바이브 코딩의 원리와 실전 언어 모델부터 소프트웨어 설계와 검증까지 자연어로 원하는 기능을 설명하면 AI가 코드를 만드는 시대다. 그러나 실행되는 화면을 얻는 것과 신뢰할 수 있는 소프트웨어를 완성하는 것 사이에는 여전히 많은 판단이 필요하다. 이 책은 바이브 코딩의 개념에서 출발해 AI가 만든 결과를 이해하고 수정하며 검증하는 방법을 체계적으로 다룬다. 언어 모델의 작동 방식과 한계를 살펴본 뒤 문제 정의와 요구사항 및 명세를 구체화하는 과정으로 이어진다. 자료 탐색기와 공용 요청판이라는 공통 사례를 통해 데이터 구조와 상태 관리 및 API와 접근 제어를 설명한다. 테스트와 코드 리뷰 및 배포와 운영까지 연결하며 각 단계에서 어떤 근거로 다음 단계에 진입해야 하는지 살펴본다. 코드 생성 연구와 소프트웨어 공학의 원리를 바탕으로 AI 평가 지표와 테스트의 한계 및 트랜잭션 격리와 관측 가능성 같은 전문 주제도 다룬다. 본문과 연결된 코드 사례와 반례를 통해 개념의 적용 조건을 이해하도록 구성했다. 마지막에는 요구 충족과 회귀 오류 및 권한과 복구 가능성을 점검하며 결과물을 다른 사람에게 인계하는 단계까지 안내한다. AI와 함께 만드는 속도에 결과를 판단하는 깊이를 더하는 책이다.

• 이 책은 AI를 활용하여 대부분 작성되었음을 밝힙니다.