눈앞에서 직접 움직이는 프로토타입으로 소통하고 싶은 제품팀, 반복되는 병목을 자동화해 숨 쉴 틈을 만들고 싶은 운영팀, 아이디어를 빠르게 검증하며 사업의 가능성을 확인하고 싶은 1인 창업자. 모두에게 그런 순간이 옵니다. 문제는 개발 지식이 없으면 시작조차 할 수 없었다는 거죠.

하지만, 이제는 자연어만으로도 코드를 생성하고, 자동화 흐름을 만들고, MVP까지 완성할 수 있는 환경이 만들어 졌습니다. 우리는 이 방식을 바이브 코딩이라고 부릅니다. 개발 문법을 공부하는 것이 아니라 AI에게 개발을 맡기고 사람이 문제 정의와 방향을 책임지는 구조에 더 가깝습니다.

하지만 그러한 도구들이 넘쳐나는 지금, 어떤 상황에서 어떤 도구를 골라야 하는지는 여전히 어렵습니다. 비슷해 보이지만 실제로 해결하는 문제가 다르고 각 프로덕트가 강점을 발휘하는 순간도 분명히 다르기 때문입니다. 적합한 프로덕트를 고르지 못하면 바이브 코딩은 흥미로운 기술 실험으로 끝나 버리고 진짜 변화는 만들지 못합니다.

그래서 이번 글에서는 실무의 임팩트를 만드는 일을 지금, 바로, 시작하고 싶은 사람을 위해 3가지 도구를 선별했습니다. 개발은 몰라도 AI로 ‘개발 비슷한 그 무언가’를 하기에 가장 좋은 도구죠. 차례대로 살펴보겠습니다.

물론, 실제 코드를 다루는 작업의 보조로 AI를 활용하는 것이 바이브 코딩의 엄밀한 정의에 가깝습니다. 그러나 현재 바이브 코딩은 AI와 함께 ‘프로그래밍’이라는 IT 업계의 거대한 병목을 해결하는 키워드로도 쓰이고 있습니다. 이에 보다 넓은 범위로 바이브 코딩이란 용어를 활용한 점, 이해해 주세요.

Lovable: 당장 프로토타입 보여주고 싶은 기획자라면

아이디어가 추상적인 단계에 머물러 팀 내에서 이해가 엇갈릴 때가 있습니다. 기획자나 PM은 방향을 빠르게 시각화해 의사결정을 밀어붙이고 싶은 마음이 간절해지죠. 하지만, 개발 리소스를 기다릴 수 없고, 피그마 작업은 시간이 오래 걸린다고 합니다. 그럴 때 Lovable은 기획자가 먼저 움직일 수 있는 선택지가 됩니다.

실제로 써보면 어떤 변화가 생길까요?

이 프로덕트를 쓰면 기획 흐름이 정말 빨라집니다. 논의를 그림으로 옮기는 데 드는 시간이 줄어들고, 아이디어 검증과 팀 커뮤니케이션의 속도가 크게 달라지기 때문이죠. 즉, “말로 하는 기획”을 “움직이는 기획”으로 바꿔주는 힘을 가진 프로덕트입니다.

자연어로 입력만 해도 몇 분 내로 첫 화면을 확인할 수 있어 초기 의사결정이 빨라집니다.
링크로 공유할 수 있는 프로토타입이 바로 만들어져 팀 내 이해 충돌이 크게 줄어듭니다.
기획자가 직접 초안을 반복 수정하며 화면 흐름을 스스로 조율할 수 있습니다.
레이아웃과 기능의 뼈대를 빠르게 확보하면서 “이 기능이 실제로 어떻게 보일지”를 검증할 수 있습니다.

왜 Lovable?

