지난 2년간 나는 GitHub Copilot, Cursor, Claude Code를 모두 실무에서 써봤다. 팀 프로젝트도 있고 혼자 하는 프로젝트도 있었다. 프로덕션 배포 경험도 있고, 마감 시간에 쫓겨서 쓴 경우도 있다. 그 과정에서 깨달은 게 하나 있다. 가장 비싼 도구가 가장 좋은 도구가 아니라는 것이다. 오히려 어떤 순간에 어떤 도구를 쓸지를 아는 게 진짜 스킬이다.
2026년에 AI 코딩 도구를 고를 때 마케팅 카피나 벤치마크 숫자를 믿으면 안 된다. 실제 개발자의 손으로 검증된 경험이 필요하다. 지난 2년간 vLLM, LangGraph, multi-agent 시스템 같은 복잡한 프로젝트를 이 도구들로 처리하면서 배운 걸 나누겠다.
Copilot: 익숙함의 가치
GitHub Copilot은 2024년에 처음 써본 도구다. VS Code에 그냥 설치해서 바로 쓸 수 있었다. 설정이 거의 없다. 그게 처음에는 장점이었다.
실제로 간단한 함수 작성에서는 정말 좋다. 변수 이름을 치다가 엔터를 누르면 함수 본체를 제안한다. 80퍼센트는 그냥 받아도 될 정도다. 보일러플레이트 코드, 테스트 코드, 간단한 유틸리티 함수 같은 것들은 정말 빠르게 만들어진다. 내가 예상했던 것보다 나은 제안이 올 때도 있다. “아, 이렇게 하는 게 더 깔끔하네”라는 경험을 자주 했다.
하지만 큰 프로젝트에 들어가면 문제가 생긴다. LangGraph로 복잡한 에이전트를 짜던 중, Copilot이 존재하지 않는 함수명을 자신 있게 제안해줬다. 일반적인 패턴은 알지만, 내가 짜고 있는 구체적인 코드베이스는 모르는 거다. 문맥이 부족했다.
또 한 가지 짜증나는 점이 있다. Copilot은 이미 열려 있는 파일들을 참고하기만 한다. 내 프로젝트의 전체 구조를 이해하지 못한다. 그래서 같은 패턴의 코드가 여러 곳에 퍼져 있을 때 일관성을 유지하기 어렵다. 한 곳에서 함수를 바꾸면 다른 곳을 손으로 다시 고쳐야 한다.
가격도 공정하다. 월 10달러는 저렴한 편이다. 하지만 학생이거나 오픈소스 기여자면 무료다.
Copilot이 좋은 순간:
- 단순 함수 작성, 보일러플레이트 코드
- 이미 잘 알고 있는 작업
- 문법이나 API 확인
- 빠른 작업이 필요할 때
Copilot이 답답한 순간:
- 큰 프로젝트의 아키텍처 변경
- 여러 파일의 일관성 유지
- 코드베이스를 이해해야 하는 복잡한 리팩토링
- 깊은 문맥이 필요한 버그 수정
Cursor: 게임 체인저인가, 아니면 과장된 마케팅인가
Cursor를 처음 썼을 때는 뭔가 다르다는 걸 바로 느꼈다. Copilot은 “자동완성 도구가 좀 나아진 것” 같은데, Cursor는 “다른 종류의 소프트웨어”라는 생각이 들었다.
가장 큰 차이는 프로젝트 이해도다. Cursor는 내 전체 코드베이스를 인덱싱할 수 있다. 그 다음 @파일명 또는 @폴더명으로 특정 부분을 참고하도록 지시할 수 있다. “이 패턴을 따라서 새로운 함수를 만들어”라고 하면, 실제로 프로젝트의 컨벤션을 이해하고 그에 맞춰서 만든다.
2024년 RAG 시스템을 리팩토링했을 때 진가를 봤다. 50개 파일을 건드려야 했는데, 각 파일의 역할을 이해한 상태에서 Cursor의 “Composer” 모드로 전체 계획을 짜게 했다. 그러면 여러 파일을 동시에 수정하는 PR을 만든다. 내가 할 일은 diff를 검토하고 수정 사항을 설명하는 것뿐이었다.
하지만 여기서 주의할 점이 있다. 실제로 얼마나 빨라지냐는 당신이 어떻게 쓰느냐에 달려 있다. 마구잡이로 “코드를 써줘”라고 하면 느리다. 먼저 정확하게 무엇을 원하는지 설명해야 한다. 그러면 Cursor가 제대로 작동한다.
또 하나 중요한 게 가격 정책이다. Cursor는 크레딧 시스템으로 바뀌었다. GPT-4나 Claude Opus를 쓰면 크레딧을 더 많이 소비한다. Pro 구독이 20달러인데, 월 크레딧이 정해져 있다. 초과하면 추가 비용을 내거나 무료 모델로 전환해야 한다. 나는 한 달에 대개 정할당량 안에서 끝난다. 하지만 큰 리팩토링 프로젝트를 하면 넘는다.
