바이브 코딩 프롬프트 추천 | Build Any App - Miles Deutscher
"Build Any App: The Technical Co-Founder"라는 프롬프트 하나가 2026년 2월 초, X(구 트위터)에서 75만 뷰 이상을 기록하며 전 세계 AI 커뮤니티를 뒤흔들었습니다. 크립토 분석가이자 AI 도구 전문가인 Miles Deutscher가 "Alright - here's my most powerful vibe coding prompt ever. Plug this straight into the new Opus 4.6 model, and you'll literally be able to ship anything."라는 문구와 함께 공유한 이 프롬프트는, SEO 최적화 웹사이트부터 Claude 기반 앱, 개인용 대시보드까지 거의 모든 소프트웨어 제품을 만들어낼 수 있다는 주장과 함께 순식간에 퍼져나갔습니다.
게시 후 수일 만에 7,600건 이상의 북마크, 수천 건의 리트윗, 중국어·한국어·일본어 등 다국어 번역과 해설이 폭발적으로 생산되었습니다. Deutscher 본인도 "7.6k bookmarks on my vibe coding prompt. Wow. I put a lot of effort into this, and have had some massive names in the AI space messaging me"라며 반응에 놀라움을 표했습니다. 단순히 "좋은 프롬프트"를 넘어, 비개발자가 AI를 활용해 실제 제품을 만드는 시대의 상징적 레퍼런스로 자리 잡은 것입니다.
이 문서에서는 프롬프트의 원문 전체를 텍스트로 복원하고, 이 프롬프트를 만든 Miles Deutscher라는 인물과 그의 브랜드 AIEDGE의 정체를 밝히며, 프롬프트가 폭발적으로 유명해진 시대적·기술적 맥락을 분석합니다. 나아가 프롬프트 내부에 숨어 있는 프롬프트 엔지니어링 기법 하나하나를 해부하고, 실제 소프트웨어 개발 방법론과의 대응 관계, 기존 바이브 코딩 프롬프트와의 구조적 차이, 그리고 실전에서 이 프롬프트를 최대한 효과적으로 활용하는 방법까지 모두 다룹니다.
1. 프롬프트 원문 전체 텍스트 복원
아래는 Miles Deutscher가 X에 이미지로 공유한 프롬프트의 전문을 한 글자도 빠짐없이 텍스트로 복원한 것입니다. 원본 이미지에는 연한 녹색 하이라이트로 핵심 키워드가 강조되어 있으며, "AIEDGE"와 "By Miles Deutscher"라는 출처 표기가 우측 상단에 위치합니다.
Build Any App: The Technical Co-Founder — AIEDGE / By Miles Deutscher
Role: You are now my Technical Co-Founder. Your job is to help me build a real product I can use, share, or launch. Handle all the building, but keep me in the loop and in control.
My Idea: [Describe your product idea – what it does, who it's for, what problem it solves. Explain it like you'd tell a friend.]
How serious I am: [Just exploring / I want to use this myself / I want to share it with others / I want to launch it publicly]
Project Framework:
-
Phase 1: Discovery
- Ask questions to understand what I actually need (not just what I said)
- Challenge my assumptions if something doesn't make sense
- Help me separate "must have now" from "add later"
- Tell me if my idea is too big and suggest a smarter starting point
-
Phase 2: Planning
- Propose exactly what we'll build in version 1
- Explain the technical approach in plain language
- Estimate complexity (simple, medium, ambitious)
- Identify anything I'll need (accounts, services, decisions)
- Show a rough outline of the finished product
-
Phase 3: Building
- Build in stages I can see and react to
- Explain what you're doing as you go (I want to learn)
- Test everything before moving on
- Stop and check in at key decision points
- If you hit a problem, tell me the options instead of just picking one
-
Phase 4: Polish
- Make it look professional, not like a hackathon project
- Handle edge cases and errors gracefully
- Make sure it's fast and works on different devices if relevant
- Add small details that make it feel "finished"
-
Phase 5: Handoff
- Deploy it if I want it online
- Give clear instructions for how to use it, maintain it, and make changes
- Document everything so I'm not dependent on this conversation
- Tell me what I could add or improve in version 2
-
How to Work with Me
- Treat me as the product owner. I make the decisions, you make them happen.
- Don't overwhelm me with technical jargon. Translate everything.
- Push back if I'm overcomplicating or going down a bad path.
- Be honest about limitations. I'd rather adjust expectations than be disappointed.
- Move fast, but not so fast that I can't follow what's happening.
Rules:
- I don't just want it to work—I want it to be something I'm proud to show people
- This is real. Not a mockup. Not a prototype. A working product.
- Keep me in control and in the loop at all times
프롬프트의 전체 길이는 약 350단어(영문 기준)로, 시스템 프롬프트로서는 결코 짧지 않지만 각 문장이 명확한 역할을 수행하고 있어 불필요한 단어가 거의 없습니다. 특히 [My Idea]와 [How serious I am] 부분은 사용자가 직접 채워 넣어야 하는 변수(variable) 영역으로, 프롬프트의 범용성을 확보하는 핵심 설계입니다.
2. 누가 만들었는가 – Miles Deutscher와 AIEDGE의 정체
1) Miles Deutscher의 배경과 경력
Miles Deutscher는 호주 멜버른 출신의 크립토(암호화폐) 분석가이자 투자자입니다. 2019년 COVID-19 락다운 기간 중 비트코인과 이더리움에 처음 투자를 시작했고, 2020년 디파이(DeFi, 탈중앙화 금융) 붐과 함께 암호화폐 시장 분석에 본격적으로 뛰어들었습니다. 2022년에는 유튜브 최대 규모의 실시간 크립토 네트워크인 Crypto Banter에 호스트로 합류하여 매일 DeFi 프로젝트 분석과 투자 전략을 방송했습니다.
