Make 이슈: 선택의 기로, 노코드와 바이브 코딩
바이브 코딩이란 무엇이며 지금 핫한 이유는 무엇일까?
바이브 코딩은 원하는 결과물을 AI에게 설명하여 소프트웨어를 만드는 방식이에요.
대화형 인공지능이 프롬프트, 예시, 테스트를 통해 사용자가 조정할 수 있는 코드, 스크립트 또는 프로그램을 만들어 줍니다.
바이브 코딩은 단순한 줄 몇 개가 아닌 완전한 기능이나 서비스를 만들어주는 점에서 자동 완성보다 한 단계 앞서 있어요.
작동 방식(간단하게)
예시와 조건을 포함한 자연스러운 말로 원하는 것을 설명해요.
AI가 스크립트, 함수, 프로그램 등 초안을 만들어 줘요.
사용자가 조정 - 실행하고 검토하고 테스트하면서 프롬프트나 편집을 통해 수정해요.
실제 운영 - 쓸만한 부분을 관리되는 시스템으로 넘겨줘요.
바이브 코딩이 정말 좋은 경우
검증 속도: 빠른 시제품, 유틸리티, 데이터 준비, 코드 연결하기.
탐색: 확정하기 전에 여러 가지 방법을 시도해 볼 수 있어요.
전문가들의 속도 향상: 기술을 아는 사람들이 일상 작업을 더 빠르게 처리할 수 있어요.
접근성: 더 많은 팀원들이 초기 초안에 기여할 수 있어요.
관리해야 할 주의사항
관리: 누가 검토했는지, 누가 책임지는지, 어디서 실행되는지 알아야 해요.
보안 및 규정: 데이터 경계, 의존성 출처.
유지보수: 읽기 쉬운 코드, 테스트, 문서, 버전 기록.
복잡함의 한계: 장기간 실행되거나 상태를 저장하거나 대규모 시스템은 임시 스크립트를 벗어날 수 있어요.
100% 완성도: 프롬프트로는 제품의 80% 정도는 쉽게 만들 수 있지만 100%에 도달하도록 조정하는 건 매우 어려워요.
책임감 있는 바이브 코딩 체크리스트
프롬프트와 결과물을 버전 관리에 보관하세요.
실제 사용하기 전에 사람이 검토하세요.
테스트 및 보안 검사를 실행하세요.
데이터/지적재산권 경계를 추적하세요.
설계 의도 및 문제 상황을 문서화하세요.
바이브 코딩과 자동 완성: 자동 완성은 다음 줄을 예측하고, 바이브 코딩은 목표와 조건에 따라 작업 단위를 만들어줍니다.
노코드란 무엇인가?
노코드는 애플리케이션과 자동화를 시각적으로 만드는 방법이에요.
드래그 앤 드롭 모듈로 디자인하고, 연결을 설정하고, 데이터를 매핑한 다음 코드를 작성하지 않고도 실행하고 반복할 수 있어요.
팀이 노코드에 대해 좋아하는 점
빠른 결과: 몇 달이 아닌 몇 시간 또는 며칠 만에 만들 수 있어요.
공유된 가시성: 모든 사람이 시스템이 어떻게 작동하는지 확인할 수 있어요.
안전장치: 미리 만들어진 모듈은 버그를 줄이고 반복 작업에 소요되는 시간을 줄여줘요.
변경 비용 절감: 필요에 따라 경로를 조정하거나 모듈을 추가할 수 있어요.
계획에 따른 장단점
깊은 맞춤 설정: 일부 특수한 경우에서는 맞춤 코드나 API가 필요해요.
확장 패턴: 매우 복잡하거나 성능이 중요한 시스템에는 기존 방식으로 만들어야 할 수도 있어요.
소스 접근: 코드 저장소가 아닌 시각적으로 로직을 관리해요.
관점 만들기: 시각적 빌딩은 지나치게 단순하지 않아요. 특히 앱과 AI를 한곳에서 조정할 때 여러 부서로 구성된 팀의 경우 공유 가시성, 관리, 빠른 반복이 장점이에요.
기존 코딩이란 무엇인가?
전통적인 코딩은 프로그래밍 언어로 한 줄 한 줄 소프트웨어를 만드는 것을 말해요.
이는 가장 높은 수준의 제어와 가장 넓은 성능 범위를 제공해줘요.
최고의 장점
새로운 알고리즘이나 맞춤 UI.
엄격한 규제나 보안 환경.
성능이 중요한 서비스 및 전문 인프라.
