긍정적 사고, 음식의 절제, 규칙적인 운동

https://blog.boot.dev/education/vibe-coding-hell/

https://news.hada.io/topic?id=23590

• 최근 코딩 교육 환경에서 “튜토리얼 지옥” 대신 “바이브 코딩 지옥” 이 새로운 문제로 대두됨
• 튜토리얼 지옥이 "튜토리얼 없이는 아무것도 만들지 못하는" 상태였다면, 바이브 코딩 지옥은 "AI 없이는 코딩할 수 없고, AI가 생성한 코드가 어떻게 작동하는지 이해하지 못하는" 상태를 의미
• AI 도구의 과도한 사용이 학습 동기를 저하시키며, AI 리터러시가 낮은 사람일수록 AI를 더 많이 사용하는 역설적 상황이 발생하고 있음
• AI 도구는 적절하게 활용하면 학습 보조에 큰 도움이 될 수 있으나, 무작정 ‘답만 얻기’식 사용은 건설적 이해 형성에 방해가 됨
• 학습 과정에서 직접 고민하고 스스로 해결하려는 노력이 핵심, 튜토리얼·AI 보조 없이 문제 해결 경험을 쌓는 자세가 중요함

문제의 배경: 튜토리얼 지옥에서 바이브 코딩 지옥으로

• 2019년 당시 코딩 교육의 주요 문제는 "튜토리얼 지옥" 이었음
  • 튜토리얼을 따라하는 데는 성공하지만 혼자서는 아무것도 만들지 못함
  • 실제 프로그래밍보다 프로그래밍 관련 동영상 시청에 더 많은 시간을 소비하며, 핵심 개념은 이해하지 못함
  • 결과적으로 피상적 지식만 쌓고, 내부 작동 원리는 이해하지 못해서 현실에서는 코드를 스스로 쓰지 못하는 상태
• Boot.dev는 이를 해결하기 위해 세 가지에 집중함
  • 심층 커리큘럼: 전통 대학 외부에서도 CS 기초를 배울 필요성 강조
  • 실습 중심 방식: 모든 개념 학습과 함께 코드를 직접 작성
  • 비디오보다 리치 텍스트 강화: 비디오는 수동적 소비에 그칠 위험성 있음
• 2019년에는 수백만 조회수를 기록하던 긴 YouTube 강의들이 현재는 5만 조회수도 달성하기 어려움
  • FreeCodeCamp, Traversy Media, Web Dev Simplified 등의 채널이 이러한 추세를 보임
• 그러나 "learn to code"에 대한 Google Trends 데이터는 여전히 높은 관심도를 유지하고 있음
• Boot.dev에 매일 약 1,300명의 신규 사용자가 등록하며, 최근 18개월간 튜토리얼 지옥에 대한 불만은 줄었지만 새로운 형태의 어려움이 나타남

바이브 코딩 지옥의 정의

• 튜토리얼 지옥의 특징
  • "튜토리얼 없이는 아무것도 만들 수 없다"
  • "문서를 이해하지 못하니 동영상이 필요하다"
  • "간단한 작업에도 복잡한 프레임워크가 필요하다"
• 바이브 코딩 지옥의 특징
  • "Cursor의 도움 없이는 아무것도 할 수 없다"
  • "멋진 타워 디펜스 게임을 만들었어요. 여기 링크에요 http://localhost:3000";
  • "이미지 lazy-load를 위해 Claude가 6,379줄을 추가한 이유를 모르겠어요"
• 현재 자기주도 학습자들은 많은 것을 만들고 있지만, 소프트웨어 작동 방식에 대한 멘탈 모델을 발전시키지 못하는 프로젝트를 구축함
• AI의 환각(hallucination)과 싸우고, 테스트 통과에만 집중하는 봇과 씨름하며 실제 문제 해결보다는 AI가 생성한 코드를 맹목적으로 신뢰함

AI 코딩의 미래와 현실

• 나는 단기적으로 AI가 개발자를 완전히 대체하지는 않을 것이라는 데 긍정적 입장
  • "AI가 일자리를 빼앗을 때까지 6개월"이라는 말이 나온 지 3년이 지났지만 여전히 개발자를 고용하고 있음
• GPT-5가 출시되었지만 GPT-4 대비 점진적 개선에 그쳤으며, AGI가 곧 도래하지 않을 것임을 보여주는 증거로 해석됨
• 매일 AI 도구를 사용하지만 실제로 생산성이 얼마나 향상되는지 확신하지 못함
  • AI가 더 생산적이게 만드는지, 아니면 더 게으르게 만드는지 불분명
• 2025년 연구 결과: 개발자들은 AI가 20-25% 생산성을 높인다고 가정했지만, 실제로는 19% 느려짐
  • 7조 달러 투자 대비 실망스러운 결과

