바이브 코딩이란?
AI 시대의 새로운 개발 패러다임입니다.
문법이 아니라 기획과 맥락으로 AI를 움직이는 기술이죠.
타이핑이 아닌 지휘
타자 치는 코더가 아니라, AI에게 지시하고 지휘하는 디렉터가 됩니다. 머릿속의 아이디어를 AI가 코드로 옮기게 하세요.
느낌을 정확히 싱크
머릿속 기획적 '느낌'과 정책을 AI에게 정확히 싱크시키는 것이 핵심 기술입니다. 애매한 지시는 엉뚱한 결과를 낳습니다.
AI를 내 것으로 만들기
내 서비스의 규칙과 역할을 AI에게 규정해 딴소리 없이 원하는 결과를 받아냅니다. 컨텍스트가 곧 실력입니다.
우리는 코드를 짜는 개발자가 아닙니다.
프로젝트를 완수해내는 디렉터입니다.
세 단계 학습 과정
입문반에서 첫발을 떼고, 실습반에서 직접 런칭하고, 심화반에서 진짜 서비스로 키웁니다.
입문반AI 이해와 바이브 코딩 입문 · 1일 특강 3시간
"코딩의 '코'자도 모르는데 내가 AI로 웹서비스를 만들 수 있을까?" 하는 의심을 직접 깨뜨리는 과정입니다.
- 개발 공포증을 해소하고 AI 협업 마인드셋을 얻습니다
- AI 생태계(OpenAI·앤트로픽)와 나에게 맞는 도구 파악
- 패러다임 전환 / 모델별 프롬프팅 / 10분 라이브 데모
실습반바이브 코딩 4주 실전 워크숍 · 주 1회 3시간(총 12시간)
확실한 아이디어가 있고 4주 뒤 내 이름의 서비스 URL을 런칭하고 싶은 분을 위한 과정입니다.
- 소수정예 5~8명 밀착 진행
- 기획 → DB 설계 → UI → API 연동 → 실제 배포까지 원스톱 빌드
- 매주 동작하는 결과물 + 4주 후 공개 런칭
심화반정식 서비스 빌드 & AI 노하우 4주 · 주 1회 3시간(총 12시간)
외부 API·SaaS 정식 서비스를 만들고, AI를 제대로 다루고 싶은 분을 위한 과정입니다.
- 실습반 수료 또는 배포 경험자 대상
- 외부 API · SaaS(결제·회원·분석) 정식 서비스 빌드
- AI 워크플로우 · 에이전트 · 멀티모델 오케스트레이션
단계별 빌드 로드맵
입문반에서 감을 잡고, 실습반에서 배포하고, 심화반에서 실서비스로 키웁니다.
🌱 입문반 · 1일 입문 특강 교시별 구성
코딩 패러다임의 대전환
AI 생태계(OpenAI·앤트로픽 등)와 왜 지금 AI 코딩인지, 그리고 'AI 포모'를 다독입니다.
LLM 모델별 성향과 프롬프팅
ChatGPT·Claude·Gemini 등 모델별 특성·프롬프팅, AI 설명서(CLAUDE.md) 맛보기, 그리고 어디까지 알아야 하는지 최소 지식 경계를 익힙니다.
10분 라이브 데모 & 실습
실제로 아무것도 없는 빈 화면에서 10분 안에 서비스 화면을 만들어봅니다.
🚀 실습반 · 4주 빌드 로드맵
1주차 · 서비스 기획과 데이터 설계
요구사항 정의서를 작성하고, AI에게 우리 서비스의 규칙을 학습시킵니다. 바이브 DB(데이터베이스) 설계와 논리 오류를 바로잡아, 화면 요소와 데이터의 뼈대를 모순 없이 설계합니다.
2주차 · 프론트엔드 UI와 핵심 로직
Antigravity(VS Code 기반 AI IDE)에 지시해 코딩 없이 반응형 웹 UI를 만듭니다. "버튼 누르면 저장", "로그인 안 하면 차단" 등 비즈니스 로직을 연결하고, VS Code/Antigravity에서 AI가 만든 코드를 구동·결합합니다.
3주차 · 외부 API 연동과 프로 디버깅
날씨·소셜 로그인·공공데이터 등 외부 API를 연동합니다. 브라우저 개발자도구(F12)로 에러를 수집해 AI로 '원샷' 디버깅하고, UI와 데이터를 매끄럽게 융합합니다.