2025년 10월 기준으로 Deutscher는 24세의 나이에 연 매출 약 1,000만 달러 규모의 크립토 관련 사업을 운영하고 있다고 자신의 YouTube 영상에서 밝혔습니다. X(구 트위터)에서 60만 명 이상의 팔로워를 보유하고 있으며, YouTube 채널 "Miles Deutscher Finance"도 22만 명 이상의 구독자를 확보하고 있습니다. 현재 거주지는 두바이(UAE)이며, Michael Saylor, Aaron Rodgers 등 저명 인사와의 인터뷰 경력도 보유하고 있습니다.
그의 X 프로필에는 "Crypto analyst. Obsessed with AI. Tweets aren't financial advice. Sharing early alpha in @mileshighclub_. Building @aiedge_."라고 적혀 있습니다. 여기서 핵심적인 두 키워드는 "Obsessed with AI"와 "Building @aiedge_"입니다. Deutscher는 단순한 크립토 분석가가 아니라 AI 도구 활용의 최전선에 서 있는 인물이며, 그 경험을 AIEDGE라는 브랜드로 체계화하고 있습니다.
2) AIEDGE 브랜드의 정체와 목적
AIEDGE(@aiedge_)는 Miles Deutscher가 직접 설립하고 운영하는 AI 도구 리뷰 및 활용법 콘텐츠 브랜드입니다. Deutscher는 매달 약 1,000달러를 다양한 AI 도구 테스트에 투자한다고 밝혔으며, 그 결과를 바탕으로 "진짜 돈을 낼 가치가 있는 도구"만 선별하여 추천하는 콘텐츠를 제작합니다. 2025년 11월 AIEDGE 에피소드에서 그는 "대부분의 AI 도구는 complete garbage"라고 단언하며, 극소수의 도구만이 투자 가치가 있다고 평가했습니다.
프롬프트 이미지 우측 상단의 "AIEDGE"는 바로 이 브랜드를 나타내며, 프롬프트 자체가 AIEDGE 콘텐츠의 일환으로 제작·배포되었음을 보여줍니다. Deutscher가 크립토와 AI의 교차점에서 활동하는 인플루언서라는 점은 이 프롬프트의 확산 경로를 이해하는 데 매우 중요합니다.
3) Deutscher의 AI 활용 이력과 맥락
이 프롬프트는 갑자기 등장한 것이 아닙니다. Deutscher는 2025년부터 Claude를 집중적으로 활용해왔으며, 2026년 1월에는 "After building with Claude for a year, these are the 50 tips I keep coming back to"라는 제목의 글을 X에 게시하여 Claude Code 팁, Cowork 워크플로우, Anthropic 숨겨진 리소스 등을 체계적으로 정리했습니다. 같은 시기에 "X is flooded with Claude Code content right now"라며 50개 이상의 Claude Code 관련 콘텐츠를 직접 읽고 정리한 리소스 팩을 공유하기도 했습니다. 2025년 7월에는 "Build a prompt vault"라는 개념을 소개하며, 트레이딩 프롬프트, 리서치 프롬프트, 생활/비즈니스 프롬프트를 체계적으로 저장하고 관리하는 시스템을 구축하라고 조언했습니다.
즉, "Build Any App: The Technical Co-Founder" 프롬프트는 Deutscher가 1년 이상 AI 도구를 실전에서 사용하며 축적한 경험의 결정체라고 할 수 있습니다.
3. 프롬프트가 공유된 시점과 배경
1) 원본 게시물의 정확한 정보
이 프롬프트는 2026년 2월 5일경 Miles Deutscher의 X 계정(@milesdeutscher)에서 게시되었습니다. 원본 트윗의 전문은 다음과 같습니다: "Alright - here's my most powerful vibe coding prompt ever. Plug this straight into the new Opus 4.6 model, and you'll literally be able to ship anything. SEO-optimized websites, Claude-based apps, personal dashboards..." 이 트윗에 프롬프트 이미지가 첨부되어 공유되었습니다.
2) Claude Opus 4.6 출시와의 시간적 연관성
프롬프트 게시일인 2026년 2월 5일은 Anthropic이 Claude Opus 4.6 모델을 공식 출시한 바로 그 날입니다. Anthropic의 공식 발표에 따르면, Opus 4.6은 이전 모델 대비 코딩 능력이 대폭 향상되었으며, 에이전틱 코딩 평가인 Terminal-Bench 2.0에서 최고 점수를 기록했고, 복합 학문 추론 테스트인 Humanity's Last Exam에서도 모든 프론티어 모델을 앞질렀습니다. 특히 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 Opus급 모델 최초로 지원하며, MRCR v2 벤치마크에서 76%를 달성해 이전 모델(Sonnet 4.5)의 18.5%를 압도하는 장문맥 처리 능력을 보여주었습니다.
Notion, GitHub, Replit, Cursor, Vercel, Shopify, Figma 등 주요 테크 기업들이 "Claude Opus 4.6은 지금까지 테스트한 최고의 모델"이라는 찬사를 공식적으로 보냈고, Bolt.new는 "fully functional physics engine을 one-shot으로 만들어냈다"고 평가했습니다. 이처럼 모델 자체의 성능이 검증된 시점에 "이 프롬프트를 넣으면 뭐든 만들 수 있다"는 메시지가 결합된 것이 폭발적 확산의 첫 번째 원인입니다.
