스택 고르기: 한눈에 보는 언어들

AI에게 소프트웨어를 만들라고 지시할 때도, 어떤 언어를 고르느냐는 여전히 중요하다 — 그것도 아주 많이. 코드는 AI가 쓰지만 그 결과를 감당하는 건 당신이다. 얼마나 빨리 출시하는지, 배포가 얼마나 쉬운지, 얼마나 자주 벽에 부딪히는지가 거기 달려 있다. 다행인 점은 이 언어들 중 어느 것도 통달할 필요는 없다는 것이다. 합리적인 선택을 내리고, AI가 당신을 고통스러운 곳으로 끌고 갈 때 그것을 알아차릴 정도만 알면 된다.

이 장에서는 신경 쓸 만한 언어들을 하나씩 살펴보며, 각 언어가 진짜로 잘하는 것, 발목을 잡는 지점, 그리고 — 바이브 코딩에서 결정적으로 중요한 — AI 어시스턴트가 그 언어를 얼마나 잘 다루는지를 짚는다. 마지막에는 목표에 따라 고르는 아주 간단한 가이드로 마무리한다.

시작하기 전에 한 가지: AI 어시스턴트는 공개된 코드가 산더미처럼 쌓인 인기 언어를 틈새 언어보다 훨씬 잘 다룬다. 이건 사소한 차이가 아니다. 프로젝트가 매끄럽게 굴러가느냐 마느냐를 가르는 가장 큰 단일 요인인 경우가 많다. 인기는 그 자체로 하나의 기능이다. 어떤 언어와 그 주요 프레임워크가 공개 저장소에 수백만 번 등장하면, AI는 흔한 패턴, 전형적인 에러, 관용적인 해결책을 전부 본 셈이다. 그렇지 않으면, 그 희소함의 대가를 실패한 시도와 그럴듯하게 들리는 헛소리로 치르게 된다.

언어 이름을 보기 전에 머릿속에 담아둘 그림 하나: 당신이 쓰는 코드는 기계가 실제로 돌리는 것이 결코 아니다. 그 사이의 무언가가 당신의 텍스트를 돌아가는 소프트웨어로 바꾼다 — 컴파일러(미리 전부 번역해 실행 파일로 만든다)이거나 인터프리터(한 줄씩 읽으며 실행한다)다. 당신이 고르는 언어가 어느 경로를 탈지 정한다.

   당신                중간 단계                     기계
 ┌────────┐                                        ┌──────────┐
 │소스코드│──┬──▶ COMPILER ──▶ binary file ──────▶ │ CPU에서  │
 │        │  │   (Go, Rust)    (one file)          │  실행    │
 │        │  │                                     │          │
 └────────┘  └──▶ INTERPRETER ──한 줄씩 ─────────▶ │  출력을  │
                  (Python, JS)   읽음              │  표시    │
                                                    └──────────┘
   compiled = 먼저 번역, 나중에 실행
   interpreted = 실행하면서 번역