바이브 코딩, 오히려 오래된 프레임 워크가 유리하다?

바이브 코딩은 LLM(대형 언어 모델)을 활용해 빠르게 코드를 생성하고, 구조보다는 결과 중심으로 개발을 진행하는 접근 방식이에요. 직관적으로 코드를 짜고, 바로 실행하고, 피드백을 통해 반복적으로 개선해나가는 이 방식은 AI 시대의 새로운 개발 패러다임으로 자리잡고 있어요.

 

그런데 막상 LLM과 함께 코딩을 하다 보면 의외의 벽에 부딪히는 경우가 있어요. 최신 기술을 활용하려고 하면 AI가 예상보다 엉뚱한 코드를 제시하거나, 오래된 문법, 구식 라이브러리를 추천하는 경우도 있죠. 반면, 10년 이상 된 오래된 프레임워크나 언어에 대해선 꽤 정교하고 안정적인 결과를 제공하는 모습을 보이기도 해요.

 

이 글에서는 LLM 기반 바이브 코딩의 특징과 함께, 왜 오래된 프레임워크가 오히려 더 유리할 수 있는지, 그 구조적인 이유를 살펴보고자 해요.

 

 

LLM은 정보량이 많은 기술에 강하다

LLM이 가장 잘하는 일은 방대한 텍스트 데이터를 학습해 패턴을 파악하고, 그에 기반한 예측을 수행하는 일이에요. 여기서 중요한 건, 학습된 데이터의 ‘양’과 ‘다양성’이에요. GPT 계열 모델이든 다른 LLM이든, 모델의 성능은 결국 학습 데이터의 양과 질에 따라 좌우돼요.

그래서 오래된 언어나 프레임워크일수록, 예를 들어 Python의 Django, Java의 Spring, JavaScript의 jQuery, 혹은 Rails나 Laravel 같은 기술은

• 오랜 기간 동안 누적된 문서
• 수많은 GitHub 코드 예시
• Stack Overflow 질의응답
• 공식 문서, 튜토리얼, 블로그 포스트 등

이 모든 정보들이 학습 데이터로 포함되었을 가능성이 높아요. LLM은 이런 풍부한 학습 데이터를 기반으로 예시 코드, 함수 설명, 오류 해결 등에서 매우 안정적인 답변을 제공할 수 있어요.

 

반면에 새로 나온 언어나 프레임워크는 정보가 아직 적고, 실사용 사례나 문서가 부족해요. 예를 들어 최신 버전의 Next.js App Router나, 아직 베타 상태인 신생 프레임워크는

• API 변경이 잦고
• 문법이 불안정하며
• 학습 데이터 자체가 부족하거나 아예 존재하지 않을 수도 있어요.

그 결과, LLM은 틀리거나 구버전 기준의 코드를 생성하거나, 아예 존재하지 않는 기능을 상상해서 만들어내는 경우도 발생하게 돼요.

즉, 바이브 코딩의 핵심인 “빠르게 생성하고 바로 실행해보기”라는 흐름이, 오히려 최신 기술에서는 자주 막히고 끊기는 반면, 정보량이 많은 오래된 프레임워크에서는 부드럽고 안정적으로 이어진다는 특징이 있어요.

 

오래된 프레임워크를 선택할 때의 전략과 LLM의 한계 보완 방법

바이브 코딩에서는 속도와 효율성이 무엇보다 중요해요. “최신 기술을 써야 더 좋아 보인다”는 고정관념보다는, AI가 잘 도와줄 수 있는 기술을 선택하는 것이 더 현실적이에요. 이 관점에서 보면 오래된 프레임워크는 LLM과 함께 코딩할 때 강력한 무기가 될 수 있어요.

 

그렇다면, 실제로 어떤 전략으로 기술을 선택하고 활용하면 좋을까요?

 

 

1. LLM이 잘 알고 있는 기술을 일부러 고르는 것도 전략이다

예를 들어 Django, Flask, Express, Spring 같은 프레임워크는 수많은 개발자들이 수년간 사용해온 만큼, LLM의 학습 데이터에 아주 깊게 뿌리내리고 있어요.

• 자주 묻는 질문, 에러 해결 방법
• 모범 사례와 디자인 패턴
• 다양한 실전 프로젝트 코드

이 모든 정보가 이미 ‘학습된 템플릿’처럼 LLM 내부에 저장돼 있다고 보면 돼요. 그래서 특정 기능을 요청하면 LLM은 비교적 정확하고, 실행 가능한 코드를 빠르게 제공할 확률이 높아요.

 

 

2. 최신 기술을 쓰고 싶다면, ‘핵심 구조’부터 명시하자

LLM이 잘 모를 수 있는 최신 프레임워크를 사용할 때는, 코드가 아닌 ‘문맥 정보’부터 제공하는 게 좋아요. 예를 들어 “Next.js 13의 App Router 구조로 작성해줘”처럼 명확히 지시하거나, 내가 원하는 파일 구조, 상태 관리 방식 등을 설명해줘야 해요. 그렇지 않으면 LLM은 기존 Next.js 12의 Pages Router 기준으로 코드를 제시하거나, 구버전 API를 섞어 오류를 유발할 수 있어요.

