어떤 프레임워크를 쓰는지 정말 중요할까요?

MMaximilian Schwarzmüller
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Transcript

00:00:002026년 4월 현재, 저와 여러분 같은 개발자들에게 기술 스택 선택이 얼마나 중요할까요? AI 분야에서 일어난 수많은 일들과
00:00:23AI 모델의 발전, 그리고 무엇보다 Claude Code나 Codex 같은 AI 에이전트 도구들의 등장을 고려했을 때 말이죠.
00:00:31저는 이런 도구들에 대한 영상도 만들고 강의도 제작했는데요, 인기가 꽤 많습니다. 하지만 오늘 자세히 살펴보고
00:00:42제 의견을 나누고 싶은 질문은 바로 이것입니다. "개발자의 기술 스택 선택이 여전히 중요한가?"
00:00:57여전히 의미가 있을까요, 아니면 AI가 결정하게 둬야 할까요? 아니면 AI를 사용할 것이라는 전제하에 결정을 내려야 할까요?
00:01:16기술 스택에 신경 쓰지 않는 가장 기본적인 형태는, 참고로 저는 웹 개발자의 관점에서 주로 말씀드리겠지만
00:01:29모든 종류의 개발자에게 적용될 것입니다. 쉬운 길은 Claude Code 같은 도구를 사용하면서
00:01:47어떤 기술 스택이 선택되든 전혀 상관하지 않는 것이죠. TypeScript와 Next.js를 쓰든, 바닐라 자바스크립트를 쓰든,
00:02:09아니면 Angular를 쓰든 무슨 상관이겠어요? AI가 결정하게 두는 거죠.
00:02:16물론 그렇게 할 수도 있지만, 이는 소위 "바이브 코딩(vibe coding)"의 영역으로 들어가는 것입니다. 개발자가 아무런 선택도 하지 않고
00:02:45결정을 내리지 않으며, AI를 조종하거나 코드에 신경 쓰지 않기 시작하는 순간, 그것이 바로 제가 정의하는 바이브 코딩입니다.
00:02:59하지만 물론 이런 선택들이 더 이상 중요하지 않다고 말하는 방식이 하나 더 있는데, 그 문제로 다시 돌아가 보겠습니다.
00:03:16더 관련성 있는 다른 측면은, 개발자인 당신이 여전히 선택을 하긴 하지만, 결국 그 선택이
00:03:44개발 과정에서 AI를 많이 활용할 것이라는 사실에 영향을 받는다는 주장입니다. 코드를 검토하고 신경 쓰지만,
00:04:06AI가 잘 다루는 스택을 사용하는 것이죠. 예를 들어 학습 데이터가 많아서 AI가 잘 처리할 수 있는
00:04:28TypeScript나 Next.js를 사용하는 경우입니다. 이 두 가지가 핵심입니다. AI에게 맡기는 바이브 코딩 방식과
00:04:43AI의 선호도에 따라 선택을 내리는 방식이죠. 저는 두 접근 방식 모두 다소 잘못되었고 근시안적이라고 생각합니다.
00:05:06오히려 개발자로서 자신이 작업할 기술 스택에 대해 주관을 가지고 현명한 결정을 내리는 것이 그 어느 때보다 중요해졌다고 봅니다.
00:05:24개발자의 작업 방식이 변하고 있기 때문입니다. 우리는 코드를 덜 쓰고 있습니다. 저도 확실히 그렇고요.
00:05:36여러분은 다를 수도 있겠지만, 업계 전체를 보면 개발자가 코드를 직접 작성하는 비중이 줄어들고
00:05:53대신 AI 에이전트와 도구들을 오케스트레이션하고 활용하는 쪽으로 큰 변화가 일어나고 있음이 분명합니다.
00:06:13이는 우리가 내리는 선택과 결정이 훨씬 더 중요해졌음을 의미합니다. 만약 바이브 코딩의 늪에 빠져서
00:06:28AI가 모든 선택과 결정을 내리게 한다면, 개발자로서 그리 밝은 미래는 아닐 것입니다. 이유는 명확하죠.
00:06:43아무런 주관이나 영향력 없이 AI에게 물어보기만 한다면, 누가 개발자를 필요로 하겠습니까? 그런 방식은 어디로도 이어지지 않습니다.