Lovable은 자연어 한 줄로 프로그램을 바로 생성해 주는 ‘속도 중심’ AI 도구의 자리를 선점했습니다. 아무것도 모르는 사람이라도, 복잡한 온보딩 없이 바로 브라우저에서 화면을 볼 수 있게 했으니까요. 그래서 “기획자 혼자서도 첫 버전을 만든다”는 놀라운 순간을 가장 “그럴듯하게” 제공해 왔습니다. 속도와 디자인의 완성도 그 중간 어딘가에서 우위를 점하며 기획 단계에서 흔히 쓰이는 자동화 프로토타입 도구 중 하나로 자리 잡았습니다.

비슷하지만 또 다른 2가지 대안

하지만, 지금 Lovable이 독점적인 위치를 가진 것은 아닙니다. 비슷한 도구들이 쏟아져 나온데다 각자 또 다른 강점을 가졌기 때문입니다.

Bolt.new: 가장 가볍게 즉석에서 데모를 뽑고 싶을 때

Bolt.new는 “AI가 전 과정에 참여하는 무거움” 대신 정말 빠르게 단일 화면을 만들어야 하는 상황에 특화되어 있습니다. Lovable이 로직과 레이아웃, 코드를 종합적으로 만들어 내는 데 비해 Bolt.new는 ‘지금 회의에서 당장 보여줄 한 컷’을 뽑아내는 데 최적화된 초경량 도구입니다.

UI 복잡도를 최소화한 구조라 로딩과 생성 속도가 매우 빠릅니다.
온보딩이 거의 필요 없어 기획자가 “일단 눌러만 보면 결과가 나오는 경험”을 제공합니다.
결과물의 형태가 단순해 Lovable보다 부담 없이 초안을 시작하기 좋습니다.

Replit: 단순 기획용보다는 조금 나은 수준까지 확장하고 싶을 때

Replit은 개발 기능이 비교적 강력한 플랫폼입니다. Lovable이 기획자의 손에 ‘앱 형태의 프로토타입’을 빠르게 쥐여주는 도구라면, Replit은 그 프로토타입을 실제로 작동하는 제품으로 확장하는 대안입니다.

한 발 나아가 코드를 작성·수정·실행할 수 있는 환경을 제공합니다.
AI가 코드 제안과 디버그, 리팩토링을 도와 더 정교한 기능 구현이 가능합니다.
백엔드·프론트엔드·데이터 연동 등을 처리해 실제 MVP나 운영할 프로그램 제작까지 갈 수 있습니다.

그 대신 이 단점은 꼭 알고 있어야 합니다

이런 도구들의 특징이 있습니다. 빠르게 나오는 만큼 결과물의 품질과 유연성에서 분명한 한계가 있다는 것이죠. 자동으로 만들어진 화면이라 품질 편차가 있고, 레이아웃이나 스타일이 일관성 없이 나오는 경우가 적지 않습니다. 코드 역시 불필요하게 복잡하거나 길어 유지보수와 확장 작업에는 절대로 적합하지 않습니다.

게다가 디자인과 속도를 둘 다 신경 쓴다는 말은 반대로 디자인 완성도와 복잡한 사용자 흐름, 실제 운영 단계에 필요한 수준의 기능 구현에는 신경 쓰지 못한다는 말입니다. 결국 이들 모두 초기 기획과 방향성 탐색 단계에서 가장 힘을 발휘하는 도구이며, 프로토타입 다음 단계에서는 다른 선택지를 함께 고려하는 것이 현실적입니다.

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Make: 자동화로 병목 없애고 싶은 운영자라면

운영 업무에서는 작은 병목 하나가 전체 흐름을 멈추게 하는 경우가 많습니다. 매일 하는 데이터 정리, 사람 사이 전달 실수, 누락되는 승인 프로세스, 보고용 대시보드 업데이트 같은 단순하지만 중요한 일이 쌓이다 보면, 운영자는 문제를 정확히 알고 있음에도 “손이 모자라서” 해결하지 못하는 순간을 자주 맞습니다.

