Claude Code를 활용한 예측 가능한 바이브 코딩 전략

바이브 코딩의 문제점 및 LLM 한계

• 바이브 코딩은 LLM이 코드를 생성 주도하는 방식이나, 긴 컨텍스트에서 정보 누락(Lost in the Middle), 학습 데이터의 시점 편향, 스펙의 모호성, 오류 중첩, 작업 기억 한계 등의 문제 발생.
• LLM은 인간과 달리 별도의 작업 기억이 없어 컨텍스트 내 모든 토큰에 접근하지만 특정 정보에 집중하거나 불필요한 정보를 '내려놓지' 못함. Claude Code를 활용한 시스템적 해결책
• LLM의 인지적 한계를 극복하기 위해 작은 요청의 멀티턴 대화, Plan 모드로 실행 전 방향 검증, Todo로 체크리스트 관리, 서브에이전트로 컨텍스트 분리.
• Extended Thinking으로 깊이 있는 추론, CLAUDE.md로 계층적 컨텍스트 관리, Agent Skills로 검사 및 워크플로우 자동화, Compact로 컨텍스트 정리. 효과적인 프롬프트 작성 원칙
• '누가 읽어도 같은 것을 상상할 수 있어야 한다'는 핵심 원칙 준수.
• 한 번에 하나만 요청, 숫자로 명확하게 구체적 수치 제시, 결과 확인 후 다음 요청, 경계 조건 명시, 부정문보다 긍정문 사용.