기사는 Cursor·Copilot·LLM 채팅으로 작업하는 바이브 코더가 생산성은 높지만, 실제 시스템 맥락 없이 그럴듯한 계약을 지어내는 '환각된 계약' 위험이 크다고 짚었어요

AI로 코드를 빨리 짜는 팀일수록 OpenAPI를 '의미 앵커'로 써야 한다는 제안이 나왔어요.

기사는 Cursor·Copilot·LLM 채팅으로 작업하는 바이브 코더가 생산성은 높지만, 실제 시스템 맥락 없이 그럴듯한 계약을 지어내는 '환각된 계약' 위험이 크다고 짚었어요. 특히 페이징 기준, 변경된 필드, 응답 envelope 형태 같은 디테일이 깨지기 쉽거든요.

해법은 프롬프트만 주지 말고 실행 중인 앱의 /v3/api-docs를 AI 컨텍스트로 고정하는 거예요. 그러면 엔드포인트 경로, 필수·선택 필드, 타입, 파라미터를 추측이 아니라 실시간 명세 기준으로 생성하게 돼요.

결국 속도보다 중요한 건 기준점이에요. AI 코딩의 품질은 모델 성능보다 '단일 진실 소스'를 연결했는지에서 갈려요.