생성형 AI 시대를 남들보다 앞서 체감하는 이들을 꼽으라면 아마 마케터, 개발자가 떠오를 것입니다.
마케터들은 콘텐츠 기획부터 생성까지 AI 없는 일상이 이제 상상하기 힘들 정도입니다. 개발은 아직 마케터들이 체감하는 수준은 아니지만 확실이 최근 바이브 코딩(Vibe Coding) 이야기기 유튜브와 소셜에 넘쳐 나는 것으로 보아 빠르게 무엇인가 바뀌고 있는 것만은 분명해 보입니다. 이번 포스팅에서는 바이브 코딩 개념부터 Gemini CLI로 새로운 흐름에 어떻게 올라탈 수 있는지 알아보겠습니다.
실제 개발 현장으로 확산 중인 바이브 코딩
앱과 서비스 그리고 각종 도구에 AI가 통합되는 것은 이제 모두가 당연하게 봅니다. 소프트웨어 개발도 다를 바 없습니다. 개발 영역에서 거대 언어 모델(LLM)의 영향력은 나날이 커지고 있습니다. 초급 개발자 영역을 넘어 중급 이상의 수준에 이를 날도 멀지 않아 보입니다. 2026년 1월 기준으로 보자면 Gemini 3나 GPT-4o 같은 최신 모델들은 복잡한 비즈니스 로직을 이해하고 실제 동작하는 코드를 생성합니다.
실제 개발 현장에 투입하기 충분하다 보니 AI의 역할이 점점 커지고 있습니다. 특히 개발 인력과 예산의 제약을 받는 조직의 경우 AI에 크게 의존하고 있습니다. 예를 들어 2025년 12월 기준으로 Y Combinator 프로그램에 참여한 스타트업 중 25%가 코드 베이스의 95% 이상을 AI로 생성했다고 합니다. 이런 움직임은 앞으로 중견기업, 대기업, 공공 부문까지 이어질 것으로 보입니다. 이런 분위기 속에서 요즘 인재상도 달라지고 있습니다. 특정 기술의 깊이(Depth)보다는 다양한 기술을 비즈니스와 연결하는 넓은 시야(Breadth)를 가진 T자형 인재가 주목받고 있습니다.
AI로 의도의 본질을 찾아가는 바이브 코딩
바이브 코딩으로 코딩 문턱이 낮아졌다고 많은 이들이 말합니다. 이는 분명 맞는 말입니다. 본질을 들여다보면 단순히 누구나 소프트웨어를 만들 수 있는 것을 넘어 업의 본질이 바뀌고 있음을 알 수 있습니다.
바이브 코딩은 개발자가 ‘무엇을 만들 것인가’라는 본질에 집중하고 자신의 소중한 시간을 문제 해결과 창의적인 설계에 쏟아부을 수 있는 새로운 기회를 제공합니다. 코드 자체에 집중하고 에러와의 싸움에 시간을 보내던 이전 일상과 크게 다른 미래를 바이브 코딩이 제시하고 있는 것입니다. 이러한 비전을 실제 개발 현장에서 추구하려면 어디서부터 시작해야 할까요? 구글 클라우드가 제공하는 오픈 소스 도구인 GeminiCLI라는 좋은 출발점이 있습니다. Gemini CLI는 기존 개발 환경과 CI/CD 파이프라인 속에서 바이브 코딩을 적극적으로 시도하기 좋은 출발점입니다.
Gemini CLI로 시작하는 바이브 코딩
Gemini CLI는 단순한 터미널 환경이 아닙니다. 웹 브라우저와 코드 에디터 화면을 오가지 않고 자연스럽게 하나의 창에서 바이브 코딩을 할 수 있는 환경입니다. 개발자에게 친숙한 터미널 환경에 AI가 들어왔다고 생각하면 됩니다.
어떻게 터미널 환경에 AI를 개발의 핵심 도구로 배치할 수 있었을까요? Gemini CLI는 클라이언트와 서버 구조로 설계되어 사용자의 자연어 명령을 매끄럽게 처리합니다. 사용자가 “로그인 기능을 추가하고 디자인을 어둡게 바꿔줘”라고 입력하면 서버가 이를 해석해 필요한 파일을 수정하거나 쉘 명령을 실행합니다. 접근성도 좋습니다. Node.js 환경만 갖춰져 있다면 누구나 쉽게 설치할 수 있습니다. 참고로 개인 계정으로 로그인할 경우 분당 60회, 일일 1,000회라는 넉넉한 무료 사용량을 제공하여 비용 부담 없이 바이브 코딩을 시작할 수 있습니다.
Gemini CLI는 바이브 코딩을 이론이 아니라 손끝에서 느끼게 해줍니다. YOLO 모드(-y)를 통해 아이디어를 즉시 코드로 구현하여 프로토타이핑 속도를 극대화할 수 있습니다. 동시에 샌드박스와 체크 포인팅 같은 안전장치를 제공하여 시스템 손상을 방지하고 언제든 undo 명령으로 복구할 수 있는 장치도 제공합니다. 덕분에 개발자는 과감한 실험과 부담 없이 할 수 있습니다.
