Vibe 코딩 효율성 팁: 코드를 작성하기 전에 꼭 읽어보세요! AI를 활용하여 최적의 솔루션을 먼저 찾아보세요.

얼마 전 친구가 Codex 사용 효율을 높이는 방법에 대해 물어봤습니다.

我说你想做的东西，GitHub 上大概率已经有人做过了，而且不少方案已经很成熟。能直接参考、修改，为什么还要从头写一遍？

프로젝트를 시작하기 전에 다음 프롬프트를 복사하여 붙여넣고 실행하라고 말씀드렸습니다.

他试了一下，回来跟我说，确实省了好多时间。

곰곰이 생각해 보니, 이 기능을 모르는 사람이 꽤 많은 것 같습니다. 마치 많은 사람들이 AI를 이용해 코드를 작성할 때, 바로 Vibe Coding부터 시작해서 AI에게 웹사이트 생성이나 앱 개발을 맡기는 것과 같은 이치죠.

서두를 필요는 전혀 없어요.

당신이 하려는 일은 GitHub에서 누군가가 이미 해놓았을 가능성이 매우 높습니다.

원하는 작업을 수행하는 데 필요한 코드는 이미 GitHub에 많이 있습니다. 이미 완성도 높은 솔루션이 많고, 코드 품질도 직접 작성하는 것보다 훨씬 높을 수 있습니다. 기존 코드를 직접 참조하고 수정할 수 있는데 왜 처음부터 다시 작성해야 할까요?

저는 새로운 프로젝트를 시작할 때 바로 코드를 작성하지 않는 습관이 있습니다. 먼저 코덱스에 다음과 같은 제안을 보냅니다.

我要做一个XXX。先不要写代码。去GitHub找能直接使用或二次开发的开源项目，确认是否还在维护、部署是否麻烦、哪些功能可以复用。最后告诉我，应该直接用、基于现有项目改，还是自己开发，并给出最简单的MVP方案。等我确认后再动手。

딱 이 문장만요.

이 프롬프트는 세 가지 역할을 했습니다.

잘 생각해 보세요. 이 질문은 세 가지 역할을 합니다.

첫째, AI가 자체적으로 코드를 작성하는 대신 GitHub에서 기존 솔루션을 찾을 수 있도록 해줍니다. 많은 사람들이 모를 수도 있지만, Codex를 GitHub 플러그인과 통합하면 오픈 소스 프로젝트를 실시간으로 검색할 수 있습니다. 이는 단순한 기능이 아닙니다.

둘째로, 이 서비스는 AI를 활용하여 프로젝트의 품질을 평가하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 프로젝트가 여전히 유지 관리되고 있는지, 배포가 얼마나 복잡한지, 그리고 어떤 기능을 직접 사용할 수 있는지 등을 파악할 수 있습니다. GitHub에서 각 프로젝트를 수동으로 검색하려면 한두 시간이 걸릴 수 있지만, AI를 이용하면 몇 분 만에 결과를 얻을 수 있습니다.

셋째, AI가 해당 기능을 직접 사용할지, 수정할지, 아니면 처음부터 새로 작성할지 등 명확한 의사 결정 제안을 제공할 수 있도록 해주며, 가장 간단한 MVP 솔루션을 계획하는 데에도 도움을 줍니다.

토큰을 많이 절약할 수 있는 이유는 무엇인가요?

이 작업을 하면 토큰을 정말 많이 절약할 수 있습니다.

왜냐하면 인공지능에게 직접 코드 작성을 맡기면, 인공지능은 사용자가 원하는 기능이 이미 존재하는지 알지 못하기 때문입니다. 인공지능은 처음부터 엄청난 양의 코드를 생성할 것이고, 이 코드는 기존 오픈소스 프로젝트의 기능과 중복될 수 있으며, 결국 사용자가 직접 코드를 정리해야 할 것입니다.

하지만 AI가 먼저 답을 찾는 데 도움을 준다면, AI의 제안은 기존 생태계를 기반으로 하기 때문에 코드를 작성할 때 코드 양을 최소 절반으로 줄일 수 있습니다.

저도 그렇게 해요. 새로운 프로젝트를 시작할 때마다 먼저 이 제안 프로그램을 실행하고, AI가 제시하는 내용을 바탕으로 다음 단계를 결정합니다. 이렇게 하면 효율성이 확실히 향상돼요.

