AI 바이브코딩의 시작점, PRD 완전 정복: AI가 이해하는 기획서 작성법
바이브코딩(Vibe Coding)의 시대가 도래했습니다. 자연어로 AI에게 지시하면 코드가 만들어지는 세상 — 하지만 현실은 녹록치 않습니다. Stack Overflow 2025 개발자 설문에 따르면 개발자의 84%가 AI 도구를 사용하거나 사용 계획이 있지만, 동시에 2/3는 "거의 맞지만 완전히는 아닌 AI 솔루션"에 좌절감을 느끼고 있습니다. 대규모 도입과 광범위한 불만족이 공존하는 이 역설은, AI의 능력 문제가 아니라 명세(Specification) 문제를 가리킵니다.
이 글에서 다루는 PRD(Product Requirements Document, 제품 요구사항 문서)는 바로 그 명세의 출발점입니다. GitHub 엔지니어링 팀은 2025년 9월 "코드가 진실의 원천이던 시대에서, 명세가 진실의 원천인 시대로 전환하고 있다"고 선언했습니다. 바이브코딩에서 PRD는 더 이상 인간 이해관계자 간의 합의 문서가 아닙니다 — AI 에이전트가 실행하는 프로그래밍 인터페이스입니다.
PRD란 무엇인가
PRD(Product Requirements Document)는 제품이 무엇을 해야 하는지를 정의하는 문서입니다. 기능, 사용자 스토리, 수용 기준(Acceptance Criteria), 제약 조건, 기술 사양 등을 포함하며, 개발의 청사진(Blueprint) 역할을 합니다. 전통적으로 PRD는 PM(Product Manager)이 작성하고 엔지니어가 해석·질문·구현하는, 인간 사이의 정렬 도구였습니다.
바이브코딩 시대에 PRD의 역할은 근본적으로 확장됩니다. ChatPRD의 분석대로, "좋은 PRD는 팀 레퍼런스일 뿐 아니라 AI를 위한 가이드"이기도 합니다. AI 코딩 도구(Claude Code, Cursor, Copilot 등)에 잘 구조화된 PRD를 제공하면, 그것이 제품 목표에 대한 '진실의 원천(Source of Truth)'이 됩니다. 즉, PRD는 인간과 AI 모두를 위한 이중 청중(Dual Audience) 문서가 된 것입니다.
프로젝트 개요(Overview) — 무엇을, 왜 만드는가. 2~3문장의 명확한 목표
사용자 스토리(User Stories) — "~로서, ~을 원한다, ~를 위해" 형식의 기능 정의
수용 기준(Acceptance Criteria) — 각 기능의 "완료" 조건을 구체적으로 명시
기술 스택(Tech Stack) — 프레임워크, 언어, 데이터베이스, API 등
제약 조건(Constraints) — 기술적·비즈니스적 한계와 비목표(Non-goals)
데이터 모델(Data Model) — 테이블, 스키마, 관계 정의
성공 지표(Success Metrics) — 측정 가능한 KPI와 목표 수치
전통적 PRD vs AI 시대의 PRD: 무엇이 달라졌나
David Haberlah의 "How to write PRDs for AI Coding Agents" (2026.1) 분석이 이 변화를 가장 체계적으로 정리합니다. 전통적 PRD는 인간의 이해, 이해관계자 정렬, 문서화에 최적화되어 있었습니다. 기능을 총체적으로 제시하여 엔지니어가 전체 비전을 파악한 뒤 구현 세부사항을 결정했습니다. 반면 AI 코딩 에이전트는 의존성 순서로 정렬된, 테스트 가능한 단계별 명세에서 더 좋은 성능을 냅니다.
