Cursor 에이전트 1달 사용 후기 - AI 코딩 도구의 현주소
Cursor 에이전트 1달 사용 후기
왜 Cursor를 쓰게 됐나
Cursor는 AI가 통합된 코드 에디터다. VS Code 기반이라 익숙하고, AI 기능이 에디터에 깊이 통합되어 있다.
예전에 GitHub Copilot을 쓸 때는 코드 자동완성 수준이었는데, Cursor의 에이전트 모드는 차원이 다르다. 파일을 알아서 읽고, 수정하고, 터미널 명령까지 실행한다. 개발자가 지시만 하면 AI가 코드를 짜는 “바이브 코딩”이 가능해진 거다.
한 달간 실무에 써본 솔직한 후기를 남긴다.
좋았던 점
보일러플레이트 코드 생성이 압도적으로 빠르다. CRUD API 만들기, 테스트 코드 작성, 타입 정의 같은 반복 작업은 거의 AI한테 맡기면 된다. 직접 치면 30분 걸릴 걸 5분에 끝낸다.
코드 리팩토링도 잘한다. “이 함수를 작은 함수들로 분리해줘” 같은 지시를 하면 꽤 합리적으로 나눠준다. 물론 100% 완벽하진 않지만, 초안으로는 충분하다.
디버깅 보조가 의외로 강하다. 에러 메시지를 붙여넣으면 원인을 짚어주는데, 맥락을 이해하고 있어서 정확도가 높다.
문제점
근데 한 달 쓰면서 느낀 문제점도 명확하다.
프로젝트가 커지면 삽질이 심해진다. 파일이 수십 개, 의존성이 복잡해지면 AI가 맥락을 놓치기 시작한다. 한 파일을 고치면서 다른 파일을 망가뜨리는 일이 잦다. 규모가 작은 프로젝트에서는 마법 같은데, 큰 프로젝트에서는 오히려 수습하느라 시간을 더 쓴다.
자신감 있게 틀린 코드를 만든다. AI가 “이렇게 하면 됩니다”라고 자신 있게 내놓는 코드가 실제로는 동작하지 않는 경우가 있다. 특히 라이브러리의 최신 API를 모르고 옛날 방식으로 작성하는 패턴이 자주 보인다.
의존성이 생긴다. 한 달 쓰고 나니 AI 없이 코딩하는 게 귀찮아졌다. 이건 좀 위험한 신호다. 도구에 의존하게 되면 도구 없이는 생산성이 떨어지니까.
현실적인 활용법
한 달 써보고 정착한 방식:
- 새 파일 생성, 보일러플레이트 → AI에게 맡김
- 기존 코드 수정 → AI 제안 받되 직접 리뷰 후 적용
- 핵심 비즈니스 로직 → 직접 작성 (AI는 참고만)
- 디버깅 → AI에게 먼저 물어보고, 안 되면 직접
결국 “AI가 코딩한다”가 아니라 “AI가 보조한다”가 맞는 표현이다. 주도권은 개발자가 가져야 한다. MSA에 ChatGPT 활용한 이야기에서도 같은 결론이었는데, 도구가 바뀌어도 원칙은 같다.