법 정리

eplus 2026. 6. 18. 03:19

최근 개발 분야에서 가장 많이 언급되는 키워드 중 하나가 AI 코딩과 Vibe Coding입니다.
예전에는 개발자가 직접 코드를 한 줄씩 작성해야 했지만, 이제는 사람이 “무엇을 만들고 싶은지”를 설명하면 AI가 코드 작성, 수정, 오류 분석, 테스트까지 도와주는 방식으로 개발 방식이 바뀌고 있습니다.

특히 Vibe Coding은 개발자가 세부 코드를 직접 작성하기보다, 자연어로 원하는 기능과 느낌을 설명하고 AI와 대화하면서 프로그램을 만들어가는 개발 방식입니다. 2025년 관련 연구에서는 Vibe Coding을 “코드를 직접 작성하기보다 코드 생성 LLM과 상호작용하면서 개발하는 새로운 프로그래밍 방식”으로 설명하고 있습니다.

1. AI 코딩이란?

AI 코딩은 인공지능을 활용해 프로그램 개발 과정을 보조하거나 자동화하는 기술입니다.

예를 들어 개발자가 다음처럼 요청할 수 있습니다.

C# WinForms에서 거래처 관리 화면을 만들어줘.
조회, 추가, 수정, 삭제 버튼이 있고 Syncfusion Grid를 사용해줘.

그러면 AI는 다음을 도와줄 수 있습니다.

- 화면 UI 코드 생성
- DB 조회 코드 작성
- 오류 메시지 분석
- 리팩토링
- 주석 작성
- 테스트 코드 생성
- 배포 스크립트 작성

즉, AI 코딩은 단순히 코드를 대신 작성하는 수준을 넘어 개발자의 보조자, 검토자, 설계자 역할까지 확장되고 있습니다.

2. AI 코딩의 종류

2-1. 코드 자동완성형 AI

가장 기본적인 AI 코딩 방식입니다.

개발자가 코드를 작성하는 중간에 AI가 다음 코드를 예측해서 제안합니다.

예:

private void btnSearch_Click(object sender, EventArgs e)
{
    // 여기까지 작성하면 AI가 조회 로직을 추천
}

대표적인 기능은 다음과 같습니다.

- 다음 줄 코드 추천
- 함수 자동완성
- 반복 코드 생성
- 변수명 추천
- 간단한 오류 수정

이 방식은 개발자가 주도하고 AI는 보조하는 형태입니다.

적합한 경우:

- 기존 개발자가 생산성을 높이고 싶을 때
- 반복 코드가 많은 업무 시스템 개발
- C#, Python, JavaScript 등 일반적인 코드 작성

2-2. AI 채팅형 개발 도우미

개발자가 AI에게 질문하면서 개발하는 방식입니다.

예:

이 오류는 왜 발생해?
이 C# 코드를 더 안정적으로 바꿔줘.
이 SQL을 성능 좋게 수정해줘.
MAUI에서 위치 권한을 요청하는 방법 알려줘.

이 방식은 ChatGPT, Copilot Chat 같은 도구를 활용하는 방식입니다.

장점은 단순 코드 생성뿐 아니라 설명과 판단을 같이 받을 수 있다는 점입니다.

적합한 경우:

- 오류 원인 분석
- 코드 구조 이해
- 기존 소스 개선
- 기술 문서 작성
- 개발 방향 검토

2-3. Vibe Coding

Vibe Coding은 최근 가장 주목받는 방식입니다.

핵심은 코드보다 의도와 느낌을 먼저 설명한다는 것입니다.

예:

전문가가 만든 느낌의 MES 화면을 만들어줘.
색상은 너무 강하지 않게 하고,
좌측에는 최종품 목록,
우측에는 BOM 구조가 트리 형태로 보이게 해줘.

이 요청은 단순한 코드 요청이 아닙니다.
개발자가 원하는 화면 분위기, 사용성, 업무 흐름까지 AI에게 설명하는 방식입니다.

Vibe Coding 관련 연구에서는 개발자가 AI에게 프롬프트를 주고, 생성된 코드를 빠르게 확인하고, 테스트하면서 다시 수정 요청하는 반복 사이클이 중요하다고 설명합니다.