4주차 · 세상에 런칭하기
Vercel & GitHub으로 클릭 배포를 진행합니다. SEO·오픈그래프(카카오톡 공유 카드) 설정, 기존 서비스 안 깨고 새 기능을 추가해 재배포하는 방법을 익히고, 데모 데이로 마무리합니다.
🏆 심화반 · 4주 심화 로드맵
1주차 · 외부 API 고급 연동과 서비스 백엔드
다중 외부 API를 안전하게 연동(인증·레이트리밋·에러)하고, Supabase로 무료/유료 회원 등급 백엔드를 세웁니다.
2주차 · SaaS 정식 서비스의 필수 요소
결제(PG)·유료 전환·기본 분석(GA4)·배포 운영까지, 정식 서비스가 갖춰야 할 것을 한 번에 갖춥니다.
3주차 · AI 워크플로우 관리
받아쓰기에서 벗어나 큰 일을 단계로 쪼개 AI에 맡깁니다. CLAUDE.md·spec 등 컨텍스트 문서를 이해하고 직접 씁니다.
4주차 · AI 에이전트와 멀티모델 오케스트레이션
워크플로우와 에이전트를 구분하고, 여러 AI를 협업시키는 오케스트로로 단일 모델 대비 비용 20~30%를 절감합니다.
바이브 코더의 도구 셋업
문법 공부 없이도 되는 이유 — 도구가 이미 자동화되어 있기 때문입니다.
| 도구 | 용도 | 특징 |
|---|---|---|
| VS Code | 표준 무료 코드 에디터 (AI 확장 연동) | 가장 널리 쓰이는 기본 개발 환경 |
| Antigravity | 구글의 에이전트형 AI IDE (VS Code 기반) | 지시하면 화면·코드를 대신 빌드 |
| Supabase | 백엔드 코드 없이 DB·로그인(Auth) 즉시 구현 | 스프레드시트 수준 UI |
| Vercel | 완성한 서비스를 전 세계에 런칭(호스팅) | GitHub 연동 클릭 세 번이면 도메인 URL |
강사 소개
슬라이드 속 이론이 아니라, 매일 직접 돌아가는 시스템으로 가르칩니다.
안녕하세요. 저는 15년 넘게 시스템을 설계하고 기록해 온 풀스택 기획자이자, 여러 AI 모델을 하나의 작업 흐름으로 엮어내는 'AI 오케스트레이터'입니다. AI에게 질문 하나 던지는 수준을 넘어, Gemini·Claude 같은 클라우드 모델과 제 PC에서 직접 구동하는 로컬 LLM(Ollama·DeepSeek·Qwen)을 n8n과 MCP(Model Context Protocol)로 연결해 "심층 분석 → 조건 분기 → 정밀 생성 → 자산화"로 이어지는 자동화 파이프라인을 매일 직접 만들고 운영합니다. 워크스테이션 구성부터 로컬 모델 서버, 수만 건의 문서를 임베딩해 의미 기반으로 찾아내는 RAG 검색 시스템까지 인프라의 전 계층을 직접 제어하기 때문에, 슬라이드 속 이론이 아니라 실제로 돌아가는 시스템을 기준으로 말씀드릴 수 있습니다.
제가 가장 중요하게 여기는 것은 '프롬프트 한 줄'이 아니라 '컨텍스트 엔지니어링'입니다. AI에게 무엇을 물어볼지보다, AI가 최선의 답을 낼 수밖에 없도록 대규모 데이터를 어떻게 구조화하고 주입하느냐가 결과의 대부분을 좌우한다고 믿습니다. 이 강좌에서는 한 번 쓰고 마는 화려한 팁이 아니라, 혼자서도 팀 단위 생산성을 내는 'AI를 부리는 설계 원리'를 — 오차가 허용되지 않는 정산·빌링 같은 실무 로직에 AI를 직접 붙여 본 경험을 바탕으로 — 가능한 한 손에 잡히게 전해 드리겠습니다. 여러분과 함께 배워 가는 시간이 되기를 기대합니다.
참여 방법
아래 순서대로 편하게 참여해 주세요.
오픈채팅 입장
아래 오픈채팅 링크로 들어와 참여 의사를 남겨 주세요.
아이디어 한 줄 공유
만들고 싶은 웹서비스 아이디어를 한 줄로 공유해 주세요.
일정 안내 후 시작
과정 일정 안내를 받으신 후 바로 시작하시면 됩니다.
지금 바로 시작하기
아이디어가 있다면, 코딩을 몰라도 괜찮습니다. 지금 채팅방에서 첫걸음을 내디뎌 보세요.