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Date 25/04/20 05:58:50
Name   kaestro
Link #1   https://kaestro.github.io/%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%9D%B4%EC%95%BC%EA%B8%B0/2025/04/20/AI-%EC%BD%94%EB%94%A9-%EC%96%B4%EC%8B%9C%EC%8A%A4%ED%8A%B8%EB%A5%BC-%ED%86%B5%ED%95%9C-IDE%EC%9D%98-%EC%83%88%EB%A1%9
Subject   AI 코딩 어시스트를 통한 IDE의 새로운 단계

분명 이 글을 쓰려고 했던 건 아니었는데,  cline 설정하다가 삘받아서 글 하나 썼습니다.


이제 자야지...

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서문

토니 스타크가 자비스에게 원하는 작업을 음성으로 지시했던 것처럼, 이제 코드를 작성하는 것을 AI에게 요청하는 시대가 왔다고 하면 믿으시겠습니까? 여러분이 특정 기능을 구현해 달라고 요청하면, AI는 마법처럼 관련된 코드를 생성하고 심지어 실행까지 돕는 놀라운 일이 현실이 되고 있습니다. 이번 글에서는 이렇게 판을 바꾸고 있는 AI 코딩 어시스트 기술이 개발 환경을 어떻게 바꾸고 있는지 살펴보고, 요즘 주목받는 도구들에 대한 이야기를 나눠볼까 합니다.

목차

  • AI 코딩 어시스트가 가져온 혁신: 이전의 코파일럿과의 차별점
  • 개발 도구의 진화: 기초적인 텍스트 에디터에서 AI 코딩 어시스트까지
  • 코파일럿: AI 기반 코드 자동 완성의 시작
  • 주요 AI 코딩 어시스트 도구: Cline, Cursor, Clade Code 등을 중심으로
  • 마치며
  • 참고자료

AI 코딩 어시스트가 가져온 혁신: 이전의 코파일럿과의 차별점

과거의 코드 자동 완성 도구는 단순히 구문 오류를 검사하거나, 이미 작성된 코드 내에서 자주 사용되는 단어나 함수를 추천하는 수준에 머물렀습니다. 하지만 Cursor, Codi, Windsurf와 같은 최신 AI 코딩 어시스트 도구들은 이전 세대의 코파일럿과는 확연히 다른 혁신적인 기능을 제공합니다. 가장 눈에 띄는 차이점은 단순히 열려있는 한 두 파일만 보는 것을 넘어서, 프로젝트 전체의 맥락을 이해할 수 있다는 점입니다. 다시말해, AI 코딩 어시스트는 프로젝트 내의 여러 파일들 간의 관계를 분석하여 더욱 정확하고 상황에 맞는 코드를 제안할 수 있습니다.

더 나아가, 이러한 AI 코딩 에이전트들은 터미널을 직접 조작하여 개발 과정을 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, 필요한 라이브러리를 설치하거나, 새로운 파일을 생성 및 삭제하고, 심지어 코드를 실행하는 등의 작업을 개발자의 명시적인 명령 없이도 수행할 수 있습니다. 이는 개발자가 반복적이고 번거롭고, 때로는 힘들기까지 한 작업들에서 벗어나 핵심 로직 개발에 집중할 수 있도록 돕는 혁신적인 변화입니다. 또 이는 개발자가 아닌 사람들이 프로그램을 개발하는 데에 접근성을 크게 높여줘, 프로토타입 수준의 프로그램을 작성하는 것까지는 무리가 없기까지도 합니다.


개발 도구의 진화: 기초적인 텍스트 에디터에서 AI 코딩 어시스트까지

개발 도구는 오랜 시간 동안 꾸준히 발전해 왔습니다. 초기에는 단순한 텍스트 에디터만이 존재하여 개발자가 모든 코드를 직접 작성해야 했습니다. 이후 통합 개발 환경(IDE)이 등장하면서 코드 편집, 디버깅, 컴파일 등 개발에 필요한 다양한 기능을 하나의 환경에서 제공받을 수 있게 되었습니다. IDE는 개발 생산성을 크게 향상시켰지만, 여전히 많은 부분에서 개발자의 숙련된 기술과 노력이 필요했던 작업을 자동화해 준 수준에 머물렀다고 생각합니다.


코파일럿: AI 기반 코드 자동 완성의 시작

AI가 챗봇 수준을 넘어 개발에 실시간으로 영향을 주기 시작한 시점은, 코파일럿이라는 애플리케이션을 통해 향상된 자동 완성 기능을 제공하기 시작했을 때라고 생각합니다. 이전의 IDE에서 제공하던 자동 완성 기능은 라이브러리 간 의존성 관계를 파악하여 특정 함수나 변수를 추천하는 정도였지만, 코파일럿은 문맥을 이해하고 코드를 추천하는 수준으로 발전했습니다. 개발자는 프로그램을 작성하는 순간 내내 자신을 보조하는 조수를 얻게 된 것입니다. 그렇게 코파일럿은 AI 코딩 어시스트 시대의 서막을 알렸습니다.