하지만, 개발 리소스는 우선순위에서 매번 밀리기 마련입니다. 그렇게 엑셀과 여러 SaaS를 왔다 갔다 하는 임시 방편만 늘어나는 상황이죠. 이때 Make는 운영자가 스스로 자동화를 설계할 수 있게 해주는 현실적인 도구입니다.

또한, 이제 나올 프로덕트는 엄밀히 말하면 코드를 아예 다루지 않으므로 “바이브 코딩” 도구로는 보기 어렵습니다. “개발”이라는 병목을 넘는 맥락에서 봐주세요.

실제로 써보면 어떤 변화가 생길까요?

Make를 쓰면 운영 흐름이 눈에 띄게 정리됩니다. 사람이 직접 반복하던 단계를 자동으로 이어붙일 수 있어 병목이 줄어들고, 실수 발생 가능성도 낮아집니다. 즉, “사람이 붙잡고 있는 운영”을 “흐름이 흘러가는 운영”으로 바꾸는 경험을 하게 됩니다.

반복적인 데이터 이동과 정리 작업을 자동화해 시간을 크게 줄여줍니다.
이메일·슬랙·노션·구글시트 등 여러 SaaS 간 프로세스를 하나의 흐름으로 연결할 수 있습니다.
조건 분기나 스케줄 트리거를 직접 구성해 운영자의 업무 패턴을 그대로 재현할 수 있습니다.
자동화가 한 번 자리 잡으면 실수·누락·지연 같은 리스크가 자연스럽게 줄어듭니다.

왜 Make?

복잡한 워크플로를 시각적으로 구성할 수 있다는 점에서 다른 자동화 도구보다 진입장벽이 낮습니다. 블록을 연결하듯 흐름을 만들 수 있어 운영자가 “개발 없이도 시스템을 설계한다”는 감각을 느낄 수 있습니다. 또한 단순 트리거 수준을 넘어 조건 분기, 반복 처리, 데이터 변환 같은 고급 동작까지 지원하죠. 그래서 Make는 복잡한 논리와 데이터 변형을 다루는 데 강한 도구입니다. 운영 과정에서 필요한 세밀한 제어를 제공하는 것이 가장 큰 강점입니다.

비슷하지만 또 다른 2가지 대안

자동화를 원한다는 점에서는 같지만, Make의 부족한 점을 강화하는 또 다른 대안 역시 있습니다.

Zapier: 가장 단순하고 빠르게 자동화를 시작하고 싶을 때

사실 자동화에서 더 익숙하고 유명한 것은 Zapier일지도 모릅니다. 초보자에게 가장 친숙한 자동화 프로덕트이기도 하죠. 한두 개의 앱을 연결하는 단순한 흐름을 만들 때는 Make보다 접근성이 높아 “빠른 시작”에 적합합니다.

UI가 단순해 맥락을 이해하기 훨씬 쉽습니다.
자주 쓰는 앱들이 기본 템플릿으로 준비되어 있어 설정 시간이 짧습니다.
복잡한 로직이 필요 없을 때는 Zapier가 Make보다 더 간편합니다.

n8n: 더 강력한 제어, 비용 효율을 둘 다 잡고 싶을 때

n8n은 오픈소스 자동화 도구로 고급 자동화와 자유도를 원하는 경우에 적합합니다. 외부 서비스를 받아오는 것이 아니라 직접 호스팅, 즉, 우리 환경에서 활용할 수 있는 것도 장점이죠. 비용과 함께 데이터 유출의 부담도 줄일 수 있습니다.

조건 분기, 반복 처리 등 Make 수준의 복잡한 플로우 구성을 지원합니다.
자체 서버 운영이 가능해 민감 데이터나 내부 시스템 연동에 유리합니다.
플러그인 생태계가 넓어 고급 사용자에게 유용합니다.

그 대신 이런 단점은 꼭 알고 있어야 합니다

이 모든 자동화 도구는 시각적 구성으로 시작하기 쉬운 반면, 플로우가 복잡해질수록 관리가 어려워지는 경우가 있습니다. 설정의 수가 많아지면 흐름이 한눈에 들어오지 않거나, 예외 처리 설정이 누락되어 예상치 못한 동작이 발생할 수도 있습니다. 또한 대용량 데이터 처리나 빠른 응답성이 요구되는 경우에는 성능의 한계도 느껴집니다.