3) 글로벌 확산 경로
게시 후 24시간 이내에 다국어 커뮤니티로 빠르게 확산되었습니다. 중국어 커뮤니티에서는 @AYi_AInotes가 "Prompt 분단, 격식, 제목, 내용 완전 환원, 무수정"이라는 제목으로 텍스트 전사본을 공유했고, 한국어 커뮤니티에서는 Threads 계정 @choi.openai가 "75만명이 본 Opus 프롬프트입니다"라는 제목으로 해설을 게시했습니다. Facebook의 바이브 코딩 그룹, LinkedIn, Threads의 AI 관련 계정 등 다양한 플랫폼에서 동시다발적으로 재공유되었습니다.
4. 왜 이 프롬프트가 폭발적으로 유명해졌는가
1) 바이브 코딩 트렌드의 절정기와 맞물림
"바이브 코딩(Vibe Coding)"이란 자연어 프롬프트만으로 AI에게 코드를 작성하게 하는 소프트웨어 개발 방식을 말합니다. 이 용어는 OpenAI 공동창업자이자 전 테슬라 AI 리더인 Andrej Karpathy가 2025년 2월 6일 X에 "There's a new kind of coding I call 'vibe coding', where you fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists."라는 트윗을 게시하면서 처음 등장했습니다. 이후 이 개념은 빠르게 확산되어 2025년 11월 Collins Dictionary의 "올해의 단어(Word of the Year 2025)"로 선정되기에 이르렀습니다. BBC, CNN, The Guardian 등 주요 언론이 이를 보도했고, "바이브 코딩"은 2025~2026년 테크 업계의 가장 뜨거운 키워드 중 하나로 자리 잡았습니다.
Deutscher의 프롬프트가 공유된 2026년 2월은 바이브 코딩이 개념 단계를 넘어 실무 적용 단계로 넘어가고 있던 시기입니다. "실제로 바이브 코딩으로 무엇을 만들 수 있는가?"라는 질문에 대해 구체적인 답을 제시한 이 프롬프트가 시의적절하게 등장한 것입니다.
2) "비개발자도 앱을 만들 수 있다"는 강력한 내러티브
이 프롬프트의 핵심 메시지는 코딩을 모르는 사람도 AI를 기술 공동창업자(Technical Co-Founder)로 삼아 실제 작동하는 제품을 만들 수 있다는 것입니다. 스타트업 생태계에서 "기술 공동창업자를 찾지 못해 아이디어를 실행하지 못하는" 문제는 오랫동안 가장 흔한 좌절 원인 중 하나였습니다. Deutscher 본인이 개발자가 아니라 크립토 분석가라는 점이 이 내러티브를 더욱 강화했습니다. "개발자가 아닌 사람이 만든, 개발자가 아닌 사람을 위한 프롬프트"라는 점이 수많은 비개발자 사용자에게 즉각적인 공감을 불러일으킨 것입니다.
3) 인플루언서 효과와 크로스 커뮤니티 시너지
Deutscher는 크립토 분야에서 X 팔로워 60만 명 이상을 보유한 대형 인플루언서입니다. 크립토 커뮤니티와 AI 커뮤니티가 겹치는 영역이 넓기 때문에, 그의 게시물은 두 커뮤니티를 동시에 관통했습니다. 크립토 트레이더들은 이미 AI 도구를 리서치와 트레이딩에 활용하고 있었고, AI 커뮤니티에서는 바이브 코딩의 실전 사례를 찾고 있었습니다. 두 커뮤니티의 관심사가 정확히 교차하는 지점에 이 프롬프트가 놓인 것입니다.
4) 프롬프트 자체의 구조적 완성도
단순히 화제성만 있었다면 빠르게 잊혀졌을 수 있지만, 이 프롬프트가 지속적으로 인용되고 분석되는 이유는 구조적 완성도가 높기 때문입니다. 5단계 프레임워크, 명확한 역할 분담, 품질 기준 설정, 피드백 루프 내장 등 프롬프트 엔지니어링의 핵심 원칙을 거의 빠짐없이 구현하고 있습니다. 이 점에 대해서는 다음 섹션에서 상세하게 분석합니다.
5. 프롬프트 엔지니어링 기법 심층 해부
이 프롬프트가 단순한 유행 콘텐츠를 넘어 실제로 효과적인 이유는 프롬프트 엔지니어링의 검증된 기법들을 정확하게 적용하고 있기 때문입니다. 프롬프트를 구성하는 각 요소를 하나씩 분해하여 어떤 기법이 어떤 효과를 만들어내는지 분석합니다.
1) 역할 부여(Role Assignment) — "You are now my Technical Co-Founder"
프롬프트의 첫 문장에서 AI에게 "Technical Co-Founder"라는 구체적인 역할을 부여합니다. 프롬프트 엔지니어링에서 "역할 프롬프팅(Role Prompting)" 또는 "페르소나 프롬프팅(Persona Prompting)"이라 불리는 이 기법은, AI의 응답 태도와 범위를 근본적으로 바꾸는 효과가 있습니다. 단순히 "코드를 작성해줘"라고 지시하면 AI는 코드만 출력하지만, "공동창업자"라는 역할을 부여하면 AI는 기획, 판단, 피드백, 대안 제시까지 포함하는 훨씬 넓은 범위의 사고를 하게 됩니다.
여기서 특히 주목할 점은 "Technical" Co-Founder라는 수식어입니다. 단순한 "조수"나 "도우미"가 아니라 기술적 의사결정을 내릴 수 있는 전문가 역할을 지정한 것입니다. 동시에 "Co-Founder"라는 표현은 AI가 단순 실행자가 아니라 프로젝트의 공동 소유자로서 주체적으로 사고해야 함을 암시합니다.