00:06:51프로토타입을 빠르게 만들거나, 예외 케이스나 보안 문제를 크게 신경 쓰지 않아도 되는 내부용 앱을 만들 때는
00:07:01괜찮은 접근법일 수 있습니다. 바이브 코딩이 유효한 사용 사례는 분명히 존재하니까요.
00:07:09또한 바이브 코딩은 코딩을 할 줄 모르지만 자신에게 필요한 소프트웨어를 쉽게 만들고 싶은 사람들에게도 매우 유용할 수 있습니다.
00:07:20여러 단점이 있겠지만 나름의 목적이 있는 셈이죠. 그런 경우에는 기술 스택이 중요하지 않을 수 있고
00:07:34바이브 코딩을 하는 사람들은 어떤 선택지들이 있는지도 모를 수 있습니다.
00:07:45하지만 AI가 선택에 영향을 주게 한다는 주장에 대해서는, 약 1년 전이라면 몰라도 지금은 더 이상 유효하지 않다고 생각합니다.
00:08:00물론 AI가 선호하는 스택은 있습니다. 이전 영상에서도 언급했듯이, 웹 개발에서 AI에게 맡기면
00:08:10대부분 TypeScript, React, Next.js, Tailwind 프로젝트 결과물이 나올 확률이 높습니다.
00:08:17그게 AI가 가장 좋아하는 스택이고 거기에는 이유가 있습니다. 학습 데이터에 해당 프로젝트들이 아주 많았기 때문이죠.
00:08:31하지만 2010년대 초반의 코드까지 포함해서 학습 데이터를 본다면, 당시에는 Tailwind도 없었고
00:08:44TypeScript나 Next.js 프로젝트도 거의 없었을 것입니다. 대신 바닐라 자바스크립트나 jQuery 프로젝트가
00:09:04학습 데이터에 엄청나게 많았겠죠. 그럼에도 불구하고 그것들이 AI의 선호 스택이 아닌 이유는
00:09:20단순히 학습 데이터의 양 때문만이 아닙니다. 우리가 사용하는 AI 모델들은 제공자에 의해 여러 단계를 거치게 되는데,
00:09:34사전 학습, 미세 조정, 강화 학습 단계 등을 거치며 모델의 행동 방식이 형성됩니다.
00:09:51그리고 시스템 프롬프트도 있죠. Claude Code 같은 도구를 사용할 때 모델이 특정 방식으로 행동하도록 지시하는
00:10:07보이지 않는 시스템 프롬프트가 존재합니다. 우리는 이미 이 모델들이 TypeScript나 React 같은
00:10:24특정 기술을 선호하도록 영향을 받았다는 사실을 알고 있습니다. 왜 그럴까요?
00:10:43특히 TypeScript의 경우, AI가 생성한 코드를 타입 에러 체크를 통해 스스로 검증할 수 있기 때문에 AI에게 매우 유리합니다.
00:10:57물론 타입 에러가 없다고 해서 반드시 좋은 코드나 의도대로 작동하는 코드인 것은 아니지만,
00:11:03하나의 지표는 됩니다. 제가 알기로는 바닐라 자바스크립트보다는 결과가 더 나은 경향이 있습니다.
00:11:14이것이 AI가 특정 스택을 선호하는 이유이며, 여러분이 그 스택을 따라가는 게 좋겠다고 결론 내릴 수 있는 이유이기도 합니다.
00:11:28예를 들어, AI가 TypeScript 같은 타입 안정성 있는 언어에서 더 성능이 좋다는 이야기를 제게 들었기 때문에
00:11:42바닐라 자바스크립트는 쓰지 않기로 결정할 수도 있죠. 어느 정도 일리가 있는 말이지만, 2026년 4월 현재
00:11:51AI와 Claude Code 같은 에이전트들은 어떤 기술 스택을 던져줘도 아주 잘 처리한다는 사실이 반복적으로 증명되었습니다.
00:12:03과거에는 학습 데이터가 적거나 아예 없는 아주 새로운 라이브러리나 프레임워크로 작업하는 것이
00:12:17다소 번거로웠던 적이 있었지만, 이제는 더 이상 그렇지 않습니다. AI를 사용하는 개발자로서
00:12:23사용하려는 어떤 라이브러리의 문서든 찾아갈 수 있습니다. 최신 Nuxt.js나 Svelte 5를 쓰고 싶다면 말이죠.
