6 아티팩트별 실전

“AI로 만든다”는 같은 말이라도 만드는 것이 무엇이냐에 따라 실제 작업은 전혀 다르다. 유형마다 잘 되는 것, 안 되는 것, 사람이 개입해야 하는 지점, 품질을 확인하는 방법이 다르다. 이 장은 그 차이를 유형별로 비교한다. 이 책 자체가 마지막 절의 사례다.

6.1 글쓰기: 보고서, 논문, 문서

집필 상태

초안 전. 담당·상태는 저장소 루트의 TOPICS.md에서 확인.

브리프. 코드는 실행해서 검증할 수 있지만 글은 그렇지 않다. 이 비대칭이 글쓰기를 바이브 코딩 논의에서 가장 까다로운 아티팩트로 만든다. 이 꼭지는 보고서, 논문, 문서 작성에서 AI 사용이 실제로 어디까지 쓰이는지, 도구인지 대필인지의 경계가 어디에 그어지는지, 학술 글쓰기의 규범과 AI 특유의 문체(이 저장소가 경계하는 상투구, 과장된 수사 포함) 문제를 다룬다. 6장(아티팩트별 실전)의 첫 꼭지로 §8.3의 검증 비대칭 논의와 직접 연결된다.

시드 질문

코드와 달리 글에는 실행해서 확인한다에 해당하는 절차가 없다. 그 공백을 실무자들은 무엇으로 메우나?
학술지와 학회의 AI 사용 공개 정책은 어디까지 허용하고 어디부터 금지하나? 분야별 차이는 무엇인가?
AI 문체로 지목되는 특징(상투적 표현, 과장된 수사, 특정 어휘 패턴)은 어떻게 식별되고 있나?
도구로서의 AI 사용과 대필로서의 AI 사용을 가르는 기준을 제시한 논의가 있는가?
자신이 이 책이나 다른 글을 AI와 함께 쓴 경험을 사례로 기록하라. 어디까지 AI가 쓰고 어디부터 직접 고쳤는가.

조사 포인터

주요 학술지와 학회의 AI 사용 정책 원문(각 저널 홈페이지)
AI 문체 관련 논의(언어학, 저널리즘 쪽 분석 글)
이 책 자체의 집필 과정, 특히 이 스텁이 지키는 문체 규율(브리프 상단 참조)을 사례로 기록

6.2 데이터 분석과 시각화

집필 상태

초안 전. 담당·상태는 저장소 루트의 TOPICS.md에서 확인.

브리프. 데이터 분석은 바이브 코딩이 특히 빠르게 파고든 영역이다. 탐색적 분석 단계에서 AI에게 코드를 맡기면 그래프와 통계표가 순식간에 나온다. 문제는 그 결과물이 그럴듯해 보이는 것과 실제로 맞는 것이 다를 수 있다는 점이다. 이 꼭지는 탐색적 데이터 분석이 얼마나 가속되었는지, 그럴듯한 그래프가 검증 없이 결론으로 이어지는 함정을 실제 사례로 다룬다. §4.4(연구자의 바이브 코딩)와 맞닿아 있지만, 이 꼭지는 연구뿐 아니라 비즈니스 분석까지 포함한다.

시드 질문

AI가 생성한 시각화나 통계 분석 코드에서 실제로 발견된 오류 사례(축 왜곡, 통계 오용, 데이터 누출 등)는 무엇이 있나?
탐색적 데이터 분석 속도가 빨라지면서 분석가의 역할은 어떻게 바뀌었나? 코드 작성에서 결과 해석과 검증으로 무게중심이 옮겨갔는가?
그럴듯한 그래프를 걸러내기 위해 실무자들이 쓰는 구체적 점검 절차는 무엇인가?
데이터 분석 도구(노트북 기반 에이전트, 코드 인터프리터류)의 지형은 어떻게 나뉘어 있나?
자신이 데이터 분석 결과를 AI로 뽑아낸 뒤 직접 검증한 경험을 사례로 기록하라. 무엇을 검증했고 무엇이 틀려 있었는가.

조사 포인터

통계, 데이터 시각화 오류 사례 모음(학계, 저널리즘의 그래프 왜곡 비판 글)
코드 인터프리터, 노트북 기반 AI 분석 도구의 공식 문서
수강생 자신의 데이터 분석 과제를 사례로 검증 절차를 기록

6.3 웹 애플리케이션: 프론트에서 배포까지

집필 상태

초안 전. 담당·상태는 저장소 루트의 TOPICS.md에서 확인.

브리프. 웹 애플리케이션은 바이브 코딩의 가장 대표적인 무대다. 프론트엔드 화면 하나를 만드는 것과 백엔드와 데이터베이스를 붙이고 실제로 배포까지 끝내는 것은 난이도가 크게 다르다. 이 꼭지는 아이디어에서 배포까지의 전체 경로를 따라가며 어디까지는 순조롭고 어디서부터 막히는지, 그 병목이 도구의 한계인지 사람의 이해 부족인지를 구분해서 다룬다. §6.1, §6.2가 검증이 어려운 아티팩트를 다뤘다면, 이 꼭지는 검증이 비교적 쉬운(실행하면 보인다) 아티팩트가 왜 그럼에도 완주가 어려운지를 보여준다.

