바이브코딩, 요즘 트렌드는?
그리고 나는 왜 Lovable에 정착했는가
“프롬프트 한 줄이면 코드를 짜준다는데… 정말 실무에도 쓸 수 있을까?”
처음 ‘바이브코딩’을 접했을 때 제일 먼저 떠오른 의문이었습니다.
그 질문의 답을 찾는 여정에서 Bubble·Flutter·Bolt·Replit·Lovable 같은 노코드 플랫폼과 IDE 플러그인, 심지어 Claude Artifacts까지 두루 테스트해 봤고요. 그 끝에 Lovable에 안착한 경험담을 정리해 보았습니다.
1. 바이브코딩, 왜 이렇게 뜨거울까?
- 정의 : 2025년 초 안드레이 카파티가 라며 소개한 방식으로 음성·텍스트로 의도를 설명하면 LLM이 코드와 UI를 바로 작성해 주는 자연어 기반 협업 코딩을 뜻합니다.
- 핵심 장점 :
- 반복 작업 자동화 → 개발 속도 극대화
- 기술 장벽 완화 → 기획·디자인 파트너도 동시에 참여
- 현재 한계 : 복잡한 트랜잭션, 깊이 있는 최적화, 테스트 코드는 여전히 사람이 챙겨야 합니다.
즉, ‘시제품·내부툴·마이크로 SaaS’ 같은 빠른 실험에는 최적이지만, 트래픽 수십만이 넘는 대규모 서비스는 아직 보수적으로 접근해야 한다는 얘기죠.
2. 요즘 솔루션 한눈에 보기
| 범주 | 대표 서비스 | 강점 | 아쉬운 점 |
|---|---|---|---|
| IDE 어시스턴트 | Gemini Code Assist | 기존 코드베이스와 자연스럽게 통합 | 팀 협업·리뷰 플로우는 약함 |
| 대화형 AI 앱 빌더 | Claude Artifacts | 채팅으로 앱 생성, 링크만으로 배포 | 베타 단계·대규모 데이터 연결 제한 Lifewire |
| 노코드 빌더 | Bubble·Glide | 방대한 플러그인·커뮤니티 | 반응형·성능 이슈, 러닝커브 |
| AI 노코드 빌더 | Bolt | React UI 자동 생성, 디자이너 친화 | 한글·권한 관리 미흡 bolt.new |
| AI 노코드 빌더 | Lovable | 한글 UI, 1-클릭 배포, 협업·보안 강화(2.0) | 레퍼런트 코드를 통한 관리 필요 Lovable |
2025년 시장은 ‘노코드’에서 한 단계 더 나아가 “AI 노코드” 전쟁터가 되었습니다. 그중에서도 “Chat → 완성” 흐름을 가장 매끄럽게 다듬은 서비스가 Lovable이더군요.
3. 실전 체험담 – “쓰다 보니 다 이유가 있었다”
❌ Bubble: 2주짜리 MVP, 빌드 시간이 벽이었다
한 달짜리 파일럿 프로젝트를 Bubble로 시작했습니다. 기능은 금세 그렸지만 빌드·배포가 느려 QA 주기를 맞추기 어려웠고, 반응형 UI 손보느라 3일을 더 썼습니다.
❔ Bolt: 깔끔하지만 상대적으로 투박해보이는 UI, 한글 지원..
React 기반이라 퍼포먼스는 좋았지만, 날짜·통화 포맷을 한글로 맞추려면 매번 커스텀 코드를 넣어야 했고, 권한 체계가 단순해서 기획자·디자이너·개발자 협업이 번번이 꼬였습니다.
✅ Lovable: “하루 1앱”이 과장이 아니었다
- 텔레그램 AI 어시스턴트 – 6시간 만에 채팅 UI, OpenAI 함수 호출, Redis 세션까지 끝.
- 광고비 통합 대시보드 – Bubble에서 2주 걸리던 워크플로를 Lovable에선 하루 반나절.
4. Lovable을 선택한 이유
- 속도 : 공식 벤치마크 기준 빌드 타임 최대 20배 단축.
- 미세한 프롬프팅 : “버튼 색만 바꿔 줘” 같은 미세 수정도 chat과 직접 반영모드를 오가며 훨씬 상세하게 프롬프티 할 수 있음
- 완벽한 한글화 : UI·문서·포럼 모두 한국어, 월간 온라인 클래스까지.
- 비용 구조 : 무료 플랜 + 사용량 기반 과금 → 사이드 프로젝트 시작 부담 0원.(하루에 5번 정도의 프롬프트가 무료인데 한번의 프롬프트가 1개의 기능이라고 보면 됩니다!)
5. GPT로 PRD 만들기 → Lovable 구현 → 배포까지, 세 번의 점프
다만 Lovable 단독으로 쓰기 보다 GPT나 다른 솔루션과 함께 쓸때 더 큰 시너지가 납니다. 저는 GPT로 PRD(제품 요구 사항서)를 뚝딱 만든 뒤, 그대로 Lovable에 넘겨 서비스를 만듭니다. 전체 흐름은 딱 3단계입니다.
| 단계 | 작업 | 실전 팁 |
|---|---|---|
| ① GPT로 PRD 초안 완성 | 1) 아이디어·목표·핵심 기능을 GPT에게 자연어로 설명합니다. 2) “표 형식으로 섹션을 나눠 달라” 같은 추가 지시로 기능 목록·데이터 모델·유저 플로우를 구조화합니다. 3) 완성된 PRD를 Markdown / Notion에 붙여 팀과 바로 공유합니다. | – 반복 요청 3-4번이면 MVP 범위가 명확해집니다. – “리스크 항목”까지 뽑아 달라고 하면 QA 체크리스트로 재활용 가능. |
| ② PRD를 Lovable에 입력해 구현 | 1) Lovable에서 New Project → AI 프롬프트 모드를 선택합니다. 2) PRD 섹션별로 “데이터 컬렉션 → 페이지” 순으로 프롬프트를 던집니다. 3) 로직이 필요한 부분은 “Stripe 결제 API 연결”처럼 구체적으로 요구하면 SDK·시크릿이 자동 세팅됩니다. | – PRD 문장을 그대로 복붙해도 인식률이 높습니다. – 데이터 모델은 CSV 업로드→컬렉션 변환 기능을 쓰면 1분 컷. |
| ③ 스테이징 → 프로덕션 배포 | 1) Deploy-Staging 버튼으로 임시 URL 생성 → 팀 리뷰·버그 수정. 2) 문제없으면 “Promote to Production” 한 번 클릭! 3) 커스텀 도메인은 Lovable CDN 또는 Vercel 연동(Git sync) 중 택일. | – 스테이징과 프로덕션 빌드가 분리돼 롤백이 간편합니다. – Vercel을 쓰면 PR 머지 시 자동 배포 CI/CD도 5분 만에 세팅. |
6. 결론 — 바이브코딩 검색하다가 여기까지 오셨다면
- 2달 정도 경험해 본 결과 Lovable은
- IDE 어시스턴트보다 자유롭고,
- 클래식 노코드보다 빠르며,
- 실험적 AI 빌더들보단 완성도가 높았습니다
- 하루 30분 아이디어 하나만 준비해 Lovable에 던져 보세요.
“이게 정말 30분짜리 결과물 맞아?” 하는 작지만 확실한 경험을 할 수 있습니다!🚀
