개발자를 위한 AI 코딩 도구 비교

2024년, AI 없이 코딩하는 건 네비 없이 운전하는 것과 같습니다.

하지만 어떤 AI를 써야 할까요? GitHub Copilot, Cursor, Claude... 선택지가 너무 많습니다.

6개월간 세 도구를 모두 실무에서 사용해본 경험을 공유합니다.

한눈에 비교

GitHub Copilot

강점

1. 끊김 없는 자동완성

   • 타이핑하면 바로 제안
   • Tab 한 번으로 적용
   • 가장 자연스러운 경험

2. VS Code 완벽 통합

   • 설정 없이 바로 사용
   • 기존 워크플로우 유지

3. 가장 저렴

   • $10/월 (개인)
   • $19/월 (비즈니스)

약점

• 긴 코드 블록 생성에 약함
• 컨텍스트 이해가 제한적
• 복잡한 리팩토링 어려움

추천 사용 시나리오

• 보일러플레이트 코드 빠르게 작성
• 반복적인 패턴 코드
• 테스트 코드 생성

Cursor

강점

1. 프로젝트 전체 컨텍스트

   • @codebase로 전체 코드베이스 검색
   • 관련 파일 자동 참조
   • 일관된 코드 스타일 유지

2. 멀티파일 편집

   • Composer로 여러 파일 동시 수정
   • 리팩토링에 최적

3. Cmd+K 인라인 편집

   • 자연어로 코드 수정
   • 빠른 반복 작업

약점

• VS Code에서 전환 필요
• 학습 곡선 있음
• 가끔 느린 응답

추천 사용 시나리오

• 대규모 리팩토링
• 새 기능 구현
• 코드베이스 이해가 필요한 작업

Claude (Web/API)

강점

1. 최고의 코드 품질

   • 가장 깔끔하고 읽기 좋은 코드
   • 베스트 프랙티스 반영
   • 상세한 설명 제공

2. 복잡한 문제 해결

   • 아키텍처 설계
   • 알고리즘 최적화
   • 디버깅

3. Artifacts

   • 코드를 별도 창에서 편집
   • 실시간 프리뷰

약점

• 에디터 통합 없음 (복사/붙여넣기 필요)
• 자동완성 미지원
• 실시간 코딩에 부적합

추천 사용 시나리오

• 복잡한 알고리즘 설계
• 코드 리뷰
• 아키텍처 논의

나의 조합

현재 저는 이렇게 사용합니다:

일상 코딩: Cursor (80%)

• 프로젝트 컨텍스트 이해
• 빠른 코드 수정
• 멀티파일 작업

복잡한 문제: Claude (15%)

• 아키텍처 결정
• 복잡한 버그 디버깅
• 코드 리뷰

빠른 자동완성: Copilot (5%)

• 보일러플레이트
• 테스트 코드

선택 가이드

"하나만 써야 한다면?"

초보 개발자: GitHub Copilot

• 가장 쉽고 저렴
• 자동완성으로 학습에도 도움

시니어 개발자: Cursor

• 프로젝트 컨텍스트 이해
• 복잡한 리팩토링 가능

아키텍트/리드: Claude

• 설계 논의에 최적
• 깊은 코드 리뷰

결론

AI 코딩 도구는 이제 선택이 아닌 필수입니다.

하지만 도구가 코드를 대신 작성해주는 게 아닙니다. 좋은 도구를 가진 좋은 개발자가 더 좋은 코드를 더 빠르게 작성하는 것입니다.

어떤 도구든 결국 중요한 건 기본기입니다. AI는 그 기본기를 더 효율적으로 발휘하게 해주는 도구일 뿐입니다.