너무 모호한 프롬프트 작성
가장 흔한 실수는 AI에게 지나치게 모호한 지시를 내리는 것입니다. "좋은 웹사이트 만들어줘"라는 프롬프트는 AI에게 어떤 방향으로도 해석될 수 있는 지시입니다. 결과적으로 자신이 원하는 것과 전혀 다른 코드를 받게 되고, 처음부터 다시 요청해야 하는 상황이 발생합니다.
해결법은 단순합니다. 사용할 기술, 포함할 기능, 디자인 방향을 가능한 구체적으로 명시하세요. "React와 Tailwind CSS로 할 일 관리 앱을 만들어줘. 할 일 추가, 완료 체크, 삭제 기능이 필요하고 다크모드를 지원해야 해"처럼 구체적으로 요청하면 원하는 결과에 가까운 코드를 얻을 수 있습니다.
한 번에 너무 많은 것을 요청
복잡한 기능을 한 번의 프롬프트로 모두 구현하려는 시도는 높은 확률로 실패합니다. AI의 컨텍스트 윈도우에는 한계가 있고, 요청이 복잡해질수록 각 부분의 구현 품질이 떨어지게 됩니다.
큰 기능을 작은 단위로 분해해서 순차적으로 요청하세요. 먼저 데이터 모델을 정의하고, 그다음 기본 UI를 만들고, 이후에 비즈니스 로직을 추가하는 식으로 단계를 나누면 각 단계의 완성도가 높아집니다.
AI 출력을 검증 없이 사용
AI가 생성한 코드가 에러 없이 실행된다고 해서 그것이 올바른 코드라는 보장은 없습니다. 데이터가 잘못 처리되거나, 특정 조건에서만 발생하는 버그가 숨어있을 수 있습니다. 특히 비개발자의 경우 코드의 문제를 발견하기 어려워 이런 위험이 더 큽니다.
다양한 입력값과 시나리오로 테스트하는 습관을 들이세요. 정상적인 경우뿐 아니라, 빈 값을 입력하거나 예상치 못한 데이터를 넣었을 때의 동작도 확인해야 합니다.
컨텍스트 관리 실패
대화가 길어지면 AI가 이전에 논의한 내용을 잊어버리거나 혼동하는 경우가 있습니다. 이로 인해 이전에 구현한 기능과 충돌하는 코드를 생성하거나, 이미 합의한 설계 방향과 다른 코드를 만들어내기도 합니다.
이를 방지하려면 중요한 설계 결정이나 프로젝트 규칙을 별도의 문서로 정리해두고, 새로운 요청을 할 때마다 해당 문서를 참조하도록 지시하는 것이 좋습니다. 다음 글에서는 바이브 코딩과 노코드, 로우코드 플랫폼을 비교해보겠습니다.