최근에 Cursor AI를 써보면서 많은 감탄을 했습니다. 코드 자동완성은 물론, 함수 리팩토링, 테스트 코드 생성, 주석 작성까지... 정말 "코드 잘 짜는 친구 하나 생겼다"는 느낌이었죠. 하지만, 며칠 간 써보면서 단점도 분명히 보이더군요. 그래서 이번 글에서는 AI 코딩 어시스턴트의 장단점을 제 경험을 바탕으로 솔직하게 나눠보려 합니다.


[장점: 속도와 편의성의 극치]

  1. 빠른 코드 생성
    • 반복적인 UI 코드, API 요청 핸들러 등을 몇 초 만에 완성할 수 있음
  2. 리팩토링 도움
    • 기존 코드 블록을 함수로 분리하거나, 변수명을 바꾸는 등 귀찮은 작업이 간단해짐
  3. 테스트 코드 생성
    • 기본적인 단위 테스트 구조는 AI가 짜주고, 내가 다듬으면 되는 수준까지 가능
  4. 생산성 향상
    • 특히 일정이 빠듯하거나, 빠르게 구조를 잡아야 할 때 압도적인 효율을 보임

[단점: 코드 이해력과 유지보수성의 하락]

  1. 코드 이해 없이 넘어가게 됨
    • AI가 만든 코드를 그대로 쓰다 보면, 나중에 "이거 왜 이렇게 짰지?" 하는 일이 생김
  2. 유지보수의 어려움
    • 처음에는 잘 돌아가도, 팀원이나 내가 몇 달 뒤에 보면 문맥 파악이 어려울 수 있음
  3. 보안/안정성에 취약
    • AI는 자연스럽고 동작 가능한 코드를 잘 만들지만, 예외 처리나 보안 문제까지는 책임지지 않음
  4. 학습 기회 감소
    • 특히 주니어 개발자에게는 직접 구현해보며 배우는 기회를 놓칠 수 있음
  5. 팀 컨벤션과 어긋날 수 있음
    • Lint, 스타일 가이드, 설계 철학을 모르는 AI가 만든 코드는 팀과 충돌 가능성 존재

[어떻게 써야 할까?] 결국 AI는 비서처럼 활용해야 합니다. 아래와 같은 방식이 가장 좋다고 생각합니다.

  • 빠르게 초안 생성 → 사람이 검토
  • 반복적인 작업에는 적극 활용
  • 중요 로직, 설계, 보안은 사람이 직접 챙김
  • 코드 리뷰 및 팀 규칙은 반드시 적용

[마무리하며] Cursor AI나 Copilot, ChatGPT 모두 뛰어난 도구입니다. 하지만 개발에서 중요한 건 "내가 왜 이 코드를 짰는가"에 대한 명확한 이해입니다.

개발자는 AI와 함께 협업하는 존재이지, 대체되는 존재가 아닙니다. 잘 활용하면 분명 큰 무기가 되겠지만, 무턱대고 맡기기엔 아직은 조심스러운 시기라고 느꼈습니다.

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