최근 AI 코드 에디터인 Cursor를 적극적으로 활용하면서, 개발 생산성이 크게 향상되었습니다. 지난 일주일 동안 직접 코드를 작성한 적이 거의 없을 정도로, Cursor와 함께하는 개발은 효율적이었습니다. 오늘은 Cursor와 함께 일해본 경험과 작은 팁 몇 가지를 공유해보려고 합니다.
Cursor?
Cursor는 Visual Studio Code를 기반으로 한 AI 코드 에디터로, 코드 생성, 스마트 리팩토링, 코드베이스 질의 등 다양한 AI 기능을 제공합니다. 이러한 기능들은 개발자가 코드를 이해하고, 수정하고, 생성하는 과정을 크게 효율화해줍니다. Claude, GPT 등 원하는 모델을 선택해 사용할 수 있고, 최근 공개된 Anthroipic의 Claude 3.7 Sonnet이 특히 뛰어난 성능을 보여줘 메인으로 사용하고 있습니다.
ADD(AI Driven Development)
최근 몇 주간 저는 하나의 실험을 하고 있습니다. 바로 의도적으로 Cursor에 최대한 의존해 코딩하는 것인데요. 결과적으로 말씀드리자면, 지난 일주일 동안 제 손으로 직접 작성한 코드가 거의 없을 정도로 Cursor와 함께 개발하는 생활에 완전히 적응했습니다. 단순히 제가 게을러서 모든걸 AI에게 시키고 있는 것은 아니고, 실제로 생산성 측면에서 큰 도움이 되고 있습니다.
한가지 재미있는 점은 이런 실험을 저만 하고 있는 것이 아니라는 점입니다. 최근 일본의 한 스타트업 회사인 엑스플라자에서는 개발자들이 직접 코드를 작성하는 것을 완전히 금지하고 AI 도구만을 사용해 개발하는 실험을 진행하고 있습니다. 같은 실험을 해보고 있는 사람으로써 충분히 지속 가능한 일이라고 생각하고 있습니다.
Cursor를 효과적으로 활용하는 방법
단순히 Cursor를 설치하고 사용한다고 해서 곧바로 생산성이 올라가지는 않습니다. 제가 한동안 Cursor를 사용하면서 얻은 깨달은 작지만 효과적인 몇 가지 팁을 공유해 드리려고 합니다.
주니어 개발자를 대하듯 접근하기
Cursor를 사용할 때는 마치 손이 빠른 주니어 개발자와 함께 일한다고 생각하면 좋습니다. 일단 지시를 하고 결과를 보면서 생각을 발전시켜 나가는 방식이 효율적입니다.
주니어 개발자에게 "이런 복잡한 시스템을 만들어줘"라고 무턱대고 큰 범위의 지시를 내리면 잘 안 되는 것처럼, Cursor도 너무 광범위한 요청을 하면 제대로 된 결과를 얻기 어렵습니다.
효과적인 사용 패턴
개인적으로 자주 사용하는 Cursor 활용 패턴은 다음과 같습니다.
컨텍스트 이해시키기
어떤 기능이 어느 코드에서 동작하는지 먼저 물어봅니다. 이 과정에서 Cursor가 코드베이스의 컨텍스트를 이해하게 됩니다. Cursor는 전체 코드베이스에 대한 인덱싱을 가지고 있지만 Chat 안에서 작업의 백그라운드를 이해시키고 시작했을 때 더 정확한 코드를 만들어주는 편입니다.
특정 파일이나 구문에 대한 자세한 추가 설명을 요청할 때는 @파일명 이나 해당 구문을 드래그해 Add to Chat 하는 방식으로 AI에게 레퍼런스를 줄 수 있습니다.
작은 단위로 쪼개서 요청하기
하고자 하는 작업을 작은 단위로 쪼개서 지시합니다. 이때 중요한 점은 "지시한 작업만 하라"고 명확히 언급하는 것입니다. 그렇지 않으면 의욕 넘치는 주니어 개발자처럼 다른 코드 수정이나 리팩토링까지 시도하는 경우가 자주 있었습니다. 개인적으로는 "지시한 작업만 수행하세요. 지시하지 않은 부분의 코드 수정이나 리팩토링은 별도의 지시 전까지 수행하지 마세요" 라는 내용을 시스템 프롬프트에 넣어두고 사용하고 있습니다.
시스템 프롬프트 활용하기
위에서 언급한 시스템 프롬프트 외에도 프로젝트에서 지켜야할 코드 컨벤션이나 테스트 규칙 등을 시스템 프롬프트에 명시해주면 좋습니다.
오류 수정
오류가 발생했을 때는 직접 설명하려고 하는 것보다 그냥 오류 메시지를 통째로 넘겨주고 원인을 파악하라고 지시했을 때 조금 더 정확한 해결책을 얻을 수 있습니다.
YOLO 모드 활용하기: Cursor는 파일 생성 등의 작업을 할 때 사용자의 허락을 구하는데, YOLO 모드를 켜면 이런 작업도 매번 물어보지 않고 실행하도록 할 수 있습니다. 다만 파일 삭제와 같은 중요한 동작이 불안하다면, 파일 삭제나 특정 명령어 실행은 물어보고 진행하도록 설정할 수도 있습니다.
생산성 최대로!
이러한 방식으로 Cursor를 활용한 결과, 단순한 종류의 레이아웃 작업은 3분 만에도 완료할 수 있고, 아무것도 없는 상태에서 챗봇 MVP를 만드는 데 하루밖에 걸리지 않았을 정도로 생산성이 크게 늘어나는 효과를 얻을 수 있었습니다.
물론 직접 코드를 작성하는 비중이 점점 줄어들면서 '코딩근(?)'이 손실되는 느낌이 조금 있긴 합니다. 이것이 시대가 변함에 따른 자연스러운 업무 방식의 변화가 아닐까 하는 생각이 듭니다.
추가로, 최근 Cursor에 MCP(Model Context Protocol) 지원이 추가되었는데, Figma 등 다른 도구와 결합해 더 큰 생산성 증대 효과를 가져올 수 있다고 해 이 기능에도 큰 관심을 가지고 있습니다. MCP에 관한 내용은 조금 더 공부해보고 나중에 다시 다뤄보겠습니다.
마치며
AI 시대의 개발자로서 새로운 도구를 활용해 생산성을 높이는 것은 이제 선택이 아닌 필수가 되어가고 있습니다. Cursor와 같은 AI 기반 개발 도구를 적절히 활용한다면, 더 적은 시간과 노력으로 더 많은 성과를 낼 수 있습니다. 여러분도 한번 도전해보시는 건 어떨까요?