균형 비용
시간 및 자원: 더 긴 주기, 더 높은 기술 요구사항.
유지 관리: 팀이 테스트, 통합 가시성, 업그레이드를 자체적으로 해야 해요.
버스 팩터: 소수의 사람에게 지식이 집중될 수 있어요.
나란히 비교
| 측면 | AI 바이브 코딩 | 노코드/로우코드 | 기존 코딩 |
|---|---|---|---|
| 정의 / 접근 방식 | AI(대화형 인공지능)가 자연어 프롬프트에서 코드를 만들고, 사람은 안내, 검토, 수정해요. | 시각적 드래그 앤 드롭 화면, 고급 사용을 위한 가벼운 코딩/설정 필요. | 숙련된 엔지니어가 앱을 처음부터 직접 코딩하며 완벽한 제어 및 맞춤 설정이 가능해요. |
| 기술 수준 | 코딩 필요 없음, 기본 기술이 있으면 문제 해결/개선에 유용해요. | 맞춤 설정에 따라 낮은 수준에서 중간 수준의 기술만 있으면 돼요. | 완벽한 프로그래밍 전문 지식과 직접 코딩이 필요해요. |
| 학습 곡선 | 배우기 쉬움; 몇 시간 안에 기능하는 앱을 만들 수 있음. | 비교적 쉬움; 중간 정도의 교육이 필요함. | 가파름; 문법, 디버깅 및 디자인 패턴을 익히는 데 수개월/수년이 걸림. |
| 시장 출시 속도 | 거의 즉각적인 시제품 제작, 초안 작성에 몇 초에서 몇 분 정도 걸려요. | 매우 빠름; 앱이나 MVP의 경우 며칠/몇 주. | 느림: 간단한 앱의 경우 수개월, 복잡한 빌드의 경우 1년 이상. |
| 유연성/맞춤 설정 | 유연하지만 매우 복잡한 시스템에서는 제한적이에요. | 보통; 로우코드 옵션으로 확장 가능. | 광범위; 무제한 맞춤 설정. |
| IT의 참여/관리 | 코드 검토, 보안 검사, 감사 등 관리가 필요해요. 개발자가 AI 감독자 역할을 해요. | 일부 IT의 개입이 필요할 수 있어요. | 완전히 IT 주도, 맞춤 관리 필요. |
| 비용 영향 | 시제품의 경우 비용 효과적, 기술 부채로 인한 장기적인 비용 발생 가능성. | 간단한 사용 사례의 경우 비용 절감, 개발자에 대한 의존도 감소. | 높은 비용: 대규모 팀, 긴 일정, 부족한 인력. |
| 보안/규정 준수 | 취약성, 규정 준수 공백, 지적재산권/데이터 유출 등 보안을 확인하지 않을 경우 위험 증가 | 플랫폼은 미리 설정된 보안을 제공해요. | 강력한 맞춤형 보안 설계가 가능해요. |
| 복잡성/확장성 | 제한적: AI로 만든 코드는 경직되어 발전하기 어려울 수 있어요. | 중소규모 시스템 처리, 의존성으로 인해 확장성이 제한될 수 있음. | 대규모의 복잡한 핵심 시스템에 적합하며, 느린 속도로 세밀하게 제어할 수 있어요. |
| 통합 | AI가 만든 코드에 따라 달라지며, 일반적으로 개발자의 감독이 필요해요. | 일반적인 앱을 위한 미리 만든 연결기; 복잡한 경우에는 로우코드가 필요해요. | 무제한; 모든 시스템에 맞춤형 통합이 가능해요. |
| 최고의 사용 사례 | 빠른 아이디어 도출, 빠른 시제품, 생성형 AI 유틸리티 및 개발 가속화. | 부서 워크플로, 자동화, MVP 및 중요하지 않은 시스템. | 고도로 복잡하고 규제가 엄격한 핵심 시스템, 독특한 UI, 고급 성능. |
미래는 하이브리드
대부분의 팀은 한 가지 접근 방식만 선택하지 않아요.
점점 더 많은 팀들이 AI로 만든 유틸리티, AI 에이전트, Make의 시각적 시나리오, 맞춤 서비스를 실험하고 있어요.
모든 것이 어떻게 맞는지 확인하고, 변화를 관리하며, 자신 있게 확장할 수 있는 연결된 조직이 바로 조정이에요.
관점: 우승한 팀은 제작과 조정을 분리해요. 원하는 대로 작품을 만들고, 모든 사람이 이해하고, 운영하고, 개선할 수 있도록 시각적으로 조정하세요.
