AI와 벽돌을 깼다 — 바이브 코딩 'Breakout' + Playground 완성기
코드 한 줄 안 치고 게임을 만든 사람의 점심시간 회고록
유튜브, 점심 후 소파, 그리고 갑자기 게임이 생겼다
오늘 점심을 먹고 소파에 누워 유튜브를 보다가 눈에 걸리는 장면이 있었다. AI와 코딩하는 사람 이야기였는데, 거기서 이런 포인트가 나왔다.
“AI 코딩(코딩 스캐폴드·코딩 에이전트까지 포함)을 실제로 해본 사람은 전 세계에서 0.04% 수준이다.”
처음엔 내가 이 숫자를 다른 값으로 착각했는데, 다시 확인해 보니 영상에서 말하던 맥락은 이 쪽이었다. 다만 이 수치는 공식 통계라기보다, “전 세계 인구를 2,500개의 점(각 점 ≈ 320만 명)으로 환산한 인포그래픽”에서 나온 추정/비유에 가깝다. 그 인포그래픽 기준으로 “Cursor나 Claude Code 같은 코딩 스캐폴드를 쓰는 집단이 0.04%“라고 말한다.
이게 왜 마음에 꽂혔냐면, 내 타임라인은 “AI 코딩이 이미 세상을 다 덮은 것처럼” 보이는데, 저 비유가 맞다면 나는 에코챔버 안에서만 살고 있었던 것이 되니까.
그리고 재미있는 대비가 하나 더 있다. “전 세계 인구”가 아니라 “개발자 집단 내부”로 들어가면 풍경이 완전히 달라진다. Stack Overflow 2025 개발자 설문에서 개발 관련 AI 도구를 매일 사용 47.1%, 매주 17.7%, 가끔/월 단위 13.7%, **곧 쓸 계획 5.3%**로 나타난다. 합치면 “이미 쓰거나 곧 쓸 계획”이 대다수가 된다. 이 설문은 49,009개 응답(166개국), 2025-05-29~06-23 기간에 수집되었다.
즉, 개발자 세계에선 ‘이미 대세’처럼 보이는데, 지구 전체 기준으로 보면 아직 ‘아주 작은 무리’가 먼저 체감하는 단계일 수도 있다는 얘기다.
그래서 결론은 단순했다.
“그럼 나도 오늘, 그냥 하나 만들어보자.”
거창한 프로젝트가 아니어도 됐다. 벽돌깨기면 충분했다. 점심 후 쉬는 그 짧은 시간에, 메타철부지에게 위스퍼링 하나를 던졌다. 작업은 그렇게 시작됐다.
Episode 1. 1-File의 마법
“벽돌깨기 게임, HTML 파일 하나로 만들어줘.”
위스퍼링은 딱 이 한 줄이었다. 길게 설명할 필요도 없었다. 메타철부지는 맥락을 이미 알고 있고, 내가 원하는 방향을 읽는다.
얼마 지나지 않아 화면에 breakout.html 하나가 생겼다. Canvas 위에서 공이 튀고, 벽돌이 깨지고, 점수가 올라갔다. 공 속도, 벽돌 줄 수, 패들 크기까지 내가 한마디씩 던지면 그때그때 반영됐다.
나는 코드를 한 줄도 읽지 않았다. 읽을 필요가 없었다. 내가 한 건 “공이 좀 더 빠르면 좋겠어”, “벽돌 색깔에 변화를 줘봐” 같은 말을 내뱉은 것뿐이었다.
코딩의 문턱이 무너졌다는 말은 수도 없이 들었지만, 이렇게 몸으로 느껴지는 건 처음이었다. 아, 진짜 이제 누구든 만들 수 있겠구나. 그 감각이 꽤 선명하게 남았다.
Episode 2. 게임 하나를 위해 갤러리를 짓다
파일 하나 만든 것에 만족했으면 그냥 끝냈을 텐데. 욕심이 문제다.
게임을 아무 맥락 없이 덩그러니 올려두기엔 너무 허전했다. 앞으로 이런 실험들이 더 쌓일 텐데, 그것들을 담아둘 공간이 필요했다. 이번엔 웹개발 전용 AI를 호출했다. 미션은 하나였다.
