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바이브 코딩을 시작하기 전에 정해야 할 기능, 화면, 데이터, 로그인, 보안, 테스트, 배포 기준을 실전 체크리스트로 정리했습니다. AI 코딩 도구로 프로젝트를 만들기 전 참고하기 좋습니다. 바이브 코딩은 AI에게 “이런 앱 만들어줘”라고 말하는 것만으로 끝나지 않는다. 실제로는 만들기 전에 무엇을 정했는지가 결과물의 품질을 거의 결정한다.AI 코딩 도구가 좋아지면서 작은 웹앱이나 자동화 도구는 예전보다 훨씬 빠르게 만들 수 있다. Cursor, Claude Code, Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot 같은 도구를 쓰면 코드 작성과 수정 속도는 확실히 빨라진다.문제는 속도다.너무 빨리 만들어지기 때문에, 처음에 기준을 정하지 않으면 나중에 어디서 꼬였는지 찾기 어려워진다. 기능..

Codex, Claude Code, Cursor 같은 AI 코딩 도구가 만든 코드를 그대로 실행하기 전, 초보자가 반드시 확인해야 할 코드 검토 기준을 정리했습니다. AI 코딩 도구를 쓰면 개발 속도는 확실히 빨라집니다.Codex, Claude Code, Cursor, GitHub Copilot 같은 도구는 코드를 대신 작성해 주고, 오류를 고쳐 주고, 때로는 여러 파일을 한 번에 수정하기도 합니다.하지만 여기서 중요한 문제가 하나 있습니다.AI가 만든 코드라고 해서 무조건 안전한 코드는 아닙니다.특히 개발을 막 시작한 초보자라면 AI가 제안한 코드가 맞는지, 위험한지, 내 프로젝트에 적절한지 판단하기 어려울 수 있습니다.이 글에서는 AI 코딩 에이전트가 만든 코드를 그대로 실행하기 전에 초보자가 반드시..

바이브 코딩의 뜻과 최근 AI 코딩 흐름을 정리하고, AI가 만든 코드를 그대로 쓰면 안 되는 이유를 코드 품질, 보안, 유지보수 관점에서 설명합니다. 바이브 코딩은 AI에게 자연어로 원하는 기능을 설명하고, 생성된 코드를 바탕으로 빠르게 개발하는 방식이다. 코드 한 줄을 직접 고민하기보다 “이런 기능 만들어줘”에 가깝게 개발 흐름을 가져간다.이름 그대로 세부 구현을 한 줄씩 통제하기보다, 전체적인 방향을 잡고 AI가 코드를 만들어가게 두는 방식에 가깝다. 개발자가 모든 코드를 직접 작성하는 대신, 구현의 흐름과 결과물을 조정하는 쪽으로 역할이 이동하는 것이다.예전에는 개발자가 문법, 라이브러리, 구조를 직접 잡고 AI는 보조 역할을 했다. 지금은 흐름이 조금 달라졌다. Cursor, Claude Cod..

Context7은 AI 코딩 도구가 최신 개발 문서와 코드 예제를 참고하도록 돕는 MCP 기반 도구입니다. Context7의 개념, MCP와의 관계, 사용 방식, 주의할 점을 초보자도 이해하기 쉽게 정리했습니다. AI 코딩 도구를 쓰다 보면 Context7이 자주 언급됩니다. Context7은 AI가 오래된 기억만으로 코드를 작성하지 않도록, 최신 개발 문서와 코드 예제를 프롬프트에 넣어주는 MCP 기반 도구입니다.개발자는 AI에게 질문합니다.“Next.js 미들웨어 코드 작성해줘.”“Supabase 로그인 구현해줘.”“Cloudflare Workers 캐싱 예제 만들어줘.”문제는 여기서 시작됩니다.AI가 답은 해주지만, 그 답이 현재 버전과 맞지 않을 수 있습니다. 예전 문법을 쓰거나, 더 이상 존재하..

AI 코딩 에이전트가 무엇인지, 기존 코드 자동완성과 어떤 차이가 있는지 초보자도 이해할 수 있게 정리했습니다. 실제 개발 업무에서 맡길 수 있는 일과 주의할 점까지 함께 설명합니다. AI 코딩 에이전트는 단순히 코드를 추천하는 도구가 아닙니다. 개발자가 목표를 주면 코드베이스를 읽고, 파일을 수정하고, 테스트를 실행하며, 경우에 따라 PR까지 제안하는 AI 개발 도구에 가깝습니다.기존 코드 자동완성이 “다음 줄을 추천하는 도구”였다면, AI 코딩 에이전트는 “작업을 맡길 수 있는 도구”에 가깝습니다.2026년 5월 기준으로 Claude Code, Cursor Agent, OpenAI Codex, GitHub Copilot coding agent 같은 도구들이 이 흐름을 대표합니다. 이들은 단순히 코드를..