Clip 2: AI의 PM이 되기

1. 바이브코딩의 진짜 의미

1.1 정의: Andrej Karpathy의 관점

"바이브코딩은 완전히 분위기에 몸을 맡기고, 기하급수적 성장을 받아들이며, 코드가 존재한다는 것조차 잊는 것입니다."

핵심: "코드가 존재한다는 것조차 잊는다"

1.2 일반 AI 코딩 vs 바이브코딩

구분	AI 코딩 (Cursor/Copilot)	바이브코딩
피드백 루프	타이트한 실시간 피드백	느슨한 비동기 피드백
코드 리뷰	모든 줄 검토	결과물 위주 검토
개발자 역할	코드 작성자	프로덕트 매니저
대상 사용자	엔지니어	비개발자도 포함
작업 규모	몇 분 ~ 1시간	몇 시간 ~ 며칠

1.3 왜 바이브코딩이 중요한가?

기하급수적 성장 (The Exponential):

AI가 수행할 수 있는 작업 길이가 7개월마다 2배씩 증가하고 있습니다.

현실:

• 현재: AI가 1시간 분량 작업 → 모든 코드 리뷰 가능

• 1년 후: AI가 1일 분량 작업 → 전체 리뷰 힘듦

• 2년 후: AI가 1주일 분량 작업 → 리뷰가 병목

결론: 코드를 일일이 리뷰하는 방식으로는 AI의 성장 속도를 따라갈 수 없습니다.

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2. "AI의 PM"이 되기

2.1 핵심 원칙

Ask not what Claude can do for you, but what you can do for Claude.

클로드가 당신을 위해 무엇을 할 수 있는지 묻지 말고, 당신이 클로드를 위해 무엇을 할 수 있는지 물어보세요.

2.2 PM의 역할

신입 직원을 맞이하듯이:

# 신입 엔지니어에게 필요한 것
- ✅ 코드베이스 투어
- ✅ 요구사항 명세 (Requirements)
- ✅ 제약사항 (Constraints)
- ✅ 프로젝트 컨텍스트
- ✅ 참고할 유사 기능
- ❌ "이 버그 고쳐줘" (정보 없이)

클로드에게도 동일하게 적용:

# ❌ 나쁜 예 (정보 부족)
"슬랙봇 만들어줘"

# ✅ 좋은 예 (PM처럼 지시)
"""
슬랙봇 구현 가이드:

## 기술 스택
- Python 3.11, FastAPI
- Slack Bolt SDK
- OpenAI API (gpt-4o-mini)

## 프로젝트 구조
/app
  /slack_bot.py  # 슬랙 이벤트 핸들러
  /llm.py        # OpenAI 클라이언트
  /main.py       # FastAPI 엔트리포인트

## 참고 코드
유사 기능: /examples/discord_bot.py
패턴 따르기: /core/event_handler_base.py

## 요구사항
1. 멘션 이벤트 수신
2. OpenAI로 답변 생성
3. 슬랙 채널에 답변 포스팅
4. 에러 핸들링 (rate limit, timeout)

## 제약사항
- 응답 시간 3초 이내
- 환경변수로 API 키 관리
- 로깅 필수 (info, error)
"""

2.3 실전: 15~20분 프롬프트 준비 프로세스

단계 1: 탐색 대화 (Exploration Chat)

User: "현재 코드베이스에서 인증은 어떻게 처리되고 있어?"
Claude: "auth/ 폴더에 JWT 기반 인증이 구현되어 있습니다..."

User: "유사한 API 엔드포인트 구조를 보여줘"
Claude: "/api/users.py에서 RESTful 패턴을 확인할 수 있습니다..."

단계 2: 계획 문서화

# 구현 계획

## 변경할 파일
- /api/posts.py (신규)
- /models/post.py (신규)
- /auth/middleware.py (수정)

## 따를 패턴
- RESTful API: /api/users.py 참고
- 인증: JWT 미들웨어 적용
- 데이터베이스: SQLAlchemy ORM 사용

단계 3: 실행

User: "위 계획대로 구현해줘.
      테스트 코드도 포함하고,
      /api/users.py의 패턴을 따라줘."

참고 자료

공식 영상

• Vibe coding in prod | Code w/ Claude - Erik Schulntz, Anthropic

관련 개념

• Andre Karpathy's Tweet on Vibe Coding

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강사 정보

• 작성자: 정구봉

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• 이메일: [e-mail]

강의 자료

• 강의 자료: https://goobong.gitbook.io/fastcampus

• Github: https://github.com/Koomook/fastcampus-ai-agent-vibecoding

• FastCampus 강의 주소: https://fastcampus.co.kr/biz_online_vibeagent