Cursor가 정말 좋은 순간:
- 여러 파일의 일관된 변경
- 프로젝트 아키텍처 이해가 필요한 작업
- 50kb 이상의 대규모 코드베이스
- 명확한 지시를 줄 수 있는 구조화된 작업
Cursor의 약점:
- 가격 정책이 조금 복잡함
- 너무 자유도가 높아서 방향을 잃을 수 있음
- 작은 변경은 과할 수 있음
- 새로운 도구를 배워야 함
Claude Code: 생각하는 AI
Claude Code는 조금 다른 접근이다. IDE 전체를 바꾸는 게 아니라, Cursor처럼 프로젝트를 이해하되 더 깊게 생각한다.
가장 인상적인 순간은 복잡한 버그를 찾을 때였다. 멀티 에이전트 시스템에서 상태 관리가 꼬였는데, 로그만 줘서 “이 버그의 원인을 찾고 고쳐줘”라고 했다. Claude Code는 전체 코드를 읽고, 상태 전이 그래프를 그려서 설명해주고, 근본 원인을 찾아서 수정했다. 그 품질이 정말 좋았다.
하지만 Claude Code를 자주 쓰면 느낀다. 이건 LLM 기반이지, 진정한 IDE는 아니라는 것. 더 정확하게는 LLM과 파일 시스템을 연결한 인터페이스일 뿐이다. Cursor처럼 매끄럽게 통합되지 않는다. 복잡한 변경을 할 때는 수동으로 파일을 선택하고 설명해야 한다.
가격은 Claude Pro가 20달러다. 무제한 사용이다. 한 달에 많이 쓰면 제한이 있지만, 보통 개발 작업이면 문제없다.
Claude Code가 좋은 순간:
- 복잡한 문제의 원인 분석
- 아키텍처 설계 상담
- 기술 의사결정이 필요한 상황
- 깊은 추론이 필요한 리팩토링
Claude Code의 한계:
- IDE 통합이 Cursor보다 약함
- 자동으로 파일을 변경하지 못함
- 매번 문맥을 설명해야 함
- 실시간 협업에는 약함
진짜 생산성 증가는 얼마나 될까
여기서 솔직한 얘기를 하자. “AI 도구로 2배 빠르게 일한다”는 주장은 과장이다. 실제로는 조건부다.
내가 코딩한 시간을 추적해보니 Copilot 덕분에 간단한 함수는 30퍼센트 빠르게 쓴다. 근데 그 함수가 전체 작업 시간의 10퍼센트일 뿐이다. 대부분의 시간은 설계, 테스트, 디버깅에 쓴다. 거기서는 AI가 도움이 된다고 해도 10퍼센트 수준이다.
전체적으로는 15에서 25퍼센트 정도 빨라진 것 같다. 근데 이건 내가 이미 도구를 잘 쓰는 경우다. 새로 시작하는 사람들은 처음 2주일이 오히려 느릴 수 있다. AI 제안을 검토하는 데 시간이 많이 들기 때문이다.
또 한 가지. AI가 만드는 코드의 품질이 떨어지면 장기적으로 더 느려진다. 기술 부채가 쌓인다. 빨리 짜긴 했지만 나중에 고치는 데 시간이 더 오래 걸린다.
가장 현실적인 이득은 반복적인 일에서다. 같은 패턴의 코드를 여러 번 써야 할 때, 테스트를 100개 생성할 때, 문서를 만들 때. 이런 데서 60에서 80퍼센트 시간을 절감했다.
실전 사용 팁: 도구를 제대로 쓰는 방법
단순히 “AI 도구를 쓴다”는 것만으로는 부족하다. 어떻게 쓰냐가 성패를 가른다.
Copilot 최적화 팁: Copilot은 라인 단위의 문맥만 이해한다. 따라서 명확한 변수명과 주석이 중요하다. “arr”보다는 “userIds”라고 쓰고, “이 배열을 필터링해서 처리”라고 주석을 다는 것이 도움이 된다. 또한 비슷한 코드 패턴을 먼저 써줘야 한다. 그러면 Copilot이 그 패턴을 따라 제안한다. IDE에서 여러 파일을 열어두면 컨텍스트가 커져서 더 정확해진다.
Cursor의 요령: Cursor는 프로젝트 이해도가 높으므로 구체적으로 지시하는 게 중요하다. “이 버그를 고쳐줘”보다는 “이 함수는 50초 이상 걸리는데, 내가 본 로그에서는 100초 이상 걸렸어. API 호출을 캐싱해서 줄여줄 수 있을까?”라고 말하는 게 낫다. 또한 Cursor의 Agent 모드는 생각 없이 변경을 시도할 수 있으니, 작은 변경은 수동으로 하고 큰 리팩토링에만 Agent를 쓰는 게 현명하다.