2) 맥락 변수 설계(Context Variables) — [My Idea]와 [How serious I am]
프롬프트에는 두 개의 빈칸이 있습니다. [My Idea]는 사용자의 프로젝트 내용을 담는 변수이고, [How serious I am]은 프로젝트의 심각도/진지도를 나타내는 변수입니다. 이 설계는 프롬프트의 범용성을 확보하면서도 맥락 특이성(context specificity)을 보장합니다.
특히 [How serious I am]의 4단계 선택지(Just exploring / I want to use this myself / I want to share it with others / I want to launch it publicly)는 AI의 응답 품질 수준을 자동으로 조절하는 "강도 조절기" 역할을 합니다. "Just exploring"을 선택하면 AI는 빠른 프로토타입 수준으로 작업하고, "I want to launch it publicly"를 선택하면 보안, 성능 최적화, 에러 핸들링, 접근성까지 고려한 프로덕션 수준의 코드를 생성하게 됩니다. 이렇게 단일 프롬프트로 다양한 수준의 결과물을 유도할 수 있는 것은 매우 영리한 설계입니다.
3) 단계적 추론 유도(Step-by-Step / Chain-of-Thought) — 5 Phase Framework
Discovery → Planning → Building → Polish → Handoff라는 5단계 프레임워크는 AI가 한 번에 모든 것을 출력하려 하지 않고, 단계별로 작업을 나누어 진행하도록 유도합니다. 이는 프롬프트 엔지니어링에서 "단계적 추론(Step-by-Step Reasoning)" 또는 "Chain-of-Thought(CoT)" 유도라 불리는 기법의 확장 버전입니다.
일반적인 CoT 프롬프트가 "단계별로 생각해보세요"라는 단순한 지시에 그치는 반면, 이 프롬프트는 각 단계에서 AI가 수행해야 할 구체적인 행동 지침(action items)을 4~5개씩 명시합니다. 예를 들어 Phase 1(Discovery)에서는 "Ask questions to understand what I actually need (not just what I said)"라는 지시를 통해, AI가 사용자의 표면적 요구를 넘어 실제 필요를 파악하도록 유도합니다. Phase 3(Building)에서는 "Build in stages I can see and react to"라는 지시로, AI의 출력을 점진적(incremental)으로 만들어 사용자가 중간에 개입할 수 있는 구조를 만듭니다.
4) 반복 피드백 루프(Iterative Feedback Loop) 내장
이 프롬프트의 가장 정교한 설계 중 하나는 반복 피드백 루프가 프롬프트 자체에 구조적으로 내장되어 있다는 점입니다. Phase 3에서 다음과 같은 지시들이 이를 구현합니다: "Build in stages I can see and react to"는 AI가 중간 결과물을 제시하도록 만들고, "Stop and check in at key decision points"는 AI가 스스로 멈추고 사용자에게 확인을 구하도록 강제하며, "If you hit a problem, tell me the options instead of just picking one"은 AI의 임의 판단을 차단하고 선택지를 제시하도록 합니다.
이 세 가지 지시가 결합되면, AI는 "작업 → 중간 제시 → 사용자 확인 → 수정 → 다음 단계"라는 피드백 루프를 자연스럽게 형성합니다. 이는 소프트웨어 개발 방법론에서 애자일(Agile)의 스프린트 사이클과 구조적으로 동일합니다.
5) 권한 구조 설정(Authority Structure) — "Treat me as the product owner"
"How to Work with Me" 섹션에서 "Treat me as the product owner. I make the decisions, you make them happen."이라는 문장은 AI와 사용자 간의 권한 위계를 명확히 설정합니다. 소프트웨어 개발에서 Product Owner란 제품의 방향성과 우선순위를 결정하는 최종 의사결정자를 의미합니다. AI가 기술적 실행은 담당하되, 전략적 결정은 사용자에게 귀속시키는 이 구조는 바이브 코딩에서 흔히 발생하는 "AI가 엉뚱한 방향으로 달려가는" 문제를 구조적으로 예방합니다.
이 권한 구조는 프롬프트 전체에 걸쳐 일관되게 강화됩니다. Phase 1에서는 "Challenge my assumptions if something doesn't make sense"를 통해 AI에게 이의 제기 권한을 부여하면서도 최종 결정권은 사용자에게 남기고, Phase 3에서는 "tell me the options instead of just picking one"으로 AI의 독단적 선택을 차단합니다. Rules에서는 "Keep me in control and in the loop at all times"로 전체 원칙을 재확인합니다.
6) 품질 기준 명시(Quality Bar Setting) — "Not a mockup. Not a prototype."
Rules 섹션의 "I don't just want it to work—I want it to be something I'm proud to show people"와 "This is real. Not a mockup. Not a prototype. A working product."는 AI의 출력 품질 기준을 명시적으로 올려줍니다. LLM은 품질 기준이 모호할 때 가장 저항이 적은 경로(path of least resistance)를 선택하는 경향이 있습니다. 명확한 품질 기준을 설정하면 AI가 "일단 돌아가기만 하면 되는" 코드가 아니라 "보여줄 수 있는 수준의" 코드를 생성하게 됩니다.
Phase 4(Polish)의 "Make it look professional, not like a hackathon project"는 이 품질 기준을 더욱 구체적으로 강화합니다. "해커톤 프로젝트"라는 부정적 예시를 제시함으로써 AI가 피해야 할 수준을 명확히 인식하게 만드는 것입니다. 프롬프트 엔지니어링에서 이를 "부정 예시를 통한 경계 설정(Negative Example Boundary Setting)"이라 합니다.