| 구분 | 전통적 PRD | AI 시대의 PRD |
|---|---|---|
| 대상 독자 | 인간 (PM, 엔지니어, 디자이너) | 인간 + AI 에이전트 |
| 구조 | 총체적 (Holistic) | 순차적·단계별 (Sequential Phases) |
| 수용 기준 | "직관적이어야 한다", "빨라야 한다" | "로딩 2초 미만", "버튼 3회 이내" |
| 비목표(Non-goals) | 생략으로 암시 | 명시적으로 기술 (DO NOT) |
| 범위 관리 | 엔지니어의 판단에 의존 | 보호 패턴(DO NOT CHANGE) 포함 |
| 검증 방식 | 코드 리뷰, QA 테스트 | 체크포인트, 자동 테스트, 단계별 확인 |
핵심적인 변화는 세 가지입니다. 첫째, 단일 문서에서 순차적 단계로 전환됩니다. AI 에이전트는 한 번에 모든 것을 구현하라는 명세보다, 의존성 순서대로 한 단계씩 완료·검증·진행하는 구조에서 훨씬 높은 품질을 보입니다. 둘째, 모호한 기준에서 기계 검증 가능한 기준으로 진화합니다. "사용하기 쉬워야 한다"는 인간에게는 충분하지만, AI는 이를 해석할 수 없습니다. "3클릭 이내 완료", "응답 시간 200ms 이하"처럼 정량화해야 합니다. 셋째, 생략이 아닌 명시적 경계 설정이 필수입니다. AI는 누락에서 범위를 추론할 수 없습니다. 인증을 구현하지 말라고 쓰지 않으면, 대부분의 웹앱에 인증이 필요하므로 AI가 자의적으로 추가할 수 있습니다.
Spec Driven Development: 새로운 패러다임
GitHub는 2025년 9월 Spec Kit이라는 오픈소스 프레임워크를 출시하며 "Spec Driven Development(명세 주도 개발)"를 공식화했습니다. Addy Osmani(Google 엔지니어)도 2026년 1월 "How to write a good spec for AI agents"에서 이 워크플로를 상세히 다뤘습니다. 핵심은 4단계 게이트 워크플로입니다.
Specify → Plan → Tasks → Implement
1단계: Specify (명세)
무엇을, 왜 만드는지를 고수준으로 기술합니다. 기술 스택이나 앱 디자인이 아니라, 사용자 여정, 경험, 성공의 정의에 집중합니다. AI 에이전트가 이를 바탕으로 상세한 스펙을 생성합니다.
2단계: Plan (계획)
원하는 기술 스택, 아키텍처, 제약 조건을 제공하면 AI가 포괄적인 기술 계획을 생성합니다. 여러 계획 변형을 비교할 수 있습니다.
3단계: Tasks (작업 분해)
AI가 명세와 계획을 바탕으로 작고, 리뷰 가능하고, 독립적으로 테스트 가능한 작업으로 분해합니다. "인증 구축"이 아니라 "이메일 형식을 검증하는 사용자 등록 엔드포인트 생성" 수준의 구체성입니다.
4단계: Implement (구현)
에이전트가 작업을 하나씩(또는 병렬로) 처리합니다. 천 줄짜리 코드를 검토하는 대신, 특정 문제를 해결하는 집중된 변경사항을 리뷰합니다.
각 단계 사이에 인간의 검증 게이트가 있습니다. 스펙이 원하는 것을 포착하는지? 계획이 제약 조건을 반영하는지? AI가 놓친 엣지 케이스는 없는지? 이 게이트를 통과해야만 다음 단계로 진행하며, 이를 통해 AI 결과물이 "카드로 쌓은 집"처럼 무너지는 것을 방지합니다.
AI를 위한 PRD 작성 실전 가이드
원칙 1: 순차적 단계(Phase)로 구조화하라
전통적 PRD는 이렇게 씁니다: "시스템은 사용자가 오디오 파일을 업로드, 정리, 재생하고 실시간 주파수 시각화와 플레이리스트 관리를 할 수 있어야 한다." AI 최적화 명세는 이를 순차적 단계로 재구성합니다.
Phase 1: 데이터베이스 스키마 및 스토리지 설정 Phase 2: 오디오 업로드 및 라이브러리 관리 API Phase 3: 재생 엔진 (전송 컨트롤) Phase 4: 시각화 통합 ← Phase 3의 오디오 컨텍스트 필요 Phase 5: 플레이리스트 관리 Phase 6: UI 폴리싱 및 에러 핸들링
각 단계는 명확한 의존성(Phase 4는 Phase 3 필요), 테스트 가능한 결과물(Phase 2는 작동하는 업로드 엔드포인트로 종료), 한정된 범위(Phase 6은 DB 스키마를 수정하지 않음)를 갖습니다. 2026년 초 기준, 각 단계는 에이전트 작업 5~15분 분량이 적정합니다. 더 크면 디버깅이 어렵고, 더 작으면 핸드오프 오버헤드가 발생합니다.
