핵심 메시지  구조화와 제어가 잘 된 환경에서 Cursor와 생성형 AI를 결합하면, 소규모 팀도 대형 서비스 수준의 생산성을 얻을 수 있다. 이 글은 바이브 코딩(Vibe Coding) 문화 속에서 Cursor를 “유능한 주니어”처럼 다루는 실전 전략을 담고 있다.

1 · End‑to‑End AI 개발 파이프라인

단계 무슨 일? 맡은 AI 한 줄 요약
1 PRD 작성 o3 “이 제품은 이런 기능이 필요해요!”
2 실행 계획 Gemini 2.5 Pro “1주 차엔 로그인, 2주 차엔 결제…”
3 코드 작성 Gemini MAX / Sonnet MAX + Cursor “코드는 내가 맡을게!”
4 테스트 케이스 작성 Gemini 2.5 Pro “이렇게 테스트해 보면 오류를 잡을 수 있어요.”
5 테스트 실행 Codex “PASS/FAIL 결과를 보여 줄게.”
6 디버깅 & 개선 o3 or Gemini “에러 원인은 여기! 이렇게 고치세요.”

✨ 포인트 – AI마다 역할을 고정해 전문화시키면 협업 충돌을 줄이고, 결과 품질이 안정된다.

2 · 생성형 AI 개발 도구 Landscape

2‑1 도구 비교 테이블

도구명 분류 주요 특징 한 줄 평
Lovable 콜드 스타트 프론트·디자인·백엔드 자동 통합, Supabase·이메일 내장 아이디어가 명확한 IT인에게 최적
Replit 콜드 스타트 / 부스팅 브라우저 기반 완전한 개발 환경, 배포·오토스케일링, 모바일 지원 비개발자·비IT인에게 추천
V0 by Vercel 콜드 스타트 UI 컴포넌트 자동 생성, Figma 연동, shadcn 스타일링 디자이너라면 생산성 ↑
Trae 부스팅 무제한 무료, VS Code 기반, 멀티 에이전트 “공짜가 최고”라면 실용적
Cursor 부스팅 VS Code 기반 AI 코딩, Project Rules 커스터마이징, 터미널·Git 통합 개발 경험자에겐 필수
Windsurf 부스팅 에이전틱 채팅 UI, 컨텍스트 유지력이 높은 대화형 개발, Flows 똑똑한 AI 조수 느낌
GitHub Copilot 부스팅 VS Code 확장, GitHub 기반 코드 보완 대체재가 많아진 베테랑

2‑2 콜드 스타트 vs 부스팅

  • 콜드 스타트 : 초기 UI·백엔드·배포를 “0→1”로 빠르게 세팅할 때 강력.
  • 부스팅 : 이미 굴러가는 프로젝트의 TDD, 자동화, 코드 품질을 끌어올릴 때 효과.

2‑3 페르소나별 추천

  • 비개발자·기획자·디자이너 → Replit, V0, Lovable
  • 프론트/백엔드 개발자 → Cursor, Windsurf, Copilot
  • 생산성 극대화형 유저 → Trae, Cursor, Windsurf
  • 모바일 중심 개발 or 빠른 실험 → Replit
  • GitHub 워크플로우 최적화 → Copilot

3 · Cursor Master Guide

Cursor는 잘 쓰면 시니어 1명+주니어 3명에 맞먹는 생산성을 낸다. 핵심은 Rule‑Driven TDD와 작은 단위 Loop.

3‑1 핵심 전략 4‑행 요약

🎯 목적 ⚙️ 규칙 🧠 컨텍스트 🧪 검증
구조·제약을 명확히 전달 Project Rules로 행동 통제 코드 수정 내역·채팅 기록 재활용 테스트 주도 + 예제 기반 피드백

3‑2 Project Rules 설정

  1. 5‒10개의 명확한 규칙 정의 ⇒ Cursor > Settings > Project Rules
  2. /_Generate Cursor Rules 명령으로 자동 생성 가능
  3. 예시 Rules 파일 (.cursor/rules):
Always read .cursor/design.md before writing code.
Do not write monolithic files; prefer small, composable modules.
Each endpoint must have a test file with the same name.
Do not modify files in __tests__/ (see .cursorignore).

