자신만의 앱을 직접 코딩하는 것이 왜 그렇게 멋지고 동시에 지치게 만드는가

이 글의 저자는 Replit이라는 웹 기반 도구를 사용하여 앱을 만들고 있습니다. 그 앱 중에는 메모 앱과 할머니의 오래된 사진 속 위치를 탐지하는 앱도 있습니다. Replit은 사용자가 앱이 어떤 기능을 해야 하는지 설명하면 AI가 프로그래밍을 하는 '바이브코딩'이라는 방식을 사용합니다. 하지만 저자는 Replit을 사용하면서 몇 가지 문제점을 겪었습니다. 그중 하나는 할머니의 사진 천 장 이상이 실수로 삭제된 사건입니다. 다행히 백업이 있었기에 사진을 복구할 수 있었지만, 이 사건은 AI 도구를 사용할 때 주의해야 한다는 점을 강조했습니다. 저자는 Replit을 사용하면서 AI의 실수하는 경향과 축적된 지식 부족과 같은 다른 문제점들도 경험했습니다. 예를 들어, 메모 앱에 로그인 시스템을 설정해 달라고 Replit에 요청했을 때, 기본 비밀번호를 "password123"으로 설정하고 홈 화면에 힌트 알림을 표시했습니다. 저자는 처음부터 다시 시작하여 Replit에 2단계 인증 시스템을 만드는 데 대한 세심한 지시를 내려야 했습니다. 이러한 문제점에도 불구하고, 저자는 Replit으로 만든 앱들을 좋아하며 바이브코딩 과정이 마법 같다고 생각합니다. 저자는 Replit 사용 경험을 통해 AI 도구를 사용할 때는 주의해야 하며 진행 상황을 면밀히 모니터링해야 한다는 점을 포함하여 몇 가지 교훈을 얻었습니다. 또한 AI 도구와 협력하는 것은 인간 소프트웨어 엔지니어와 협력하는 것과는 다르며, AI 도구는 데이터 관리 측면에서 어리석은 결정을 내릴 수 있다는 것을 깨달았습니다. 저자는 Replit 플랜에 월 25달러를 지불하고 있으며, 메모 앱에는 수백 달러, 사진 식별 앱에는 약 40달러를 썼습니다. 저자의 Replit 사용 경험은 즐거움과 고통이 혼합된 것이었으며, 도구의 즐거움이 더 이상 고통을 동반하지 않는 날이 오기를 바랍니다. 그는 Replit으로 만든 앱들을 사랑하며 바이브코딩 과정이 흥미롭고 혁신적이라고 생각합니다. 저자의 이야기는 AI 도구가 새롭고 혁신적인 앱을 만들 수 있는 잠재력을 보여주지만, 이러한 도구를 사용할 때는 주의와 면밀한 모니터링이 필요하다는 점도 강조합니다. 전반적으로 저자의 Replit 사용 경험은 긍정적이며, 앞으로 이 기술이 어디까지 발전할지 기대하고 있습니다.