원칙 2: 수용 기준을 기계 검증 가능하게 작성하라
| 전통적 수용 기준 ❌ | AI 최적화 수용 기준 ✅ |
|---|---|
| "페이지가 빨리 로딩되어야 한다" | "모든 페이지의 초기 로드 시간이 2초 미만" |
| "사용하기 쉬워야 한다" | "핵심 작업이 3클릭 이내로 완료" |
| "보안이 우수해야 한다" | "비밀번호 12자 이상, bcrypt 해시, HTTPS 필수" |
| "직관적인 UI" | "에러 메시지가 400ms 내 표시, 빈 제목 시 저장 차단" |
원칙 3: 명시적 경계와 보호 패턴을 설정하라
AI 에이전트는 방대한 코드베이스로 학습되어 있어, 명시되지 않은 요구사항도 추론하여 구현하려 합니다. 제어하지 않으면 작동하는 코드를 "개선"하다가 망가뜨리거나, 안정적인 패턴을 새로운 아키텍처로 리팩터링하거나, 명세 범위를 넘어 확장합니다. 실무에서는 "DO NOT CHANGE" 패턴이 핵심 안전장치로 자리잡았습니다.
## DO NOT CHANGE - 데이터베이스 스키마 - API 엔드포인트 시그니처 - 인증 플로우 - 이전 단계에서 완성된 모든 기능 ## Non-Goals (이 단계에서 구현하지 않을 것) - 사용자 인증 (Phase 3에서 구현 예정) - 모바일 반응형 디자인 - 다국어 지원
GitHub의 2,500개 이상 에이전트 설정 파일 분석 결과, 가장 효과적인 경계 설정은 3단계 시스템이었습니다. "항상(Always)" — 커밋 전 테스트 실행, 네이밍 컨벤션 준수 등 에이전트가 묻지 않고 수행할 항목. "먼저 물어볼 것(Ask First)" — DB 스키마 변경, 의존성 추가 등 인간 승인이 필요한 항목. "절대 금지(Never)" — 시크릿 커밋, vendor 디렉터리 편집 등 절대 수행하면 안 되는 항목.
원칙 4: 코딩 전에 리서치부터 하라
플랫폼 기능은 LLM의 학습 데이터보다 빠르게 변합니다. Claude Code의 공식 워크플로는 "Explore-Plan-Code-Commit" 패턴을 명시하며, 첫 단계에서 "관련 파일, 이미지, URL을 읽고 온라인 리서치를 하되, 아직 코드를 작성하지 말 것"이라고 지시합니다. JetBrains의 Junie 문서도 "AI 에이전트에게 requirements.md를 읽고 상세한 구현 계획을 만들라고 요청하되, 아직 코딩을 시작하라고 하지 마라. 먼저 생각하라고 하라"고 권고합니다. 리서치 체크리스트에는 "[플랫폼] Agent [현재 날짜] 기능", "[기술] [플랫폼] 호환성 [현재 날짜]", "[플랫폼] 알려진 이슈" 등이 포함됩니다.
원칙 5: 6대 핵심 영역을 빠짐없이 커버하라
GitHub의 2,500+ 저장소 분석 결과, 효과적인 명세 파일이 반드시 다루는 6가지 핵심 영역이 도출되었습니다.
① 명령어(Commands) — 도구 이름만이 아니라, 플래그가 포함된 전체 명령어: npm test, pytest -v, npm run build
② 테스트(Testing) — 테스트 실행 방법, 프레임워크, 파일 위치, 커버리지 기대치
③ 프로젝트 구조(Project Structure) — src/는 앱 코드, tests/는 유닛 테스트, docs/는 문서
④ 코드 스타일(Code Style) — 3문단의 설명보다 실제 코드 스니펫 하나가 낫습니다
⑤ Git 워크플로 — 브랜치 네이밍, 커밋 메시지 형식, PR 요구사항
⑥ 경계(Boundaries) — Always / Ask First / Never의 3단계 시스템
실전 PRD 템플릿: 복사해서 바로 쓰기
Prompt 0: 계획 단계 (Plan Mode)
Claude Code에서는 Shift+Tab으로 Plan Mode 진입, Replit에서는 Plan Mode 전환, Cursor에서는 채팅으로 시작합니다. 이 단계에서 코드를 생성하지 않습니다.
