책소개
코딩의 본질은 변하지 않는다, 다만 방식이 혁명적으로 바뀔 뿐AI가 프로그래밍의 방식을 근본적으로 바꾸고 있다. 이제 개발자는 모든 코드를 직접 작성하는 사람이 아니라 AI와 협업해 문제를 해결하는 ‘바이브 코더’가 되어야 한다. 이 책은 직관과 즉흥에 머물렀던 바이브 코딩을 넘어, LLM 기반 AI와 함께 프로젝트를 체계적으로 수행하는 방법을 제시한다. 바이브 코딩의 성숙도 5단계 모델을 통해 자신의 수준을 점검하고 성장 방향을 찾을 수 있으며, 프롬프트 엔지니어링, 자동화된 검증, TDD 등 현장에서 바로 활용할 수 있는 실전 노하우를 익힐 수 있다. AI를 단순한 도구가 아닌 함께 일하는 동료 개발자로 맞이하는 순간, 개발의 패러다임이 새롭게 열릴 것이다.무엇을 주로 다루나요? ● 도구를 넘어 ‘본질’에 집중: 챗GPT, 커서 IDE, 클로드 코드 등 주요 AI 코딩 도구 활용법과 함께 LLM의 원리와 프롬프트 엔지니어링의 본질을 다루어 어떤 AI 도구에도 적응할 수 있는 사고 체계를 길러줌● 오직 실무를 위해: 프롬프트 엔지니어링, TDD, 자동화 등 실무에 바로 적용할 수 있는 개발 기법 제시 ● 실전 프로젝트: 요구사항 정의부터 설계, 테스트, 배포까지 모두 아우르는 통합 실습● AI 코드 리뷰: 코드 리뷰 문화와 실수를 줄이는코드 품질 관리법누구를 위한 책인가요? ● 챗GPT, 커서 IDE, 클로드 코드 등 AI 도구를 ‘복사/붙여넣기’가 아니라 체계적으로 활용하고 싶은 개발자● 생성형 AI를 팀 프로젝트에 효과적으로 도입하고 싶은 시니어 개발자 및 테크 리드● AI 시대에 코딩 자동화 너머의 ‘설계’와 ‘문제 해결’ 역량을 갖추고 싶은 모든 프로그래머
저자소개
1995년 프런트엔드 개발자로 직업 프로그래머 생활을 시작하여 30년 가까운 세월 동안 일본과 한국에서 개발자, IT 컨설턴트, 아키텍트, AWS 테크니컬 트레이너로 일했다. 2022년부터 2년 반 동안 아마존에서 Senior SDE로서 AWS Skill Builder 서비스를 개발하다가 2025년 바이브 코딩 도입과 클라우드 플랫폼 엔지니어링을 전문적으로 컨설팅하는 로보코(roboco.io)를 창업하였다.『팟캐스트 나는 프로그래머다』 1, 2권을 썼고 『실전 AWS 워크북』, 『배워서 바로 쓰는 14가지 AWS 구축 패턴』을 번역했다.
목차
CHAPTER 1 바이브 코딩 소개_1.1 바이브 코딩이란_1.2 바이브 코딩 성숙도_1.3 바이브 코딩 전략_1.4 바이브 코딩의 한계와 극복 전략CHAPTER 2 바이브 코딩의 원리_2.1 딥러닝과 LLM_2.2 어떤 언어 모델을 선택할 것인가_2.3. 프로그래밍 작업을 위한 프롬프트 설계와 컨텍스트 최적화_2.4 오픈AI vs 앤트로픽 접근법_2.5 마치며CHAPTER 3 바이브 코딩을 위한 도구들_3.1 바이브 코딩 IDE 비교_3.2 그 밖의 유용한 도구들_3.3 필자가 바이브 코딩에 즐겨 사용하는 기술들_3.4 마치며CHAPTER 4 바이브 코딩 최적화 기술 스택_4.1 운영체제 및 환경_4.2 에디터 및 IDE_4.3 언어 및 런타임_4.4 테스트 및 빌드 도구_4.5 에이전트 통신 및 제어 도구_4.6 로그 및 피드백 시스템_4.7 마치며CHAPTER 5 첫 번째 바이브 코딩 프로젝트_5.1 프로젝트 준비_5.2 첫 바이브 코딩_5.3 프로젝트 구현_5.4 마치며CHAPTER 6 바이브 코딩을 위한 프롬프트 엔지니어링_6.1 클로드와 AI 에이전트 기반 코딩_6.2 윈드서프와 커서의 규칙 관리_6.3 윈드서프와 커서의 규칙 관리 방식 차이점CHAPTER 7 패턴 언어7.1 패턴 언어란7.2 개발 문서 패턴: PRD, 설계 문서, README, 이슈7.3 소프트웨어 설계 원칙과 패턴7.4 테스트 개발 패턴: TDD와 BDD7.5 운영 및 인프라 관련 패턴7.6 마치며CHAPTER 8 MCP: AI 코딩 비서를 위한 만능 어댑터_8.1 MCP란_8.2 바이브 코딩과 MCP_8.3 CLI vs MCP_8.4 유용한 MCP 서버 사례와 추천_8.5 마치며CHAPTER 9 실전 프로젝트 : 바이브 코딩으로 설계하는 AI 기반 클라우드 아키텍처_9.1 문제 정의: Fargate 자동 스케일링의 딜레마_9.2 정보 수집: AI에게 묻고 답하기(챗GPT DeepResearch)_9.3 아키텍처 설계: 아이디어를 구체화하기_9.4 구현: AI와 함께 코드 작성하기_9.5 검증: AI와 함께 결과를 점검하기_9.6 마치며CHAPTER 10 실전 프로젝트 : 풀스택 웹 앱 개발_10.1 프로젝트 개요: AI가 만든 RealWorld 웹 앱_10.2 Step 1: 제품 요구사항 문서 초안 작성_10.3 Step 2: PRD 다듬기와 확정_10.4 상세 계획 수립: plan.md와 단계별 이슈 생성_10.5 깃허브 이슈 생성 및 작업 관리_10.6 클로드 코드에 의한 구현 작업 착수_10.7 기술 스택 선택: 아르민 로나허의 권고와 실천_10.8 자동화된 풀스택 개발의 실증적 성과_10.9 마치며CHAPTER 11 바이브 코딩 시대의 리뷰 전략_11.1 바이브 코딩에서 리뷰의 중요성_11.2 리뷰가 형식화되기 쉬운 이유_11.3 실질적인 리뷰를 위한 심리학 기반 접근: 행동경제학_11.4 AI의 보조 역할: 인간 중심 리뷰를 위한 AI 활용_11.5 개발 프로세스 전반의 리뷰 적용 지점과 품질 향상 방안_11.6 바이브 코딩 시대의 개발자, 리뷰 능력이 경쟁력이다
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