00:12:30비교적 최근에 나온 TanStack Start 같은 것도 마찬가지입니다. 공식 문서에서 관련 아티클을 골라
00:12:34현재 채팅 세션의 컨텍스트에 넣기만 하면 AI가 그 문서를 인식하게 됩니다.
00:12:44그러면 AI는 그 안의 코드 예시와 설명을 이해하고 여러분의 코드베이스에 적용할 수 있습니다. 즉, 학습 데이터에 없던
00:12:49최신 라이브러리도 프로젝트에 충분히 사용할 수 있다는 뜻입니다. 게다가 요즘은 일일이 문서를
00:12:55찾아서 넣어줄 필요조차 없습니다. 구체적인 프롬프트를 통해 특정 라이브러리를 사용하고 싶으니
00:13:02문서를 찾아보라고 지시하기만 하면 됩니다. Context.7 MCP나 Claude Code 같은 AI 에이전트들은
00:13:12웹 검색 기능이 있습니다. 검색을 통해 관련 문서를 찾을 것이라고 믿고, '스킬' 같은 기능을 활용해 이를 더 구체화할 수도 있죠.
00:13:19저는 코드 리서치 스킬을 가지고 있어서, 특정 프롬프트에 대해 AI가 어떻게 문서를 찾아봐야 하는지
00:13:28기술해 둡니다. 이런 설정이 되어 있다면 직접 문서를 제공할 필요가 없게 됩니다.
00:13:35대신 AI가 스스로 필요에 따라 관련 문서를 찾아보고 포함할 수 있습니다. 그리고 놀랍게도 개발자는 여전히 코드를 직접 쓸 수 있습니다.
00:13:45또한 AI는 프로젝트 내에 이미 존재하는 코드 스타일을 그대로 복제하려는 경향이 있습니다.
00:13:52따라서 프로젝트를 생성하고 이미 몇 개의 함수나 라우트를 만들어 두었다면, 그것이 Nuxt.js든 TanStack Start든
00:13:59AI는 그것을 파악할 것이고, TanStack Start 프로젝트에서 갑자기 Nuxt.js 문법을 사용하지는 않을 것입니다.
00:14:09기존 코드 활용, 적절한 컨텍스트 주입, 문서 검색 유도 등을 종합해 보면,
00:14:20기본 스택이 아니거나 AI에게 잘 알려지지 않은 기술들을 사용하는 것이 요즘은 정말 쉬워졌습니다.
00:14:30이것이 제 경험이고, X(트위터)에서도 다른 사람들의 비슷한 경험담을 많이 읽었습니다.
00:14:41그러니 오늘날에는 절대적으로 가능합니다. 1년 전에는 달랐을지 몰라도 지금은 충분히 실행 가능하죠.
00:14:53이 사실이 다시 원래의 질문으로 저를 이끕니다. "기술 스택 선택이 여전히 중요한가?"
00:15:08강요받지 않고 자유롭게 선택할 수 있다는 것은 멋진 일입니다. 하지만 정말 중요할까요? 저는 여전히 매우 중요하다고 주장합니다.
00:15:20앞서 말씀드렸듯이, 그것이 개발자와 비개발자를 구분 짓는 요소 중 하나이기 때문입니다. 전부는 아니지만요.
00:15:30프로젝트마다 적합한 기술 스택이 다릅니다. 이론적으로는 어떤 스택으로도 무엇이든 만들 수 있고
00:15:40대부분의 경우 상관없을 수도 있지만, 결정적일 때가 있습니다. 성능이 핵심인 프로젝트를 한다면,
00:15:44단순히 10명의 사용자를 위한 성능이 아니라, 정말 성능이 중요한 대규모 프로젝트라면 Go 같은 백엔드 언어를 선호할 수 있습니다.
00:15:56TypeScript를 쓸 때보다 더 나은 성능과 메모리 효율을 원하기 때문이죠. 다만 덧붙이자면,
00:16:04사용자가 몇 명일지도 모르는 상태에서 무턱대고 오버 엔지니어링을 할 필요는 없습니다. 만약 부하 때문에
00:16:16애플리케이션이 멈추는 시점이 온다면, 그때 다시 작성하면 됩니다. AI 덕분에 재작성도 그 어느 때보다 쉬워졌으니까요.
00:16:23하지만 그런 선택들은 분명 여전히 중요합니다. 또한 개발자가 무엇을 알고 있는지도 중요하죠.
00:16:35Angular를 정말 잘한다면 굳이 React 앱을 만들 이유가 없습니다. 개발자로서 여전히 코드를 이해하고