Vibe Coding의 특징:

- 자연어 중심 개발
- 빠른 프로토타입 제작
- 코드보다 결과물 중심
- AI와 대화하면서 수정
- 비개발자도 아이디어 구현 가능

적합한 경우:

- 앱 초기 버전 제작
- 관리자 화면 시안 제작
- 블로그/문서/화면 구성 동시 작업
- 개인 프로젝트
- 소규모 업무 자동화 프로그램

주의할 점도 있습니다.
Vibe Coding은 코드를 몰라도 시작할 수 있지만, 최종 결과물을 안정적으로 운영하려면 개발 지식이 필요합니다. 연구에서도 Vibe Coding이 개발 전문성을 없애는 것이 아니라, 전문성이 코드 작성에서 “맥락 관리, 검증, 판단” 쪽으로 이동한다고 설명합니다.

2-4. Agentic Coding

Agentic Coding은 AI가 단순히 답변만 하는 것이 아니라, 스스로 계획을 세우고 코드를 수정하고 테스트까지 수행하는 방식입니다.

예:

로그인 오류를 수정해줘.
관련 파일을 찾아서 원인을 분석하고,
수정 후 테스트까지 진행해줘.

이 경우 AI는 다음처럼 움직입니다.

프로젝트 구조 분석
관련 파일 검색
오류 원인 추정
코드 수정
빌드 또는 테스트 실행
결과 요약

OpenAI Codex는 코드를 읽고, 수정하고, 실행할 수 있는 코딩 에이전트로 설명되어 있으며, 클라우드 환경에서 작업을 위임할 수 있습니다.
GitHub Copilot의 클라우드 에이전트도 저장소를 조사하고 구현 계획을 만든 뒤 브랜치에서 코드 변경을 수행할 수 있다고 설명합니다.

Agentic Coding의 특징:

- AI가 작업 단계를 계획
- 여러 파일을 동시에 분석
- 코드 수정 후 테스트 가능
- Pull Request 생성 가능
- 장시간 작업에 유리

적합한 경우:

- 기존 프로젝트 오류 수정
- 대규모 리팩토링
- 테스트 코드 작성
- 반복적인 화면 추가
- GitHub 기반 협업 개발

Vibe Coding과 Agentic Coding은 다릅니다.
2025년 연구에서는 Vibe Coding은 사람이 대화와 직관을 중심으로 AI를 조율하는 방식이고, Agentic Coding은 AI 에이전트가 목표를 기반으로 계획·실행·테스트를 더 자율적으로 수행하는 방식이라고 구분합니다.

2-5. No-Code / Low-Code + AI

이 방식은 개발자가 코드를 직접 작성하지 않고, 화면 구성과 업무 흐름을 입력하면 AI가 앱이나 웹 서비스를 만들어주는 형태입니다.

예:

고객 등록 화면을 만들고,
고객명, 연락처, 주소를 입력받고,
저장하면 목록에 표시되게 해줘.

AI 기반 No-Code/Low-Code 도구는 다음에 유리합니다.

- 간단한 사내 업무 앱
- 신청서 관리
- 예약 관리
- 고객 관리
- 재고 확인 화면
- 간단한 모바일 앱 시안

하지만 ERP/MES처럼 복잡한 업무 규칙, 권한, DB 트랜잭션, 이력 관리가 필요한 시스템은 완전한 No-Code만으로는 한계가 있습니다.

3. Vibe Coding을 종류별로 나누면

3-1. 화면 중심 Vibe Coding

화면의 느낌과 사용성을 중심으로 개발합니다.

예:

제조 현장에서 작업자가 쉽게 사용할 수 있게
버튼은 크게,
색상은 차분하게,
오류 메시지는 팝업으로 깔끔하게 보여줘.

적합한 분야:

- MES 작업자 화면
- 모바일 앱 첫 화면
- 관리자 대시보드
- 생산 현황판
- 지도 기반 앱

3-2. 기능 중심 Vibe Coding

기능 흐름을 말로 설명하고 AI가 코드를 만들어주는 방식입니다.

예:

즐겨찾기를 저장할 때 CCTV 영상 URL을 저장하지 말고,
위치 정보를 저장했다가 클릭할 때 다시 영상 정보를 조회하게 해줘.

적합한 분야:

- 앱 기능 개선
- 업무 로직 추가
- 기존 오류 수정
- API 연동
- DB 저장 방식 변경

3-3. 문서 중심 Vibe Coding

개발뿐 아니라 문서 작성에도 AI를 활용합니다.

예:

이 앱의 구글 플레이 출시노트를 작성해줘.
티스토리용 개편 안내 글도 만들어줘.
사용자 매뉴얼을 PPT 형태로 정리해줘.

적합한 분야:

- 출시노트
- 블로그 글
- 사용자 매뉴얼
- 제안서
- 데모 시나리오
- 운영 매뉴얼

3-4. 오류 해결형 Vibe Coding

오류 메시지를 AI에게 전달하고 원인과 수정 방법을 받는 방식입니다.