AI와 학습동기 저하의 위험성

• AI 활용 문화가 학습자의 동기 부여에 부정적일 수 있음
• AI 열풍(버블?)에서 가장 우려되는 점은 "왜 배워야 하나? AI가 다 알잖아"라는 태도를 가진 세대가 등장한다는 것
• AI가 실제로 모든 화이트칼라 직업을 대체하지 못한다면, 주식 시장 버블뿐 아니라 교육받은 인력의 가뭄도 겪게 될 것
• 기술적 배경이 없는 투자자들은 “AI가 이미 코딩의 전부를 대체했다”고 오해하고, 시니어 개발자들은 여전히 AI 도구를 일상 업무에 통합할 유용한 방법을 찾지 못함
• AI 리터러시가 낮은 사람일수록 AI를 더 많이 사용하는 경향이 있어 우려됨
  • 궁극적인 ‘Dunning-Kruger(더닝-크루거)’ 함정으로 작용 - 지식이 부족한 사람이 오히려 자신이 잘 안다고 착각하는 현상
  • 학습자들이 "AI가 이미 알고 있으니" 자기계발이 무의미하다고 결론 내림

AI는 학습에 유익한가?

• 여전히 코딩 배우기에 대한 사회적 관심도 높음
• AI가 학습에 유익할 수도 있지만, 두 가지 구조적 문제가 존재함
• 첫 번째: 아첨(sycophant) 문제
  • AI 챗봇은 질문자 의견에 과도하게 동조하는 경향이 있음
  • “ROAS(광고수익률)에 대해” 채팅해보면, 같은 데이터를 놓고 질문 방향에 따라 정반대 결론을 내며, 모두 전문가적 어조로 확신 있게 답함
  • 이는 학습자에게 검증, 비판적 사고, 오류 지적을 경험할 기회를 박탈함
    • 전문가에게 묻는 이유는 우리가 틀렸을 때 알려주기 위함
    • IRC 채팅이나 Stack Overflow는 이를 잘 수행했음(아마도 너무 잘)
    • LLM(대형언어모델) 챗봇은 기존 학습자의 근본적 오해를 바로잡지 못하는 경향이 강함
    • 현재 학생들은 LLM과 편안한 대화를 나누며 필요한 것이 아닌 듣고 싶은 것을 듣게 됨
• 두 번째 문제: 학습자는 실질적 ‘의견’을 원함
  • AI는 지나치게 균형 잡힌 입장을 제시함
    • "어떤 사람들은 X라고 생각하고 어떤 사람들은 Y라고 생각한다"
    • 학습자가 어느 쪽에 동의할지 결정하기 더 어려워짐
  • "자본주의자 역할" 또는 "마르크스주의 혁명가 역할"을 하도록 프롬프트했지만 만족스러운 결과를 얻지 못함
  • 학습자는 실제 경험에서 나온 의견과 논평을 듣고 싶어함
    • DHH가 Turbo에서 TypeScript를 제거한 이유
    • Anders Hejlsberg가 TypeScript가 JavaScript 개발자에게 해결해주는 것
    • 각 저자의 편견과 맥락이 명확히 드러나는 실제 의견을 통해 미묘한 멘탈 모델이 형성됨
  • LLM 특유의 중립적·조심스러운 답변은 실제 지식 내면화에 방해가 됨

AI가 학습에 진짜 도움 되는 경우

• AI는 올바르게 사용하면 학습을 위한 놀라운 도구임
• 코딩을 배우기에 이보다 쉬운 시대는 없었음
• Boot.dev의 Boots(AI 교육 보조 도구) 사례
  • 학생들이 인스트럭터 솔루션(이상적인 정답)을 보는 것보다 AI 튜터(Boots)와 채팅하는 것을 거의 4배 더 많이 사용
  • Boots는 일반 챗봇과 달리 다음 방식으로 학습에 도움 줌
    • 답을 직접 알려주지 않도록 사전 프롬프팅됨
    • 소크라테스식 방법을 사용하여 학생이 문제에 대해 더 깊이 생각하도록 유도
    • 강사의 솔루션에 접근할 수 있어 정답에 대한 환각 가능성이 훨씬 낮음
    • 즐거운 캐릭터성 부여(마법사 곰)