# [프로젝트명] PRD ## 프로젝트 개요 [2~3문장으로 무엇을 만드는지, 왜 만드는지 설명] 예: "소규모 팀이 작업을 관리할 수 있는 웹앱. 사용자 계정, DB, 심플한 UI를 포함." ## 핵심 기능 1. [명확한 범위의 기능 1] 2. [명확한 범위의 기능 2] 3. [명확한 범위의 기능 3] ## 사용자 스토리 - US1: 사용자로서, 제목과 마감일로 새 작업을 추가하고 싶다 → 제때 완료하기 위해 - US2: 사용자로서, 작업을 완료로 표시하고 싶다 → 진행 상황을 추적하기 위해 - US3: 사용자로서, 프로젝트별로 작업을 분류하고 싶다 → 맥락별로 확인하기 위해 ## 기술 스택 - Frontend: React 18 + TypeScript + Vite + Tailwind CSS - Backend: Node.js/Express - Database: PostgreSQL (Prisma ORM) - 인증: NextAuth.js ## 데이터 모델 개요 - User: id, email, name, createdAt - Task: id, title, dueDate, completed, categoryId, userId, createdAt - Category: id, name, userId ## 제약 조건 - OAuth 2.0 인증 필수 - 동시 사용자 1,000명 지원 - 접근성 가이드라인 준수 (키보드, 스크린리더) ## Non-Goals (이 프로젝트에서 구현하지 않음) - 모바일 네이티브 앱 - 실시간 협업 (WebSocket) - 다국어 지원 이 아키텍처를 이해했는지 확인해주세요. 아직 빌드하지 마세요.
Prompt N: 구현 단계 (Build Mode)
# Phase 2: 작업 추가 기능 (US1) ## 목표 사용자가 제목과 마감일을 입력하여 새 작업을 생성할 수 있다. ## 요구사항 1. NewTaskForm 컴포넌트 생성 (title, dueDate, category 필드) 2. title이 빈 경우 유효성 검사 에러 표시, 저장 차단 3. POST /api/tasks 엔드포인트 호출하여 저장 4. 저장 후 작업 목록에 즉시 반영 5. createdAt 타임스탬프 자동 설정 ## 기술 세부사항 - API: POST /api/tasks (Prisma를 통한 DB 저장) - State: Redux Toolkit의 tasksSlice 사용 - UI: @ourcompany/ui 라이브러리의 Button, Input 컴포넌트 ## DO NOT CHANGE - Phase 1에서 생성된 DB 스키마 - 인증 플로우 - 기존 레이아웃 구조 ## 수용 기준 - [ ] 제목 입력 후 저장 시 작업 목록에 표시 - [ ] 빈 제목으로 저장 시도 시 에러 메시지 표시 - [ ] 마감일은 선택사항이며, 미입력 시 null로 저장 - [ ] 과거 날짜를 마감일로 설정 시 경고 표시 - [ ] Phase 1의 모든 기능이 정상 작동 체크포인트 생성: "Phase 2 - Task Creation"
플랫폼별 PRD 적용법
| 플랫폼 | 설정 파일 | PRD 적용 방식 |
|---|---|---|
| Claude Code | CLAUDE.md |
프로젝트 루트에 CLAUDE.md 배치. 500줄 이내 권장. Agent Skills로 재사용 가능한 PRD 워크플로 패키지화 |
| Cursor | .cursorrules 또는 .cursor/rules/ |
PRD를 docs/PRD.md로 저장하면 자동 인덱싱. .cursorrules에 코딩 컨벤션 설정. Composer 모드로 다중 파일 편집 |
| GitHub Copilot | AGENTS.md |
Spec Kit의 4단계 워크플로 적용. AGENTS.md는 크로스 플랫폼 오픈 표준 |
| Replit Agent | .replit |
Plan Mode에서 PRD 전달 → 이해 확인 → Build Mode 전환. 체크포인트로 롤백 가능 |
| OpenAI Codex | AGENTS.md |
Codex Artifacts로 사전 실행 계획 리뷰. "지나치게 상세한 프롬프트를 피하라"는 공식 가이드 |
2025년 말, Google, OpenAI, Factory, Sourcegraph, Cursor가 공동으로 AGENTS.md 오픈 표준을 출시했습니다. 도구별 분산된 설정 파일을 대체하기 위한 벤더 중립적 마크다운 형식으로, PRD와 에이전트 설정을 하나의 표준으로 통합하는 방향으로 진화하고 있습니다.
