단순한 작업에서는 바이브 코딩이 잘 먹힙니다. 다만 복잡한 비즈니스 로직이나 보안이 중요한 영역에서는 한계가 뚜렷합니다.

잘 먹히는 영역

프로토타이핑, 데이터 변환, 문서화, 단순 테스트 코드 작성 정도가 현실적으로 효과적인 범위입니다.

"React로 사용자 관리 시스템을 만들어줘.
추가, 수정, 삭제 기능과 로컬 스토리지 연동 포함"

"CSV 파일을 읽어서 이메일 주소만 추출하고
중복 제거 후 JSON 배열로 변환해줘"

명확한 입출력 구조를 가진 작업일수록 정확도가 높습니다.

주의해야 하는 영역

보안이 가장 큰 문제입니다. AI가 생성한 코드에는 SQL 인젝션, 인증 우회 같은 OWASP Top 10 취약점이 포함될 수 있습니다. 특히 입력 검증과 권한 관리에서 치명적 오류가 발생하기 쉽습니다.

복잡한 비즈니스 로직도 위험합니다. 사용자 등급, 상품 카테고리, 구매 수량, 쿠폰 사용 여부를 모두 고려한 할인 계산 같은 경우, AI가 놓치는 예외 상황이 많습니다.

성능 측면에서도 N+1 쿼리, 메모리 누수 같은 문제가 소규모 테스트에서는 드러나지 않다가 실제 부하에서 터지는 경우가 있습니다. 코드 품질도 문제인데, AI가 생성한 코드는 일관성 없는 패턴을 보이는 경우가 많고 빠른 개발을 우선시하다 보면 기술 부채가 누적됩니다.

AI가 만든 코드 검증

아키텍처 설계, 보안 검토, 성능 최적화, 복잡한 비즈니스 로직은 직접 해야 합니다. AI가 생성한 코드를 넘길 때 최소한 다음은 확인합니다.

  • 보안 취약점 스캔 (입력 검증, 인증, 권한 확인)
  • 성능 테스트 (부하 테스트, 메모리 사용량 확인)
  • 코드 품질 검토 (일관성, 가독성)
  • 예외 상황 테스트 (엣지 케이스, 오류 처리)

프로토타이핑과 반복 작업에 쓰고, 보안과 복잡한 로직은 직접 검토하는 것이 현실적인 활용 방식입니다.