예:

'DataRow'은 System.Data.DataRow 및 Syncfusion.WinForms.DataGrid.DataRow 사이에 모호한 참조입니다.
이 오류를 수정해줘.

AI는 다음을 제안할 수 있습니다.

- using 충돌 확인
- 명시적 네임스페이스 적용
- nullable 처리
- 이벤트 핸들러 수정
- 관련 파일 수정 위치 안내

적합한 분야:

- C# 컴파일 오류
- MAUI 빌드 오류
- SQL 오류
- API 호출 오류
- 앱 강제 종료 원인 분석

3-5. 업무 시스템 Vibe Coding

ERP/MES 같은 업무 시스템 개발에 AI를 활용하는 방식입니다.

예:

BOM 구조조회 화면을 만들어줘.
왼쪽에는 최종품 목록,
오른쪽에는 하위 BOM 구조를 보여주고,
Excel 업로드 기능도 넣어줘.

적합한 분야:

- 품목관리
- BOM 관리
- LOT 추적
- 생산실적
- 출하관리
- 재고관리
- 설비관리
- FEMS/ESG 관리

업무 시스템에서는 단순 화면보다 업무 규칙이 중요합니다.

예:

- 마감 후 수정 가능 여부
- LOT 이력 추적 기준
- BOM Revision 관리
- 권한별 버튼 표시
- Excel 업로드 검증
- 이력 테이블 저장

따라서 ERP/MES 분야에서는 Vibe Coding을 하더라도 개발자가 업무 규칙을 명확하게 설명해야 합니다.

4. AI 코딩 도구별 활용 방식

ChatGPT / Codex 계열

활용 분야:

- 코드 생성
- 오류 수정
- 구조 설계
- 문서 작성
- 기존 소스 분석
- 테스트 코드 생성

OpenAI Codex는 코드를 읽고 수정하고 실행할 수 있는 코딩 에이전트로 제공되며, Codex Skills를 통해 특정 작업에 필요한 지침·자료·스크립트를 패키징하여 작업 흐름을 강화할 수 있습니다.

GitHub Copilot 계열

활용 분야:

- IDE 안에서 코드 자동완성
- 코드 설명
- 코드 리뷰
- Agent Mode 기반 수정
- GitHub Issue 기반 작업

GitHub Copilot 문서에 따르면 Copilot은 에디터에서 코드 설명, 완성, 파일 검증, 에이전트 모드 기반 수정 등을 지원합니다.

Cursor / Windsurf 같은 AI IDE

활용 분야:

- 프로젝트 전체 맥락 기반 개발
- 여러 파일 동시 수정
- 기존 코드베이스 이해
- 빠른 프로토타입 제작

이런 도구는 Vibe Coding에 특히 적합합니다.
사용자가 “이 화면을 더 모던하게 바꿔줘”라고 요청하면 관련 파일을 찾아 수정하는 방식으로 작업할 수 있습니다.

로컬 LLM + 사내 AI 서버

활용 분야:

- ERP/MES 매뉴얼 Q&A
- 사내 보안 자료 검색
- 고객사별 사용법 안내
- 내부 개발 표준 답변

이 방식은 Llama 같은 모델을 사내 서버에 설치하고, 매뉴얼이나 FAQ를 RAG 방식으로 연결해 사용하는 형태입니다.

적합한 경우:

- 외부 API 사용이 부담되는 경우
- 고객사 자료 보안이 중요한 경우
- 장기적으로 AI 서버를 직접 운영하려는 경우

5. AI + Vibe Coding 개발 절차

1단계: 만들고 싶은 것을 말로 정리

처음부터 코드를 요청하지 말고 목적을 정리합니다.

무엇을 만들 것인가?
누가 사용할 것인가?
어떤 화면이 필요한가?
어떤 데이터가 필요한가?
어떤 오류를 막아야 하는가?

2단계: 화면과 기능을 나누어 요청

나쁜 요청:

MES 만들어줘.

좋은 요청:

C# WinForms로 품목관리 화면을 만들어줘.
상단에는 검색 조건,
중간에는 Syncfusion Grid,
하단에는 추가/수정/삭제/저장 버튼을 배치해줘.
DB는 MariaDB를 사용하고 item_M 테이블 기준으로 작성해줘.

3단계: AI 결과를 바로 믿지 말고 검증

AI가 만든 코드는 반드시 확인해야 합니다.

검증 항목:

- 빌드가 되는가?
- 예외 처리가 되어 있는가?
- DB 트랜잭션이 안전한가?
- 권한 체크가 있는가?
- 빈 값 처리와 중복 체크가 있는가?
- 사용자가 잘못 눌러도 프로그램이 죽지 않는가?