 

 

3. 구버전 문법과 신버전이 혼용되는 코드에 주의하자

LLM은 종종 예전 문법과 현재 문법을 혼합해서 사용하는 코드를 생성해요. 예를 들어 React에서 Hooks 기반 코드와 클래스 컴포넌트가 섞인다든지, Vue 3에서 Composition API와 Options API가 혼용되는 등, 사소한 문법 오류가 실행 오류로 이어지는 경우도 많아요. 이럴 땐 반드시 공식 문서를 병행해 확인하거나, 생성된 코드의 버전 호환성을 체크하는 습관이 필요해요. 즉, 바이브 코딩의 생산성을 최대화하려면 “AI가 잘 아는 프레임워크를 선택하든지”, “잘 모를 경우 맥락을 명확히 전달하고 결과를 검증”하는 능력이 필요해요.

 

 

4. 생성 결과를 그대로 쓰지 말고 ‘한 번은 의심하자’

LLM이 코드를 똑똑하게 만들어주더라도, 결국 책임은 개발자 본인에게 있어요. AI가 제시한 코드가 실행되지 않거나, 보안상 문제가 있거나, 실제 요구사항과 엇나간다면 그것은 결국 내가 직접 해결해야 할 문제예요. 그래서 생성된 코드가 익숙한 기술을 기반으로 되어 있으면, 검증과 수정이 더 쉬워지고, 학습 효율도 함께 올라가요. 이런 이유로 오래된 프레임워크는 바이브 코딩에서 더욱 ‘안정적인 연료’ 역할을 해줄 수 있어요.

 

 

기술 선택 기준이 바뀌는 시대, ‘최신보다 익숙함’이 더 강할 때

기존에는 기술을 선택할 때 “최신 기술이 곧 최고의 선택”이라는 믿음이 강했어요. 프레임워크나 언어가 자주 업데이트되고, 새로운 기능이 등장할수록 더 생산적일 것이라는 기대가 있었죠. 하지만 바이브 코딩, 특히 LLM 기반 개발이 보편화되는 지금, 이 선택 기준은 바뀌고 있어요.

 

AI와 협업하는 코딩에서는 “내가 익숙한 기술”이 아니라 “AI가 익숙한 기술”이 더 중요해지는 경우가 많아요. 최신 기술이 아무리 기능이 좋더라도, 문서화가 부족하고 사례가 적다면 LLM은 엉뚱한 답변을 내놓거나 헛다리를 짚을 수 있어요.

 

반대로, 기술적으로는 다소 올드해 보이는 Django, Express, Vue 2 같은 프레임워크들은 LLM이 깊이 이해하고 있어, 필요한 기능을 빠르게 구현하고, 즉시 피드백 받을 수 있는 환경이 조성돼 있어요. 코딩 흐름이 끊기지 않고, 에러 수정도 빠르며, 구글링도 덜 하게 되죠.

이제는 개발 도구를 선택할 때 다음과 같은 질문을 해볼 필요가 있어요.

• 이 프레임워크에 대해 LLM은 얼마나 잘 이해하고 있을까?
• 내가 바이브 코딩 방식으로 빠르게 구현하고 싶은데, 이 기술은 그 속도를 따라올 수 있을까?
• 최신 기술이 내 프로젝트에 진짜 필요한 것일까, 아니면 단순히 ‘새로워서’ 선택한 건 아닐까?

이 질문에 솔직해지면, 오히려 검증된 프레임워크를 선택하는 것이 더 빠르고 정확한 결과를 가져다줄 수 있다는 사실을 깨닫게 돼요.

 

 

마치며...

바이브 코딩은 ‘빠르게 시도하고 빠르게 결과를 보는 것’이 핵심이에요. 그리고 그 흐름을 끊지 않기 위해서는, AI가 잘 아는 언어와 프레임워크를 선택하는 것이 실제로 더 효과적일 수 있어요. 최신 기술만 좇는 것이 능사는 아니에요. 특히 LLM 기반 코딩에서는 학습 데이터가 풍부하고, 안정성이 검증된 기술 스택이 오히려 더 빠른 성장과 학습을 도와주는 환경이 될 수 있어요.

 

결국 개발자는 더 이상 “최신 기술을 얼마나 빠르게 배우느냐”보다, “나와 AI가 함께 가장 효율적으로 일할 수 있는 환경을 어떻게 만들 것인가”를 고민해야 하는 시대에 들어선 거예요.

 

새로운 도구는 언제나 등장하지만, 효율적인 결과는 익숙한 도구에서 나올 수도 있다는 점. 바이브 코딩을 실천하는 지금, 다시 한번 돌아볼 만한 가치가 있는 이야기 아닐까요?