예전에 코딩할 때 챗GPT한테 “이거 코딩해줘” 하고 바로 코드를 받았었는데요, 막상 실행해보면 에러 투성이거나, 아니면 제가 원했던 결과가 안 나오는 경우가 많았어요. 그때마다 프롬프트를 수정하고 다시 코드를 받는 과정을 반복했는데, 이게 생각보다 시간이 엄청 오래 걸리더라고요. 뭔가 잘못됐다는 느낌을 지울 수 없었죠.
그러다 김플립님의 “찐 개발자의 바이브 코딩은 다릅니다 – 클로드코드 바이브코딩 실전 워크플로우 모두 공개” 영상을 보게 됐습니다.
영상을 보면서 제가 그동안 AI 코딩을 너무 ‘도구’처럼만 생각했다는 걸 깨달았어요. 김플립님은 클로드 코드를 단순한 코드 생성기가 아니라, **함께 협업하는 동료**처럼 대하더라고요. 핵심은 클로드에게 코드를 바로 쓰게 하는 게 아니라, 먼저 **충분한 정보를 제공하고, 꼼꼼하게 계획을 세우고, 끊임없이 피드백을 주고받는 과정**을 거치는 것이었어요.
김플립님은 클로드 코드를 주력 개발 도구로 사용하면서, 대부분의 사람들이 AI 코딩 도구를 사용하는 방식과는 다른 워크플로우를 정착시켰다고 해요. 흔히들 프롬프트 작성, 플랫 모드 사용, 에러 수정 반복 등의 과정을 거치는데, 복잡한 작업일수록 결과물이 쉽게 무너지는 경우가 많다고 지적했죠.
그래서 김플립님이 강조하는 핵심 원칙은 바로 **기획과 코딩을 분리**하는 것! 작성된 계획을 직접 검토하고 승인하기 전까지 클로드에게 코드를 쓰게 하지 않는 것이 중요하다고 합니다. 이렇게 하면 쓸데없는 삽질이 사라지고, 아키텍처 결정에 대한 주도권을 유지하면서, 토큰도 적게 쓰고, 결과물의 품질까지 향상시킬 수 있다는 거죠. 이 말이 마음에 남았어요.
김플립님이 제시하는 주요 단계는 이렇습니다. 먼저 코드 베이스를 깊이 읽고, 상세 구현 계획을 작성하고, 주석을 달면서 여러 번 반복하고, 그 다음에 구현에 들어가고, 마지막으로 피드백을 주고받는 과정을 거치는 거죠. 간단한 작업은 일부 단계를 건너뛸 수도 있지만, 핵심은 꼼꼼한 계획이라는 점을 잊지 말아야 해요.
특히 **코드 베이스를 깊이 읽는 과정**이 중요하다고 강조했는데요. 클로드에게 관련 부분을 철저하게 이해하도록 지시하고, 발견한 내용을 마크다운 파일(리서치 MD)에 작성하게 하는 것이죠. 프롬프트 예시로 “이 폴더를 깊이 읽고 어떻게 동작하는지 깊이 이해하고 모든 세부 사항을 파악해라. 끝나면 리서치의 상세 보고서를 작성해라. 알림 시스템을 매우 상세히 연구하고 알림이 어떻게 작동하는지 모든 것을 담은 리서치 MD를 작성해라”를 보여주셨는데, 여기서 중요한 단어는 “깊이”, “매우 상세히”, “세부 사항”이라고 합니다. 이런 단어들을 사용해서 클로드가 대충 훑어보지 않고 깊이 있는 분석을 하도록 유도하는 거죠.
**상세 구현 계획을 작성**할 때도 마크다운 파일을 적극적으로 활용하라고 조언했는데요. 클로드 코드 플랫 모드를 사용하지 않고 자체 MD 파일을 사용하는 이유에 대해, 에디터에서 직접 편집하고, 인라인 메모를 추가하고, 프로젝트 내 산출물로 보관할 수 있기 때문이라고 설명하셨습니다. 채팅창에 흘러가는 플랜과는 차원이 다르다는 말에 공감했습니다. 계획에는 접근 방식에 대한 상세 설명, 실제 변경 사항을 보여주는 코드 스니펫, 수정될 파일 경로, 고려 사항, 트레이드 오프 등이 포함되어야 한다고 하네요.
클로드에게 다시 보낼 때는 “문서에 몇 가지 메모를 추가했어. 모든 메모를 반영하고 문서를 업데이트해. 아직 구현하지 마.”라고 명시적으로 지시해야 한다고 강조했는데요. 이렇게 해야 클로드가 혼자 판단해서 코드를 짜기 시작하는 것을 막을 수 있다고 합니다.
구현 단계에서는 클로드에게 계획을 실행하도록 맡기고, 나는 설계자/아키텍트에서 감독자로 역할을 바꿔야 한다고 해요. 프롬프트는 “전부 구현해라. 작업이나 단계를 완료하면 계획 문서에서 완료로 표시해라. 모든 작업과 단계가 완료될 때까지 멈추지 마라. 너운 타입을 쓰지 마라. 지속적으로 타입 체크를 실행해서 새로운 문제를 만들지 마라.” 처럼 간단해진다고 하네요.
예전에는 AI 코딩을 단순히 ‘코드 빨리 짜는 도구’ 정도로 생각했는데, 영상을 보고 생각이 완전히 바뀌었어요. 이제는 클로드와 함께 **문제를 해결하고, 더 나은 코드를 만들어나가는 협력적인 과정**이라고 생각하게 됐습니다.
결국, 중요한 건 AI에게 모든 걸 맡기는 게 아니라, 내가 얼마나 꼼꼼하게 계획하고, 명확하게 지시하고, 꾸준히 피드백을 주느냐에 달린 것 같아요. 앞으로 클로드 코드를 사용할 때, 김플립님의 워크플로우를 참고해서 더 효율적으로, 더 즐겁게 코딩할 수 있을 것 같아요.