바이브 노팅

LLM Wiki 바이럴로 옵시디언에서 모든걸 딸깍으로 해결하려는 움직임이 보인다. 사실 내가 볼 땐 이렇게 바이럴이 되는 이유는 잘 모르겠다. LLM Wiki 키워드로 한 몫 챙기려는 분들이 많은 것 같기도 하다. 안드레 카파시가 바이브 코딩 키워드를 바이럴시킨 이후로 바이브 코딩으로 한 몫 하신 분들이 많았었으니까.

AI 에게 중요한걸 맡기면 안 된다는 메시지도 식상해져간다. 그럼에도 불구하고 이 글에서는 그런 메시지를 전달할 것이다. 비슷한 말을 몇 년 전 메일레터에서 언급했다. (AI에게 절대로 의존해서는 안 되는 능력 – 요약) 당시에는 웹에서 ChatGPT 를 띄워서 하나씩 문답하는 형태로 AI 를 활용했다. 예컨대 코딩을 할 땐 원하는 기능이나 버그를 하나씩 AI 에게 물어보는 형태로 사용했다.

그런데 요즘은 Claude Code 나 Codex 같은 AI Agent 로 대규모 병렬 작업이 가능해졌다. AI 활용 패턴도 분명히 바뀌었다. 대규모 병렬 작업이 가능해지니 구체적인 결과나 과정은 자세히 보지 않고 작업을 할 수 있게 되었다. 그때부터 바이브 코딩은 가능해졌다. 그리고 내가 명명할 바이브 노팅도 가능해졌다.

바이브 코딩과는 약간 다른 비판 지점

바이브 노팅 비판은 바이브 코딩에 대한 비판점과는 다르게 접근 한다. 왜냐면 바이브 코딩 비판에서 1 차적인 지점은 바이브 코딩이 동작하지 않을 수 있다는 거다. " 어 뭔가 멋지게 돌아가네? LGTM!" 을 경계하는 게 주요다. 당장은 뭔가 작동하는 것처럼 보여도 엣지 케이스 발견이 힘들다거나 그런 것들. 물론 바이브 코딩을 쓰지 말자라는건 아니고 이 부분을 보완해서 쓰자라는 지점도 많다.

그 후에는 2 차적인 비판 지점은 바이브 코딩을 하는 사람의 학습 문제다. 이 부분은 개발자 역량 개발에 있어 문제를 일으킨다.

바이브 노팅의 경우 1 차적인 비판은 딱히 통하지 않는다. 왜냐면 노트는 작동의 개념이 없다. 즉 바이브 코딩 비판의 2 차적인 비판 지점. 학습 관점의 비판과 주로 관련되어 있다. (추후 작성)