Make가 적합한 곳(확장 가능한 시각적 조정)
시각적 우선 DNA
Make를 사용하면 한 곳에서 만들고, 관찰하고, 문제를 해결할 수 있어요.
모듈과 경로로 시나리오를 디자인하고, 데이터를 매핑하고, 로그, 재시도, 오류 처리로 실행할 수 있어요.
Make 그리드는 자동화 환경에 대한 시각적인 자동 생성 지도를 제공해요.
앱, 연결, 시나리오, 데이터 흐름을 한 곳에 보여줘서 팀이 더 빠르게 협업하고 관리하며 확장할 수 있도록 도와줘요.
에이전트 및 AI 맥락과 피드백을 통해 작업을 처리하도록 AI 에이전트를 디자인하세요.
사람이 개입하는 단계, 승인, 알림을 통해 에이전트를 흐름에 포함시키세요.
클라이언트와 연결기를 사용해서 에이전트가 시나리오에 따라 행동하고 모든 것을 시각적으로 조정할 수 있도록 하세요.
간단한 예시
안정적으로 확장: 흩어져 있는 스크립트를 관리되는 시나리오로 바꾸고, Make Grid에서 팀 간의 의존성을 관찰하세요.
필요할 때 코드로 확장: 맞춤 서비스를 API로 노출한 다음 Make에서 앱과 에이전트 전반에서 조정하세요.
선택 방법: 간단한 결정
이번 주에 개념 증명이 필요하신가요?
바이브 코딩으로 시작 → 작동하면 로깅, 재시도, 오류 경로가 포함된 Make 시나리오로 바꾸세요.
많은 앱이 연결된 부서 수준의 프로세스가 필요하신가요?
Make의 시각적 조정으로 만들어서 공유 가시성, 관리, 더 빠른 변경 관리가 가능해요.
고도로 규제되거나 성능이 중요하거나 새로운 알고리즘이 필요하신가요?
기존 코드로 만든 다음 Make에서 이를 중심으로 조정해서 가시성과 복원력을 확보하세요.
POC → 실제 운영
AI가 만든 단계를 모듈과 경로로 바꿔요.
구조화된 출력, 로깅, 테스트를 추가해요.
연결의 비밀을 중앙에서 관리하고, Make 그리드에서 의존성을 문서화하세요.
자주 묻는 질문들
바이브 코딩이 개발자를 대체하나요?
바이브 코딩은 디자인, 검토, 테스트, 조정에 중점을 둬요.
하지만 항상 안정적으로 문제를 해결하거나 확장할 수 있는 코드를 만들어주는 건 아니에요.
아키텍처를 설정하고 보안을 보장하며 복잡한 핵심 부분을 만들거나 다시 만드는 데는 여전히 엔지니어가 꼭 필요해요.
노코드와 로우코드: 차이점은 무엇인가요?
노코드는 모듈을 사용한 시각적 구성을 사용해요.
로우코드는 필요한 곳에 맞춤 코드를 추가해요.
많은 팀이 두 가지를 모두 사용하며 Make에서 조정해요.
Make로 AI 에이전트를 조정할 수 있나요?
네. 사람의 안전장치, 승인, 완전한 가시성을 갖춘 에이전트 플로우를 디자인할 수 있어요.
Make 그리드를 사용해서 앱과 에이전트 간의 의존성을 파악하세요.
모든 것을 코드로 만드는 것과 Make는 어떻게 다른가요?
속도, 가시성, 팀 간 협업이 중요한 경우에는 시각적 조정이 승리해요.
고도의 제어가 필요한 맞춤 요구사항을 위해 순수 코드를 유지하고 Make를 서비스로 가져올 수 있어요.
바이브로 만든 코드에서 주의해야 할 것들
관리, 테스트, 보안, 장기적인 유지 관리 가능성이에요.
소유하고 관찰할 수 있는 것만 진행하세요.
결론
어느 한 쪽을 선택하지 말고 시스템을 선택하세요.
속도를 원한다면 바이브 코딩을, 안정적인 전달을 원한다면 노코드를, 독특함을 원한다면 기존 코드를 사용하세요.
Make에서 이 모든 것을 시각적으로 조정해서 팀이 더 빠르게 출시하고, 통제력을 유지하며, 성장에 따라 적응할 수 있도록 하세요.
임패커스 블로그 | 구글 TV 제미니 AI 더 보러가기
출처: Vlad Galanov, Make, "Code or no‑code? Vibe coding enters the debate", https://www.make.com/en/blog/code-no-code-vibe-coding, (2025-09-22)