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Cursor AI를 이용한 바이브 코딩 - 단계별 워크플로우
해외 사이트 연구를 통해 분석한 Cursor AI 바이브 코딩의 체계적인 프로세스를 소개합니다. 바이브 코딩은 자연어로 의도를 설명하면 AI가 코드를 생성해주는 혁신적인 개발 방식으로, 실리콘밸리에서 주목받고 있는 개발 패러다임입니다.
1. 프로젝트 환경 설정 및 준비 단계
1.1 워크스페이스 구조화
- 전용 프로젝트 디렉토리 생성으로 파일 구조 체계화
- .rules 폴더 설정으로 AI 에이전트 규칙 정의
- Convention File 작성으로 코딩 표준 및 워크플로우 가이드라인 설정
1.2 컨텍스트 최적화
- @codebase, @docs, @folders 등 컨텍스트 태그 활용 준비
- 프로젝트별 문서화 및 참조 자료 정리
- 코드베이스 인덱싱을 통한 AI 학습 환경 구축
2. AI 모델 선택 및 설정
2.1 모델별 특성 파악
- GPT: 새로운 코드 작성에 최적화
- Claude : 복잡한 코드 편집 및 리팩토링 전문
- o4-mini: 프로젝트 프레임워크 계획 및 설계
- Gemini: 무료 제공되는 올라운드 모델
2.2 상황별 모델 전환
- 작업 성격에 따른 동적 모델 변경 전략
- 컨텍스트 윈도우 크기 고려한 모델 선택
- 비용 대비 성능 최적화를 위한 모델 조합
3. 자연어 프롬프팅 기법
3.1 효과적인 프롬프트 작성
- 명확하고 구체적인 기능 요구사항 설명
- 단계별 점진적 기능 구현 방식
- 예시: "Flask를 사용한 웹 기반 투두 앱 구축"
3.2 반복적 개선 프로세스
- AI 응답에 대한 피드백 제공으로 코드 품질 향상
- 체크포인트 복원 기능을 통한 버전 관리
- 오류 발생 시 이전 버전으로 롤백 후 재시도
4. 코드 생성 및 실시간 협업
4.1 Agent Mode 활용
- 다중 파일 편집 및 전체 프로젝트 범위 수정
- 자동 폴더 생성, 의존성 설치, 문서화
- 한 번의 프롬프트로 완전한 앱 생성 가능
4.2 Composer 기능 최적화
- Normal Mode: 개별 함수 및 클래스 수정
- Agent Mode: 프로젝트 전체 구조 변경
- 실시간 코드 예측 및 자동 완성 활용
5. 디버깅 및 코드 개선
5.1 자동 오류 탐지
- 구문 오류 및 논리적 문제 자동 식별
- 컨텍스트 인식 기반 디버깅 제안
- 베스트 프랙티스 준수 확인
5.2 코드 리팩토링
- 기존 코드 패턴 분석 후 일관성 유지
- 성능 최적화 제안
- 보안 취약점 식별 및 수정
6. 배포 및 테스트
6.1 자동 테스트 생성
- 코드 변경사항과 함께 테스트 케이스 생성
- CI/CD 파이프라인 통합 준비
- 테스트 통과 후에만 커밋 진행
6.2 Git 통합 관리
- 자동 Git 메시지 생성 기능
- 빈번한 커밋으로 변경사항 추적
- 대규모 리팩토링 전 브랜치 분리
주의사항 및 한계점
바이브 코딩은 빠른 프로토타이핑과 생산성 향상에 탁월하지만, 복잡한 로직이나 보안이 중요한 프로젝트에서는 여전히 인간의 검토가 필수입니다. 또한 AI가 생성한 코드의 완전한 이해 없이는 유지보수에 어려움이 있을 수 있습니다.
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