Chapter 7 · Harness: What Determines Success Beyond the Model
§7.3 도구·MCP·스킬 연결하기
The State of Vibe Coding
Preface
Chapter 1 · Where Did Vibe Coding Come From?
§1.1 자연어 프로그래밍이란?
§1.2 스프레드시트 기반 프로그래밍
§1.3 노코드 툴의 탄생과 변화
§1.4 Copilot, Cursor 등 AI 활용 코딩
Chapter 2 · The Birth of Vibe Coding
§2.1 바이브 + 코딩 = 바이브 코딩
§2.2 바이브 코딩 프로세스
§2.3 ’바이브 코딩’이라는 용어의 확산
§2.4 바이브 코딩의 정의와 범위
Chapter 3 · From Prompts to Agents
§3.1 AI 코딩과 프롬프트 엔지니어링
§3.2 에이전틱 코딩의 등장
§3.3 Context Engineering : 에이전트에게 일을 시키는 법
§3.4 계획부터 시작하는 AI 개발
§3.5 AI 코딩 도구의 유형과 선택
Chapter 4 · What We Build with Vibe Coding
§4.1 반복 업무를 자동화하는 작은 도구
§4.2 데이터 분석을 빠르고 재현 가능하게
§4.3 웹 서비스를 만들고 배포하기
§4.4 문서와 콘텐츠를 만드는 AI 워크플로
Chapter 5 · Choosing and Operating AI Models
§5.1 작업에 맞는 모델 고르기
§5.2 컨텍스트 윈도, 크다고 항상 좋은 것은 아니다
§5.3 Open-weight와 Closed-weight 모델 사이
§5.4 모델 라우팅과 폴백 전략
§5.5 비용·응답 속도·사용량 제한 관리하기
Chapter 6 · Agent Workflow Engineering
§6.1 요구사항 엔지니어링: 목표·제약·완료 기준
§6.2 루프 엔지니어링이란?
§6.3 컨텍스트 엔지니어링
§6.4 그래프 엔지니어링: 흐름과 개입 지점 설계
Chapter 7 · Harness: What Determines Success Beyond the Model
§7.1 에이전트 하네스란?
§7.2 에이전트 하네스 생태계와 선택 기준
§7.3 도구·MCP·스킬 연결하기
§7.4 메모리와 체크포인트 설계
Chapter 8 · How AI Writes Code
§8.1 다음 토큰에서 코드까지
§8.2 AI 코딩 모델은 어떻게 만들어지나
§8.3 에이전트는 어떻게 도구를 쓰는가
§8.4 코드는 왜 빠르게 검증할 수 있을까
Chapter 9 · How AI Coding Fails
§9.1 그럴듯하지만 틀린 코드
§9.2 너무 많이 고치는 에이전트
§9.3 숨은 지시와 도구 오염
§9.4 생성 코드의 공급망 위험
§9.5 데이터·저작권·라이선스
Chapter 10 · Verifying “It Works”
§10.1 완료 조건과 테스트 설계
§10.2 에이전트와 함께 디버깅하기
§10.3 에이전트의 행동을 추적하기
§10.4 벤치마크 점수와 현장 성능 사이
Chapter 11 · Have the Standards for Good Code Changed?
§11.1 클린 코드는 왜 여전히 필요한가
§11.2 패턴은 언제 도움이 되고 언제 짐이 될까
§11.3 AI가 이해할 수 있는 코드 경계
Chapter 12 · How Development Methods Are Changing
§12.1 명세·애자일·TDD를 함께 쓰기
§12.2 AI와 함께 만들고 리뷰하기
§12.3 Git과 CI로 변경을 통제하기
Chapter 13 · Build Fast, Maintain for the Long Run
§13.1 빨라져도 사라지지 않는 복잡성
§13.2 인간과 AI가 함께 읽는 문서
§13.3 AI 팀과 Conway의 법칙
Chapter 14 · Learning Still Matters When AI Writes Code
§14.1 AI 시대에 남는 프로그래밍 역량이란?
§14.2 AI가 쓴 코드로 배우기
§14.3 전문성은 어떻게 쌓이는가
§14.4 AI 시대의 교육과 평가
Chapter 15 · How Work and Teams Are Changing
§15.1 인간–AI 협업 워크플로
§15.2 생산성은 무엇으로 측정할까
§15.3 팀에 AI를 도입하는 법
§15.4 AI 개발의 정책과 책임
Chapter 16 · How Agents Become a Team
§16.1 에이전트에게 일을 나누어 맡기기
§16.2 그래프로 설계하는 멀티에이전트 워크플로
§16.3 계속 일하는 에이전트
§16.4 화면을 조작하는 에이전트
Chapter 17 · Where Models and Tools Are Headed
§17.1 프런티어·특화·온디바이스 모델
§17.2 오픈 웨이트 모델을 직접 운영한다면
§17.3 개발 환경은 하나로 합쳐질까
§17.4 하네스와 도구 프로토콜의 표준화
Chapter 18 · What Future Will We Choose?
§18.1 코드가 싸진 뒤, 무엇이 병목이 되는가
§18.2 자연어가 코드를 대신할 수 있을까
§18.3 소프트웨어에 더 의존하고, 더 이해하지 못하는 사회
§18.4 풍요와 슬롭 사이에서
§18.5 AI 공동연구자와 자기개선 에이전트
Appendices
A
Concept Dictionary
B
Reading List
C
Contributors
Chapter 7 · Harness: What Determines Success Beyond the Model
§7.3 도구·MCP·스킬 연결하기
§7.3 도구·MCP·스킬 연결하기
§7.2 에이전트 하네스 생태계와 선택 기준
§7.4 메모리와 체크포인트 설계