바이브 코딩으로 생성된 AI 코드는 온라인상의 일반적인 패턴을 학습하여 최적화되지 않은 ‘평균적인’ 코드를 생성하며, 이는 프로덕션 환경에 부적합한 여러 문제점을 야기합니다.
AI 코드의 한계와 기술 부채
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아키텍처 결함: AI는 비즈니스 로직을 UI 컴포넌트(
useEffect,useMemo)에 직접 결합하는 흔한 패턴을 따릅니다. 이는 로직 재사용성과 테스트 용이성을 저하시키고, 명확한 도메인 모델 없이 로직이 산재하거나 ‘갓(God) 컴포넌트’에 집중되어 코드 이해와 유지보수를 어렵게 합니다. 결과적으로 재사용 대신 복사-붙여넣기가 만연해 기술 부채가 빠르게 쌓입니다. -
보안 및 품질 문제: TypeScript 캐스팅 남용으로 타입 안정성이 훼손되고, 입력 유효성 검사 누락, 민감 데이터 노출 등 보안이 간과되기 쉽습니다. 이러한 단기적 해결책들은 결국 신규 기능 개발을 방해하고, 코드 재작성이 더 효율적인 상황에 이르게 합니다.
Harmonizer 사례: 개발자의 필수 역할
Evil Martians의 Harmonizer는 바이브 코딩으로 아이디어를 검증했으나, 실제 사용 시 심각한 성능 문제(예: 10x6 팔레트 재계산 200ms, 불필요한 전체 UI 재렌더링)가 발생했습니다. 숙련된 개발자는 로직을 시그널 기반 스토어로 분리하고, 무거운 계산을 웹 워커로 옮겼으며, 다중 플랫폼 지원 코어 패키지로 재구조화했습니다. 그 결과 60fps 렌더링과 확장 가능한 아키텍처를 달성하여, 지속 가능한 제품을 위해서는 전문 개발자의 개입이 필수적임을 입증했습니다.