SwiftUI 앱을 '바이브 코딩'하는 즐거움

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핵심 요약

Simon Willison은 LLM을 이용해 자연어 프롬프트만으로 앱을 개발하는 '바이브 코딩(Vibe Coding)'을 통해 macOS용 성능 모니터링 도구인 Bandwidther와 Gpuer를 제작했다. SwiftUI의 선언적 특성 덕분에 전체 앱 로직을 단일 파일에 담아 Xcode 없이도 실행 가능한 구조를 구현했다. Claude Opus 4.6과 GPT-5.4는 복잡한 UI 레이아웃 설계와 시스템 명령어 래핑에서 뛰어난 성능을 보였으며, 개발자가 미처 생각하지 못한 기능까지 제안했다. 다만 시스템 내부 지표를 다루는 로직에서 AI가 생성한 수치 계산의 정확성에는 한계가 있어 실무 적용 시 주의가 필요하다.

배경

SwiftUI 기본 개념, LLM 프롬프트 엔지니어링, macOS 터미널 사용법

대상 독자

LLM을 활용해 생산성을 높이려는 소프트웨어 개발자 및 macOS 유틸리티 제작에 관심 있는 사용자

의미 / 영향

바이브 코딩은 전문 지식이 부족한 영역에서도 고품질의 UI를 갖춘 앱을 신속하게 제작할 수 있게 합니다. 특히 SwiftUI와 같은 선언적 프레임워크와 결합할 때 LLM의 설계 능력이 극대화되지만, 저수준 시스템 로직의 정확성 검증은 여전히 인간 개발자의 몫으로 남습니다.

섹션별 상세

자연어 프롬프트로 앱을 빌드하는 바이브 코딩 방식이 SwiftUI 개발에서 높은 효율성을 보였다. 개발자는 Swift 언어나 macOS 내부 구조에 대한 깊은 지식 없이도 LLM과의 대화만으로 기능 구현이 가능했다. 단일 텍스트 파일에 전체 앱 코드를 작성하는 방식을 통해 Xcode를 열지 않고도 빠르게 프로토타입을 생성했다. 이는 아이디어를 즉시 실행 가능한 소프트웨어로 전환하는 속도를 획기적으로 높인다.

네트워크 모니터링 도구인 Bandwidther는 로컬 LAN과 인터넷 트래픽을 구분하려는 구체적인 요구사항에서 시작됐다. Claude는 사용자의 최소한의 프롬프트를 바탕으로 역 DNS 조회와 2열 레이아웃 디자인을 직접 제안하고 구현했다. 실제 구현된 코드는 1,063라인에 달하며 메뉴 바 아이콘 통합 기능까지 포함됐다. 복잡한 UI 구성 요소들을 LLM이 자율적으로 배치하고 최적화할 수 있음을 입증했다.

Bandwidther macOS 앱의 실행 화면으로 네트워크 다운로드/업로드 속도와 프로세스별 대역폭 사용량을 보여줍니다. — Screenshot왼쪽 열에는 전체 네트워크 속도 그래프와 연결 대상 정보가 표시되며, 오른쪽 열에는 nsurlsessiond 등 각 프로세스별 실시간 데이터 전송률이 나열됩니다. LLM이 설계한 2열 레이아웃과 시각적 데이터 표현 방식을 확인할 수 있습니다.

GPU 및 메모리 모니터링 도구인 Gpuer는 Apple Silicon의 통합 메모리 구조를 시각화하기 위해 개발됐다. system_profiler와 memory_pressure 같은 터미널 명령어를 Swift UI로 래핑하여 Activity Monitor에서 확인하기 어려운 지표를 노출했다. 128GB 통합 메모리를 사용하는 M5 MacBook Pro 환경에서 GPU 점유율과 가용 메모리를 실시간으로 추적한다. 시스템 유틸리티 개발 시 LLM이 기존 터미널 도구들을 효과적으로 활용할 수 있음을 보여준다.

Apple M5 Max 환경에서 메모리와 GPU 사용량을 모니터링하는 Gpuer 앱의 스크린샷입니다. — Screenshot128GB 통합 메모리 중 가용량(38GB)과 GPU 점유율을 시각화하며, 하단에는 시간에 따른 변화 그래프를 제공합니다. 오른쪽 패널은 프로세스별 메모리 점유율을 막대 그래프 형태로 표시하여 자원 소모 현황을 직관적으로 파악하게 합니다.

AI가 생성한 시스템 내부 로직의 정확성과 신뢰성에는 여전히 검증이 필요한 한계가 존재한다. Gpuer가 보고하는 가용 메모리 수치가 실제와 달라 스크린샷을 Claude Code에 입력하여 로직을 수정한 사례가 발생했다. 개발자는 AI가 생성한 수치와 차트의 정확도를 완전히 신뢰할 수 없다고 명시하며 GitHub 저장소에 경고 문구를 추가했다. 이는 바이브 코딩 결과물의 논리적 무결성을 보장하기 위해 인간의 교차 검증이 필수적임을 시사한다.

실무 Takeaway

SwiftUI는 앱 전체를 단일 파일로 구성할 수 있어 LLM 기반의 자동화된 코드 생성 및 '바이브 코딩' 워크플로우에 매우 적합하다.
LLM은 단순한 코드 작성을 넘어 제품 관리자처럼 새로운 기능과 UI 개선안을 제안함으로써 개발자의 창의적 범위를 확장한다.
시스템 하드웨어나 OS 내부 지표를 다루는 AI 생성 코드는 계산 오류 가능성이 높으므로 반드시 기존 도구(Activity Monitor 등)와 비교 검증해야 한다.

언급된 리소스

GitHubBandwidther GitHub Repository

GitHubGpuer GitHub Repository