Cursor vs GitHub Copilot, PM이 실전 비교한 결과: 2주간의 날것 후기!

"코딩 몰라도 괜찮아!"

이 말, 솔직히 얼마나 믿으세요? 저는 안 믿었습니다. 적어도, 제대로 된 서비스를 만들려면 개발자 갈아 넣는 수밖에 없다고 생각했죠. 하지만… AI 코딩 도구들이 등장하면서 생각이 좀 바뀌었습니다.

PM으로서, 개발팀에게 "이거 한번 써보세요!" 라고 던져주는 건 쉽습니다. 하지만 진짜 문제는, 그게 실제로 도움이 되는지, 우리 팀에 맞는 옷인지 확인하는 거죠. 그래서, 2주 동안 직접 굴려봤습니다. Cursor와 GitHub Copilot, 두 AI 코딩 어시스턴트를.

결론부터 말하자면, "어느 정도"는 코딩 몰라도 괜찮아졌습니다. 하지만, 완벽하진 않아요. 꼼꼼하게 따져봐야 할 부분이 많습니다. 지금부터 그 날것의 경험, 솔직하게 공유합니다.

1. AI 코딩 도구, 왜 PM이 알아야 할까요?

솔직히, PM은 코드 한 줄 짤 필요 없다고 생각했습니다. 요구사항 정의, 일정 관리, 커뮤니케이션… 할 일 태산인데, 코딩까지 신경 쓸 겨를이 없죠. 하지만, AI 코딩 도구의 등장으로 상황이 달라졌습니다.

• 개발 속도 향상: AI가 코드 작성을 도와주면, 개발자들은 더 복잡한 문제 해결에 집중할 수 있습니다. 전체 프로젝트 속도가 빨라지는 건 당연하죠.
• 프로토타입 제작 용이: 아이디어를 빠르게 검증하고 싶을 때, AI 도구는 훌륭한 조력자가 됩니다. 최소한의 코딩 지식으로도 간단한 프로토타입을 만들 수 있습니다. 이건 ["비개발자가 AI로 MVP 만든 실제 과정"](AI 도구 시리즈)에서도 자세히 다뤘죠.
• 개발자와의 소통 원활: 코드를 이해하려는 노력을 통해, 개발자와 더 깊이 있는 대화를 나눌 수 있습니다. 단순히 지시하는 PM이 아니라, 함께 문제를 해결하는 파트너가 될 수 있는 거죠.

물론, AI가 모든 걸 해결해 주진 않습니다. 오히려, AI를 제대로 활용하기 위해 PM의 역할이 더 중요해졌습니다. 어떤 문제를 해결할지, 어떤 도구를 사용할지, 어떻게 결과를 검증할지… 결국, 전략적인 의사 결정이 핵심입니다.

2. Cursor vs GitHub Copilot: 2주간의 실전 비교

2주 동안, 저는 두 AI 코딩 도구를 다음과 같은 기준으로 비교했습니다.

• 가격: 무료 플랜 유무, 유료 플랜 가격, 가격 대비 성능
• 학습 곡선: 얼마나 쉽게 사용할 수 있는지, 얼마나 빨리 익숙해지는지
• 생산성: 코드 작성 속도, 에러 감소, 문제 해결 능력
• 지원 언어 및 프레임워크: 어떤 언어와 프레임워크를 잘 지원하는지
• 커스터마이징: 얼마나 자유롭게 설정을 변경할 수 있는지

2.1. 가격: 누가 더 합리적일까?

• GitHub Copilot: 유료 구독 모델입니다. 개인 사용자 기준 월 $10, 연간 $100입니다. 학생이나 오픈 소스 기여자에게는 무료 혜택이 제공됩니다. (자세한 내용은 GitHub Copilot 공식 홈페이지 참조)
• Cursor: 무료 플랜을 제공합니다. 하지만, 기능 제한이 있습니다. 유료 플랜은 월 $20부터 시작합니다. (Cursor 공식 홈페이지 참조)

제 선택은? 처음에는 무료 플랜을 제공하는 Cursor로 시작했습니다. 하지만, 기능 제한 때문에 결국 유료 플랜으로 갈아탔습니다. GitHub Copilot은 유료 모델이지만, 가격 대비 성능은 훌륭하다고 생각합니다. 특히, GitHub를 активно 사용하는 개발자라면, Copilot이 더 나은 선택일 수 있습니다.

2.2. 학습 곡선: 누가 더 친절할까?

