수용 기준
기능이 '완성됐다'고 판단하기 위해 미리 정해 두는 확인 조건이다. 초보자는 AI에게 기능을 맡길 때 '로그인 만들기'처럼 넓게 말하기 쉽지만, 수용 기준을 쓰면 AI와 사람이 같은 완료 기준을 보게 된다. 예를 들어 로그인 기능이라면 성공 로그인, 잘못된 비밀번호, 빈 입력값, 로딩 상태, 모바일 화면, 접근성 메시지까지 통과해야 한다고 적는다. 바이브 코딩에서는 수용 기준이 테스트 작성과 코드 리뷰의 출발점이 되며, AI가 겉보기만 그럴듯한 화면을 만들고 실제 예외 처리를 빠뜨리는 문제를 줄인다.
예시
'회원가입 폼의 수용 기준은 이메일 형식 오류를 즉시 보여주고, 약관 미동의 제출을 막고, 성공 시 대시보드로 이동하며, 모바일 375px에서도 버튼이 잘리지 않는 것'처럼 AI에게 완료 조건을 먼저 준다.
카테고리
학습·온보딩
난이도
basic
태그
수용기준 · 완료조건
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연관 용어
버전 관리·배포
빌드
소스 코드를 브라우저나 서버가 실제로 실행할 수 있는 결과물로 변환하는 과정이다. TypeScript를 JavaScript로 바꾸고, 여러 파일을 묶고, 이미지와 CSS를 최적화하며, 배포 전에 깨진 import나 타입 오류를 발견하는 단계가 여기에 포함된다. 바이브 코딩에서는 AI가 만든 코드가 화면에서는 잠깐 동작해도 빌드 단계에서 실패하는 일이 흔하므로, 기능을 끝냈다고 보기 전에 반드시 빌드가 통과하는지 확인해야 한다.
학습·온보딩
러버덕 프롬프팅
AI에게 질문을 하면서 자신의 코드와 문제를 설명하는 학습 방법으로, 러버덕 디버깅의 학습 목적 확장판이다. 러버덕 디버깅이 '버그를 찾는 것'에 초점을 맞춘다면, 러버덕 프롬프팅은 '개념을 이해하는 것'에 초점을 맞춘다. 핵심 원리: AI에게 자신이 이해한 바를 설명하고, AI의 피드백을 통해 이해의 빈틈을 발견하고, 이를 채워나가는 반복적 학습 과정이다. 예를 들어, '이 코드가 왜 무한 루프에 빠지는지 설명해줘. 내가 이해한 바로는 useEffect가 매 렌더마다 호출되는 것 같은데…'라고 AI에게 말하면, 설명하는 과정에서 자신의 이해를 정리하게 되고, AI는 오해를 교정하거나 추가 설명을 제공한다. 바이브 코딩에서 이 기법이 특히 중요한 이유: AI가 코드를 생성하면 개발자가 코드를 '직접 작성'하지 않았기 때문에 코드에 대한 이해가 부족할 수 있다. 러버덕 프롬프팅을 통해 AI가 생성한 코드를 이해하는 습관을 들이면, '코드를 이해하지 못한 채 AI에게 의존하는' 함정을 피할 수 있다.
학습·온보딩
스캐폴드
프로젝트의 기본 구조(폴더 구조, 설정 파일, 보일러플레이트 코드, 환경 변수 템플릿)를 자동으로 생성하는 것으로, '비계(scaffold)'라는 건축 용어에서 유래했다. 건축에서 비계가 건물을 짓기 위한 임시 구조물인 것처럼, 코딩에서 스캐폴드는 프로젝트를 시작하기 위한 기본 틀을 제공한다. 바이브 코딩에서 스캐폴드는 가장 효과적인 첫 단계이다. AI에게 'Next.js + Tailwind + Supabase 프로젝트를 초기 설정해줘'라고 하면 전체 폴더 구조(app/, components/, lib/, hooks/), 설정 파일(next.config.js, tailwind.config.js, tsconfig.json), 환경 변수 템플릿(.env.example), 패키지 의존성(package.json), 기본 레이아웃 컴포넌트까지 한 번에 생성한다. 이후 이 스캐폴드 위에서 기능을 하나씩 추가해나가는 것이 바이브 코딩의 권장 워크플로이다. create-next-app, create-vite 같은 전통적 CLI 스캐폴더도 있지만, AI를 통한 스캐폴딩은 프로젝트의 구체적 요구사항(사용할 DB, 인증 방식, 디자인 시스템 등)을 반영한 맞춤형 초기 설정을 제공한다는 점에서 차별화된다.