AI 코딩 도구 Cursor vs. Cline: 실력 대결! 어떤 도구가 더 나을까요?

AI 코딩 도구 Cursor vs. Cline: 실력 대결! 어떤 도구가 더 나을까요?

목차

1. 소개: AI 코딩 도구의 세계로!
2. 도전 과제: 축구 예측 앱 개발
3. 참가자 소개: Cursor와 Cline
4. 1차 미션: 검색 버튼 클릭 시 검색창 자동 활성화
5. 2차 미션: 토너먼트 필터링 기능 수정
6. 3차 미션: AI 기반 경기 뉴스 요약 및 예측 기능 추가
7. 결과 분석 및 비교: 승자는 누구?
8. 요약 및 결론: 나에게 맞는 AI 코딩 도구는?

소개: AI 코딩 도구의 세계로!

요즘 AI가 정말 핫하죠? 이제 AI는 단순히 그림을 그리거나 글을 쓰는 것뿐만 아니라, 코딩도 도와줍니다! 이 글에서는 두 가지 인기 AI 코딩 도구인 Cursor와 Cline을 비교 분석해 보겠습니다. 실제 축구 예측 앱 개발 과정에 두 도구를 적용하여 어떤 도구가 더 효율적이고 강력한지, 그리고 어떤 장단점을 가지고 있는지 자세히 살펴보겠습니다. 과연 여러분의 마음을 사로잡을 AI 코딩 도구는 무엇일까요? 함께 알아보아요!

2. 도전 과제: 축구 예측 앱 개발

이번 비교 테스트의 무대는 바로 축구 예측 앱 개발입니다! 이 앱은 사용자가 베팅 슬립을 만들고, 다른 사용자들과 성공률을 비교할 수 있도록 설계되었으며, 실제 돈이 사용되지 않는다는 점이 특징입니다. 앱의 코드베이스는 약 24만 토큰으로 구성되어 있으며, 세 가지 주요 기능을 구현하는 미션이 주어집니다. 대규모 코드베이스를 다루는 만큼, AI 코딩 도구의 성능 차이가 명확하게 드러날 것으로 예상됩니다.

3. 참가자 소개: Cursor와 Cline

먼저 두 참가자를 소개합니다!

• Cursor: Visual Studio Code를 기반으로 한 독점적인 AI 코딩 도구입니다. 유료 플랜($20)과 제한적인 무료 플랜이 있으며, 고품질 LLM(대규모 언어 모델)에 대한 요청 횟수에도 제한이 있습니다.
• Cline: Visual Studio Code 확장 프로그램으로, 오픈소스이며 다양한 LLM을 사용할 수 있습니다. 더 활발하게 개발이 진행되는 rine이라는 포크(fork, 소스 코드를 복사하여 수정한 것)도 존재합니다. 이 테스트에서는 Claude 3.5와 Sonnet을 사용합니다. DeepSeek 3도 저렴하지만 Sonnet만큼 코딩 품질이 높지 않다는 점을 참고해주세요.

4. 1차 미션: 검색 버튼 클릭 시 검색창 자동 활성화

첫 번째 미션은 간단해 보이지만, React 렌더링 문제로 인해 예상보다 어려운 작업입니다. 검색 버튼을 클릭하면 검색창에 자동으로 포커스가 맞춰지고 키보드가 나타나도록 하는 것입니다. 초급 개발자라면 약 15분 정도 소요될 작업이라고 합니다.

• Cursor: 벡터 데이터베이스를 사용하여 코드베이스 전체를 검색하고, 수정할 가능성이 높은 파일을 찾아냅니다. 전체 코드베이스를 전송하는 것보다 효율적입니다. 수정 사항을 빠르게 적용했으며, 버그의 원인(다른 요소에 의한 포커스 탈취, z-index 설정 오류)을 정확하게 파악하고 해결했습니다.
• Cline: Tree-sitter를 사용하여 코드베이스를 표현합니다. 대규모 코드베이스에서는 비효율적일 수 있지만, LLM에 전달되는 정보를 투명하게 보여줍니다. 하지만 이번 미션에서는 검색창에 포커스가 맞춰지지 않는 문제를 해결하지 못했습니다.