Key Takeaway

AI가 특정 기술 스택을 선호함에도 불구하고, 개발자는 프로젝트의 목적과 성능 요구사항에 맞춰 기술을 선택하는 주관을 유지해야만 단순한 '바이브 코딩'을 넘어선 전문성을 확보할 수 있다.

Highlights

AI 에이전트 도구의 등장으로 개발자가 직접 코드를 작성하는 비중이 줄어들고 여러 도구를 오케스트레이션하는 역할로 변화하고 있다.

AI는 타입 에러 체크를 통해 스스로 코드를 검증할 수 있는 TypeScript나 Next.js 스택을 선호하며 이는 학습 데이터의 양과 시스템 프롬프트의 영향 때문이다.

Claude Code와 같은 최신 에이전트는 웹 검색 기능과 MCP를 통해 학습 데이터에 없는 최신 라이브러리나 문서도 실시간으로 파악하여 코드에 적용한다.

성능이나 메모리 효율이 극도로 중요한 대규모 프로젝트에서는 여전히 Go와 같은 특정 언어를 선택하는 기술적 주관이 필수적이다.

AI를 활용한 코드 재작성 비용이 낮아졌으므로 초기 단계의 오버 엔지니어링보다는 필요 시점에 스택을 전환하는 전략이 유효하다.

Timeline

AI 시대의 기술 스택 선택과 바이브 코딩의 위험성

  • Claude Code와 같은 AI 에이전트의 발전으로 개발자의 기술 스택 선택 의미가 변하고 있다.
  • 개발자가 결정권을 포기하고 AI가 생성하는 대로 코드를 방치하는 행위를 바이브 코딩으로 정의한다.
  • 바이브 코딩은 개발자의 주관적 개입이 사라져 전문성을 위협하는 영역이다.

2026년 현재 AI 모델의 급격한 발전으로 기술 스택을 고민하지 않는 경향이 나타나고 있다. 단순히 AI에게 모든 결정을 맡기는 방식은 프로토타입 제작에는 유용할 수 있으나 장기적으로 개발자의 입지를 좁힌다. 기술 선택에 대한 고민을 멈추는 순간 개발자는 도구에 종속된다.

AI가 특정 프레임워크를 선호하는 내부 메커니즘

  • AI는 TypeScript, React, Next.js, Tailwind를 포함한 특정 스택에서 더 높은 성능을 발휘한다.
  • 이러한 선호도는 방대한 학습 데이터뿐만 아니라 모델의 미세 조정과 시스템 프롬프트 설정에 기인한다.
  • TypeScript는 AI가 생성한 코드의 오류를 스스로 검증할 수 있는 지표를 제공하기 때문에 선호된다.

과거의 데이터량만 따진다면 jQuery나 바닐라 자바스크립트가 우세해야 하지만 실제 AI는 최신 스택을 더 잘 다룬다. 이는 모델 제공자가 특정 기술을 사용하도록 강화 학습을 시켰기 때문이다. 특히 타입 시스템이 있는 언어는 AI가 결과물의 품질을 확인하기 용이하다는 이점이 있다.

학습 데이터 부족을 극복하는 컨텍스트 주입 기술

  • 최신 라이브러리나 비주류 프레임워크도 공식 문서를 컨텍스트에 넣으면 AI가 완벽히 처리한다.
  • AI 에이전트의 웹 검색 기능과 코드 리서치 스킬은 개발자가 직접 문서를 찾아 전달하는 수고를 덜어준다.
  • AI는 프로젝트에 이미 존재하는 코드 스타일과 구조를 복제하여 일관성을 유지하는 능력이 뛰어나다.

Svelte 5나 TanStack Start 같이 비교적 최신 기술이라도 AI가 문서를 인식하면 즉시 활용 가능하다. Context.7 MCP나 Claude Code의 검색 기능을 활용하면 AI가 스스로 정보를 찾아 학습한다. 기존 코드베이스의 패턴을 파악하는 능력이 성숙했기에 기술 스택에 따른 제약이 사실상 사라졌다.

개발자의 전문성을 결정짓는 기술적 주관

  • 프로젝트의 특성에 맞는 적합한 도구를 고르는 능력은 비개발자와 개발자를 구분하는 핵심 요소이다.
  • 성능과 메모리 효율이 극도로 중요한 경우 Go와 같은 언어를 선택하는 판단이 필요하다.
  • AI 덕분에 재작성 비용이 낮아졌으므로 필요할 때 스택을 바꾸는 유연한 접근이 가능하다.

어떤 스택으로든 결과물을 만들 수 있는 시대이지만 성능 최적화나 운영 효율을 고려한 선택은 여전히 개발자의 몫이다. 모든 상황에 AI 선호 스택만 고집하기보다 프로젝트의 규모와 팀의 숙련도를 고려해야 한다. 오버 엔지니어링을 경계하되 기술적 근거를 바탕으로 결정 내리는 태도가 중요하다.

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