3‑3 Edit‑Test Loop (Micro Increment)

  1. 작업 정의 → 작은 기능·파일 단위 설정
  2. 실패 테스트 작성 (__tests__/)
  3. AI에게 코드 작성 지시 (Agent mode)
  4. 테스트 실행
  5. 실패 시 루프 → AI가 분석·수정
  6. 테스트 통과 후 → 개발자 리뷰

3‑4 베스트 프랙티스 체크리스트 (from “Cursor Best Practices”)

  • Claude로 최초 Plan 작성 → instructions.md 저장
  • .cursorrules 활용으로 광범위 룰 설정
  • Chain‑of‑thought 유도형 프롬프트 사용
  • 문제 발생 시 Cursor에 전체 파일 리스트+오류 설명 보고서 요청 후 LLM에게 수정법 질문
  • Resync / Index를 자주 → .cursorsignore로 불필요 파일 제외
  • git으로 변경 단위를 작게 (commit 자주)
  • @file / @folder 명령으로 필요한 컨텍스트만 명시적 전달
  • 옵션 YOLO mode → AI가 자동으로 vitest·npm test 등 작성

4 · .cursor 폴더 Template

.cursor/
├── design.md          # 시스템 설계 개요
├── requirements.md    # 기능 요구사항
├── architecture.md    # 폴더·파일 구조
├── rules              # Project Rules
├── roadmap.md         # 마일스톤
├── context.md         # 핵심 개념·정책

각 Markdown 파일은 글로벌 컨텍스트로 인식되어, 다음 프롬프트에서도 자동 참고된다.

물론입니다. 요청하신 대로 4개의 상위 챕터 아래에 각 .cursor/ 파일을 포함하여 구조화된 형태로 정리해드리겠습니다.

📁 1. 시스템 설계 및 아키텍처

📄 design.md – 시스템 설계 개요

  • 사용자 로그인 후 챗봇 생성 및 다양한 LLM API 연동
  • 멀티테넌시, 리소스 제한, 과금 시스템 포함

  • 핵심 모듈:

    • Auth Service (OAuth2 / JWT)
    • Bot Builder (프롬프트 및 LLM 설정)
    • Message Processor (LLM 호출 및 응답 핸들링)
    • Usage Tracker (요금 추적)
    • Admin Panel (관리자 기능)
  • 아키텍처 다이어그램 포함 예정 (Mermaid 또는 이미지)

📄 architecture.md – 폴더 및 파일 구조 설명

  • 디렉토리 구조:

    /api/
 ├── auth/
 ├── bots/
 ├── chat/
 └── usage/

  • 각 디렉토리 역할:

    • auth/: 로그인, 토큰, 인증 미들웨어
    • bots/: 챗봇 생성/삭제 API
    • chat/: 대화 처리 및 LLM 연동
    • usage/: 사용량 기록, 통계, 과금

  • 인증은 항상 middlewares/auth.ts를 통해 수행

📁 2. 기능 명세 및 요구사항

📄 requirements.md – 기능 요구사항

# 📋 기능 요구사항

## 인증 및 사용자 관리
- [ ] 이메일/소셜 로그인 지원
- [ ] 사용자 정보 및 토큰 저장
- [ ] 관리자 계정 분리

## 챗봇 관리
- [ ] 챗봇 생성/삭제 API
- [ ] 프롬프트 커스터마이징
- [ ] LLM 종류별 API 키 연결

## 대화 시스템
- [ ] POST /chat 입력 시 LLM 호출
- [ ] 대화 로그 DB 저장

📁 3. 개발 규칙 및 정책

📄 rules – 프로젝트 규칙

  • design.md와 requirements.md를 항상 우선 확인
  • 파일 추가/수정 시 architecture.md 반드시 갱신
  • 기능 단위 분리, 모놀리식 파일 금지
  • 테스트는 __tests__/에 작성
  • __tests__/, /scripts/는 직접 수정 금지
  • 모든 코드에 TypeScript 사용 (백/프 공통)

📁 4. 프로젝트 진행 및 컨텍스트

📄 roadmap.md – 개발 로드맵

  • Phase 1 (MVP)

    • Auth API, Chat API 완료
    • Bot CRUD 및 무료 요금제 진행 중

  • Phase 2

    • Stripe 연동, 사용량 추적, 알림 기능

  • Phase 3

    • 팀 기능, 데이터 익스포트

📄 context.md – 핵심 개념 및 정책

  • Bot: 사용자 정의 프롬프트 + LLM 설정 단위
  • Session: 대화 흐름 단위
  • LLM: Claude, GPT, Gemini 등 외부 API

  • 기본 정책

    • 기본 요금제는 GPT-3.5만 사용 가능
    • 봇 생성은 사용자당 3개까지
    • Claude, Gemini는 유료 요금제 한정

5 · 결론 & 실전 Tips

  1. 설계 없이는 Cursor 사용 금지 – 문서부터 정리하라.
  2. 테스트를 먼저 – 고정된 테스트로 범위를 명확히.
  3. AI 출력은 반드시 리뷰 – 잘못된 코드는 수정 예시로 재학습.
  4. 밤새 인덱싱 – 대형 프로젝트는 느린 Context Lookup을 방지.
  5. Cursor = 유능한 주니어 – 방향만 잡아주면 멀리 간다.

참고