어제 광화문 마이크로소프트에서 열린 GitHub Copilot 부트캠프에 다녀왔습니다. 90명의 개발자가 모여서 입코딩으로 앱을 개발하는 재미있는 행사였습니다. 깃헙 코파일럿을 이용한 바이브 코딩에 대한 4개의 세션이 있었습니다. 바이브 코딩은 코드 작성을 대신해주는 에이전트를 이용한 반복적 프롬프트 코딩입니다. 머지않아 마이크와 엔터키만 있으면 '만들어줘, 고쳐줘, 테스트해줘'처럼 입코딩으로 앱 개발이 가능해 보였습니다. 그리고 현장에서 활약하시는 MS MVP분들의 생생한 이야기를 들을 수 있어서 정말 좋았습니다. 이 포스팅에서는 코파일럿 부트캠프를 다녀온 리뷰를 공유드립니다.
1. 요약
바쁘신 분들을 위한 요약입니다. 부트캠프의 모든 내용은 https://github.com/devrel-kr/github-copilot-bootcamp-2025에 정리되어 있습니다.
- 바이브 코딩은 AI 에이전트로 여러 파일로 구성된 프로젝트를 만들어주는 강력한 기능입니다.
- 하지만 LLM이 만들어 내는 코드이기에 매우 유창하지만, 오류가 많고, 100% 신뢰하기 어렵습니다.
(탑급 시니어 개발자인 연사 분들도 바이브 코딩 시연 중 당황하시는 모습이 종종 있었습니다) - 바이브 코딩의 신뢰성을 올리기 위한 프롬프트 고도화, 테스트 기반 바이브 코딩 등 여러 방법들이 있습니다.
- AI 에이전트가 더 발전한다면 바이브 코딩은 또 한 번 개발 패러다임을 바꿀 수 있는 강력한 기능이 될 것이라 예상합니다.
2. 부트캠프 소개
4월의 맑은날, 광화문의 마이크로소프트를 찾아갔습니다. 12시부터 6시까지 Microsoft 저스틴 유님이 진행한 GitHub Copilot에 참석하였습니다. 행사 메시지는 'GitHub Copilot의 최신 기능을 이용해서 다양한 언어로 다양한 애플리케이션을 개발해 봅시다. 진정한 vibe coding에 올라타 보세요!' 입니다. 저는 시니어가 되고픈 개발자로 다른 개발자들은 바이브 코딩을 어떻게 실무에 활용하는 지 궁금하여 이벤터스를 이용해 신청하였습니다.
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한국 마이크로소프트 본사 입구
마이크로소프트 위치
한국 MS는 처음 찾아가봤습니다. 광화문에 있는 빌딩 13층 이었구요. 행사장에 들어가니 엄청난 경치가 보였습니다. 여기서 일하시는 분들은 광화문, 경복궁과 북악산, 인왕산의 멋진 뷰를 항상 즐기고 계셨습니다. 지상에서는 볼 수 없는 뷰를 볼 수 있어 좋았습니다. 다음에 또 보고 싶네요.
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부트캠프 행사장에서 보이는 풍경 (광화문 스카이뷰, 회의실 창에서 보이는 뷰)
부트캠프만큼 멋진 경치를 보면서 행사에 참여했습니다.
3. 부트캠프 진행
오늘 부트캠프는 저스틴 유 님을 메인으로 총 4명의 연사님이 계셨습니다.
.NET/컨테이너 부분을 저스틴 유 님이 맡아주셨습니다. Python 부분은 김태영님이 소개해주셨습니다. Java 및 에이전트 사용팁은 신혜원님이 맡아주셨습니다. JavaScript/코파일럿팁은 이보라님이 소개해주셨습니다. 각자 1시간 진행하셨는데, 네 분 모두 바이브 코딩 디버깅에 약간씩 시간을 더 필요로 하셔서 마지막으로 갈 수록 조금 급해진 진행을 볼 수 있었습니다. 그만큼 전문가들에게도 바이브 코딩은 난도가 있다고 생각이 드네요.
3.1. 시나리오
세션은 4개로 이 리포지토리를 기반으로 진행되었습니다. 어떤 회사를 가정한 시나리오가 있었습니다.
Contoso 아웃도어 컴파니는 회사의 다양한 아웃도어용 제품 홍보를 위한 마이크로 소셜미디어 사이트를 개발하려고 합니다. 현재 개발 부서에는 Python 개발자가 백엔드 API를, JavaScript 개발자가 프론트엔드 웹 UI를 담당하고 있습니다. 마케팅 팀에서는 기본적인 MVP를 제작해서 웹사이트를 론칭할 계획을 세웠습니다. 하지만, 개발 기간이 촉박해서 빠르게 제작을 해야 하는 상황입니다.
앗, 그런데 말입니다...
