최근 주말에 모각코(모여서 각자 코딩)모임에 참여하고 있다. 각자 주제를 정하고 총 3시간, 50분 집중하고 10분 공부한 내용을 공유하거나 잡담하며 시간을 보낸다. 평소 하고 싶었던 공부를 즐기고 있어 자기 효능감이 뿜뿜하고 있다. 그리고 AI를 적극적으로 사용하는 모임원들을 보고 자극을 받아 (이제서야 위기의식을 느꼈다 (；´д｀)ゞ허허) 오늘의 주제로 "Cursor Chat 모드 이상으로 사용하기"를 목표로 삼았다.
*전날밤 AI 키워드로 되어있는 각종 GeekNews, 유튜브 자료들을 찾아보다 새벽 2시에 잔건 안비밀
들어가기전 기존 AI 활용도
- (Chatting형 Tool) GPT, Cursor Chat 기능 위주
- 물어보는 내용: 로직 간소화, 리팩토링 방향 조언
- 구글링이나 StackOverflow 검색 안한지 꽤 됨.
- 대신 개념 공부할 때는 MDN, 공식문서 기반으로 레퍼런스 달라고 해서 크로스 체크
- Hallucination 일어나면 답변 중지시킴
- 동료가 떠먹여준 Sequential MCP 적용해서 MVP 쉽게 만들기
각설하고 바로 어떻게 사용했는지 공유해보겠다. AI에게 시키고 싶은 일은 다음과 같았다.
요구사항이 바뀌었어.
@reference [Confluence 문서] 상단 Changelog 3/6 날짜의 변경사항을 반영할거야.
@file [file1] [file2] 이 두 파일만 변경 되어야하고 계획을 세워보자.
필자가 갖고 있던 Cursor에 대한 지식은 요정도 였고,
- 모드의 종류에 (Agent, Plan, Chat) 따라 답변 형식에 차이가 있다
- 모델이 똑똑한 만큼 토큰 소모가 크다
- 외부 기능을 사용하려면 MCP 등록이 필요하다.
우선 plan 모드 / sonnet 4.6 모델로 위 prompt 를 실행했다.
- 시행착오: Confluence 문서 접근 권한이 없어 읽어올 수 없었다.
- 해결: 이미 회사 동료가 소개해주신 "mcp-atlassian" 를 통해 TOKEN 발급이 필요하다는 것을 알고 있었고, mcp.json 파일에 추가하니 잘 읽어오는 듯 했다. (ref. https://github.com/sooperset/mcp-atlassian)
그리고 모각코 중간 쉬는 시간에 삽질 끝에 문서 접근에 성공했다고 공유했더니, 더 좋은 기능을 소개해주셨다.
바로 Cursor Skills.
우선 어떻게 등록하면 될까? [Cursor Settings] - [Skills] - [New] 를 통해 Chat이 열린다. Skill 또한 다음 prompt 만으로 AI 를 통해 작성하였다. (이걸로 잘 안되어서 /create-skill 명령어로 했을 수도 있음)
atlassian 링크를 던져주고 이런 스킬들을 만들거야
1. 해당 문서를 읽어와서 전체 요약하는 기능 (/atlassian-read --summary)
2. 해당 문서에서 changelog 기반으로 변경사항만 context로 알아내는 기능 (/atlassian-read --recent-change)
option 이 가능한지는 모르겠다만
- Cursor Rule 과 비슷한 것인 줄 알았는데, 그보다는 prompt template로써 딱 필요한 기능만 정의할 수 있었고
- 내겐 경량화된 MCP라고 느껴졌다.
- 상대적으로 mcp-atlassian은 CRUD + Search 그중 'confluence_get_page' 기능만 제공되어 상대적으로 Context 파악에 더 오래 걸리고 정확도가 떨어지는 느낌적인 느낌?
- prompt나 모델 선정이 잘못 되었을 수 있으나 실제 실험에서도 같은 prompt를 가지고, 비슷한 퀄리티의 산출물을 skill 기능이 50% 더 빨리 산출하는 것을 확인할 수 있었다. (참고 아래 스샷)
- 핵심은 바로 CLI 조합! 실제로 LLM이 해야할일을 CLI가 담당해서 토큰 비용이 줄어든다고 한다.
- 그리고 문서의 모든 텍스트를 가져올 필요가 없이 딱 최신 ChangeLog 내용만 읽어오면 되었기에 커스텀이 가능한 skill이 적합했다.
