바이브 코딩 시행착오 생존 가이드: 비개발자가 3주간 겪은 7가지 실수와 해결법
3일 만에 MVP를 만들었을 때는 '나도 할 수 있구나!'라고 생각했다.
Claude Code와 Moai-adk를 활용한 바이브 코딩으로 n8n AI 워크플로우 빌더의 기본 기능을 뚝딱 구현했으니까. 하지만 그 후 10일은 정말 험난하기만 했다. 그 실수의 과정을 공유해 보고자 한다.
AI가 도입되고 쉽게 프로그램을 제작할 수 있게 되면서 MVP에서 고퀄리티 제품으로 발전시키는 과정에서 수많은 시행착오를 겪고 있다고 할 수 있다. 내가 겪은 시행착오를 얘기하자면, Git을 몰라 코드를 날리고, Windows 환경 차이로 하루를 날리고, 디자인 도구 선택에 고민하는 등... 비개발자로서 마주한 장벽은 생각보다 높았다.
지난 글에서는 3일간의 MVP 제작 과정을 다뤘다. 이번 글에서는 그 이후 10일간 겪은 구체적인 실패 사례와 해결 방법을 실용적 팁 중심으로 정리했다. 같은 실수를 반복하지 않도록 도움이 되었으면 좋겠다.
MVP는 3일, 하지만 완성도 높이기는 2주 이상 소요, 영원히 안될수도 있다는...
Git을 몰라서 겪은 첫 번째 바이브 코딩 시행착오
코드를 계속 수정하고 개선하다 보니 어느 순간 프로젝트가 완전히 꼬여버렸다. 문서 동기화도 안 하고, Git 커밋도 제대로 안 하고... 그냥 파일만 덮어쓰기를 반복했던 거다.
결국 문제가 생겨도 되돌릴 수가 없었다. "저장 버튼만 누르면 되지, Git이 뭐가 필요해?"라고 생각했던 무지한 과거의 나를 반성한다.
- main 브랜치에서만 모든 작업 진행
- 커밋 메시지를 "수정", "테스트"로만 작성
- 하루 종일 작업하고 마지막에 한 번만 커밋
- 코드가 망가지면 "처음부터 다시"만 생각
1단계: 새 기능 추가 전 브랜치 생성
git checkout -b feature/새로운기능명
2단계: 의미 있는 단위로 자주 커밋
git add . git commit -m "n8n 노드 파서 추가: JSON 구조 분석 기능"
3단계: 정기적으로 원격 저장소에 푸시
git push origin feature/새로운기능명
- GitHub Desktop 사용: 명령어가 어렵다면 GUI 도구를 활용하자. 시각적으로 변경사항을 확인할 수 있다.
- 하루 마감 전 커밋 습관: 퇴근 전 무조건 커밋하는 루틴을 만들자. "오늘 작업 백업"이라는 메시지만으로도 충분하다.
- .gitignore 설정: node_modules, .env 같은 불필요한 파일은 제외하자. 저장소가 가벼워진다.
결과: 브랜치 전략을 도입한 후 코드 롤백이 가능해졌고, 실험적인 기능도 안전하게 테스트할 수 있게 되었다. 여러분은 Git으로 코드를 날려본 경험이 있나?
Moai-adk Windows 최적화: 하루를 날린 바이브 코딩 시행착오
Moai-adk는 정말 훌륭한 개발 프레임워크이다. 하지만 Linux와 Mac에 최적화되어 있어서 Windows 사용자에게는 몇 가지 문제가 있었다.
statusline이 제대로 표시되지 않고, hook 설정이 작동하지 않았다. MCP 설정도 경로 문제로 오류가 발생했다. 나만 그런건지 모르겠지만 "Linux 기준"으로 작성되어 있어서 Windows 환경에 맞게 수정하는 데 하루가 걸렸다. 그리고 매번 Moai-adk가 업데이트되면 다시 Windows 환경에 맞게 일일히 수정해야 했다.
- `moai-adk init` 실행 후 그냥 진행
- 오류 메시지 무시하고 계속 진행
- Windows 환경에 맞게 매번 mcp.json파일 수정, hook 경로 수정, 인코딩 오류 수정
- 경로 구분자 차이(\ vs /)를 고려하지 않음
Windows 최적화 스크립트 작성:
매번 `moai-adk init` 또는 `update` 후 수동으로 설정을 바꾸는 게 귀찮아서, 자동으로 Windows 환경에 맞게 설정해주는 스크립트를 만들었다.
주요 수정 사항:
- statusline 경로를 Windows 스타일로 변환(별도의 .py파일을 scripts폴더에 만들어서 사용)
- hook 설정 파일 경로 수정(이건 AI가 고쳐줘서 정확하게 모름 ㅎ)
- MCP설정을 Windows에 맞게 "cmd" , "/c"가 추가되도록 수정
- PowerShell 관리자 권한: 설정 스크립트는 관리자 권한으로 실행하자. 전역설정으로 해야 하기 때문에 관리자 권한으로 해야 한다.
