2026.07.10 / 동준상.넥스트플랫폼
(AWS SAA, AWS AIF, GCP GenAI Leader)
An Introduction to Vibe Coding: How to Use GitHub and Coding Agents Like Cursor and Claude Code
바이브코딩 디스커버리 (구름)
https://nextplatform.net/vibecoding-discovery-agentic-software-development-course/
1. AI 시대의 개발 방식 변화
Software Engineering의 진화
Developer
↓
IDE
(VS Code, Cursor)
↓
LLM
(GPT, Claude, Gemini)
↓
Coding Agent
(Cursor Agent
Claude Code
Codex)
↓
GitHub
(Source of Truth)
↓
Cloud Deployment
핵심 변화
- 코드를 직접 작성하는 시대 → AI와 협업하는 시대
- 개발자의 역할은 구현자보다 설계자에 가까워짐
- AI는 코드 생성, 개발자는 문제 정의와 품질 관리 담당
- GitHub는 단순 저장소가 아니라 프로젝트의 중심 허브
AI는 코드를 작성하고, 개발자는 방향을 제시한다.
2. 대표적인 코딩 에이전트 비교
| 항목 | Cursor | Claude Code | Codex |
|---|---|---|---|
| 사용 환경 | GUI IDE | Terminal | ChatGPT |
| 강점 | 바이브코딩 | 대규모 코드 수정 | 빠른 구현 |
| 초보자 난이도 | ★★★★★ | ★★★☆☆ | ★★★★★ |
| 프로젝트 이해 | 매우 우수 | 매우 우수 | 우수 |
| Tool 사용 | 매우 풍부 | 매우 풍부 | 풍부 |
| 추천 용도 | 대부분의 개발 | 리팩토링·자동화 | 빠른 MVP |
추천 전략
입문자
Cursor + GitHub
↓
중급
Cursor + Claude Code
↓
고급
Cursor + Claude Code + Codex
여러 에이전트를 상황에 맞게 선택하면 생산성을 크게 높일 수 있다.
3. 현대적인 바이브코딩 워크플로우
아이디어
↓
AI와 기획
↓
기술명세서 작성
↓
GitHub Repository 생성
↓
Cursor에서 개발
↓
Commit
↓
GitHub Push
↓
PR / Review
↓
배포
핵심 원칙
- 먼저 설계하고 나중에 구현한다.
- AI와 지속적으로 대화하며 요구사항을 구체화한다.
- GitHub를 프로젝트의 공식 저장소(Single Source of Truth)로 사용한다.
- 작은 단위로 자주 커밋한다.
4. GitHub 중심 프로젝트 관리
GitHub는 단순한 저장소가 아니다.
GitHub에서 함께 관리할 수 있는 요소
- Source Code
- README
- 기술명세서
- API 문서
- 화면 설계
- 프로젝트 Wiki
- Issues
- Pull Requests
- Release Notes
권장 Repository 구조
project/
README.md
docs/
spec/
images/
src/
public/
.github/
추천
코드뿐 아니라 프로젝트와 관련된 모든 문서를 GitHub에 함께 관리한다.
5. AI에게 일을 잘 맡기는 방법
좋은 프롬프트의 구조
목표
현재 상태
제약 조건
원하는 결과
검증 기준
예시
React와 Vite 기반의 Todo 앱이다.
Tailwind를 사용한다.
기존 구조를 유지하면서
다크모드를 추가해줘.
기존 기능은 절대 변경하지 마.
좋은 습관
- 한 번에 하나의 작업 요청
- 변경 범위를 명확히 지정
- 완료 후 변경 내용을 설명하도록 요청
6. Git Commit도 AI와 함께 작성하기
좋지 않은 예
update
fix
edit
좋은 예
feat:
Add weather forecast component
fix:
Resolve login session bug
docs:
Update installation guide
refactor:
Simplify API service structure
Conventional Commit 추천
feat
fix
refactor
docs
test
style
chore
AI에게
이번 변경 내용을 Conventional Commit 형식으로 작성해줘.
라고 요청하면 된다.
7. README는 프로젝트의 얼굴이다
README에는 최소한 다음 내용을 포함한다.
- 프로젝트 소개
- 주요 기능
- 기술 스택
- 설치 방법
- 실행 방법
- 폴더 구조
- 스크린샷
- 라이선스
AI에게
현재 프로젝트를 분석하여 README를 최신 상태로 업데이트해줘.
라고 요청하는 습관을 갖는다.
8. GitHub Issues 기반 개발
Issue 하나 = 기능 하나
예시
Issue #1
로그인 구현
Issue #2
회원가입
Issue #3
Dark Mode
Issue #4
배포
개발 흐름
Issue 생성
↓
AI 개발
↓
Commit
↓
PR
↓
Merge
↓
Issue 종료
장점
- 진행 상황 파악
- 협업 용이
- AI에게 작업 범위를 명확히 전달 가능
9. AI와 GitHub를 함께 사용하는 습관
개발하면서 반복적으로 수행하는 작업
- README 업데이트
- CHANGELOG 작성
- Release Note 작성
- API 문서 생성
- 코드 리뷰
- 테스트 코드 작성
- 리팩토링
- 문서 번역
AI에게
현재 Repository를 분석해서 부족한 문서를 작성해줘.
라고 요청하면 유지보수 효율을 높일 수 있다.
10. 바이브코딩에서 가장 흔한 실수
하지 말아야 할 것
❌ AI가 만든 코드를 그대로 복사
❌ 너무 큰 기능을 한 번에 요청
❌ Git Commit 없이 계속 개발
❌ README를 방치
❌ 백업 없이 작업
❌ 테스트 없이 배포
권장 습관
- 자주 Commit
- 자주 Push
- 자주 Review
- 자주 Deploy
11. 추천 개발 루틴
하루 개발 사이클
Git Pull
↓
Issue 확인
↓
AI와 구현
↓
테스트
↓
Commit
↓
Push
↓
README 업데이트
↓
배포
체크리스트
□ Issue 생성
□ AI 작업 요청
□ 테스트
□ Commit
□ Push
□ 문서 업데이트
□ 배포
12. AI 시대 개발자의 핵심 역량
앞으로 중요한 능력
기획 능력
↓
문제 정의
↓
AI 협업
↓
GitHub 활용
↓
문서화
↓
지속적인 개선
기억해야 할 원칙
좋은 개발자는 코드를 가장 많이 작성하는 사람이 아니라, AI와 효과적으로 협업하며 프로젝트를 체계적으로 관리하는 사람이다.
정리: 핸즈온
- GitHub Repository 생성
- Cursor에서 프로젝트 열기
- Claude Code 또는 Codex로 기능 추가
- AI에게 README 업데이트 요청
- Conventional Commit 생성
- GitHub Push 및 변경 사항 확인
- Issue 생성 → 기능 구현 → Pull Request 작성까지 실습
학습 목표: AI 코딩 에이전트와 GitHub를 하나의 개발 환경으로 활용하는 현대적인 바이브코딩 워크플로우를 익히고, 설계·구현·문서화·버전 관리를 통합적으로 수행할 수 있다.
