🧑🏻💻 Ep.03 | AI 페어 프로그래밍의 세 가지 결
AI 코딩 도구라고 하면 다 비슷해 보입니다.
“코드를 짜주는 거 아닌가?”
하지만 실제로 써보면 결이 꽤 다릅니다.
GitHub Copilot, Cursor, Claude Code.
셋 다 AI가 코딩을 도와주는 도구지만 함께 일하는 방식은 꽤 다릅니다.
1. Copilot: 옆에서 귓속말하는 동료
GitHub Copilot은 자동완성의 확장에 가깝습니다.
정확히 말하면 인라인 코드 제안 기능이죠.
코드를 작성하고 있으면 다음 줄을 슬쩍 제안합니다.
- Tab을 누르면 적용
- 마음에 안 들면 무시
주도권은 완전히 개발자에게 있습니다. AI는 그저 옆에서 힌트를 주는 역할입니다.
👍 잘 맞는 순간도 분명합니다.
- 반복 패턴을 작성할 때
- 테스트 케이스를 빠르게 늘릴 때
- 보일러플레이트를 채울 때
이럴 때는 손이 빨라지는 느낌이 납니다.
👎 반대로 이런 상황에서는 크게 도움 되지 않습니다.
- 새로운 설계를 고민할 때
- 복잡한 로직을 처음 만들 때
- 프로젝트 맥락이 중요한 문제
Copilot은 타이핑 속도를 올려주지만 생각 자체를 대신해주지는 않습니다.
2. Cursor: 같이 화면을 보는 동료
Cursor는 에디터 자체가 AI와 통합되어 있습니다. 코드를 열어두고 이렇게 말할 수 있습니다.
“이 함수를 리팩토링해줘.”
그러면 해당 파일뿐 아니라 관련 파일까지 읽고 수정안을 보여줍니다. 그리고 변경사항을 diff 형태로 보여줍니다. 그래서 어떤 부분이 바뀌는지 한눈에 파악할 수 있습니다.
Copilot과의 가장 큰 차이는 범위입니다. Cursor는 프로젝트의 다른 파일도 참고합니다.
예를 들어, “이 인터페이스 구현 클래스를 만들어줘.” 라고 하면,
기존 코드 패턴을 읽고 비슷한 스타일로 작성합니다.
그래서 느낌이 이렇습니다. 같이 화면을 보고 있는 동료. 내가 보고 있는 맥락을 어느 정도 이해하고 있습니다.
다만 한계도 있습니다.
- 대화가 길어지면 앞 내용을 잊기도 하고
- 에디터 중심이라 터미널 작업에는 약하고
- 여러 서비스에 걸친 작업은 불편할 때도 있습니다.
3. Claude Code: 터미널에서 일하는 동료
Claude Code는 에디터가 아니라 CLI 도구입니다. 그래서 할 수 있는 일이 꽤 많습니다.
- 파일 읽기
- 코드 수정
- 검색
- git 명령 실행
- 테스트 실행
사람이 터미널에서 하는 작업을 상당 부분 직접 수행합니다.
앞의 두 도구가 “코드를 제안하는 도구”라면, Claude Code는 “작업을 수행하는 도구”에 가깝습니다.
예를 들어 “이 버그 원인을 찾아줘.” 라고 하면,
- 코드를 검색하고
- 관련 파일을 읽고
- 원인을 추정합니다.
또 “테스트를 만들어줘.” 라고 하면,
- 파일을 생성하고
- 테스트를 실행하고
- 실패하면 수정까지 시도합니다.
대신 리스크도 있습니다.
파일을 직접 수정하고, 명령어를 실행하기 때문에 잘못되면 영향 범위가 커질 수 있습니다.
그래서 중요한 건 “어디까지 맡길 것인가” 입니다. 어떤 작업을 허용 하고 어떤 작업은 확인을 받을지, 사람의 판단이 필요합니다.
4. 그래서 어떤 걸 써야 할까
정답은 없습니다. 상황에 따라 다릅니다.
👍 Copilot이 좋은 상황
- 반복 코드 작성
- 빠른 타이핑
- 가벼운 작업
플러그인만 설치하면 되기 때문에 가장 가볍게 시작할 수 있습니다.
✅ Cursor가 좋은 상황
- 특정 모듈 수정
- 리팩토링
- 코드 리뷰하듯 수정
diff 기반 승인 방식이 생각보다 편합니다.
☑️ Claude Code가 좋은 상황
- 프로젝트 전체 분석
- 여러 파일 수정
- 자동 작업 수행
터미널 기반이라 에디터에 묶이지 않습니다.
가장 좋은 방법은 단순합니다. 셋 다 써보는 것.
도구마다 잘 맞는 작업이 다르고, 그 차이를 몸으로 아는 게 중요합니다.
5. 도구가 바뀌면 역할도 바뀐다
Copilot을 쓸 때는
내가 운전하고, AI가 네비게이션입니다.
Cursor를 쓸 때는
둘이 같이 지도를 보며, 경로를 정합니다.
Claude Code를 쓸 때는
내가 목적지를 말하고, AI가 운전합니다.
같은 AI 코딩 도구지만 개발자에게 요구하는 역할이 다릅니다.
자동완성 도구에서는 타이핑 감각이 중요했습니다.
에디터 통합 도구에서는 코드 리뷰 능력이 중요해졌고, 에이전트 도구에서는 작업 정의와 결과 검증 능력이 핵심이 됩니다.
도구가 더 많은 걸 해줄수록 사람이 해야 할 일은 점점 더 고차원적인 영역으로 이동합니다.
이건 좋고 나쁨의 문제가 아닙니다. 그냥 방향입니다. 중요한 건 그 방향을 알고 있느냐입니다.
6. AI 시대, 결국 남는 건 ‘사람의 역량’입니다
Copilot이든, Cursor든, Claude Code든 도구는 점점 더 많은 일을 대신해줍니다.
하지만 글에서 이야기했듯 결국 중요한 건 작업을 정의하는 힘, 결과를 검증하는 힘, 그리고 방향을 판단하는 힘입니다.
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