GPT가 코딩해준다고? AI코딩·바이브코딩으로 시작하는 똑똑한 프로그래밍

 

AI가 코딩해준다며? 현업 개발자도 쓸 수밖에 없는 AI 코딩 이야기

“코드야… 넌 왜 이렇게 말을 안 듣니…”
오늘도 IDE 앞에서 탄식하는 당신, 현업 개발자!
‘AI 코딩’이란 단어, 들어는 봤는데 뭔가… 남 얘기 같나요?
괜히 붕 뜬 얘기 아닙니다. 지금 이 순간에도 우리 회사 옆자리 그 친구는 슬쩍슬쩍 Copilot 켜놓고 작업 중일지도?
오늘은 웃기지만 진지하게, 현업 개발자를 위한 AI 코딩 이야기를 들려드릴게요.

 

AI 코딩이란?

AI 코딩이란, 자연어로 설명하면 코드로 뚝딱 만들어주는 LLM 기반 코딩 방법입니다.
예: “사용자 이름 입력받아서 Hello 출력해줘”
→ AI: name = input("Enter your name: ")
→ AI: print(f"Hello {name}!")
내가 영어로 말하면 알아듣고 코딩해주는 똑똑한 후배가 생긴 느낌…? (하지만 연봉은 안 줘도 됨)

 

왜 현업도 써야 할까?

업무 속도 200% 상승, 뇌 RAM 아끼기:
- CRUD 생성 같은 반복 코드
- 테스트케이스 짜기 귀찮을 때
- 리팩토링해야 하는데 머리 안 돌아갈 때
→ “AI야, 도와줘…”
AI가 코드를 대신 짜주면, 우리도 '생각하는 일'에 더 집중할 수 있습니다.

 

어떤 도구들이 있을까?

• GitHub Copilot – VSCode에서 자동완성의 끝판왕
• ChatGPT – 설명까지 잘해주는 든든한 조력자
• Cursor – GPT 엔진 탑재, 코드 편집 특화
• Tabnine – 코드 예측 & 자동완성 (ML 기반)
• Amazon CodeWhisperer – AWS 친화형 AI 코딩 도구

실제 활용 예시

“AI야, 이거 CRUD 해줘”
# FastAPI + SQLite 간단한 CRUD 생성
# 프롬프트: "FastAPI로 사용자 정보 CRUD API 코드 작성해줘"
→ AI가 기본 뼈대를 뚝딱 만들어줍니다.
→ 단, 예외처리 / 인증 / 배포? 그건 우리 몫^^

 

AI 코딩의 장점과 단점

장점	단점
단순반복 업무 속도 상승	복잡한 로직은 인간 지성이 필요
문서화, 테스트케이스 도움	보안 / 라이선스 이슈 주의
빠른 프로토타이핑 가능	코드 품질, 결국 내 책임
영어 프롬프트로 글로벌 코드 스타일 경험	AI의 착각은 내가 막아야 함

 

앞으로의 전망 (그리고 나의 추천)

AI가 코딩을 다 해주는 세상? 그럴 리가요. 앞으로는 AI와 함께 코딩하는 사람만이 살아남습니다.
자동완성, 코드 제안, 테스트 작성… 그 뒤에 숨은 의도, 로직 설계, 보안 검증은 결국 ‘생각하는 사람’의 영역입니다.

 

마무리

오늘도 우리는 코드 전쟁터의 현업 개발자.
AI가 있어도, 역시 우리 손이 가야 돌아가는 세상.
그래도… “이거 Copilot이 짜줬어요”라고 당당하게 말할 수 있는 그날까지!
커밋은 내가, 코드리뷰는 팀원이, 첫 draft는 AI가.
AI와 나, 같이 가자구!

 

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