7) 커뮤니케이션 규칙 설정 — "Don't overwhelm me with technical jargon"
"How to Work with Me" 섹션은 AI가 무엇을 만들어야 하는지가 아니라 어떻게 소통해야 하는지를 규정합니다. "Don't overwhelm me with technical jargon. Translate everything."은 AI의 설명 수준을 비개발자가 이해할 수 있는 수준으로 강제합니다. "Push back if I'm overcomplicating or going down a bad path."는 AI에게 건설적 반박 권한을 부여합니다. "Be honest about limitations."은 AI의 과잉 낙관을 방지합니다. "Move fast, but not so fast that I can't follow what's happening."은 작업 속도와 이해도 사이의 균형점을 설정합니다.
이러한 커뮤니케이션 규칙은 단순한 부가 조건이 아니라, 프롬프트의 효과를 결정하는 핵심 요소입니다. AI의 출력 품질이 아무리 높아도 사용자가 이해하지 못하면 피드백을 줄 수 없고, 피드백이 없으면 반복 루프가 작동하지 않기 때문입니다.
8) 학습 지향적 설계 — "Explain what you're doing as you go (I want to learn)"
Phase 3의 "Explain what you're doing as you go (I want to learn)"이라는 괄호 안의 짧은 부연은, AI에게 "교육자" 역할을 추가로 부여합니다. 이 지시는 두 가지 실용적 효과를 만들어냅니다. 첫째, 사용자가 AI의 작업 내용을 이해하게 되어 더 정확한 피드백을 줄 수 있습니다. 둘째, 프로젝트가 완료된 후 사용자가 결과물을 독립적으로 유지보수할 수 있는 역량을 갖추게 됩니다. Phase 5의 "Document everything so I'm not dependent on this conversation"도 같은 맥락으로, AI 대화 세션에 대한 의존성을 구조적으로 해소하려는 설계입니다.
6. 실제 소프트웨어 개발 방법론과의 대응 관계
이 프롬프트의 5단계 프레임워크는 실제 소프트웨어 개발 생명 주기(SDLC, Software Development Life Cycle)와 놀라울 정도로 정확하게 대응합니다.
| 프롬프트 Phase | SDLC 대응 단계 | 애자일 대응 개념 | 핵심 활동 |
|---|---|---|---|
| Phase 1: Discovery | 요구사항 분석 (Requirements Analysis) | 제품 백로그 정리 | 실제 니즈 파악, 가정 검증, 범위 축소 |
| Phase 2: Planning | 시스템 설계 (System Design) | 스프린트 플래닝 | v1 범위 정의, 기술 접근법 설명, 복잡도 추정 |
| Phase 3: Building | 구현 및 테스트 (Implementation & Testing) | 스프린트 실행 + 데일리 스크럼 | 단계별 구축, 중간 체크인, 옵션 제시 |
| Phase 4: Polish | 품질 보증 (Quality Assurance) | 스프린트 리뷰 | 전문적 외관, 엣지 케이스 처리, 성능 최적화 |
| Phase 5: Handoff | 배포 및 유지보수 (Deployment & Maintenance) | 릴리스 + 회고 | 배포, 문서화, v2 제안 |
이 대응 관계가 중요한 이유는, AI가 소프트웨어 개발의 "모범 사례(best practices)"를 따라 작업하도록 유도한다는 점입니다. 단순히 "앱을 만들어줘"라고 지시하면 AI는 즉시 코드를 작성하기 시작하지만, 이 프롬프트를 사용하면 AI가 먼저 요구사항을 분석하고, 계획을 세우고, 단계별로 구현하고, 품질을 점검하고, 최종적으로 인수인계하는 전체 개발 프로세스를 밟게 됩니다.
특히 Phase 1의 "Tell me if my idea is too big and suggest a smarter starting point"는 MVP(최소 기능 제품, Minimum Viable Product) 개념을 프롬프트에 녹여낸 것입니다. 스타트업 방법론에서 MVP란 최소한의 기능만 구현하여 시장의 반응을 빠르게 확인하는 전략인데, 이 프롬프트는 AI가 스스로 사용자의 아이디어를 MVP 수준으로 축소 제안하도록 설계되어 있습니다.
7. 기존 바이브 코딩 프롬프트와의 구조적 비교
이 프롬프트가 기존의 바이브 코딩 프롬프트들과 어떻게 다른지 구체적으로 비교합니다.
| 비교 항목 | 일반적인 바이브 코딩 프롬프트 | Build Any App 프롬프트 | 차이의 효과 |
|---|---|---|---|
| 역할 설정 | "코드를 작성해줘" 또는 "개발자처럼 행동해줘" 수준 | "Technical Co-Founder"라는 파트너 역할 | AI가 기획+판단+실행을 모두 수행 |
| 구조 | 단일 지시문, 최대 몇 줄 | 5단계 프레임워크 + 커뮤니케이션 규칙 + 품질 규칙 | 개발 프로세스 전체를 커버 |
| 의사결정 권한 | AI가 모든 것을 임의로 결정 | 사용자가 Product Owner, AI는 실행자 | 방향 이탈 방지 |
| 품질 기준 | 명시 없음 (작동하면 끝) | "프로토타입이 아닌 실제 제품", "해커톤 프로젝트가 아닌 전문적 수준" | 출력 품질 상향 |
| 피드백 루프 | 없음 (1회 출력 후 종료) | 단계별 체크인, 문제 시 옵션 제시, 핵심 결정점 정지 | 반복적 개선 가능 |
| 학습 지원 | 없음 | 작업 과정 설명, 전문 용어 번역 의무화 | 사용자 역량 성장 |
| 배포/인수인계 | 고려 없음 | Phase 5에서 배포, 문서화, 독립성 확보, v2 제안 | 지속 가능한 결과물 |
| 현실성 점검 | 없음 (사용자 요구를 그대로 수행) | Discovery에서 가정 도전, 아이디어 축소 제안 | 실현 가능한 범위로 조정 |
| 복잡도 조절 | 없음 | [How serious I am] 4단계 변수로 자동 조절 | 상황에 맞는 결과물 수준 |
| 커뮤니케이션 | 규정 없음 | 속도, 전문용어, 반박 권한, 정직성 등 5개 규칙 | 효과적인 협업 보장 |
이 비교에서 알 수 있듯이, 기존 프롬프트들이 "무엇을 만들어라"라는 결과물 중심의 지시에 그치는 반면, Build Any App 프롬프트는 "어떻게 함께 만들 것인가"라는 프로세스 전체를 설계합니다. 프롬프트 텍스트의 약 60% 이상이 "만들 내용"이 아니라 "협업 방식"에 할애되어 있다는 점이 가장 근본적인 차이입니다.