바이브 코딩의 잠재력을 높이는 MCP
Gemini CLI를 활용한 바이브 코딩이 위력을 발휘하려면 AI가 고립된 환경에서 벗어나 외부 시스템과 연결되어야 합니다. 이를 위해 사용하는 것이 바로 MCP(Model Context Protocol)입니다. 이 프로토콜은 Gemini CLI가 외부 데이터베이스, 클라우드 서비스, 협업 도구 등과 소통하는 방식을 표준화해 줍니다. 개발자는 설정 파일에 MCP 서버를 등록하는 것만으로 다음과 같은 화학적 결합을 이뤄낼 수 있습니다.
- GitHub MCP: 자연어로 코드를 커밋하고 PR을 생성합니다.
- Database MCP: 복잡한 SQL 없이 데이터를 조회하고 파일로 저장합니다.
- Imagen MCP: 픽셀 아트나 디자인 에셋을 즉석에서 생성하여 앱에 적용합니다.
이와 같이 외부 도구와 결합이 유리한 환경을 갖추면 자연스럽게 개발 속도가 빨라질 뿐 아니라 인프라 제어부터 디자인 생성까지 전체 워크플로우를 오케스트레이션 하는 것도 안정적으로 이루어집니다. 이것이 바로 Gemini CLI가 단순한 코딩 도구를 넘어설 수 있는 비결입니다.
컨텍스트 엔지니어링이 필요한 이유
바이브 코딩이 실제 현장에서 뿌리를 내리려면 안정성과 보안성을 확실히 보장할 수 있는 수단과 장치가 필요합니다. 통제되지 않는 AI 생성 코드는 유지 보수 측면에서 거대한 기술 부채가 될 수 있습니다. 이러한 위험을 예방하는 데 필요한 기술이 바로 컨텍스트 엔지니어링입니다.
이러한 접근의 핵심에는 GEMINI.md 파일이 있습니다. 개발자는 이 파일에 프로젝트의 기술 스택, 변수 명명 규칙, 코드 스타일 가이드, 보안 정책 등 AI가 반드시 지켜야 할 규칙을 정의합니다. 이것은 AI에게 일종의 장기 기억을 심어주는 과정입니다. Gemini CLI는 실행될 때마다 이 파일을 자동으로 읽어 들이며 이후 생성되는 모든 코드가 이 규칙 안에서 이루어지게 합니다.
ADK를 토대로 프로덕션 환경에서 바이브 코딩
바이브 코딩으로 빠르게 만든 결과물을 실제 사용자에게 서비스하려면 단순한 느낌이 아닌 철저한 검증이 필요합니다. 하지만 매번 결과가 조금씩 달라질 수 있는 AI의 특성상 기존의 전통적인 테스트 방식으로는 검증에 한계가 있습니다. 이를 해결하기 위해 구글 클라우드는 AI 에이전트를 체계적으로 평가하고 배포할 수 있는 ADK(Agent Development Kit)를 제공합니다.
ADK는 모범 답안을 기반으로 AI의 성능을 평가합니다. 평가는 크게 두 가지 측면에서 이루어집니다.
첫째는 논리 평가로 AI가 주어진 문제를 해결하기 위해 올바른 도구를 올바른 순서대로 사용했는지를 확인합니다.
둘째는 품질 평가로 AI가 내놓은 최종 답변이 모범 답안과 얼마나 유사하고 정확한지를 분석합니다.
뿐만 아니라 Gemini CLI를 활용하면 AI가 자기 자신을 검증하고 배포하는 파이프라인 코드까지 직접 작성하게 할 수 있습니다. 개발자가 지시하면 AI는 ADK 평가 로직이 담긴 테스트 스크립트를 생성하고 코드가 저장소에 푸시되면 자동으로 테스트를 실행하고 컨테이너를 빌드하는 클라우드 설정 파일을 작성합니다. 테스트를 통과한 안전한 컨테이너를 클라우드 런으로 배포하는 과정도 자동화 기반으로 처리됩니다.
적극적으로 수용해야 할 때
살펴본 바와 같이 바이브 코딩은 단순한 도구의 변화나 일시적인 유행이 아닙니다. 이것은 소프트웨어 엔지니어링의 패러다임을 근본적으로 바꾸는 거대한 흐름입니다. Gemini CLI는 개발자에게 강력한 무기를 쥐여주었고, MCP는 그 무대의 범위를 전 세계의 데이터와 서비스로 확장했으며, ADK는 실험실의 아이디어를 견고한 제품으로 만들 수 있는 길을 열어주었습니다.
실제 개발 현장에서 구글 클라우드의 기술과 도구로 바이브 코딩에 도전하고 싶다면, 메가존소프트 문의포탈을 통해 궁금한 부분을 남겨주세요.
