누구나 로고
온라인 강의기업·단체교육읽는 강의트렌드 인사이트무료 강의공지사항문의하기채용 사이트
모든 강의를 무료로 볼 수 있어요. 회원가입 없이도 학습 가능합니다.
로그인무료 회원가입
강좌바이브 코딩 입문 — AI와 함께 만드는 첫 소프트웨어8강

8강 / 전체 24강

큰 작업 쪼개기 — 계획 먼저

3분 읽기 조회 0

큰 작업을 AI에게 한 번에 시키면 실패합니다. 계획 먼저 세우고, 단계별로 실행·검증하는 방법을 배웁니다.

🧩 왜 큰 작업은 한 번에 안 될까

"회원가입부터 결제까지 전체 기능을 한 번에 만들어줘." 이런 지시를 받은 AI는 어떻게 할까요? 대부분은 무언가를 만들어내긴 합니다. 하지만 중간 어딘가에서 논리가 어긋나거나, 결합하면 동작하지 않는 부분이 생기거나, 처음 의도와 다른 방향으로 흘러갑니다. 작업이 클수록 한 번의 지시로 원하는 결과를 얻을 확률은 낮아집니다.

해결책은 간단합니다: 먼저 계획을 세우고, 단계별로 실행합니다.

📋 Step 1 — "계획을 세워줘"로 시작하기

큰 작업을 시작할 때 코드부터 요청하지 마세요. 먼저 계획을 세워달라고 하세요:

사용자가 이메일·비밀번호로 로그인하고, 로그인 후 대시보드로 이동하는 기능을 만들어야 해. 구현 전에 단계별 계획을 먼저 세워줘. 각 단계에서 어떤 파일을 만들고 어떤 기능을 구현할지 설명해줘.

AI가 계획을 제시하면 여러분이 검토합니다. 잘못된 방향이 보이면 코드가 한 줄도 없는 상태에서 수정할 수 있습니다. 코드를 먼저 만든 뒤 방향이 틀린 걸 발견하면 훨씬 많은 시간을 낭비합니다.

✂️ Step 2 — 작은 단위로 쪼개기

AI가 제시한 계획을 더 작게 쪼갭니다. 경험상 한 단계는 30분 이내에 완료되는 크기가 적당합니다.

예시 — 로그인 기능을 쪼갰을 때:

  1. 로그인 폼 UI 만들기 (버튼, 입력 필드, 에러 메시지 영역)
  2. 폼 유효성 검사 추가 (빈 칸, 이메일 형식)
  3. API 호출 함수 만들기 (실제 인증 없이 가짜 응답으로)
  4. 로그인 성공 시 대시보드로 이동
  5. 실제 인증 API 연결
  6. 에러 처리 (잘못된 비밀번호, 서버 오류)

6단계로 나눈 덕분에 각 단계를 실행하고 동작하는 걸 확인한 뒤 다음 단계로 넘어갑니다. 중간에 문제가 생겨도 정확히 어느 단계에서 발생했는지 알 수 있습니다.

🔄 Step 3 — 단계별 실행·검증·커밋

각 단계를 완료한 뒤 반드시 검증합니다. 검증이란 실제로 실행해보는 것입니다. 코드가 틀린 것처럼 보여도 실행이 되면 일단 성공입니다.

한 단계가 검증되면 커밋하세요:

git add .
git commit -m "feat: 로그인 폼 UI 완성"

이렇게 하면 나중에 문제가 생겼을 때 언제든 정상 작동하던 상태로 돌아올 수 있습니다. 커밋이 쌓일수록 되돌릴 수 있는 안전망이 생깁니다.

⚡ 큰 실수 — 검증 없이 계속 쌓기

가장 흔한 실수는 단계를 완료할 때마다 실행해보지 않고 다음 단계를 바로 진행하는 것입니다. 5단계를 쌓고 나서 실행했을 때 뭔가 틀렸다면, 어느 단계가 문제인지 찾는 데 오히려 더 오래 걸립니다.