결국 Make는 반복적이거나 단계가 명확한 운영 프로세스 자동화에는 매우 강력하지만, 대규모 트랜잭션이나 정교한 시스템 통합을 완전히 대체하기에는 제약이 있습니다.

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Cursor: 바로 팔 수 있는 제품이 필요한 초기 창업자라면

초기 창업자는 아이디어보다 만들어진 결과물 하나가 더 큰 힘을 발휘한다는 것을 잘 압니다. 하지만 개발자를 구하기도 어렵고, 외주를 쓰기에는 비용 부담이 크며, 직접 개발을 배우기에는 시간이 턱없이 부족합니다. 그렇다고 PPT 화면만으로는 사용성과 기능, 무엇보다 프로덕트가 주는 감각을 온전히 검증하기 어렵죠.

이런 상황에서 Cursor는 “아이디어를 실제 제품 형태까지 밀어붙이고 싶은 창업자”가 가장 현실적으로 접근할 수 있는 프로덕트입니다.

실제로 써보면 어떤 변화가 생길까요?

단순히 코드 조각을 만들어 주는 프로덕트가 아닙니다. AI가 개발자처럼 옆에서 함께 일하는 경험을 주는 도구입니다. 창업자가 제품을 직접 만들어보는 데 필요한 장벽이 크게 낮아지고, 제품의 ‘가능성’을 눈앞에서 빠르게 확인할 수 있습니다.

자연어로 작성한 요구사항이 코드와 파일 구조로 변환되어 바로 실행할 수 있는 형태를 만듭니다.
기존 코드베이스를 이해하고 수정까지 이어주어 “코드가 무섭지 않은 경험”을 제공합니다.
페이지 추가, 기능 개선, 오류 수정 같은 작업을 채팅하듯 해결할 수 있어 반복 속도가 높습니다.
작은 기능이라도 실제로 작동하는 결과물이 나오기 때문에 제품 방향성 검증이 훨씬 빨라집니다.

왜 Cursor?

Cursor는 코드 작성부터 시작해 수정과 리팩토링까지, 모든 과정에 AI가 실시간으로 개입하는 개발 환경(IDE)입니다. 특히, 전체 맥락을 읽고 스스로 프로젝트 구조를 재구성하는 능력을 앞세워 차별성을 확보했습니다. 그 덕분에 코드 전체를 맥락으로 이해해 기능 단위 수정에 강합니다. MVP 구축에 필요한 파일을 새로 만들고, 폴더 구조를 잡고, 라이브러리 설치까지 자동으로 이어갑니다. 작은 요청에도 실제 실행 가능한 코드를 빠르게 제시해 MVP 제작 속도도 매우 빠르고요. 그래서 속도와 완성도의 균형이 가장 잘 맞는 도구로 자리 잡았습니다.

비슷하지만 또 다른 2가지 대안

사실 Cursor를 선정한 가장 큰 이유는 “균형”에 있습니다. 개발자가 아니기에 IDE라는 새로운 환경의 제약이 덜하면서도, 가장 활성화된 커뮤니티에서 필요한 배움을 구할 수 있는 사람들에게 적합하거든요. 한편 아래 두 대안은 특정 영역에서 더 높은 완성도를 제공합니다.

Claude Code: 개발의 완성도를 최대치로 끌어올리고 싶을 때

Claude Code는 코드 품질을 비롯해 문맥을 이해하거나 리팩토링하는 능력에서 가장 높은 평가를 받는 도구입니다. 복잡한 로직이나 대규모 파일 구조를 이해하는 능력은 Cursor보다 안정적이며, 정교한 기능을 구현해야 하거나, 안정적인 코드 품질이 중요한 경우에 더 적합합니다. 대신 “터미널”이라는 환경이 발목을 잡죠.