PRD 작성 꿀팁 7가지
🍯 팁 1: AI에게 PRD 초안을 작성시켜라
고수준 비전(2~3문장)만 제시하고, AI에게 상세한 PRD를 생성하게 하세요. 그다음 검토·수정합니다. Addy Osmani의 표현대로, "스펙은 당신과 AI가 함께 만드는 첫 번째 산출물"입니다.
🍯 팁 2: PRD를 프로젝트 저장소에 포함시켜라
docs/PRD.md 또는 SPEC.md로 저장하면 Cursor, Claude Code 등이 자동 인덱싱합니다. AI가 항상 참조할 수 있는 '진실의 원천'이 됩니다.
🍯 팁 3: 한 번에 하나의 작업만 지시하라
"명령의 저주(Curse of Instructions)" 연구에 따르면, 지시사항이 많아질수록 AI의 각 지시 준수율이 급락합니다. HumanLayer의 분석에 따르면 프론티어 LLM은 약 150~200개의 지시사항까지만 합리적으로 따릅니다. 300개 요구사항의 단일 명세보다 30~50개씩 5~6단계로 나누세요.
🍯 팁 4: Claude Code에서 "think" 키워드를 활용하라
복잡한 아키텍처 결정 시 Claude Code에 ultrathink를 지시하면 최대 깊이의 추론이 활성화됩니다. DB 스키마처럼 근본적인 설계는 바로 구현하지 말고 "ultrathink about the database schema before proposing anything"이라고 요청하세요.
🍯 팁 5: 수용 기준을 체크박스 형식으로 작성하라
- [ ] 빈 제목 시 에러 표시 형식은 AI가 구조적으로 파싱하기 쉽고, 각 항목을 독립적으로 검증할 수 있습니다. 마지막에 반드시 - [ ] 이전 기능 모두 정상 작동을 추가하세요.
🍯 팁 6: PRD를 살아있는 문서로 유지하라
요구사항이 변경되면 PRD를 즉시 업데이트하고, AI에게 "업데이트된 스펙에 따라 계획/코드를 조정하라"고 지시하세요. PRD와 실제 코드가 동기화되지 않으면 AI가 구버전 정보를 기반으로 작업합니다.
🍯 팁 7: 코드 스타일은 설명보다 예시로 보여줘라
"함수형 컴포넌트를 사용하라"보다 실제 코드 스니펫 하나를 포함하는 것이 AI 출력 품질을 더 높입니다. GitHub 분석에서도 "실제 코드 스니펫 하나가 스타일을 설명하는 3개 문단을 이긴다"고 확인되었습니다.
PRD 작성 시 흔한 실수 5가지
실수 1: 모호한 PRD — "시스템이 안전해야 한다"만으로는 AI가 무엇을 해야 할지 추론할 수 없습니다. 암호화? 입력 검증? OWASP 가이드라인? 구체적인 행동으로 번역해야 합니다.
실수 2: 30페이지 PRD를 통째로 던지기 — AI의 컨텍스트 윈도우에는 한계가 있습니다. 기능별로 분리하거나, 한 번에 하나의 섹션에 집중하도록 안내하세요. "컨텍스트 길이는 컨텍스트 품질의 대체재가 아닙니다."
실수 3: PRD와 설정 파일의 충돌 — PRD에서 라이브러리 X를 쓰라 하고, .cursorrules에서 라이브러리 Y를 쓰라 하면 AI는 일관성 없는 코드를 생성합니다. 모든 문서의 일관성을 유지하세요.
실수 4: AI 출력을 검증 없이 수용 — CodeRabbit의 2025년 보고서에 따르면, AI 생성 PR은 인간이 작성한 PR보다 이슈가 약 1.7배 많고, 보안 취약점은 1.5~2배 높습니다. 항상 리뷰하고, 수용 기준 대비 테스트하세요.
실수 5: PRD를 한번 쓰고 방치 — 기술 결정이 바뀌었는데 PRD를 업데이트하지 않으면, AI는 구버전 스펙을 기반으로 작업합니다. PRD를 코드처럼 버전 관리하세요.
변하지 않는 것들: 전통적 PM 역량의 지속
OpenAI의 Product Lead Miqdad Jaffer는 2025년 8월 강조했습니다: "과거에 좋은 PRD를 만들었던 요소들이 지금도 여전히 유효하다 — 변화의 가설, 전체 전략 내 위치, 전면 출시 vs A/B 테스트 여부, 성공 지표, 비목표."