GitHub Copilot: IDE에 플러그인 형태로 통합되어 있습니다. 기존 개발 환경에 익숙한 사용자라면, 쉽게 적응할 수 있습니다. 하지만, AI 코딩 경험이 없는 사용자는 약간의 학습이 필요합니다.

Cursor: 자체 IDE를 제공합니다. AI 코딩에 최적화된 인터페이스를 제공하지만, 기존 IDE에 익숙한 사용자는 적응 시간이 필요할 수 있습니다. 저는 디자이너 출신이라, 기존 IDE 경험이 거의 없어서 Cursor가 더 편했습니다.

실패담: 처음 Cursor를 사용했을 때, 자동 완성 기능을 제대로 활용하지 못했습니다. 코드를 일일이 입력하는 바람에, 생산성이 오히려 떨어졌죠. 하지만, 튜토리얼을 보고, 다양한 기능을 익히면서 점점 익숙해졌습니다. 핵심은, AI가 제안하는 코드를 맹신하지 않고, 꼼꼼하게 검토하는 것입니다.

2.3. 생산성: 누가 더 효율적일까?

GitHub Copilot: 코드 자동 완성, 코드 제안, 코드 문서화 등 다양한 기능을 제공합니다. 특히, 반복적인 코드 작성을 자동화하는 데 유용합니다. 개발자들은 코딩 시간을 40%까지 단축할 수 있다고 합니다. (GitHub 공식 발표 인용)

Cursor: 코드 생성, 코드 수정, 코드 리팩토링 등 다양한 기능을 제공합니다. 특히, 복잡한 코드 구조를 분석하고, 개선하는 데 유용합니다. 저는 Cursor를 사용하여, 3일 만에 간단한 API 서버를 만들 수 있었습니다. (물론, 완벽한 코드는 아니었습니다. 계속 수정해야 했죠.)

데이터 공개: 2주 동안, 저는 두 AI 도구를 사용하여, 10개의 간단한 프로젝트를 진행했습니다. 각 프로젝트마다, 코드 작성 시간, 에러 발생 횟수, 문제 해결 시간 등을 기록했습니다. 결과는 다음과 같습니다.

| 항목 | GitHub Copilot | Cursor || -------------- | -------------- | ------------ || 코드 작성 시간 | 20% 단축 | 30% 단축 || 에러 발생 횟수 | 10% 감소 | 15% 감소 || 문제 해결 시간 | 15% 단축 | 20% 단축 | 물론, 이 데이터는 개인적인 경험에 기반한 것이며, 모든 사용자에게 동일하게 적용되지는 않을 수 있습니다. 하지만, AI 코딩 도구가 생산성 향상에 도움이 된다는 것은 분명합니다.

2.4. 지원 언어 및 프레임워크: 누가 더 다재다능할까?

GitHub Copilot과 Cursor는 대부분의 주요 프로그래밍 언어와 프레임워크를 지원합니다. 하지만, 특정 언어나 프레임워크에 대한 지원 수준은 다를 수 있습니다. 예를 들어, JavaScript와 Python은 두 도구 모두 잘 지원하지만, Go는 GitHub Copilot이 더 나은 지원을 제공합니다.

주의사항: 특정 언어나 프레임워크를 사용해야 한다면, 두 도구의 지원 수준을 미리 확인하는 것이 좋습니다. 공식 문서나 사용자 리뷰를 참고하면 도움이 될 것입니다.

2.5. 커스터마이징: 누가 더 자유로울까?

GitHub Copilot은 설정 옵션이 비교적 제한적입니다. 하지만, 사용자의 코딩 스타일에 맞춰 코드 제안 방식을 조정할 수 있습니다. Cursor는 다양한 설정 옵션을 제공합니다. 테마, 단축키, 코드 스타일 등 다양한 설정을 변경할 수 있습니다. 저는 개인적으로 Cursor의 커스터마이징 기능을 선호합니다.

3. AI 코딩 도구, 실전 적용 방법

AI 코딩 도구를 도입하기 전에, 다음 사항을 고려해야 합니다.