주요 AI 코딩 어시스트 도구: Cline, Cursor, Claude Code 등을 중심으로

코파일럿이 AI 기반 코드 자동 완성의 가능성을 보여주었다면, 최근 등장하고 있는 다양한 AI 코딩 어시스트 도구들은 한 단계 더 나아가 개발 과정 전반을 혁신하려 하고 있습니다. 그중 주목할 만한 몇 가지 도구들을 다음과 같습니다.

Cline

Cline은 오픈 소스 기반의 AI 코딩 어시스트 도구로, Visual Studio Code의 확장 프로그램 형태로 제공되어 기존 VS Code 사용자에게 친숙한 환경을 제공합니다. Cline의 가장 큰 특징은 사용자가 직접 자신의 API 키를 연결하여 사용할 수 있다는 점입니다. 이 때문에 Google의 AI Studio에서 제공하는 무료 API를 활용할 경우 사실상 무료로 강력한 AI 기능을 사용할 수 있다는 장점이 있습니다. 다만 원하는 성능을 끌어내기 위해서는 개인이 직접 설정을 해야하기 때문에 어느 정도 숙련된 개발자가 아닌 경우 사용하기 힘들다는 단점이 있습니다. 개인 pc로 윈도우나 ios가 아닌 리눅스를 사용해보신 적이 있으시다면, 해당 경험과 비슷하다고 이해하시면 될 것 같습니다.

Cursor

Cursor는 Visual Studio Code를 기반으로 하는 스탠드얼론(Stand-alone) 형태의 IDE입니다. 설치만 하면 모든 기능이 기존의 ide 형태로 사용할 수 있기 때문에 편의성이 높습니다. 또한, 다양한 기능들이 통합적으로 제공되어 개발 표준처럼 자리 잡는 인상을 주기도 합니다.예를 들어 mcp를 사용하게 되면 주로 찾게될 smithery라는 웹사이트의 경우 cursor에 mcp를 자동으로 설정해주는 기능까지도 제공합니다. Cursor는 월 $20의 유료 모델로 운영되며, 월 500회의 요청을 초과하면 추가 요금이 발생합니다. 사용량에 따라 비용이 발생하지만 편리한 사용성과 통합적인 기능 제공 측면에서 현재 가장 실용적인 대안 중 하나라고 평가받으며, 저 역시도 애용하고 있습니다.

Claude Code

Claude Code는 Anthropic의 Claude 모델을 기반으로 하는 AI 코딩 어시스트입니다. 터미널에 설치하여 사용하는 CLI(Command Line Interface) 기반 애플리케이션 형태를 취하고 있습니다. 사용량에 따라 과금되는 방식인데, 다른 도구들에 비해 시간당 비용(예: 1시간에 $5 이상)이 높은 편입니다. 그럼에도 불구하고 코드 품질이나 점진적인 권한 부여 방식 등에서 가장 성능이 뛰어나다는 평가를 많이 받고 있습니다. CLI 환경에 익숙한 개발자들에게는 강력한 선택지가 될 수 있습니다.

그 밖의 AI 코딩 어시스트 도구들

위에서 살펴본 도구들 외에도 AI 코딩 어시스트 분야는 매우 빠르게 발전하고 있으며 새로운 도구들이 계속 등장하고 있습니다. 대표적으로 OpenAI의 강력한 언어 모델을 기반으로 하는 Codex, Amazon Web Services에서 제공하는 Amazon Q Developer, 그리고 인기 IDE 개발사인 JetBrains에서 자체적으로 개발한 JetBrains AI 등이 있습니다. 각 도구마다 강점이 다르고 워낙에 빠르게 새로운 것들이 추가되고 있기 때문에, 이들의 경쟁이 어떻게 끝이 날 지에 대해 지켜보는 것도 요즘 제 관심사 중 하나입니다.


마치며

AI 코딩 어시스트는 더 이상 먼 미래의 기술이 아닌, 현재 우리의 개발 환경을 혁신하고 있는 현실입니다. 단순히 코드 자동 완성을 넘어 프로젝트의 맥락을 이해하고 터미널 조작까지 수행하는 AI 에이전트들은 개발 생산성을 비약적으로 향상시키고, 개발자가 더욱 창의적이고 핵심적인 작업에 집중할 수 있도록 돕습니다.

Cline, Cursor, Claude Code를 포함한 다양한 도구들이 등장하며 개발자들은 자신의 필요에 맞는 AI 파트너를 선택할 수 있게 되었습니다. 물론 아직 해결해야 할 과제들(예: 코드의 정확성 검증, 보안 문제 등)이 남아 있지만, AI 코딩 어시스트가 IDE의 새로운 시대를 열고 Vibe Coding의 대두 및 비개발자에게도 개발의 기회를 제공하는 등 개발 패러다임을 바꾸고 있다는 점은 분명합니다. 앞으로 AI 기술이 개발 도구와 어떻게 융합하며 발전해 나갈지 굉장히 기대가 됩니다.


참고자료




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