소개
처음에는 아무 문제가 없었습니다.
바이브코더 한 명이 Claude나 Cursor를 활용해 이것저것 실험하고 자동화를 만들던 시기에는, 자유롭게 데이터에 접근하고 변경하며 빠르게 결과를 낼 수 있었죠. 필요한 데이터는 Airtable에서 가져오고, n8n으로 DB를 건드리는 식으로 말이죠.
하지만 바이브코더가 여러 명이 되자 문제가 발생했습니다. 실험이 겹치고, 데이터의 진실이 모호해졌으며, 실수로 인한 데이터 오염이 빈번해졌습니다. 결국, 600건 이상의 데이터 불일치가 발생했고, "우리가 어떤 데이터를 믿어야 하지?"라는 혼란에 빠졌습니다.
진행 방법
원칙 수립: "읽기는 자유롭게, 쓰기는 API로"
바이브코더의 실험 정신을 살리면서도 데이터 무결성을 지키기 위한 원칙이 필요했습니다. 내부 개발자로서 아래와 같은 방식으로 구조를 정비해보기 시작했습니다.
작업
방식
이유
데이터 조회
DB 직접 접근 (Read-Only)
자유롭게 탐색하며 인사이트 발굴
데이터 수정
API 호출만 허용
검증 로직, 로깅, 롤백 가능
개발 쪽에서 준비한 것들
Single Source of Truth 선언
→ PostgreSQL이 유일한 진실. Airtable은 보기 용도.API 20개 이상 제공
→ 사용자 정보 수정, 주문 처리, 데이터 동기화 등 자주 쓰는 작업을 API로 분리. 바이브코더는 n8n이나 Make에서 호출만 하면 됨.Read-Only DB 계정 발급
→ 바이브코더는 자유롭게 쿼리하고 실험 가능. 실수로 DELETE를 해도 안전.
바이브코더 사용 방식 변화
데이터 수정 시 → 반드시 API 호출
새로운 작업 필요 시 → 개발 쪽에 API 요청 (대부분 하루 내 제공)
이상 징후 발견 시 → 로그로 추적 가능
결과와 배운 점
성과
아직 본격적으로 운영되고 있는 단계는 아니지만, 협업을 위한 최소한의 안전장치와 원칙을 정비한 상태입니다.
앞으로 데이터 실험과 자동화가 더욱 많아질 것을 대비해, 사전에 구조를 잡아두는 데 의미를 두고 있습니다.
배운 점
혼자일 때 잘 되던 방식이 팀 규모가 커지면서 그대로 적용되지 않는다는 것을 실감했습니다.
바이브코더가 늘어날수록 실험 속도보다 데이터 무결성과 협업 구조의 중요성이 커진다는 점을 체감했습니다.
"API로 안전하게 작업하는 구조"를 미리 설계해 두면, 나중에 문제를 미연에 방지할 수 있다는 확신이 생겼습니다.
정책과 가이드라인 없이 실험이 이어질 경우, 나중에는 누구도 책임질 수 없는 혼란이 생긴다는 것을 확인했습니다.
