바이브코딩 - goodtek

바이브코딩

바이브코딩에서 UI보다 중요한 UX, 어떻게 벤치마킹하고 관리할까?

UI는 쉽게 벤치마킹할 수 있지만 UX는 화면만 봐서는 알기 어렵습니다. 좋은 서비스의 사용자 흐름을 분석하고, 공통 UX 원칙을 UX.md로 자산화해 Cursor·Codex·Claude Code가 계속 참고하도록 만드는 방법을 정리했습니다.

보안과 인증

바이브코딩할 때 꼭 알아야 할 로그인 저장소 - LocalStorage, Cookie, HttpOnly Cookie 차이

AI에게 로그인 기능을 맡겼다면 꼭 확인해야 할 보안 상식! LocalStorage, Cookie, HttpOnly Cookie의 차이와 아이디 저장, Access Token, Refresh Token은 어디에 저장해야 하는지 실제 서비스 관점에서 쉽게 정리했습니다. 로그인은 '되는 것'보다 '안전하게 되는 것'이 더 중요합니다.

빌드 로그

코드부터 짜지 않았습니다: AI와 시작한 첫 제품 기획

AI Meta Clean의 첫 번째 TASK로 제품의 목표와 사용자, MVP 범위, 제외할 기능을 정리했습니다. AI와 질문을 주고받으며 기획을 문서화하고, vibeops로 브랜치 생성부터 커밋, PR, 병합까지 마친 과정을 공개합니다.

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AI와 함께 코딩할 때 먼저 배운 것: 만든 것과 만들려던 것을 구분하기

AI와 함께 코딩하면 계획, 프롬프트, 문서, 실제 코드가 쉽게 섞입니다. 이번 TASK-013에서는 공개 상태 페이지를 만들려 했지만, 실제로 ship된 것은 실시간 대시보드, 알림 테스트 상태 추적, 디자인 정합 작업이었습니다. 이번 글에서는 TASK 이름보다 머지된 코드를 기준으로 사실을 검증한 과정과, Realtime 아키텍처·비동기 상태 모델·공통 계약 관리 등 AI와 함께 개발할 때 놓치기 쉬운 기준들을 정리합니다. Build in Public 관점에서 ‘만들려던 것’과 ‘실제로 만든 것’을 구분하는 방법을 공유합니다.

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vibeops init 이후, 코딩보다 먼저 정한 것들

vibeops init으로 프로젝트 골격을 만들고, LLM과 티키타카하며 VibePulse의 아키텍처, 기술 스택, UX, 알림 구조, 데이터 보존 전략, TASK 단위 로드맵을 먼저 정리한 과정입니다. 코딩을 시작하기 전에 AI에게 맡길 것과 사람이 통제할 기준을 어떻게 나눴는지 기록했습니다.

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바이브코딩이 꼬이는 순간, 문제는 코드가 아니라 사이클이었다

task done을 실행했는데 git status는 여전히 dirty였습니다. 버그가 아니라 사람과 CLI와 Git의 책임 경계가 정해지지 않은 문제였고, add → ship → merge → sync로 사이클을 나눈 이유를 정리했습니다.

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AI 코딩이 빨라질수록, 작업 기준이 더 필요해졌다

AI로 코드는 빨라졌지만 프로젝트도 같이 어질러졌습니다. 이 파일은 왜 생겼는지, 이 작업은 끝난 건지 설명하기 어려워지는 지점에서 작업 흐름부터 먼저 잡은 기록입니다.

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바이브 코딩을 체계적으로 하는 방법: AI 개발을 레일 위에 올리기

돌아가는 프로그램을 만드는 것과 계속 운영할 서비스를 만드는 것은 다릅니다. AI에게 맡기기 전에 따라야 할 레일을 먼저 만드는 방식으로 goodtek 웹사이트를 만든 기록입니다.