바이브 코딩 지옥 탈출법

• 결론적으로, 튜토리얼 지옥이든 바이브 지옥이든, ‘남에게 맡기지 말고 스스로 해보는 경험’ 이 매우 중요함
  • 튜토리얼 지옥: 비디오 끄고 직접 코드 작성 경험 쌓기
  • 바이브 지옥: 코파일럿 등 AI 자동완성 꺼두고, 스스로 문제 해결 경험 쌓기
• 피해야 할 것:
  • 에디터 내 AI 자동완성
  • 에이전트 모드 및 AI 자동화 도구로 프로젝트 처리
• 활용할 수 있는 것:
  • 질문에 답하고, 개념을 설명하고, 예제를 제공하는 챗봇
  • 소크라테스식 방법으로 질문하도록 유도하는 시스템 프롬프트를 통해 깊은 사고 촉진
  • 주장을 할 때 출처를 인용하고 문서에 링크하도록 요청하는 시스템 프롬프트로 정보 신뢰성 확보

핵심 원칙

• 학습은 반드시 불편해야 함
  • 튜토리얼 지옥은 다른 사람이 코딩하는 것을 보면서 불편함을 피할 수 있게 해줌
  • 바이브 코딩 지옥은 AI가 코드를 작성하게 하면서 불편함을 피할 수 있게 해줌
• 진짜 학습은 막히고, 좌절하고, 가장 중요하게는 문제 해결을 강제당할 때 일어남
  • 이것이 인간의 신경망이 재배선되는 방식
• "학습은 어려워야 한다"는 개념을 지나치게 확대하면 형편없는 교육 설계의 변명이 될 수 있음
  • 저자는 이를 옹호하지 않음
  • 개념이 최선의 방식으로 설명되더라도, 학생은 여전히 그것과 씨름하고 새로운 맥락에서 스스로 사용해야 진정으로 이해할 수 있음
• 진짜 학습 은 직접 막히고, 좌절하고, 자신의 힘으로 돌파하는 과정에서 완성됨

[AI] 커서(Cursor)와 바이브코딩(Vibe Coding)

**커서(Cursor)**는 AI 기반의 코드 에디터입니다. 챗GPT(ChatGPT) 개발사인 OpenAI의 모델을 기반으로 만들어졌으며, 개발자가 코드를 더 빠르고 효율적으로 작성, 수정, 디버깅할 수 있도록 돕습니다.

주요 기능:

• AI 채팅: 에디터 내에서 AI와 대화하며 코드 생성, 수정, 질문에 대한 답변을 얻을 수 있습니다.
• 코드 자동 생성 및 수정: 간단한 명령(프롬프트)으로 원하는 기능의 코드를 만들거나 기존 코드를 개선할 수 있습니다.
• AI 기반 디버깅: 코드의 버그나 오류를 AI가 분석하고 해결책을 제시합니다.
• 문서 참조: 외부 라이브러리나 프레임워크의 문서를 AI가 참조하여 정확한 코드를 작성해 줍니다.

**바이브코딩(Vibe Coding)**은 정해진 문법이나 규칙에 얽매이기보다, 개발자의 '느낌'이나 '감'에 의존하여 직관적으로 코드를 작성하는 스타일을 의미하는 신조어입니다.

이는 종종 다음과 같은 상황에서 사용됩니다.

• 빠른 프로토타이핑: 완벽한 코드보다는 빠른 결과물 확인이 중요할 때, 세부적인 사항을 생략하고 핵심 로직만 빠르게 구현하는 방식입니다.
• 경험 기반 코딩: 숙련된 개발자가 자신의 풍부한 경험을 바탕으로 "이렇게 하면 될 것 같다"는 직관을 따라 코드를 작성하는 경우입니다.

커서(Cursor)와 같은 AI 코드 에디터의 등장은 이러한 '바이브코딩'을 더욱 현실적이고 효율적으로 만들어줍니다. 개발자가 가진 추상적인 아이디어나 '감'을 AI에게 설명하면, AI가 그것을 실제 작동하는 코드로 구체화해 주기 때문입니다. 즉, 개발자의 직관과 AI의 기술력이 결합하여 생산성을 극대화하는 시너지를 낼 수 있습니다.

AI 코드 에디터 **커서(Cursor)**는 공식 웹사이트에서 다운로드할 수 있습니다.

아래 경로를 통해 접속하여 사용하시는 운영체제(OS)에 맞는 버전을 다운로드하세요.

🔗 커서 공식 다운로드 페이지: https://www.cursor.com/download

페이지에 접속하면 Windows, macOS, Linux 등 사용 환경에 맞는 설치 파일을 바로 다운로드 받을 수 있습니다.

https://cursor.com/downloads