1. Python 개발자가 되어 바이브 코딩으로 FastAPI 서버를 만듭니다.
2. JavaScript 개발자가 되어 바이브 코딩으로 React 웹 UI을 만듭니다.
3. 저런!! Python 개발자가 퇴사해버렸습니다. 회사와 협력사 누구도 Python을 모릅니다.
4. 회사의 유일한 백엔드 개발자인 Java 개발자가 되어 바이브 코딩으로 Python FastAPI를 Java Spring으로 마이그레이션 합니다.
5. 저런!! 기획이 변경되어 .NET Blazer 기반의 웹 UI가 필요합니다.
6. .NET 개발자가 되어 바이브 코딩으로 React 웹 UI를 Blazer 웹앱으로 마이그레이션 합니다.
세션은 위 시나리오를 바이브 코딩으로 진행하는 것이 목표였습니다. 여러 언어를 다루는 만큼, 환경설정이 중요했습니다. 부트캠프에서는 참석자의 환경설정 시간을 줄여주기 위해 사전작업을 하였습니다. 사전작업은 각 연사들이 미리 준비한 설정을 모아서 코드스페이스를 준비하는 것 이었습니다.
3.2. '바이브 코딩' 이란?
바이브 코딩은 LLM의 에이전트 기능을 이용한 프로젝트 편집기능을 활용합니다. 문맥 기반으로 답변을 하는 'Ask' 질문 기능, 문맥 기반으로 단일/복수의 파일을 편집하는 'Edit' 편집 기능이 있습니다. 그 이후 나온 기능은 Cursor AI에서 대중화시킨 'Agent' 에이전트 기능입니다. 'Agent' 기능은 프로젝트 문맥을 기반으로 프로젝트의 모든 코드를 편집하는 기능입니다. 심지어 프로젝트를 실행/출판하는 명령어도 생성하거나 직접 실행까지 할 수 있습니다. 이 Agent 기능을 반복하여 사용하면, 프로젝트 생성, 개발, 실행, 디버깅을 모두 LLM을 이용하여 할 수 있습니다.
다음 처럼 Python FastAPI 프로젝트를 의뢰할 수 있습니다.
요청하면 에이전트가 현재 프로젝트 구성을 파악한 뒤 어떤 작업을 할지 나열하고 구현합니다.
위 처럼 순차적으로 작업을 수행합니다. 생각보다 작업이 걸릴 수 있습니다. (아직 GitHub Copilot은 작업 시간이 오래 걸립니다)
에이전트가 작업이 끝나면 변경한 파일을 알려주고, 사용자에게 이 변경사항을 유지할 지 되돌릴 지 물어봅니다. 여기까지가 바이브 코딩의 한 사이클입니다. 원하는 결과가 나오지 않는다면, 원하는 결과가 나올 때 까지 이 과정을 반복하시면 됩니다.
3.3. 부트캠프 내용
부트캠프 내용은 바이브 코딩을 이 문서에 따라서 수행하는 방식으로 진행했습니다. 4가지 언어와 앱을 4분의 연사님이 하나씩 맡아서 진행해주셨습니다. 현장에서는 연사님들이 모두 문제해결을 도와주셔서 원할하게 진행할 수 있었구요. 문서를 보면서 집에서도 혼자서 모든 과정을 새롭게 진행할 수 있습니다. 따라서 자세한 부트캠프 내용은 생략하겠습니다.
4. 부트캠프 리뷰
6시간 동안 진행된 부트캠프의 내용과 질의-답변 중 인상 깊었던 점을 정리하였습니다.
4.1. 개발환경: 코드스페이스
부트캠프에서 사용한 코드스페이스는 .devcontainer의 설정을 읽어 필요한 모든 종속성이 설치한 개발환경을 제공합니다. 코드스페이스는 개발환경이라 행사 초반에만 언급하고 넘어갔지만, MLOps 엔지니어 입장에서는 상당히 인상깊었던 부분이라 강조하고 싶습니다.
저는 코드스페이스를 알고 있었지만, 개인 개발환경 구성에만 사용했습니다. 코드스페이스를 이런 부트캠프에서 활용하는 것이 매우 인상깊었는데요. 데브옵스의 도커라이징, IaC와 비슷한 부분이 었습니다. 코드스페이스를 이용해 코드로 관리하는 개발환경 (Development Environment as a Code)을 고객에게 제공할 수 있겠다는 생각이 들었습니다. 그리고 GitHub의 가상머신을 이용하기 때문에 브라우저만 있다면 어떤 기기에서든 코드 스페이스의 성능을 100% 쓸 수 있다는 장점이 있어요. 구글 코랩(Google Colab), 주피터허브(JupyterHub), 백스테이지(Backstage)로 연구개발환경을 공급하는 것과 비슷하여, 개발 협업 및 제품 납품에 아주 유용한 기능이라는 점을 상기 할 수 있었습니다.
