Bong's Log

최근 개발 트렌드 중 하나는 "AI 어시스턴트"입니다. 코딩할 때 반복되는 입력, 문서화, 리팩토링, 테스트 자동 생성 등 여러 작업을 이제는 AI가 도와주는 시대입니다.

이 글에서는 현재 널리 알려져 있고 사용되는 다양한 AI 어시스턴트 도구들을 조사해보고, 각 도구의 주요 특징과 장단점을 간단히 정리해보았습니다.

1. GitHub Copilot

• 개요: GitHub과 OpenAI가 함께 만든 AI 코드 자동 완성 도구
• 통합: VS Code, JetBrains IDE, Neovim 등에서 사용 가능
• 특징:
  • 주석 기반으로 함수 전체를 예측
  • 반복 작업 자동화에 강함
  • 문법 정확도와 제안의 적절함
• 장점:
  • 코드 자동 완성 속도가 빠름
  • 주석 기반 의도 파악 능력 우수
• 단점:
  • 과도한 자동 제안 수용 시 코드 의존도 증가
  • 라이선스 이슈가 발생할 수 있어 주의 필요

2. Cursor AI

• 개요: Copilot 기반이지만 더 강력한 IDE 수준의 AI 코드 어시스턴트
• 특징:
  • GPT-4 Turbo 기반의 고급 문맥 이해력
  • 파일 단위 리팩토링, 문서화, 테스트 코드 생성 지원
  • 마우스로 코드 범위 지정 후 명령 실행 가능
• 장점:
  • IDE 내에서 대화형 명령 실행 가능
  • 변경 전/후 코드 비교 기능 제공
• 단점:
  • 무료 플랜에서는 기능 제약이 큼
  • 이해 없이 사용하면 코드 복잡성 증가 우려

3. ChatGPT + Code Interpreter

• 개요: ChatGPT 내장 프로그래밍 지원 기능
• 특징:
  • 코드 설명, 디버깅, 설계 조언에 강함
  • 코드 붙여넣기 후 설명/변환/테스트 시나리오 생성 가능
• 장점:
  • 다양한 언어에 대해 유연한 대응
  • 설계 수준에서 함께 고민하는 도우미 역할 가능
• 단점:
  • IDE와 직접 연동되지 않아 실행 자동화는 어려움
  • 명령어 기반 자동화 기능은 제한적임

4. AWS CodeWhisperer

• 개요: AWS에서 제공하는 AI 코드 자동 완성 도구
• 특징:
  • 클라우드 서비스와 연동된 자동 완성 기능
  • 실시간 보안 감지 및 권장사항 제공
• 장점:
  • AWS 서비스 활용 시 최적화 (예: Lambda, DynamoDB)
  • 보안 권고 사항이 자동 제공됨
• 단점:
  • AWS 생태계에 종속적이라 일반 IDE 사용자에게는 불편함
  • 기능 완성도가 Copilot보다 낮음

5. 기타 유용한 도구들

도구명특징

정리하며

• AI 어시스턴트 도구들은 점점 다양해지고 있으며, 각기 다른 특화 기능을 가지고 있습니다.
• 자동 완성이 필요한 경우 Copilot, IDE 통합 작업은 Cursor, 문서화나 설계 논의는 ChatGPT 등이 잘 어울립니다.
• 중요한 것은 도구의 장점을 잘 파악하고 상황에 맞게 적절히 활용하는 것입니다.

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.

최근에 우연히 알게 된 Cursor AI라는 코드 에디터가 있습니다. 처음엔 그냥 VS Code에 AI 붙인 또 하나의 확장판인가? 싶었는데… 막상 써보니 이건 좀 다릅니다. 제 입장에서 꽤 재미있고, 꽤 실용적인 툴이더군요.

Cursor AI가 뭐냐면요

쉽게 말해서, GPT가 내장된 코드 에디터입니다. VS Code랑 거의 똑같이 생겼고, VS Code 확장도 그대로 쓸 수 있습니다. 다른 점은, GPT를 적극적으로 활용해 코드를 설명하고 리팩토링도 도와주고, 테스트도 짜줍니다.

그냥 “코드 짝꿍” 같은 느낌이에요. 진짜 사람은 아니지만, 꽤 똑똑한.

설치는 아주 간단

• 사이트: https://www.cursor.com/downloads
• 본인 OS에 맞는 파일 받으면 끝
  • Windows면 .exe, mac이면 .dmg, Linux도 .AppImage 지원합니다.

기존 VS Code 쓰던 분들은 설정도 가져올 수 있어서 거의 바로 쓸 수 있습니다.

써보면서 좋았던 점

제가 특히 마음에 들었던 건 이 부분들이에요:

• "이 함수 뭐 하는 거야?"라고 물어볼 수 있음
  → GPT가 설명해줍니다. 심지어 꽤 정확하게요.
• 리팩토링 요청
  → “함수 분리해줘” 하면 함수 나눠줍니다. 귀찮은 리팩토링 덜하게 돼요.
• 테스트 코드 자동 생성
  → 뼈대는 만들어주니까, 나중에 고치더라도 출발점이 생겨서 좋습니다.
• 코드 자동완성
  → 단순한 Copilot이랑은 조금 다른 느낌. 문맥 반영이 좀 더 깊습니다.

단점도 없진 않아요

• 영어가 기본
  자연어 명령은 아직 영어가 좀 더 자연스러워요. 한국어도 되긴 하지만 어색한 경우도 있음.
• GPT-4는 유료
  무료로도 충분히 맛은 보지만, 본격적으로 쓰려면 유료 플랜 가입을 고민하게 됩니다.

실사용 화면 예시

(아래 이미지는 공식 사이트 및 공개 이미지 기반입니다)

▲ 설치는 VS Code랑 거의 동일. 가볍고 빠릅니다.

결론 – 쓸만합니다

물론, 모든 걸 맡길 순 없습니다. 하지만 "생산성 높이기"라는 측면에서는 Cursor AI는 꽤 괜찮은 선택입니다.

특히 “귀찮은 건 미뤄두고 기능에 집중하고 싶은 사람”에겐 더더욱요.

GPT랑 친해지고 싶은 분, 기존 VS Code 환경을 유지하면서 AI의 도움을 받고 싶은 분이라면 한 번 써보셔도 좋을 것 같아요.