최근 3개월 동안 AI 코딩 도구를 업무에 적극적으로 사용해보면서 정리한 내용입니다. 결론부터 말하면, 도구가 아니라 사용 방식이 문제다.
Cursor, GitHub Copilot, Claude Code를 각각 메인으로 써봤는데, 개별적인 평가는 다음과 같다.
1. GitHub Copilot: 자동 완성은 아직도 짱이다. 주석만 잘 써주면 반복 코드는 혼자 다 만들어준다. 하지만 큰 단위의 리팩토링은 어렵다.
2. Cursor: 채팅하면서 파일 수정을 바로 해주는 게 편함. 멀티 파일에 걸친 수정에서는 컨텍스트 관리가 관건이었다.
3. Claude Code: 터미널에서 직접 쓰는 건데, 자율적으로 여러 파일을 수정하고 테스트까지 돌리는 능력이 뛰어나다. 대신 시간이 오래 걸리고 비용이 많이 나옴.
실전에서 가장 잘 썼던 패턴은 이런 식이다.
- 먼저 코드베이스 구조를 파악한 뒤, 변경할 파일들을 명시해준다.
- 한 번에 큰 기능을 시키지 말고, 수정 → 검토 → 다음 수정 단계를 작게 쪼갠다.
- 테스트 코드를 먼저 작성해놓으면 AI가 그 스펙에 맞춰 구현을 잘 한다.
- 생성된 코드를 무조건 신뢰하지 않고, 코드 리뷰를 하는 습관이 가장 중요하다.
사실 이 도구들 덕분에 일정이 너무 빨라져서 오히려 일이 더 많아졌다. 아직은 사람이 설계하고 AI가 기계적인 부분을 담당하는 게 최선인 것 같다. 다들 어떤 방식으로 쓰고 있는지 궁금하다.