Claude Code와의 협업: Claude Code는 깊은 문맥이 필요하다. 문제를 설명할 때 관련 코드 전체를 업로드하거나, 최소한 최근 변경 로그를 제시하는 게 좋다. 또한 기술적 배경을 설명하는 게 중요하다. “이건 RAG 시스템인데…”라고 미리 알리면 더 나은 제안을 한다.
보안과 개인정보: 꼭 생각해야 할 것
AI 코딩 도구는 코드를 외부 서버로 보낸다. 대부분의 경우 안전하지만 몇 가지 주의점이 있다.
GitHub Copilot은 마이크로소프트와 OpenAI로 코드가 간다. 개인 프로젝트면 상관없지만, 회사 코드라면 라이선싱을 확인해야 한다. Copilot for Business를 쓰면 코드가 모델 훈련에 쓰이지 않는다. 일반 Copilot은 기본적으로 훈련 데이터가 될 수 있다. 기술 정보가 유출될 수 있으므로 주의하자.
Cursor는 상대적으로 투명하다. 프라이빗 모드를 켜면 코드가 클라우드에 저장되지 않는다. 오픈소스 프로젝트를 다룬다면 상관없지만, 중요한 프로젝트면 프라이빗 모드를 고려해야 한다.
Claude Code도 마찬가지다. Anthropic은 개인정보 정책이 비교적 명확한 편이지만, 항상 확인해야 한다.
결론은 이렇다. 회사 코드는 회사의 정책을 따르고, 개인 프로젝트도 민감한 정보는 절대 AI에 보내지 말자.
개발자별로 어떤 도구를 골라야 할까
학생이거나 시작하는 개발자: Copilot 무료 버전부터 시작하라. VS Code 기본 세팅에서 바로 쓸 수 있다. 충분히 배울 수 있다.
풀스택 개발자 (1-2명 팀): Cursor Pro를 추천한다. 20달러는 비싼 게 아니고, 프로젝트 이해도가 훨씬 낫다. 혼자 여러 일을 하니까 맥락이 일관되는 게 중요하다.
큰 팀의 백엔드/인프라 개발: Copilot을 회사 구독으로 쓰되, 복잡한 작업에만 Claude Code를 추가로 쓰는 방식이 현명하다. 팀 일관성이 중요하니까.
AI/ML 엔지니어: Claude Code다. 복잡한 알고리즘, 논문 구현, 아키텍처 설계 같은 게 많거든. Copilot은 여기서 약하다.
레거시 코드 유지 보수: Cursor의 코드 리뷰 기능이 유용하다. 예전에 쓴 코드를 이해하고 개선안을 제시해준다.
2026년의 현실: 마케팅과 진실 사이
마지막으로 조언 하나. 모든 AI 코딩 도구는 자신이 개발자를 대체한다는 인상을 주려고 한다. 하지만 현실은 다르다.
2025년 연구에서 봤다. 개발자는 주관적으로 “20퍼센트 빨라진 것 같다”고 말했는데, 객관적으로는 실제로 19퍼센트 느렸다. AI 제안을 검토하고 고치는 데 시간이 더 많이 들었기 때문이다.
이게 뜻하는 바는 뭔가. AI는 당신의 의사결정 프로세스를 가속화한다. 이미 알고 있는 것을 빨리 구현하는 데는 좋다. 하지만 새로운 기술을 배우거나 처음 보는 문제를 풀 때는 오히려 방해가 될 수도 있다.
또한 AI가 만드는 코드를 항상 신뢰해서는 안 된다. 특히 보안, 성능, 데이터 처리가 관련된 부분은 더 신중해야 한다. “일단 AI가 만들었으니 맞겠지”라는 태도는 위험하다.
결론: 도구 선택이 아니라 사용 능력
2026년 AI 코딩 도구 선택은 “어떤 게 제일 좋은가”의 문제가 아니다. “나는 어떻게 일하는가”의 문제다.
빠르게 작업하는 스타일이면 Copilot로 충분하다. 큰 프로젝트를 깊게 이해해야 하면 Cursor가 낫다. 깊은 생각과 설계가 필요하면 Claude Code를 쓴다. 팀이면 Copilot 구독을 기본으로 하고 필요한 순간에 다른 도구를 섭렵한다.
가장 중요한 건 이것이다. 어떤 도구든 간에 당신의 손에 걸리면 “도구”에서 “파트너”가 된다. 파트너를 믿되, 항상 검증하고, 필요하면 내가 직접 손을 댄다. 그게 진정한 AI 시대의 개발자 마인드다.