熠辉 Indie(@yihui_indie)의 스레드

"괜찮고 가성비 좋은 바이브 코딩 강좌"에 대해 이야기하자면, 제 강좌는 그 조건을 충분히 충족한다고 생각합니다. Vibe Coding 튜토리얼의 어려움은 실제로 Spec 드라이버, 기술 또는 완벽한 문서 작성을 숙달하는 데 있는 것이 아닙니다. 이러한 것들은 중요하지도 않지만, 초보자들이 흔히 집착하거나 비현실적인 기대를 갖는 부분입니다. Vibe Coding 강좌의 핵심은 프로그래밍 구문의 기초를 깊이 파고들고 싶지 않은 사람들에게 기본적인 소프트웨어 엔지니어링 지식을 습득하고, 필요한 기술 스택을 마스터하고, 프로젝트 작업을 효율적으로 분해하고, AI를 활용한 디버깅 방법을 가르치는 것입니다. 궁극적인 목표는 수강생들이 원하는 프로젝트를 직접 만들 수 있도록 지원하는 것입니다. 핵심적인 모순은 많은 사람들이 믿는 바와 같습니다. "코딩을 이해하지 못하면 Vibe Coding으로 제대로 된 프로젝트를 만들 수 없고, 장난감 수준의 프로젝트만 만들 수 있다." 그러니까 이 사람들은 프로그래밍을 배워야 한다고 생각하는데, 그렇다면 그건 더 이상 Vibe가 아니죠. 이 문제를 해결할 수 있을까요? 네! 그리고 저는 현재로서는 고강도, 고볼륨 연습이 유일한 해결책이라고 생각합니다. '요리사'라는 직업을 생각해 보세요. 요리사가 맛있는 요리를 만드는 이유는 조리기구의 열용량과 열전도율, 마이야르 반응, 캐러멜화 원리, 단백질 용해 효과, 전분 호화 원리 등을 꼼꼼히 연구했기 때문일까요? 아니요, 대부분의 셰프들은 고등 교육을 받지 않았습니다. 맛있는 요리를 만드는 그들의 유일한 비결은 바로 오랜 연습, 즉 열, 양념, 조리 도구, 재료 사이의 관계를 완벽하게 익히는 것입니다. 제 강의는 이러한 틀을 기반으로 합니다. - 쿡웨어는 Next.js/Supabase/Vercel/CF 등과 같은 기본 기술 스택/프레임워크/클라우드 인프라를 나타냅니다. - 재료와 양념은 다양한 유형의 AI 모델, 예약된 작업, 다양한 라이브러리, 에이전트 기능 등 다양한 비즈니스에 해당하는 기술 지식 포인트를 나타내며, 이는 가장 번거로운 부분이기도 합니다. - 열 조절은 구조적 지식을 나타내며, 이는 가장 많은 경험을 요구합니다. 같은 재료를 사용하더라도 요리 방법에 따라 열 조절 방식은 완전히 다를 수 있습니다. 제 생각에 이 프레임워크는 현재 바이브 코딩을 가르치는 유일한 해결책이며, 제 실습 강좌의 이론적 기반이기도 합니다. "위에서 언급한 핵심적인 모순들을 해결하기 위해 각각 약 1시간씩 소요되는 다수의 프로젝트를 활용하세요." 인공지능 프로그래밍 강좌에 체계적인 접근 방식을 개발하기 어려운 이유 중 하나는 인공지능이 너무 빠르게 발전하고 있기 때문입니다. 제 강좌는 Claude-Sonnet-3.5로 시작했는데, 지금은 Claude-Opus-4.5에 이르렀습니다. 모델 기능의 엄청난 향상은 Vibe Coding의 "태도"에도 상당한 변화를 가져왔습니다. 제 강의에서는 프로젝트를 적절한 세분화된 작업으로 나누고, 현재 최첨단(SOTA) 모델의 역량에 맞는 가장 세분화된 지침을 사용하여 작업을 완료하며, 프로젝트를 안정적으로 재현할 수 있도록 보장하는 방법을 탐구해 왔습니다. 이 탐구 과정은 대부분의 사람들이 상상했던 것보다 훨씬 어려웠고 더 많은 경험을 필요로 했습니다. 수업 준비에 들인 노력이 수업 자체에는 제대로 반영되지 않았습니다. 마지막으로, 저는 바이브 코딩이 엄청난 기회를 제공한다고 생각합니다. 바이브 코딩 교육 시장 규모는 파워포인트와 엑셀 교육 시장 전체를 합친 것보다 더 큽니다. 더 많은 훌륭한 크리에이터들이 저희와 함께하기를 바랍니다. 저는 항상 친구들에게 "모델링 기능이 10% 향상될 때마다 이 시장 규모는 잠재적으로 100%까지 확대될 수 있다"고 말해왔습니다. 하지만 왜 많은 사람들이 그렇게 하지 않을까요? 첫째, Vibe를 사용하여 코딩하는 방법을 아는 것과 Vibe 코딩을 가르치는 방법을 아는 것은 완전히 다른 두 가지입니다. 대학 교수님들을 떠올려 보시면 이해하실 수 있을 겁니다. 둘째로, 많은 사람들이 강좌, 특히 비디오 강좌 제작의 어려움을 과소평가하고 있습니다. 이 시대의 똑똑한 사람들은 글로벌 제품을 만들어 돈을 벌고 있습니다.