혼자서도 전체 프로젝트 개발이 가능해? CDK + Lambda + Cursor로 200% AI 활용기

혼자서도 전체 프로젝트 개발이 가능해? CDK + Lambda + Cursor로 200% AI 활용기

모노레포 구조로 인프라부터 프론트엔드까지 한 번에 관리하는 개발 환경

🤦‍♂️ 예전엔 이런 식으로 개발했었다

문제: 람다 함수 하나마다 레파지토리 하나씩 만들어서 관리

• 프로젝트 10개 있으면 레파지토리 10개
• 공통 코드 복사붙여넣기 지옥
• 배포할 때마다 레파지토리 10개씩 돌아다니기

현재: CDK + Lambda + Cursor로 모든 걸 하나의 프로젝트에서 관리

• IaC 코드, 서버코드, 프론트코드, 데모페이지까지 한 곳에
• AI가 전체 컨텍스트를 이해하고 개발 도와줌
• 혼자서도 전체 프로젝트 개발 가능

// 이제 이런 식으로 한 프로젝트에서 모든 걸 관리
project/
├── infrastructure/     # CDK 코드
├── lambda-functions/   # 서버 로직
├── frontend/          # 프론트엔드
├── demo-pages/        # 데모 페이지
└── docs/              # 룰북과 가이드

🚀 개발 속도와 유지보수가 동시에 올라가는 마법

개발 속도 200% 향상

AI 컨텍스트 공유의 힘

• Cursor가 전체 프로젝트 구조를 이해
• 인프라 코드 보고 서버 코드 자동 생성
• 서버 API 보고 프론트 연동 코드 자동 생성
• 일관된 패턴으로 새로운 기능 빠르게 추가

실제 경험: 새로운 API 하나 추가할 때

1. CDK에서 람다 함수 정의 (30초)
2. Cursor가 기존 패턴 보고 서버 코드 생성 (1분)
3. 프론트엔드 연동 코드도 자동 생성 (1분)
4. 배포 스크립트도 기존 패턴 그대로 (30초)

총 3분으로 끝. 예전엔 최소 30분은 걸렸었는데.

유지보수성 대폭 개선

코드 일관성 확보

// 모든 람다 함수가 같은 패턴을 사용
export const handler = async (event: APIGatewayProxyEvent) => {
  try {
    // 공통 미들웨어 적용
    const result = await processRequest(event);
    return successResponse(result);
  } catch (error) {
    return errorResponse(error);
  }
};

버전 관리의 단순화

• 하나의 레파지토리에서 모든 변경사항 추적
• 기능별 브랜치 대신 컴포넌트별 폴더 구조
• 배포도 한 번에 전체 또는 선택적으로 가능

💡 하지만 이런 어려움도 있었다

가장 큰 도전: 룰북 관리

방대한 소스코드의 함정

• AI가 프로젝트 전체를 이해하기엔 너무 복잡
• 과거의 시행착오를 AI가 반복하는 문제
• 일관성 없는 코드 패턴이 AI를 혼란스럽게 함

해결책: 체계적인 룰북 작성

# 프로젝트 룰북 (docs/rulebook.md)

## 1. 람다 함수 작성 규칙
- 모든 함수는 common/middleware.ts 사용
- 에러 처리는 standardError 클래스 활용
- 환경변수는 config/environment.ts에서 관리

## 2. CDK 인프라 패턴
- 람다 함수는 constructs/lambda-construct.ts 사용
- API Gateway 경로는 kebab-case로 통일
- 모든 리소스에 프로젝트 태그 필수

## 3. 금지 사항
- 직접 AWS SDK 호출 금지 (wrapper 함수 사용)
- 하드코딩된 ARN 금지 (CDK 참조 사용)
- console.log 대신 structured logging 사용

이 룰북을 Cursor에게 잘 인식시켜놓으면 AI가 일관된 패턴으로 개발해줌.

🎯 이제 혼자서도 전체 프로젝트가 가능해

MSA 설계 + 모노레포 관리의 장점

설계는 분리, 관리는 통합

구분	예전 방식	현재 방식
레파지토리	함수별 분리	프로젝트 통합
배포	개별 배포	선택적 일괄 배포
코드 재사용	복사붙여넣기	공통 모듈
AI 활용도	제한적	전체 컨텍스트
개발 속도	느림	빠름

실제 프로젝트 구조

my-fullstack-project/
├── cdk/
│   ├── lib/
│   │   ├── api-stack.ts      # API Gateway + Lambda
│   │   ├── frontend-stack.ts  # S3 + CloudFront
│   │   └── database-stack.ts  # DynamoDB
│   └── bin/app.ts
├── lambdas/
│   ├── user-service/
│   ├── auth-service/
│   └── common/               # 공통 유틸리티
├── frontend/
│   ├── src/
│   └── dist/
├── demo/
│   └── landing-page/
└── docs/
    ├── rulebook.md           # AI를 위한 룰북
    └── architecture.md

🔧 Cursor와 함께하는 개발 워크플로우

새로운 기능 추가 과정

1. 요구사항 정의 (1분)
   • “사용자 프로필 조회 API 만들어줘”
2. Cursor가 자동 생성 (2분)
   • CDK 스택에 람다 함수 추가
   • 람다 함수 구현 (룰북 기반)
   • 프론트엔드 연동 코드 생성
3. 배포 및 테스트 (2분)
   • npm run deploy
   • 데모 페이지에서 바로 테스트

총 5분으로 끝. 이게 바로 AI 200% 활용의 힘이지.

토큰 소비 최적화 팁

Ultra 버전 쓰면서 배운 것들

• 룰북을 잘 만들어두면 AI가 헤매지 않음
• 컨텍스트 창에 관련 파일만 포함
• 자주 사용하는 패턴은 스니펫으로 등록

// 자주 쓰는 람다 함수 템플릿을 스니펫으로 등록
const lambdaTemplate = `
export const handler = async (event: APIGatewayProxyEvent) => {
  // 룰북 기반 표준 패턴
};
`;

💡 결론: 혼자서도 풀스택 개발이 현실이 됐다

장점 정리

• 개발 속도 200% 향상
• 유지보수성 대폭 개선
• AI 컨텍스트 공유로 일관된 코드 품질
• 혼자서도 전체 프로젝트 개발 가능

주의사항

• 룰북 관리가 핵심
• 초기 구조 설계에 시간 투자 필요
• 토큰 소비 고려 (Ultra 버전 권장)

이런 방식으로 개발하니까 정말 생산성이 다르더라고요. 혹시 비슷한 경험 있으신 분들은 어떤 방식으로 관리하시는지 궁금하네요!

더 좋은 팁 있으시면 댓글로 공유해주세요 🙏