8. 실전 활용 가이드 – 효과를 극대화하는 방법
1) 어떤 AI 모델에 사용하면 좋은가
Deutscher 본인은 Claude Opus 4.6을 추천했습니다. 이 모델은 2026년 2월 5일에 출시되었으며, 에이전틱 코딩 능력, 100만 토큰 컨텍스트 윈도우, 128K 출력 토큰 지원, 향상된 디버깅 능력 등을 갖추고 있습니다. 특히 "longer sessions에서 생산성을 유지하는 능력"이 이전 모델 대비 크게 향상되어, 이 프롬프트처럼 여러 단계에 걸쳐 긴 대화를 이어가야 하는 작업에 적합합니다. Anthropic 공식 가격은 입력 100만 토큰당 5달러, 출력 100만 토큰당 25달러입니다.
다만 이 프롬프트의 구조 자체는 모델에 종속적이지 않습니다. 5단계 프레임워크, 역할 부여, 품질 기준 설정 등의 원칙은 GPT-5.2, Gemini 3 Pro 등 다른 고성능 LLM에서도 유사하게 작동합니다. 핵심은 모델이 긴 대화 맥락을 유지할 수 있는 능력(long context fidelity)과 지시를 정확히 따르는 능력(instruction following)을 갖추고 있는가 하는 것입니다.
2) [My Idea] 섹션 작성 요령
프롬프트의 효과를 극대화하려면 [My Idea] 부분을 최대한 구체적으로 작성해야 합니다. 프롬프트 자체에 "Explain it like you'd tell a friend"라는 힌트가 있는데, 이는 격식 없이 자연스럽게 설명하되 핵심 정보는 빠짐없이 담으라는 의미입니다.
효과적인 작성 사례: "프리랜서 디자이너를 위한 프로젝트 관리 웹앱을 만들고 싶습니다. 클라이언트별로 프로젝트를 관리하고, 각 프로젝트의 마감일과 진행 상태를 칸반 보드 형태로 볼 수 있어야 합니다. 인보이스 발행 기능도 있으면 좋겠고, 클라이언트에게 진행 상태를 공유할 수 있는 링크 생성 기능이 핵심입니다."
비효과적인 작성 사례: "할 일 관리 앱을 만들고 싶어요."
구체적으로 포함해야 할 정보는 다음과 같습니다: 대상 사용자가 누구인지, 해결하려는 문제가 무엇인지, 핵심 기능 2~3가지가 무엇인지, 참고할 만한 기존 서비스가 있는지, 특별히 중요하게 생각하는 요소(예: 디자인, 속도, 모바일 대응 등)가 무엇인지입니다.
3) [How serious I am] 선택의 전략적 의미
이 섹션의 4단계 선택지는 단순한 자기 소개가 아니라 AI의 작업 범위와 깊이를 결정하는 제어 변수입니다.
"Just exploring"을 선택하면: AI는 빠른 프로토타입 수준으로 작업합니다. 코드의 정교함보다 아이디어 검증 속도를 우선시하며, Phase 4(Polish)와 Phase 5(Handoff)를 간략하게 처리할 가능성이 높습니다.
"I want to use this myself"를 선택하면: AI는 개인 사용에 적합한 수준의 완성도를 목표로 합니다. 기본적인 에러 핸들링과 사용 편의성을 갖추되, 다른 사용자를 고려한 접근성이나 보안은 최소한으로 처리합니다.
"I want to share it with others"를 선택하면: AI는 다른 사람들이 사용할 수 있는 수준의 안정성과 UI/UX를 구현합니다. Phase 4(Polish)에 더 많은 시간을 할애하게 됩니다.
"I want to launch it publicly"를 선택하면: AI는 프로덕션 배포를 전제로 작업합니다. 보안, 성능 최적화, 에러 핸들링, 반응형 디자인, 접근성, 배포 인프라까지 고려한 종합적인 결과물을 만들어냅니다.
4) Phase별 효과적인 대화 진행법
Phase 1(Discovery)에서는 AI가 던지는 질문에 성실하게 답변하는 것이 가장 중요합니다. AI가 "이 기능이 정말 v1에 필요한가요?"라고 물으면 방어적으로 반응하지 말고, 진지하게 고민해보는 것이 좋습니다. 이 프롬프트의 Discovery가 제대로 작동하면, AI는 사용자가 "표면적으로 말한 것"이 아니라 "실제로 필요한 것"을 파악하게 됩니다.
Phase 2(Planning)에서 AI가 제시하는 기술 접근법과 복잡도 추정을 꼼꼼히 검토해야 합니다. "simple"이라고 추정된 프로젝트가 실제로는 "ambitious"일 수 있고, 그 반대도 가능합니다. 이 단계에서 AI의 판단에 이의를 제기하면 더 정확한 계획이 나옵니다.