결과: Cursor 승리!

5. 2차 미션: 토너먼트 필터링 기능 수정

두 번째 미션은 토너먼트 필터링 기능 개선입니다. 예를 들어 "Brentford"를 검색하면 Brentford가 참여하는 Premier League만 표시되어야 합니다. 현재는 모든 토너먼트가 표시되는 오류가 있습니다.

• Cursor: 파일을 먼저 분석하고, 자체적으로 미세 조정된 소규모 LLM을 사용하여 일부 작업을 처리합니다.
• Cline: API 요청을 먼저 수행하고, Model Context Protocol 통합 기능을 통해 내부 시스템과 통신하여 사용자 지정 소프트웨어를 생성할 수 있습니다. 하지만 이번 미션에서는 문제를 해결하지 못했습니다.

결과: Cursor 승리!

6. 3차 미션: AI 기반 경기 뉴스 요약 및 예측 기능 추가

마지막 미션은 AI 기반 경기 뉴스 요약 및 예측 기능 추가입니다. 프론트엔드에서 백엔드로 요청을 보내 경기 관련 뉴스를 가져오고, LLM을 사용하여 요약 및 예측 결과를 제공해야 합니다. Google 검색, 웹 스크래핑, LLM 호출 등 다양한 단계를 거쳐야 하는 복잡한 작업입니다. Serper(Google 검색), Crawl for AI(웹 스크래핑), Playwright(웹 스크래핑), Google AI Studio(요약 및 예측) 등 다양한 도구를 사용합니다.

• Cursor: Serper와 Playwright를 효과적으로 사용하여 웹 스크래핑을 수행하고, Google AI Studio의 API를 활용하여 뉴스를 요약하고 예측 결과를 생성했습니다. 프론트엔드에 결과를 표시하는 버튼도 생성했습니다. 하지만 API 엔드포인트에 match ID와 search phrase를 모두 필요로 하는 등의 약간의 어려움을 겪었습니다.
• Cline: Serper는 사용할 수 있었지만, Crawl for AI와 Playwright 사용에는 어려움을 겪었고, 파일을 읽는 데 오류가 발생하는 등 여러 문제에 직면했습니다. 결국 기능 구현에 실패했습니다.

결과: Cursor 승리!

7. 결과 분석 및 비교: 승자는 누구?

세 가지 미션 모두에서 Cursor가 Cline보다 훨씬 나은 성능을 보였습니다. Cursor는 복잡한 문제에 대해서도 효과적으로 해결책을 제시하고, 빠르게 코드를 수정했습니다. 반면 Cline은 몇몇 미션에서 오류 발생 및 기능 구현 실패를 보였습니다. 하지만 Cline은 LLM과의 상호 작용을 투명하게 보여주는 장점이 있습니다.

8. 요약 및 결론: 나에게 맞는 AI 코딩 도구는?

이번 비교 테스트를 통해 Cursor는 복잡한 문제 해결 능력과 빠른 처리 속도에서 우수한 성능을 보였습니다. 하지만 유료 플랜과 제한적인 무료 플랜, 그리고 LLM 사용 횟수 제한은 고려해야 할 사항입니다. Cline은 오픈소스라는 장점과 LLM과의 상호 작용의 투명성을 제공하지만, 대규모 코드베이스 처리에 어려움을 보이고, 안정성 면에서 개선이 필요합니다.

결론적으로, 개발 속도와 효율성을 중시한다면 Cursor, 개방성과 LLM 제어에 대한 투명성을 중시한다면 Cline을 고려해볼 수 있습니다. 각 도구의 장단점을 비교하여 자신의 개발 스타일에 맞는 AI 코딩 도구를 선택하는 것이 중요합니다. 앞으로 더 많은 AI 코딩 도구들의 등장과 경쟁을 통해 개발자들에게 더욱 강력하고 편리한 개발 환경이 제공될 것으로 기대됩니다.