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(바이브 코딩 ④) 함정
바이브 코딩이 좋다가도 어느 순간 급격히 나빠지는 구간이 있다. 처음엔 술술 되던 게 갑자기 헛돌고, 고쳐달라고 할수록 더 망가진다. 이 지점을 알면 미리 피할 수 있다.
첫 번째는 컨텍스트 초과다. 대화가 길어지고 코드베이스가 커지면, 모델이 앞에서 정한 것들을 잊거나 놓친다. 파일 스무 개를 한꺼번에 물려놓고 “알아서 다 고쳐”라고 하면, 정작 중요한 파일의 맥락이 묻힌다. 넣을수록 좋은 게 아니다 — 이 현상을 context rot이라 부르고, 막히기 시작하면 프롬프트를 더 붓지 말고 맥락을 걷어내거나 새 대화로 리셋하는 게 낫다.
두 번째는 큰 리팩터다. 여러 파일에 걸친 대규모 구조 변경을 한 방에 시키면, 절반쯤 하다가 앞뒤가 안 맞는 상태로 멈추기 쉽다. 부분적으로만 바뀐 코드가 제일 고치기 어렵다.
세 번째는 애매한 요구다. “좀 더 좋게 만들어줘” 같은 말은 모델을 헤매게 한다. 뭐가 좋은 건지 기준이 없으니 이것저것 건드리다 산으로 간다. AI가 헛도는 대부분의 이유는 사실 모델이 멍청해서가 아니라 목표가 흐릿해서다.
같은 일을 시켜도 요청을 어떻게 다듬느냐로 결과가 갈린다.
# 헤매게 하는 요청
"이 코드 좀 더 좋게 만들어줘"
# 방향이 잡히는 요청
"average() 함수가 빈 리스트를 받으면 예외를 던지도록 고쳐줘.
나머지 동작은 그대로 두고, 이 경우를 확인하는 테스트도 하나 추가해줘."
둠 루프 — 고칠수록 나빠질 때
함정은 컨텍스트·리팩터·모호함만이 아니다. 제일 무서운 건 ‘둠 루프(doom loop)’다. 한 번 어긋난 걸 “고쳐줘”만 반복하면, AI가 앞의 잘못된 맥락 위에 또 얹어 고쳐서 점점 더 망가진다. 이때 그 대화를 붙잡고 늘어지는 건 최악이다. 문제를 새로 정의해 깨끗한 컨텍스트에서 다시 시작하는 편이 훨씬 빠르다. 나도 몇 번 밤을 새우고 나서야 이걸 배웠다.
둠 루프는 이렇게 생겼다
전형적인 둠 루프 대화의 모양을 그려보면 이렇다(패턴을 일반화한 것이다). 각 턴이 이전 턴의 잘못된 전제 위에 쌓이는 걸 눈여겨보자.
나: 로그인이 안 돼. 고쳐줘.
AI: (토큰 검증 로직 수정) → 여전히 안 됨
나: 아직도 안 돼. 고쳐줘.
AI: (아까 고친 것 위에 세션 처리 추가) → 다른 데가 깨짐
나: 이제 회원가입도 깨졌어. 고쳐줘.
AI: (누더기 위에 또 한 겹…) ← 여기서부터는 수렁이다
문제의 뿌리는 첫 턴에 있다 — “안 돼”만 있고 증상·에러 메시지·재현 조건이 없다. AI는 추측으로 고치고, 그 추측이 대화에 사실처럼 눌러앉는다. 세 번째 “고쳐줘”쯤 왔다면 이미 늦었다 — 아래 응급 처치로 넘어가라.
빠져나오는 법 — 계획부터
헛돌기 시작하면, 코드를 더 요청하기 전에 일단 멈추고 계획을 세운다. 무엇을 만들지, 어떤 순서로, 어디까지가 이번 단위인지를 먼저 정하고 AI에게 그 계획을 확인시킨 뒤 진행한다. 계획과 리뷰, 이 둘이 둠 루프를 막는 두 개의 브레이크다. 다음 편은 이걸 습관으로 만드는 사람과 AI의 역할 분담이다.
막혔을 때 응급 처치 순서
헛돌기 시작하면 감정적으로 “고쳐줘”를 반복하기 쉽다. 그 대신 이 순서를 밟으면 대개 빠져나온다.
- 멈춘다. 같은 요청을 반복하지 않는다.
- 리셋한다. 오염된 대화를 버리고 깨끗한 컨텍스트에서 다시 시작한다.
- 계획을 세운다. 무엇을, 어떤 순서로, 어디까지 할지 먼저 정한다.
- 잘게 나눈다. 큰 변경 대신 작은 단위로 하나씩 시킨다.
- 리뷰한다. 각 단위가 맞는지 확인하고 다음으로 넘어간다.
정리하면, 무너지는 구간은 대부분 ‘사람이 방향을 안 잡은’ 구간이다. 다음 편은 이걸 습관으로 만드는 사람과 AI의 역할 분담이다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
바이브 코딩은 언제 무너지나요?
컨텍스트가 넘치거나 큰 리팩터·모호한 요구가 겹칠 때 헛돕니다. 작업을 잘게 쪼개고 맥락을 정리하면 상당히 완화됩니다.
AI가 자꾸 엉뚱한 코드를 낼 때는요?
요구를 더 구체화하고 관련 파일·제약을 명확히 준 뒤 한 번에 하나씩 시키세요. 프롬프트 문구보다 맥락 설계가 핵심입니다.

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