솔직히 말해서, 이 방법이 모든 사람에게 효과가 있을지는 확신할 수 없습니다. 어떤 프로젝트는 실제로 쉽게 구할 수 있는 해결책이 없을 수도 있습니다. 하지만 생각해 보세요. GitHub에는 수억 개의 저장소가 있으니, 여러분이 하고 싶은 대부분의 일은 이미 누군가가 해놓았을 가능성이 매우 높습니다.

거인의 어깨 위에 서서

당신은 프로그래머가 아니므로 코드를 처음부터 작성할 필요가 없습니다. 콘텐츠 제작자도 아니므로 매일 새로운 콘텐츠를 만들 필요도 없습니다. 당신은 그저 의미 있는 일을 하고 싶어하는 사람일 뿐이며, 가장 현명한 접근 방식은 먼저 다른 사람들이 이미 해낸 일을 살펴보고 그들의 업적을 발판 삼아 나아가는 것입니다.

때때로 저는 인공지능 시대에 인공지능을 가장 현명하게 사용하는 방법은 인공지능에게 모든 것을 맡기는 것이 아니라, 인공지능이 정보 검색과 의사 결정 분석을 수행하도록 하고, 사용자는 그 결과를 실행하는 것이라고 생각합니다.

이전에 검색 엔진을 사용하던 방식과 지금의 차이점은 무엇일까요? 예전에는 특정 요구 사항을 검색하면 수많은 링크가 나타났고, 어떤 링크가 작동하고 어떤 링크가 작동하지 않는지 확인하기 위해 하나씩 클릭해 봐야 했습니다. 하지만 이제는 AI에 요구 사항을 입력하면 AI가 자동으로 필터링하여 원하는 결과를 바로 보여줍니다.

믿을 수 있겠어요?

이 문구를 새겨 넣어야 합니다.DNA에

개인적으로 저는 이 과정이 우리 DNA 에 깊이 새겨져야 한다고 생각합니다 . 새로운 프로젝트를 시작하기 전에 이 과정을 거치면 시간을 정말 많이 절약할 수 있습니다.

이 접근 방식의 또 다른 장점은 이미 존재하는 것을 다시 만들 필요가 없다는 것입니다. AI는 이미 사용 가능한 솔루션을 찾는 데 도움을 주어 진정으로 맞춤화된 측면에 집중할 수 있도록 해줍니다. 이렇게 하면 가장 가치 있는 영역에 에너지를 쏟을 수 있습니다.

제 경험을 말씀드리자면, 처음 AI를 이용해 코드를 작성할 때는 정말 기대가 컸고 AI가 모든 것을 처음부터 생성해주길 바랐습니다. 하지만 얼마 사용해 보니 오히려 그렇게 하는 것이 더 느리다는 것을 알게 되었습니다. AI가 생성한 코드는 직접 디버깅하고 수정하고 유지보수해야 하기 때문입니다. 반면 기존의 오픈소스 프로젝트들은 이미 많은 사람들의 검증을 거쳤기 때문에 품질이 훨씬 보장됩니다.

언뜻 생각하기에 모순처럼 들릴 수도 있겠죠? 하지만 잘 생각해 보세요. 코드에서 가장 중요한 것은 코드를 작성하는 것이 아니라 올바르게 작성하는 것입니다. 기존 솔루션은 이미 검증되었으므로, 이를 직접 사용하면 문제 발생 가능성을 크게 줄일 수 있습니다.

그래서 제가 드리는 조언은, 다음에 Codex나 다른 AI를 사용해서 코드를 작성할 때는 서두르지 마세요. 먼저 프롬프트를 한 번 실행해보고 AI가 답을 찾는 데 도움을 주도록 하세요.

당신이 하려는 일이 이미 다른 사람에 의해 이루어졌을 수도 있다는 사실을 알게 될 것입니다.

그냥 받아서 사용하시면 됩니다.

아낀 시간을 더 흥미로운 일에 활용해 보세요.

여기까지 읽어주셔서 감사합니다. 도움이 되셨다면 좋아요와 공유 부탁드립니다. 최신 소식을 가장 먼저 받아보고 싶으시다면 팔로우도 해주세요!

제 글을 읽어주셔서 감사합니다. 다음에 또 뵙겠습니다.