- 경로에 한글/공백 금지: 프로젝트 폴더 경로에 한글이나 공백이 있으면 문제가 발생한다. `C:\Projects\n8n-builder` 같이 영문 형식으로 설정하는 것이 좋다. 한글을 포함해야만 한다면, AI에게 한글이 제대로 표현되도록 인코딩(utf-8)을 추가하도록 해야 한다.
- 업데이트 전 백업: Moai-adk가 빠르게 업데이트되고 있으니, 설정 파일을 백업해두자. 아니면 아예 설정 파일을 배포할 수 있도록 관리하는 것도 괜찮다.
결과: Windows 최적화 스크립트를 만든 후 설정 시간이 1시간에서 5분으로 단축되었다. AI와 함께 작업하며 전역 설정 반영과 경로 문제를 해결했다. Windows 환경에서 개발하는 분? 이 최적화 팁이 도움되셨다면 좋겠다!
Figma 구독 결정: 디자인을 위한 바이브 코딩 도구 선택
백엔드와 API 연결까지 완료하고 나니 프론트엔드 디자인이 발목을 잡았다. Claude Code와 Figma를 연결해서 디자인 시스템을 구축하려고 했는데, Figma API를 사용하려면 Professional 플랜이 필요했다.
매달 22달러. 1년 구독하면 20% 할인이지만 너무 큰 지출이었다. AI 도구 시장이 급변하는 상황에서 1년 약정은 부담스럽다.
- API 필요성 확인 안 하고 무작정 Professional 플랜 구매
- "1년 할인"에 혹해서 장기 약정부터 진행
- 무료 플랜으로 할 수 있는 작업인지 테스트 안 함
- 대안 도구 비교 없이 Figma만 고려
단계별 의사결정 과정:
- 1단계 - 무료 플랜 테스트: Figma 무료 플랜으로 UI 디자인 작업 시도
- 2단계 - API 필요성 확인: Claude Code 연동에 API가 필수임을 확인
- 3단계 - 월간 구독 시작: Professional 플랜을 월간으로 먼저 구독 (22달러/월)
- 4단계 - 3개월 평가: 실제 사용 빈도와 효용성 측정 후 연간 전환 고려
- Figma Community 활용: 무료 템플릿과 플러그인이 풍부하다. 처음에는 이것만으로도 충분할 수 있다.
- 학생/교육자 할인: 해당되신다면 Figma Education 플랜을 확인하자. 무료!
- 대안 도구 비교: Penpot(오픈소스), Canva Pro, Adobe XD 등을 함께 검토해보자.
- 팀 플랜 고려: 협업이 필요하다면 Organization 플랜이 더 효율적일 수 있다.
Figma 플랜별 기능 및 가격 비교 (2025년 기준)
최종 결정: 월간 구독으로 시작해 유연성을 확보했다. AI 도구가 빠르게 발전하는 만큼, 더 좋은 대안이 나오면 언제든 갈아탈 수 있도록 했다.
비개발자의 바이브 코딩 생존 가이드: 5가지 핵심 교훈
3주간의 바이브 코딩 시행착오를 통해 배운 핵심 교훈을 정리했다. 비개발자로서 AI와 함께 개발하는 과정에서 반드시 알아야 할 사항들이다.
✅ 핵심 교훈 5가지
코드 버전 관리 없이는 MVP 이후 발전이 불가능하다. GitHub Desktop 같은 GUI 도구로 시작하자.
Linux/Mac용 도구를 Windows에서 사용하려면 추가 설정이 필요하다. 공식 문서의 OS별 가이드를 꼭 확인하자.
연간 할인이 매력적이어도 월간 구독으로 시작하자. 시장 변화가 빠르다. 그리고 가끔 할인을 한다.
오류가 발생하면 에러 메시지를 그대로 AI에게 전달하자. 여러 번 반복하면 결국 해결된다.
AI로 인해 편해지는 것이 아니라 배워야 할 것이 더 많아졌다. 하지만 시도하지 않으면 기회도 없다.
처음엔 험난하지만 결국 올라갑니다다음 단계: Claude Code와 Figma API 연동
이제 프론트엔드 디자인까지 완성하면 첫 화면 구현이 끝난다. Claude Code와 Figma API를 연동하는 방법도 배워야 하고, 디자인 시스템을 코드로 자동 변환하는 워크플로우도 구축해야 한다. 정말 잘하는 사람들과의 격차를 조금이라도 줄여보려는 노력이다. 여러분도 함께 시도해보자. 나처럼 망하더라도, 이 글을 보면 좀 덜 망할 것이다.
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