바이브 코딩으로 시작하는 분석

이번 세션

자연어로 분석 목표를 설명하고 AI가 만든 계획과 코드를 실행한 뒤, 결과를 보며 수정하는 바이브 코딩의 흐름을 다뤘습니다. 기존의 문서 검색·코드 작성·오류 해결 순서를 목표 설명·계획 확인·실행·피드백·수정의 반복으로 바꾸어 보았습니다.

3기 4회차 메인 발표 · PDF 8쪽

도구를 구분하기

대화형 LLM은 개념 설명과 코드 초안을 만들고, 코딩 보조 도구는 개발 환경에서 자동완성과 기존 코드 수정을 돕습니다. 코딩 에이전트는 파일을 읽고 명령을 실행하며 테스트와 수정을 이어가고, 앱 제작 도구는 대시보드와 프로토타입을 배포하는 데 초점을 둡니다.

사람이 계속 결정하는 것

AI는 코딩 문법과 오류 메시지의 장벽을 낮추지만 무엇을 분석할지, 한 행이 무엇인지, 어떤 변수를 사용할지, 예측 시점에 알 수 있는 정보인지, 결과와 점수를 믿어도 되는지는 대신 결정하지 않습니다.

검증 체크리스트

생성된 코드가 실제 데이터의 단위를 보존하는지, 결측·중복·누수가 없는지, 시간 순서가 지켜졌는지, 결과가 질문에 답하는지 확인해야 합니다. 결과를 그대로 복사하는 것이 아니라 실행 결과를 읽고 팀의 질문으로 다시 검증하는 것이 세션의 핵심이었습니다.

3기 4회차 메인 발표 · PDF 10쪽

함께 만든 원칙

도구 사용법보다 질문·검증·해석이 하나의 분석 안에서 이어져야 합니다. 코드는 빨라질 수 있지만 분석의 책임은 팀에 남는다는 기준을 정리했습니다.