📌 규칙: 코드를 100줄 이상 만들기 전에 한 번 실행해보세요. 실행이 안 되면 지금 만든 부분에 문제가 있는 겁니다.

🗂️ 실전 예시 — To-Do 앱을 계획→실행하기

To-Do 앱을 만든다면:

간단한 할 일 앱을 만들려고 해. 기능은: 할 일 추가, 완료 체크, 삭제. 데이터는 localStorage에 저장. 구현 순서를 5단계 이내로 나눠서 계획해줘. 각 단계의 결과물이 브라우저에서 바로 확인 가능해야 해.

AI가 단계를 제안하면, 그것을 그대로 따르지 말고 직접 검토해서 수정합니다. "3단계와 4단계를 합쳐도 괜찮을 것 같아" 또는 "2단계를 더 작게 쪼개줘" — 이런 피드백도 좋은 협업입니다.

✅ 정리

  • 큰 작업은 계획 먼저 — 코드보다 계획이 먼저입니다.
  • 한 단계는 실행·검증이 빠른 작은 단위로 쪼겝니다 (30분 이내가 적당).
  • 각 단계가 끝날 때마다 실행 → 검증 → 커밋하세요.
  • 검증 없이 단계를 쌓으면 문제 발생 시 디버깅이 훨씬 어려워집니다.

관련 주제

  • 구현 계획 요청
  • 단계별 실행
  • 작은 단위 커밋
  • 계획-실행-확인 루프
  • AI 기술
  • AI 기술 강의
  • 바이브 코딩 입문 — AI와 함께 만드는 첫 소프트웨어
  • 무료강의
  • 무료 온라인 강의
  • NUGUNA
  • 누구나
이전 7강맥락(Context) 관리다음 9강 AI의 결과를 읽고 검증하기

댓글

0/1000

불러오는 중...

목차

  1. 1.바이브 코딩이란 무엇인가
  2. 2.AI 코딩 도구 지형도
  3. 3.개발 환경 준비하기
  4. 4.첫 바이브 코딩 — 자연어로 기능 만들기
  5. 5.좋은 프롬프트의 3원칙
  6. 6.요구사항을 정확히 전달하는 법
  7. 7.맥락(Context) 관리
  8. 8.큰 작업 쪼개기 — 계획 먼저
  9. 9.AI의 결과를 읽고 검증하기
  10. 10.프로젝트 시작하기 — 아이디어에서 첫 화면까지
  11. 11.기능을 반복(iterate)하며 키우기
  12. 12.AI와 함께 디버깅하기
  13. 13.리팩토링·코드 정리 시키기
  14. 14.테스트 작성과 검증 자동화
  15. 15.Git 버전 관리와 AI
  16. 16.외부 API·라이브러리 연동시키기
  17. 17.데이터베이스 다루기
  18. 18.UI·디자인을 AI로 구현하기
  19. 19.배포(deploy)까지 — 실제 서비스로 올리기
  20. 20.보안·민감정보 다루기 주의점
  21. 21.AI가 자주 하는 실수와 방지법
  22. 22.언제 직접 코딩해야 하는가
  23. 23.생산성을 높이는 습관과 도구 조합
  24. 24.실전 미니 프로젝트 — 할 일 앱 만들기

고객지원

  • 공지사항
  • 자주 묻는 질문
  • 문의하기
  • 커뮤니티

이용안내

  • 이용약관
  • 개인정보처리방침
  • 환불정책

서비스

  • 회사소개
  • 회원가입
  • 신규 강의
  • 무료 강의
누구나 로고
이용약관개인정보처리방침환불정책

상호명: NUGUNA  |  대표자: 정우진  |  사업자등록번호: 392-32-01817  |  통신판매업신고: 제 2026-서울양천-0564 호

주소: 서울특별시 양천구 목동서로 100  |  이메일: nugunapass@gmail.com  |  전화: 010-6395-3043

© 2026 NUGUNA. All rights reserved.

KB예금주인증관리자
홈강의읽는 강의문의하기MY