시드 질문

풀스택 웹 애플리케이션을 바이브 코딩만으로 기획부터 배포까지 완주한 사례는 실제로 얼마나 흔한가? 중도 포기 사례와 비교하면?
프론트엔드, 백엔드, 데이터베이스, 배포 파이프라인 중 바이브 코딩이 가장 잘 통하는 단계와 가장 취약한 단계는 어디인가?
인증, 결제, 권한 관리 등 실수 비용이 큰 영역에서 AI 생성 코드의 신뢰도는 어떻게 평가되나?
바이브 코딩으로 만든 웹앱 사례 중 실제 사용자를 확보하고 유지한 경우와 데모에 그친 경우의 차이는 무엇인가?
자신이 웹 애플리케이션을 기획부터 배포까지 시도한 경험을 사례로 기록하라. 어느 단계에서 가장 오래 막혔는가.

조사 포인터

풀스택 바이브 코딩 제작기(블로그, 유튜브, X 스레드)
웹 배포 플랫폼(Vercel, Railway 등)의 AI 연동 기능과 공식 사례
수강생 자신의 웹 앱 프로젝트 진행 로그를 사례로 정리

6.4 자동화 스크립트와 개인 도구

집필 상태

초안 전. 담당·상태는 저장소 루트의 TOPICS.md에서 확인.

브리프. 반복 작업을 대신해주는 짧은 스크립트, 여러 도구를 이어붙이는 글루 코드, 개인 워크플로를 자동화하는 CLI 도구는 바이브 코딩이 가장 안정적으로 성공하는 카테고리로 꼽힌다. 이 꼭지는 왜 이 카테고리가 특히 성공률이 높다고 이야기되는지, 실패 위험이 낮은 구조적 이유는 무엇인지, 이 성공 경험이 다른 카테고리(웹 앱, 글쓰기)로 일반화되지 않는 이유를 다룬다. §4.2(1인용 소프트웨어)의 가장 구체적인 실현 형태이기도 하다.

시드 질문

자동화 스크립트와 글루 코드가 바이브 코딩에서 성공률이 높다고 이야기되는 근거는 무엇인가? 정량적 조사가 있는가, 일화적 인상인가?
이 카테고리의 검증이 쉬운 이유는 무엇인가? (되돌리기 쉬움, 실행 결과가 즉시 보임, 실패 비용이 낮음 등)
개인 워크플로 자동화 도구(CLI, 크론잡, 알림 파이프라인 등)의 실제 사례는 어떤 형태로 보고되나?
이 카테고리에서 실패하는 경우는 어떤 조건에서 나타나나? (외부 API 변경, 권한 문제 등)
자신이 만든 자동화 스크립트나 개인 도구를 사례로 기록하라. 무엇을 자동화했고, 실제로 얼마나 오래 계속 썼는가.

조사 포인터

개인 자동화 도구 공유 커뮤니티(해커뉴스 Show HN, 레딧 등) 사례 수집
바이브 코딩 성공률에 관한 실증 조사(있다면 1차 출처 확인)
수강생 각자가 만든 자동화 스크립트 목록을 사례 데이터로 축적

6.5 슬라이드와 조판물: 이 책의 사례

집필 상태

초안 전. 담당·상태는 저장소 루트의 TOPICS.md에서 확인.

브리프. 발표 자료와 책 같은 조판물은 시각적 완성도와 구조적 정확성을 동시에 요구한다는 점에서 독특한 검증 문제를 갖는다. 이 꼭지는 슬라이드와 조판물 제작에 AI 코딩 도구가 실제로 어떻게 쓰이는지를 다루면서, 이 책 자체의 빌드 파이프라인을 1차 사례로 삼는다. 이 저장소는 Quarto로 원고를 관리하고 Typst로 PDF를 조판하며, 한국어 원문을 AI로 영어로 번역하는 파이프라인을 쓴다. 담당자는 이 파이프라인이 실제로 어떻게 구성되어 있고 어디서 사람이 개입하는지를 직접 기록해야 한다.

시드 질문

이 저장소(vibecoding)의 빌드 파이프라인(tools/build, tools/translate, Quarto, Typst)은 실제로 어떤 단계로 구성되어 있으며, 각 단계에서 AI는 무엇을 하고 사람은 무엇을 하는가? 저장소의 CLAUDE.md와 tools/ 스크립트를 직접 읽고 실행해 기록하라.
AI 번역(en/의 MACHINE-TRANSLATED 표시가 붙은 파일들)의 품질은 실제로 어느 정도인가? 원문과 대조했을 때 어떤 오류 패턴이 나타나는가?
슬라이드 제작 도구(코드 기반 슬라이드 생성기)와 워드, 파워포인트류 GUI 도구에서 AI 활용 방식은 어떻게 다른가?
조판물의 동작한다에 해당하는 검증은 무엇인가? (렌더링 성공, 레이아웃 깨짐 없음, 인쇄 규격 준수 등)
자신이 이 책 이외의 슬라이드나 문서 조판 작업을 AI와 함께 해본 경험이 있다면 사례로 기록하라.

조사 포인터

이 저장소의 tools/build, tools/translate, _quarto.yml, CLAUDE.md를 직접 읽고 실행해 파이프라인을 기록
Quarto, Typst 공식 문서에서 자동화나 스크립트 연동 관련 서술 확인
다른 코드 기반 슬라이드, 조판 도구(마크다운 기반 프레젠테이션 생성기 등) 사례 비교