Phase 3(Building)에서는 AI가 중간 결과물을 보여줄 때마다 반드시 실행해보고 피드백을 주어야 합니다. "좋아 보인다"라는 막연한 피드백보다는 "이 버튼의 위치가 불편하다", "이 데이터가 이렇게 표시되면 안 된다" 같은 구체적인 피드백이 훨씬 효과적입니다.
Phase 4(Polish)와 Phase 5(Handoff)는 많은 사용자가 건너뛰는 단계이지만, 결과물의 최종 품질을 결정하는 핵심 단계입니다. Phase 4에서는 다양한 입력 시나리오와 엣지 케이스를 직접 테스트해보고, Phase 5에서는 AI가 작성한 문서가 실제로 이해 가능한지 확인하는 것이 좋습니다.
9. 커뮤니티 반응, 한계점, 그리고 논쟁
1) 긍정적 반응과 확산
AI 분야의 주요 인플루언서들이 Deutscher에게 직접 메시지를 보냈다고 그가 직접 밝혔습니다. 중국어 커뮤니티에서는 전문 번역과 함께 프롬프트 원문의 완벽한 텍스트 복원이 이루어졌고, 한국어 커뮤니티에서는 "75만명이 본 Opus 프롬프트"라는 제목으로 해설이 게시되어 빠르게 공유되었습니다. Facebook의 바이브 코딩 그룹, LinkedIn AI 커뮤니티, Threads 등 다양한 플랫폼에서 "비개발자도 진짜 제품을 만들 수 있다"는 사례로 활발하게 인용되고 있습니다.
2) 회의적 시각과 한계점
"잘 짜인 프롬프트 하나보다 명확한 사양서를 기반으로 반복 피드백을 주는 방식이 더 효과적이다"라는 반론도 있습니다. Threads의 한국어 커뮤니티에서도 "단순히 잘 짜인 프롬프트보다 명확한 사양서를 기반으로 반복 피드백을 주는 방식이 더 효과적이라는 반응도 많습니다"라는 코멘트가 달렸습니다.
Reddit의 r/vibecoding 커뮤니티에서는 "바이브 코딩으로 초기 MVP는 빠르게 만들 수 있지만, 장기적으로는 기술적 부채(technical debt)가 쌓인다"는 경험담이 공유되고 있습니다. 한 사용자는 "Vibe coding is killing my company"라는 제목의 글에서 "기술 공동창업자 없이 바이브 코딩만으로 사업을 운영하면 장기적으로 문제가 생긴다"고 경고하기도 했습니다.
실제로 이 프롬프트가 효과적으로 작동하는 범위에는 한계가 있습니다. 간단한 웹앱, 대시보드, 랜딩 페이지 등 비교적 단순한 프로젝트에서는 뛰어난 결과를 보이지만, 복잡한 백엔드 시스템, 대규모 데이터 처리, 실시간 통신, 결제 시스템 등 보안과 안정성이 핵심인 프로젝트에서는 전문 개발자의 검토가 반드시 필요합니다.
3) "프롬프트" vs "프로세스" 논쟁
이 프롬프트의 진짜 가치가 "프롬프트 텍스트 자체"에 있는 것인지, 아니면 "프롬프트가 유도하는 협업 프로세스"에 있는 것인지에 대한 논쟁도 이어지고 있습니다. 프롬프트 엔지니어링 전문가들 사이에서는 후자의 의견이 더 우세합니다. 즉, 이 프롬프트를 그대로 복사해서 넣는 것보다, 이 프롬프트가 체계화한 "AI와의 협업 프로세스"를 이해하고 자신의 상황에 맞게 변형하는 것이 더 중요하다는 것입니다.
PromptHub의 연구에 따르면, 시스템 프롬프트에 페르소나(역할)를 추가하는 것이 항상 성능을 개선하는 것은 아니며, 오히려 부정적 효과를 낼 수도 있다는 결과가 있습니다. 이는 "Technical Co-Founder"라는 역할 자체가 만능이 아니라, 역할과 함께 제공되는 구체적인 행동 지침과 프로세스 구조가 결합될 때 비로소 효과적이라는 점을 시사합니다.
4) 프롬프트의 진화 가능성
Deutscher 본인이 2026년 1월에 공유한 "50 Claude Tips" 게시물에는 "Clear Task Framing", "Front Load Instructions", "Persist learnings before ending sessions" 등 이 프롬프트의 원리를 더욱 정교하게 발전시킨 기법들이 포함되어 있습니다. 이는 "Build Any App" 프롬프트가 고정된 최종본이 아니라, 사용자의 경험에 따라 계속 진화할 수 있는 프레임워크임을 보여줍니다.
10. FAQ
Q: Build Any App 프롬프트의 원본은 어디에서 확인할 수 있나요? A: Miles Deutscher의 X 계정(@milesdeutscher)에서 2026년 2월 5일경에 게시된 원본 트윗에서 이미지로 확인할 수 있습니다. AIEDGE 브랜드명과 함께 공유되었으며, 중국어 사용자 @AYi_AInotes가 X에 텍스트 전사본을 게시하기도 했습니다. 본 문서의 첫 번째 섹션에도 원문이 완전한 텍스트로 복원되어 있으므로 바로 복사하여 사용할 수 있습니다.
Q: 이 프롬프트는 Claude Opus 4.6에서만 작동하나요? A: Deutscher 본인은 Claude Opus 4.6을 추천했지만, 프롬프트 자체는 특정 모델에 종속되지 않습니다. 5단계 프레임워크, 역할 부여, 품질 기준 설정 등의 구조는 GPT-5.2, Gemini 3 Pro 등 다른 고성능 LLM에서도 유사하게 작동합니다. 다만 모델이 긴 대화 맥락을 유지하는 능력과 복잡한 지시를 정확히 따르는 능력에 따라 결과물의 품질 차이가 발생할 수 있습니다. 특히 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원하는 Opus 4.6은 Phase 3의 장기 빌딩 과정에서 맥락 손실이 적다는 구조적 장점이 있습니다.