대규모 코드베이스의 이해력이 정말로 우수합니다.
복잡한 로직을 구현하거나 리팩토링할 때, 품질이 뛰어납니다.
코드 리뷰와 문서 생성 능력도 강력해 개발 이해도가 있다면 정말 좋은 선택지입니다.

Figma AI: 디자인 완성도를 올리고 싶을 때

기능만으로는 사용자를 설득하기 어렵습니다. 초기 제품의 첫인상에 프로덕트의 디자인은 정말 강력한 제재죠. 그래서 이때는 Figma AI(특히 Figma Make)가 더 적합한 대안입니다. 이 프로덕트는 그 제품이 “사용자에게 보이는 형태”를 정교하게 다듬는 데 강점을 가집니다. 물론, Figma를 쓸 줄 알때 말이죠.

기능 설명만으로 와이어프레임과 레이아웃을 생성하고 이를 다듬을 수 있습니다.
디자인 시스템 기반 구성으로 UI 일관성을 잘 구현할 수 있습니다.
Cursor가 구현한 화면에 ‘사용자 경험’을 입히는 식으로 같이 쓰는 것도 좋은 방법입니다.

그 대신 이런 단점은 꼭 알고 있어야 합니다

Cursor 역시 모든 개발 과정을 대신해 주는 도구는 아닙니다. AI가 생성한 코드가 항상 최적화되어 있지는 않으며, 복잡한 기능 구현에서는 오류가 반복되기도 합니다. 무엇보다 Cursor는 빠르게 기능을 붙여 나가는 데 최적화된 도구이기 때문에, 아키텍처를 설계하고, 복잡한 기능을 구현하며, 성능을 개선하는 작업에는 여전히 개발자의 손이 필요합니다. 다시 말하지만, 아직은 개발자의 필요를 완전히 없애주는 프로덕트가 절대 아닙니다. 그러니 코드를 볼 생각이 없다면 다른 프로덕트가 더 낫습니다.

무엇보다, Cursor가 비즈니스 구조까지 만들어 주지는 않습니다. 먹히는 비즈니스는 스스로의 힘으로 알아내세요. 결국 Cursor는 초기 창업자가 “작동하는 무언가”를 빠르게 만들어 시장에 던져볼 때 가장 힘을 발휘하며, 그 다음 단계에는 다른 도구나 사람의 도움이 자연스럽게 필요해질 겁니다.

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마치며

몇 가지 한계에도 이 프로덕트들은 분명 우리의 일을 바꿔 놓을 엄청난 가능성을 지녔습니다. 예전 같으면 개발자를 구하거나, 예산을 들이거나, 몇 주씩 준비해야만 하던 일을 이제는 몇 시간, 잘하면 몇 분 안에도 손에 잡히게 만들었기 때문입니다. 기획자는 눈앞에서 움직이는 프로토타입으로 말할 수 있고, 운영자는 혼자서도 자동화를 설계할 수 있으며, 창업자는 “아이디어만 있는 사람”에서 “직접 만들어보는 사람”으로 훨씬 빠르게 건너갈 수 있습니다.

그렇다고 이 도구들이 모든 문제를 대신 해결해 주는 것은 아닙니다. 무엇을 만들지, 왜 만드는지, 어떤 문제를 어떻게 해결할지에 대한 결정은 여전히 사람의 몫이니까요. 3가지 모두 “생각만 하는 사람”과 “직접 만들어보는 사람” 사이의 거리를 극적으로 줄여 주는 도구일 뿐입니다. 프로덕트를 잘 고르는 것보다 더 중요한 것은, 내가 해결하려는 문제가 무엇인지, 그 문제를 겪는 사람에게 어떤 변화를 줄 것인지 스스로 분명히 아는 일입니다.

진짜 변화는 여전히 도구를 쥔 사람이, 자기 문제에 끝까지 파고들 때 만들어집니다.