AI로 코드 작성 생산성 향상하기: Cursor, Devin, Cline 비교 분석
들어가며
이 글에서는 Ruby on Rails 개발자로서 여러 AI 코딩 도구들(Cursor, Devin, Cline)을 실제 업무에 적용해보며 경험한 내용과 각 도구의 장단점, 그리고 실질적인 생산성 향상 효과에 대해 정리해보고자 해요.
개발 환경 및 기존 도구 사용 경험
제가 AI 코딩 도구와 함께 개발을 진행한 환경은 Ruby on Rails 8 코드베이스예요. 기존에는 주로 Cursor를 사용해 개발했으며, Gemini 2.5 또는 Claude Sonnet 3.7 모델 기반으로 작업을 해왔어요.
Cursor 사용 패턴
- 큰 코드를 한 번에 작성하게 하기보다 작은 부분으로 쪼개서 요청해요
- 단계적인 접근으로 안정적인 ‘바이브 코딩’을 수행해요
- 실시간 상호작용을 통한 코드 생성 및 수정을 진행해요
- 코드 자동 완성을 이용해 뻔한 코드를 빠르게 반영해요
Devin 사용 경험
Devin에 관심을 갖게 된 이유
최근 AI 코딩 도구 중 주목받는 도구인 Devin은 ‘스스로 생각하는 소프트웨어 엔지니어’를 표방하며 많은 관심을 받고 있어요. 특히 작업 내용을 지시하면 비동기적으로 자체적인 판단에 따라 작업을 수행한다는 점이 매력적으로 다가왔어요.
가격 구조
- 최근 월 $500에서 최소 $20(9 ACUs)으로 진입 장벽이 낮아졌어요
- ACU(Devin의 작업 토큰)를 소모하는 방식으로 과금돼요
- 추가 구매 시 최소 10 ACUs($22.5)부터 가능해요
테스트 업무 및 ACU 소모량
개인 프로젝트에서 다음 4가지 테스트 업무를 수행했어요:
- 임의 코드 리팩토링: 0.99 ACUs
- GitHub Action 워크플로우 생성: 0.55 ACUs
- 복잡한 컨트롤러 메소드 리팩토링: 3.14 ACUs
- GitHub Action CI 워크플로우 구현: 2.18 ACUs
성능 평가
- 1 ACU당 $2.25로 환산 시 비용이 상당히 높은 편이에요
- 리팩토링 결과물이 투입 비용 대비 기대에 미치지 못했어요
- CI 구현 과정에서 Ruby on Rails 상에서 trilogy adapter를 사용하는 경우 MySQL 연동 문제(mysql_native_password 설정) 해결에 실패했어요
- 사람이 한 줄로 해결 가능한 문제를 Devin은 해결하지 못했어요
Cline 재평가
Cline을 다시 찾게 된 이유
Devin 사용 후 대안으로 Cline을 재고려하게 되었어요. 이전에는 코드 자동완성 같은 기능이 부족해 메인 도구로 사용하기 어렵다고 판단했으나, Devin의 대체재로서 가능성을 재검토했어요.
새로운 사용 방식
- 메인 작업 외 사소한 부수 작업을 Cline에 위임해요
- Plan 모드에서 상호작용 후 Act 모드의 결과를 PR로 검토해요
- 인간의 부분적 개입을 통한 효율적 협업 모델을 구축해요
테스트 업무
- Devin이 실패했던 CI 구현: 사람의 개입으로 성공적으로 완료했어요
- 특정 서비스 클래스 개선 및 테스트 작성: 만족스러운 결과물을 얻었어요
결론 및 최적 사용 전략
Devin 평가
Devin은 완전한 ‘1인분’을 수행하기에는 아직 한계가 있어요. 초기 결과물을 사람이 검토하고 개선하는 과정에서 일부 생산성 향상은 있으나, 효과적인 지시를 위한 프롬프트 작성에 시간을 들여야 한다는 점에서 Cursor와의 차별점이 크지 않았어요. 비용 대비 효율성을 고려할 때 지속적인 사용 가치는 제한적이에요.