AI 에이전트는 본질적으로 소프트웨어의 사용자를 이해하지 못합니다. 로그인 폼을 구현할 수 있지만, 그 폼이 마찰을 일으켜 전환율을 떨어뜨릴지는 판단하지 못합니다. Jobs-to-be-Done, 공감 매핑, 사용자 여정 분석, 페인포인트 식별 — 이 모든 프레임워크는 여전히 PM의 영역입니다. 전략적 정렬(왜 이것을 만드는가? 더 넓은 조직 목표와 어떻게 연결되는가?)도 마찬가지입니다. 달라진 것은 이런 이해를 AI가 실행할 수 있는 형식으로 인코딩하는 방식입니다.
Andrew Ng는 2025년 7월 Y Combinator AI Startup School에서 주목할 만한 발언을 했습니다: "이 비율이 바뀌고 있다. 내 생애 처음으로, 매니저들이 엔지니어보다 PM을 2배 더 두자고 제안하고 있다. 이것이 세상이 향하는 방향의 신호라고 생각한다." McKinsey의 2025년 11월 연구는 상위 팀이 AI 코딩 도구로 16~30%의 생산성 향상과 31~45%의 소프트웨어 품질 개선을 달성했다고 보고했습니다. 핵심 차별 요소는 '명세 품질'이었습니다.
결론: PM은 "문서 작성자"에서 "명세 아키텍트"로
지난 1년간 소프트웨어 명세 방식은 근본적으로 변했습니다. 순차적·단계적 접근, 코딩 전 리서치, 테스트 가능한 체크포인트, 기존 기능의 명시적 보호, 플랫폼 네이티브 서비스 우선 — 이 모든 것이 경험적으로 검증된 원칙입니다.
사용자 니즈, 수용 기준, 성공 지표, 전략적 정렬은 여전히 무엇을 만들지에 필수적입니다. 하지만 어떻게 만들지는 이제 기계가 해석 가능한 형식으로 번역되어야 합니다. PRD 작성은 "명세 아키텍팅(Specification Architecting)"으로 진화하고 있습니다 — 의도를 정밀하게 구조화하여 AI 에이전트가 신뢰성 있게 구현하되, 효과적인 제품 관리를 정의하는 전략적 판단과 사용자 공감은 보존하는 것입니다.
시작하는 법은 간단합니다. 가장 자주 하는 프로젝트 유형에 맞는 PRD 템플릿을 하나 만들고, 실제 프로젝트에 테스트하고, AI가 어디서 헤매는지 관찰하며 반복 개선하세요. 문서에서 명세로의 전환은 이미 진행 중입니다. 이 패러다임 전환을 마스터하는 사람이, 더 좋은 소프트웨어를 더 빠르게 만들게 될 것입니다.
- Haberlah, D. (2026.1): "How to write PRDs for AI Coding Agents" — AI 에이전트를 위한 PRD 패러다임 전환 분석
- Osmani, A. (2026.1): "How to write a good spec for AI agents" — 5원칙 프레임워크
- GitHub (2025.9): "Spec-driven development with AI" — Spec Kit 출시, 4단계 워크플로
- GitHub (2025): "How to write a great agents.md" — 2,500+ 저장소 분석, 6대 핵심 영역
- ChatPRD: "Best Practices for Using PRDs with Cursor"
- Stack Overflow (2025): 2025 Developer Survey — 84% AI 도구 사용/계획, 2/3 불만족
- Product Compass (2025.8): OpenAI Product Lead Miqdad Jaffer의 AI PRD 템플릿
- McKinsey (2025.11): "Unlocking the value of AI in software development" — 16~30% 생산성 향상
- CodeRabbit (2025.12): "State of AI vs Human Code Generation" — AI 생성 PR 이슈 1.7배
- HumanLayer (2025): "Writing a good CLAUDE.md" — 150~200 지시사항 한계
- METR (2025.7): AI 도구 사용 시 숙련 개발자 생산성 연구
- Menlo Ventures (2025): 코드 생성 AI 지출 $4B (전년 대비 4.1배)
- 컬리 기술 블로그 (2025.12): "Claude Code를 활용한 예측 가능한 바이브 코딩 전략"
- crowdworks (2025.4): "설계 문서 기반 Vibe Coding으로 MVP 개발에 도전"
이 글은 2026년 2월 9일 기준으로 작성되었습니다. 각 수치와 인용은 명시된 출처를 통해 팩트체크되었습니다.
댓글
댓글 쓰기