“Playground라는 갤러리 시스템 만들어줘. 데이터만 넣으면 카드가 자동으로 생성되는 구조로.”
결과물은 예상보다 훨씬 깔끔했다. 제목, 설명, 링크, 썸네일 URL만 넣으면 카드가 척척 생성되는 구조. 새 프로젝트를 추가할 때마다 코드를 뜯어고칠 필요 없이, 항목 하나만 추가하면 되는 확장성 있는 아키텍처였다.
나는 방향을 제시했고, AI는 그 방향 보고 구조를 짰다. 내가 직접 컴포넌트 설계를 했더라면 오래 걸렸을 일을, 훨씬 짧게 끝냈다.
Episode 3. 인간의 직관이 빛난 순간
이 글의 하이라이트다.
배포 후, 삼성 갤럭시 Z Fold를 펼쳐서 직접 플레이해봤다. 그런데 뭔가 이상했다. 패들(바)이 화면 너무 아래에 있어서 엄지손가락이 제대로 닿질 않았고, 크기도 짧아서 공을 받아내기가 답답했다. PC 화면에선 멀쩡했는데.
그 순간 생각했다. AI는 이걸 모른다.
AI는 수천 줄의 코드를 빠르게 완성한다. Canvas API 문서를 외우고, 문법도 맞춘다. 그런데 폴더블폰을 펼쳤을 때 ‘엄지가 편한 위치’, 그 미묘한 손의 ‘편안함’과 ‘답답함’은 코드로 자동 계산되지 않는다. 오직 몸이 있는 사람만이 느낄 수 있는 감각이다.
나는 그 불편함을 언어로 바꿔서 AI에게 피드백했다.
“Z Fold 환경에서 패들이 너무 아래에 있고 짧아. 위치 올리고 크기 키워줘.”
AI는 즉시 수정했다. 다시 테스트했다. 이번엔 쾌적했다.
이게 바로 내가 생각하는 인간의 역할이다. 코드를 짜는 게 아니라, 몸으로 느끼고 → 그 감각을 언어로 번역해서 → AI에게 전달하는 것. AI는 실행했고, 인간은 방향을 제시했다.
Episode 4. 바이브 디자인
기능은 완성됐는데 Playground 카드가 텍스트만 달랑 있으니 너무 심심했다. 간판이 필요했다.
이번엔 이미지 생성 AI를 불렀다.
“네온사인 느낌의 사이버펑크 스타일, 벽돌깨기 게임, 16:9 비율 썸네일.”
몇 번의 프롬프트 조율 끝에 딱 원하는 느낌의 이미지가 나왔다. 보라색과 청록색이 얽힌 네온 빛, 픽셀 감성이 살짝 섞인 그 무드.
카드에 썸네일을 달았더니 Playground가 갑자기 그럴듯한 갤러리처럼 보이기 시작했다. 텍스트와 이미지가 함께 있을 때 공간이 얼마나 달라지는지, 다시 체감했다.
결론: 나는 코딩하지 않았다, 지휘했다
오늘 점심시간에 유튜브를 보다 충동적으로 시작한 일이, 어느새 게임 하나에 갤러리까지 갖춘 작은 결과물로 완성됐다. 그 과정에서 내가 직접 작성한 코드는 단 한 줄도 없었다.
AI 시대에 인간의 역할이 달라지고 있다는 걸 머리로는 알고 있었지만, 오늘 손으로 겪으면서 확실해졌다. 인간은 더 이상 코드를 치는 ‘작업자’가 아니다.
- GPT에게 게임 로직을 맡기고
- 웹개발 AI에게 구조를 위임하고
- 이미지 AI에게 비주얼을 요청하고
- 그 사이사이에 내 몸의 감각과 직관으로 피드백을 주며 전체의 방향을 잡는 **지휘자(Orchestrator)**가 된다.
수천 줄짜리 코드는 AI가 빠르게 쓸 수 있다. 하지만 Z Fold를 쥔 손가락이 닿는 그 자리의 ‘답답함’은, 오직 나만 느낄 수 있었다.
그게 인간의 역할이다. 그리고 그 역할은 생각보다 훨씬 중요하다.
직접 해보고 싶다면
아래 링크에서 Breakout을 바로 플레이할 수 있다.
chulbuji.com | “생각을 구조로, 구조를 실행으로”