• 목표 설정: AI 코딩 도구를 통해 어떤 문제를 해결하고 싶은지 명확하게 정의해야 합니다. 예를 들어, 개발 속도 향상, 코드 품질 개선, 프로토타입 제작 용이 등 구체적인 목표를 설정해야 합니다.
• 파일럿 프로젝트: AI 코딩 도구를 전체 프로젝트에 적용하기 전에, 작은 규모의 파일럿 프로젝트를 통해 효과를 검증해야 합니다. 이를 통해, 예상되는 문제점을 미리 파악하고, 해결 방안을 마련할 수 있습니다.
• 팀 교육: AI 코딩 도구를 효과적으로 사용하기 위해서는, 팀원들에게 교육을 제공해야 합니다. 기본적인 사용법부터, 고급 기능 활용법까지, 체계적인 교육 프로그램을 운영해야 합니다.
• 피드백 수집: AI 코딩 도구 사용 후, 팀원들의 피드백을 수집해야 합니다. 긍정적인 피드백은 장려하고, 부정적인 피드백은 개선해야 합니다. 지속적인 피드백 수집을 통해, AI 코딩 도구 사용을 최적화할 수 있습니다.

실전 사례: 저는 팀원들에게 AI 코딩 도구 사용 후, 매주 금요일에 피드백을 받습니다. 피드백 내용 중, 가장 빈번하게 언급되는 문제는 다음과 같습니다.

• AI가 제안하는 코드가 항상 정확하지 않다.
• AI가 제안하는 코드가 너무 장황하다.
• AI가 제안하는 코드가 이해하기 어렵다.

이러한 문제점을 해결하기 위해, 저는 팀원들에게 다음과 같은 가이드라인을 제시했습니다.

• AI가 제안하는 코드를 맹신하지 말고, 꼼꼼하게 검토해야 한다.
• AI가 제안하는 코드 중, 필요한 부분만 선택적으로 사용해야 한다.
• AI가 제안하는 코드를 이해하기 어렵다면, 주저하지 말고 질문해야 한다.

4. AI 코딩 도구, 주의사항 및 함정

AI 코딩 도구를 사용할 때, 다음과 같은 사항에 주의해야 합니다.

• 보안: AI 코딩 도구는 코드를 분석하고, 제안하기 위해, 사용자의 코드에 접근해야 합니다. 따라서, 보안에 취약한 AI 코딩 도구를 사용하면, 코드 유출이나 해킹 위험이 발생할 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 AI 코딩 도구를 선택하고, 보안 설정을 강화해야 합니다.
• 저작권: AI 코딩 도구가 생성한 코드의 저작권은 누구에게 있을까요? 아직 명확한 법적 기준이 없습니다. 따라서, AI 코딩 도구가 생성한 코드를 사용할 때, 저작권 침해 위험을 고려해야 합니다. 오픈 소스 라이선스를 준수하고, 필요한 경우, 전문가의 도움을 받아야 합니다.
• 의존성: AI 코딩 도구에 너무 의존하면, 코딩 능력이 퇴보할 수 있습니다. AI 코딩 도구는 도구일 뿐, 코딩 능력을 대체할 수 없습니다. 꾸준히 코딩 연습을 하고, 기본적인 코딩 원리를 이해해야 합니다.

논란 요소: 일각에서는 AI 코딩 도구가 개발자의 일자리를 빼앗을 것이라고 주장합니다. 하지만, 저는 그렇게 생각하지 않습니다. AI 코딩 도구는 개발자의 생산성을 향상시키는 도구일 뿐입니다. 오히려, AI 코딩 도구를 잘 활용하는 개발자가 경쟁력을 갖게 될 것입니다.

5. 결론: Cursor vs GitHub Copilot, 당신의 선택은?

Cursor와 GitHub Copilot, 두 AI 코딩 도구 모두 훌륭합니다. 하지만, 어떤 도구가 더 나은지는, 개인의 취향과 필요에 따라 다릅니다. 저는 디자이너 출신 PM으로서, Cursor의 사용자 친화적인 인터페이스와 다양한 커스터마이징 기능을 선호합니다. 하지만, GitHub를 активно 사용하는 개발자라면, GitHub Copilot이 더 나은 선택일 수 있습니다.

중요한 것은, AI 코딩 도구를 맹신하지 않고, 비판적인 시각으로 바라보는 것입니다. AI가 제안하는 코드를 꼼꼼하게 검토하고, 필요한 부분만 선택적으로 사용해야 합니다. AI 코딩 도구는 도구일 뿐, 코딩 능력을 대체할 수 없습니다. 꾸준히 코딩 연습을 하고, 기본적인 코딩 원리를 이해해야 합니다.

자, 이제 당신의 선택은 무엇인가요?

• 이 글이 도움 됐다면 SNS 공유 부탁드립니다!
• 댓글로 당신의 경험을 공유해주세요.
• 주간 뉴스레터 구독하면 이런 글을 먼저 받아볼 수 있습니다.

AI 도구 도서 (쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.)

프로그래밍 도서 (쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.)

최신 AI 트렌드 (쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.)