Cline + Cursor 조합 전략
- Cursor: 주요 개발 작업 및 실시간 코드 지원
- Cline: 부수적 작업의 병렬 처리 및 PR 생성
- 작업 분리: 충돌 방지를 위해 독립적인 폴더/파일 단위로 작업 영역 분리
이러한 조합을 통해 개발자가 메인 작업에 집중하면서도 AI 도구들이 병렬적으로 부수 작업을 처리하는 효율적인 워크플로우를 구축할 수 있어요.
AI 코딩 도구 비교 분석
각 AI 코딩 도구의 특징과 성능을 제가 사용하는 패턴에 맞춰 비교해봤어요.
| 특성 | Cursor | Devin | Cline |
|---|---|---|---|
| 개요 | 코드 에디터에 통합된 AI 보조 도구 | 자율적인 소프트웨어 개발 에이전트 | 개발자와 협업하는 AI 팀원 |
| 운영 방식 | 실시간 상호작용 기반 | 비동기 자율 작업 수행 | Plan/Act 모드로 구분된 하이브리드 방식 |
| 기반 모델 | Gemini 2.5 또는 Claude Sonnet 3.7 옵션 | 비공개 커스텀 모델 | Claude Sonnet 3.7 |
| 주요 장점 | • 즉각적인 코드 자동완성 • 에디터 통합으로 쉬운 사용 • 작은 단위 작업에 효율적 • 실시간 피드백 |
• 비동기적 작업 수행 • 태스크 자율 처리 • 코드베이스 이해 능력 • GitHub 워크플로우 자동화 |
• 세부적인 계획 수립(Plan 모드) • PR 자동 생성 • 상호작용과 자율성 균형 • 팀원과 같은 협업 경험 |
| 주요 단점 | • 대규모 코드 생성 한계 • 비동기 작업 불가 • 다중 작업 처리 어려움 |
• 높은 비용 • 복잡한 환경설정 문제 • 세부적인 문제 해결 한계 • 사람의 검증 필요 |
• 코드 자동완성 기능 부족 • 일부 복잡한 작업 처리 한계 • 별도 에디터 사용 필요 |
| 가격 구조 | $20/월 (개인용) | 최소 $20(9 ACUs)부터 1 ACU = $2.25 |
사용량 기반 (Claude Key 사용) |
| 최적 사용 사례 | • 소규모~중규모 코드 작성 • 버그 수정 • 코드 리팩토링 • 개발자가 주도하는 작업 |
• 간단한 기능 구현 • 테스트 자동화 • 독립적 태스크 실행 |
• 간단한 기능 구현 • 테스트 자동화 • 계획 기반 개발 작업 |
AI 코딩 도구를 한 번 더 검증해주는 CodeRabbit
CodeRabbit이라는 코드 리뷰 도구도 개인 개발자가 본인의 작업 내용을 리뷰하는 목적으로도 훌륭하지만, Devin이나 Cline이 작성한 코드를 한 번 더 검증해주는 역할로 좋은 도구가 될 수 있다고 생각해요. 저도 위의 작업을 하면서 레포지토리에 연동되어 있던 CodeRabbit의 리뷰를 함께 보면서 비교했는데, 고쳐야 하는 부분을 지적해주기도 하고 잘 한 내용은 잘했다고 언급을 해주니 좀 더 믿고 갈 수 있는 부분이 생겼어요.
추가 고려사항 및 향후 전망
현재 AI 코딩 도구들은 빠르게 발전하고 있지만, 완전히 독립적인 개발자를 대체하기보다는 인간 개발자의 생산성을 높이는 협업 도구로서 더 효과적이에요. 특히 복잡한 문제 해결이나 시스템 설계와 같은 고차원적 작업에서는 여전히 인간의 판단과 개입이 필수적이에요.
향후에는 이러한 도구들의 비용 효율성이 개선되고, 도메인 특화 지식이 강화된다면 개발 생산성 향상에 더 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대돼요. 당분간은 각 도구의 강점을 이해하고 적절히 조합하는 전략이 가장 효과적일 것 같아요.