현업에서도 이렇게 개발환경을 공급해주는 플랫폼 엔지니어링 도구에 대해서 더 관심을 가져야겠습니다.
4.2. 바이브 코딩: 탑급 시니어 개발자도 바이브 코딩을 성공하기 어렵다.
사전에 준비해 오신 프롬프트로도 시간 안에 원하는 결과를 얻기 힘들었습니다. 연사님께 질문을 드려보니 한 번에 성공하기는 어렵고, 많은 반복과 노하우가 필요하다고 하셨습니다. 또, E2E 테스트 케이스를 확보해야 시행착오를 줄일 수 있다고 하셨습니다. 에이전트에게 먼저 테스트 케이스 작성을 요청하고, 이를 모두 통과할 때까지 재시도하라고 시키면 시간을 아낄 수 있다고 하셨습니다 (토큰 사용량은 주의해야 합니다).
4.3. 바이브 코딩: 에이전트를 후배 개발자로 생각하자.
아직 전문가분들도 AI가 내놓은 결과물을 100% 믿지 않습니다. 모든 세션에서 이 점을 강조하셨습니다. 결국에는 에이전트는 도구이고 참고자료이지 결정과 책임은 개발자의 몫입니다.
개인적인 생각으로는 AI 에이전트를 후배 개발자라고 생각하고 대화하면서 나의 시간을 줄여주는 역할로 여기면 좋겠습니다. 바이브 코딩으로 급하지 않은 일들을 맡겨두고 가끔씩 리뷰/피드백을 반복하면 유용할 것이라 생각합니다. 에이전트가 단순한 업무와 쉬운 업무를 처리해 주는 동안 개발자는 좀 더 복잡한 업무에 집중할 수 있을거에요. 그렇게 해주는 자동화된 파이프라인을 확보하는 것이 중요합니다.
4.4. 바이브 코딩: 주니어 개발자는 바이브 코딩은 어떻게 받아들여야 할까요?
바이브 코딩을 이용하면 개발을 전혀 모르거나, 처음 다루는 언어로도 프로토타입을 만들 수 있습니다. 많은 개발자들의 지식을 익힌 AI 에이전트의 코드를 보고 개발지식을 쌓을 수 있습니다. Python 밖에 모르는 개발자가 FastAPI를 Java, Rust로 API를 뚝딱 마이그레이션 할 수 있습니다. 일단 '성공' 해보는 것이 개발자에게 매우 중요한 점인데, 바이브 코딩은 이를 달성하게 도와주는 좋은 도구라 생각합니다.
5. 맺음말: 부트캠프 이후
저는 이 행사에 두 가지 질문을 가지고 참석했습니다.
- 개발자들은 이제 기성 개발을 버리고, 바이브 코딩으로 일하실까?
- GitHub Copilot은 Cursor AI를 대체할 만큼 발전했을까?
두 질문에 대해 제가 얻은 답은 '아직은 아니지만, 곧 되겠다' 였습니다.
- 현재는 바이브 코딩 사이클 마다 개발자에게 결과를 물어보고 있습니다. 혹은 N회까지 알아서 수행하고 그 다음 검사를 받는 식 입니다. 전문가들도 이 과정에 많은 노하우가 필요하다고 하셨습니다. 저의 생각으론 기술적으로 요구사항들을 정확히 달성할 때까지 에이전트가 능동적으로 반복하는 작업이 필요해 보입니다. 지금은 이 과정을 '개발자가 테스트 케이스를 확보'해주는 것 같은 작업을 하는데요. 만약 GitHub Copilot이 이를 고려한다면 성능이 많이 오를 거라 생각합니다.
- 작년 까지는 GitHub Pro와 Cursor AI를 구독해서 코파일럿도 함께 사용할 수 있었습니다. 지금은 GitHub Copilot($10)과 Cursor AI($20)를 각각 구독해야해서 좀 부담스러웠거든요.. 이번 기회에 Cursor AI를 해지하고 GitHub Copilot만 구독할 수 있을지 전문가들의 세션을 통해 정해보고 싶었습니다. 생각보다 Copilot이 상대적으로 속도도 느리고, 원하는 결과를 얻기까지 노력이 많이 필요합니다. 당분간은 둘 다 구독을 유지하면서 써보겠습니다. MS 화이팅입니다.
그래서 바이브 코딩은 전문가들에게는 날개를 달아주고, 입문자에게는 불가능을 가능으로 만들어주는 좋은 도구가 될 수 있습니다. 개발자의 길은 은퇴할 때까지 공부해야 한다고 그러죠. 그래서 바이브 코딩을 배우고 싶으시면, 지금 바로 GitHub Copilot을 켜보시는 게 어떨까요? 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.
어제보다 오늘 더 공부 잘하는 코딩냥이. 어제보다 오늘 더 일 잘하는 코딩냥이.
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