4단계: 작게 만들고 반복 개선

Vibe Coding은 한 번에 완성하는 방식보다 반복 개선에 적합합니다.

1차: 화면 생성
2차: DB 연결
3차: 조회 기능
4차: 저장 기능
5차: 예외 처리
6차: 디자인 개선
7차: 사용자 테스트

6. AI + Vibe Coding의 장점

- 개발 속도 향상
- 아이디어를 빠르게 시제품으로 구현
- 오류 수정 시간 단축
- 문서 작성까지 함께 가능
- 혼자서도 여러 역할 수행 가능
- 비개발자도 개발 과정에 참여 가능

특히 1인 개발자나 소규모 개발팀에는 효과가 큽니다.

7. AI + Vibe Coding의 한계

- AI가 틀린 코드를 만들 수 있음
- 업무 규칙을 모르면 잘못된 프로그램이 됨
- 보안 취약점이 생길 수 있음
- 대형 프로젝트는 구조 관리가 필요함
- 복잡한 DB 트랜잭션은 사람이 검증해야 함
- 유지보수성 없는 코드가 생길 수 있음

Vibe Coding은 “개발자를 대체하는 기술”이라기보다
개발자가 더 빠르게 만들고 더 넓게 검토할 수 있게 해주는 방식에 가깝습니다.

8. ERP/MES 개발에서의 활용 예시

ERP/MES 개발에서는 다음과 같이 활용할 수 있습니다.

- 품목관리 화면 생성
- BOM 구조조회 화면 생성
- LOT 추적 로직 설계
- 생산실적 등록 화면 개선
- Excel 업로드 기능 작성
- 오류 메시지 친절하게 변경
- 사용자 매뉴얼 자동 작성
- 고객사별 제안서 작성
- 데모 시나리오 작성

예를 들어 BOM 관리 화면을 만들 때 이렇게 요청할 수 있습니다.

C# WinForms와 Syncfusion Grid를 사용해서 BOM 구조조회 화면을 만들어줘.
왼쪽에는 최종품 목록,
오른쪽에는 선택한 최종품의 BOM 전개 구조를 트리 형태로 보여줘.
Excel 업로드 버튼과 업로드 양식 다운로드 버튼도 넣어줘.
오류가 발생해도 프로그램이 종료되지 않고 팝업으로 안내되게 해줘.

이런 식으로 요청하면 AI는 화면 구조, 이벤트 코드, DB 조회 코드, 예외 처리 방향까지 제안할 수 있습니다.

9. 앞으로의 개발 방식

앞으로 개발자는 코드를 많이 아는 것도 중요하지만, 다음 능력이 더 중요해질 가능성이 큽니다.

- 요구사항을 명확히 설명하는 능력
- 업무 프로세스를 구조화하는 능력
- AI가 만든 코드를 검증하는 능력
- 좋은 프롬프트를 작성하는 능력
- 전체 시스템 구조를 판단하는 능력
- 보안과 유지보수를 고려하는 능력

즉, 개발자의 역할은 단순 코딩에서
설계자, 검증자, 조율자, 제품 기획자에 가까워지고 있습니다.

마무리

AI 코딩과 Vibe Coding은 개발 방식을 크게 바꾸고 있습니다.

단순한 앱이나 화면은 자연어 설명만으로 빠르게 만들 수 있고, ERP/MES 같은 업무 시스템도 AI를 활용하면 개발 속도를 크게 높일 수 있습니다.

하지만 중요한 것은 AI가 만든 결과를 그대로 믿는 것이 아니라,
업무 규칙과 데이터 구조를 정확히 설명하고, 생성된 코드를 반드시 검증하는 것입니다.

정리하면 다음과 같습니다.

AI 코딩 = AI를 활용한 개발 보조 전체
Vibe Coding = 자연어와 느낌 중심의 대화형 개발
Agentic Coding = AI가 계획·수정·테스트까지 수행하는 자율형 개발
RAG 기반 AI = 매뉴얼과 사내 자료를 검색해서 답변하는 업무 지식형 AI

앞으로의 개발은 사람이 모든 코드를 직접 작성하는 방식에서,
사람이 방향을 잡고 AI가 구현을 돕는 방식으로 빠르게 이동하고 있습니다.

ERP, MES, FEMS, ESG 같은 제조업 시스템도 이 흐름을 잘 활용하면
더 빠르고, 더 실용적이며, 더 사용자 친화적인 시스템을 만들 수 있습니다.