Q: 코딩을 전혀 모르는 비개발자도 이 프롬프트로 앱을 만들 수 있나요? A: 간단한 웹앱, 개인용 대시보드, 랜딩 페이지 수준이라면 코딩 경험 없이도 상당한 수준의 결과물을 얻을 수 있습니다. 프롬프트 자체가 AI에게 "전문 용어를 번역하라", "내가 이해할 수 있게 설명하라"고 지시하며, Phase 5에서는 "이 대화에 의존하지 않아도 되도록 모든 것을 문서화하라"고 요구하기 때문입니다. 다만 복잡한 백엔드 시스템, 결제 연동, 사용자 인증 등 보안이 중요한 기능을 포함하는 프로젝트에서는 전문 개발자의 코드 리뷰가 반드시 필요합니다.
Q: Miles Deutscher는 전문 개발자인가요? A: Deutscher는 전문 개발자가 아닌 크립토 분석가이자 투자자입니다. 호주 멜버른 출신으로 2019년부터 암호화폐 시장에 뛰어들었으며, 현재 두바이를 거점으로 활동하고 있습니다. 그가 "비개발자"의 관점에서 이 프롬프트를 설계했다는 점이 오히려 비개발자 사용자에게 더 실용적인 결과물을 만들어냈다는 평가도 있습니다. 1년 이상 Claude를 직접 사용하며 축적한 경험을 바탕으로 "50 Claude Tips" 등의 콘텐츠도 제작하고 있어, AI 도구 활용 분야에서는 실전적인 전문성을 갖추고 있는 것으로 평가됩니다.
Q: 이 프롬프트를 그대로 복사해서 쓰는 것과 변형해서 쓰는 것 중 어느 쪽이 더 효과적인가요? A: 프롬프트를 그대로 사용해도 기본적인 효과는 있지만, 최대 효과를 위해서는 두 가지 차원의 맞춤화가 필요합니다. 첫째, [My Idea]와 [How serious I am] 섹션을 자신의 프로젝트에 맞게 최대한 구체적으로 채워야 합니다. 둘째, 프롬프트 입력 후 AI의 질문에 성실하게 답변하고 중간 결과물에 적극적으로 피드백을 주는 반복 과정이 최종 품질을 결정합니다. 전문가들 사이에서는 "프롬프트 텍스트 자체보다 프롬프트가 유도하는 협업 프로세스를 이해하는 것이 더 중요하다"는 의견이 우세합니다. 프롬프트는 출발점이지 도착점이 아닙니다.
Q: "바이브 코딩(Vibe Coding)"이라는 용어는 어디에서 왔나요? A: 바이브 코딩이라는 용어는 OpenAI 공동창업자이자 전 테슬라 AI 리더인 Andrej Karpathy가 2025년 2월 6일 X에 게시한 "There's a new kind of coding I call 'vibe coding', where you fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists."라는 트윗에서 처음 등장했습니다. 이후 급속히 확산되어 2025년 11월 Collins Dictionary의 "올해의 단어(Word of the Year 2025)"로 선정되었으며, BBC, CNN, The Guardian 등 주요 언론이 보도할 만큼 2025~2026년의 대표적인 테크 키워드가 되었습니다.
11. 마무리
위에서 분석한 "Build Any App: The Technical Co-Founder" 프롬프트의 핵심 내용을 정리하면 다음과 같습니다.
- 호주 출신 크립토 분석가 Miles Deutscher가 자신의 AI 도구 브랜드 AIEDGE를 통해 2026년 2월 5일 X에서 공유한 바이브 코딩 프롬프트이며, Claude Opus 4.6 출시와 동시에 공개되어 75만 뷰, 7,600건 이상의 북마크를 기록했습니다.
- AI에게 "Technical Co-Founder" 역할을 부여하고, Discovery → Planning → Building → Polish → Handoff의 5단계 프레임워크로 실제 소프트웨어 개발 생명 주기(SDLC) 전체를 구조화합니다.
- 역할 부여, 단계적 추론, 반복 피드백 루프, 권한 구조 설정, 품질 기준 명시, 커뮤니케이션 규칙, 학습 지향 설계, 맥락 변수 등 최소 8가지 이상의 프롬프트 엔지니어링 기법이 유기적으로 결합되어 있습니다.
- 프롬프트의 진짜 가치는 텍스트 자체보다 "비개발자가 AI와 어떻게 협업해야 제품 수준의 결과물을 만들 수 있는가"에 대한 프레임워크를 제공하는 데 있으며, 사용자의 적극적인 참여와 반복 피드백이 최종 품질을 결정합니다.
- Andrej Karpathy가 만든 "바이브 코딩" 개념이 Collins Dictionary 올해의 단어로 선정될 만큼 대중화된 시점에, Claude Opus 4.6이라는 역대급 모델 출시와 60만 팔로워 인플루언서의 영향력이 결합되어 폭발적으로 확산되었습니다.
이 프롬프트를 직접 활용해보려면, 먼저 만들고 싶은 제품의 아이디어를 "친구에게 설명하듯" 구체적으로 정리한 뒤, Claude Opus 4.6 또는 선호하는 LLM에 전체 프롬프트를 입력하고, AI가 Phase 1에서 던지는 질문에 하나씩 답변하면서 대화를 이어나가면 됩니다. 중요한 것은 프롬프트를 넣는 순간이 아니라, 그 이후에 이어지는 5단계 협업 과정 전체를 끝까지 밟는 것입니다.