그럼 잘 만든 skill 을 사용해보자. 사용법은 Slack slash command와 같이 (/) 와 키워드를 호출하면 된다.
/atlassian-read [Confluence 문서]
여기서 최근 날짜의 변경사항을 읽어서 다음 prompt 에 사용할거니깐 .cursor/context/otel-refactor 폴더 하위에 저장해놓아
여기까지가 context를 생성하기 위한 과정이었다. 사실 confluence 문서를 바로 던질 수 있지만, AI 사용시 window 사이즈(제한적인 기억력), 길어질수록 hallucination 현상이 심해진다고 해서 이번에는 context 를 먼저 만드는 전처리 과정을 넣어보았다. 덕분에 미처 문서를 수정하지 못해 작업사항으로 추가된 내용을 보고 역으로 문서를 고쳤고 혹은 까먹은 내용을 덕분에 알게되었다.
context가 만족스럽게 생성되어 드디어 작업 prompt 를 작성했다.
@.cursor/context/otel-refactor/confluence-otel-guide.md
위 context를 참고해서 @file [file1] [file2] 이 두 파일만 변경될거고 계획을 세워보자
그 결과물은 만족스러웠고 (작업 시작 전에 했던 구상과 유사했음), 딱 한가지 상수를 최신 ES2021 문법(1_000_000) 으로 표시하는 것만 Convention에 어긋나는 것 같아 고쳐주라는 prompt 를 날렸다. 그리고 git commit 또한 Cursor Agent 로 자동 생성해서 마무리했다.
Atlassian 문서를 읽어오는 작업을 위해 MCP vs Skill 비교 없이 사전 세팅이 되어있었다면, 거의 10분 컷으로 끝났을 작업이었다. 생각보다 처음으로 시도한 AI 적용이 만족스러워 얼떨떨하기도 했다.
사용 후기
- 이번에는 쉬운 사례였던게 바로 어제까지 내가 작업한 내용이었기에 어떤 파일만 건드려야하는지 boundary도 지정이 쉬웠고, 코드 분할이 잘 되어 있었다. 무엇보다 Changelog 라는 데이터가 있어서 Context 요약이 쉬웠지 않았을까 싶다.
- 주의했던 것: Task 단위가 종료되었을때마다 새로운 Chat을 열고 이전 context 포함해서 새질문 시작함 (atlassian 문서 접근 못해서 디버깅 논의가 길어진다거나, Context 요약이 잘 되었어도 파일로 저장되었으니 거기서 끊고 새 시작) 그러면서 window 한계를 미리 미리 예방함
- 한 아티클에서 AI 위임 또한 작업의 추상화라고 표현했다. 또한 자동화의 역설(일이 줄어들지 않는 이유)로 '더 낮은 수준의 일에서 해방시켜서 더 높은 수준의 문제를 고민한다'고 설명했다. (OOP 개념이 여기서도 적용된다니 정말 ㅋㅋㅋㅋ) 내가 AI와 대체되는게 아니라 나의 딱맞춤 조수/부하직원으로 사용함으로써 더 고차원적인 일을 할 수 있다니 기대가 되었다.
다음 목표
- 그래서 다음번에는 Legacy Repository에 어떻게 하면 적용할 수 있을지 문서화(Context)가 없는 환경에서 무에서 유를 만들어야한다면, 이 또한 AI 힘을 빌릴 수 있을지? 복잡한 서비스 환경을 어떻게 가이드해야할지? AI를 잘 활용하기 위한 환경 세팅을 고민해보려한다.
- 회사) 특히 수천줄의 scss 파일을 분리하고, 신규 테마 도입시 딸깍 코딩을 할 수 있는 환경! (가능할까..? ㅎㅅㅎ)
- 또한 Cursor IDE 에만 머무르지 않고, 왜 개발자들이 CLI 도구도 사용하는지, Cluade Code는 왜 찬양받는지 (구독을 해야해서 보류함) 나도 대화에 참여하고 싶었다.
- @maker-evan 유튜브 채널 내용처럼, 키워드 기반으로 가이드가 자동 매칭되는 환경 세팅을 해보고 싶다.
읽은 자료들
https://toss.tech/article/44377
https://velog.io/@juunini/개발자는-구세대의-레거시다
https://www.youtube.com/watch?v=7vihh_G_434
- AI 외부기억장치, 길을 다시 찾게끔 : 계획서, 맥락노트, 체크리스트 (AI가 이해한 context를 초기에 먼저 저장)