내 Cursor 및 기타 AI IDE에서 90% 오류 감소 방법

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요약

이 영상은 AI 코딩 에이전트인 Cursor에서 발생하는 오류를 줄이기 위해 태스크 관리 시스템을 도입하는 방법을 상세히 설명합니다. 복잡한 프로젝트를 작은 작업 단위로 분할하여, 전체 구현 계획을 명확하게 하고 의존성을 관리하는 방식이 주된 핵심입니다. 또한 실제 사례로 멀티플레이어 드로잉 게임을 구현한 경험을 공유하며, 다양한 도구(taskmaster, ru code 등)를 활용한 워크플로우를 소개합니다. 마지막으로, 생산성 향상과 향후 발전 가능성에 대한 통찰을 제공하고 있습니다.

주요 키워드

Cursor AI 코딩 에이전트 태스크 관리 PRD task.md Taskmaster ru code 복잡도 분석 오류 감소

하이라이트

🔑 AI 코딩 에이전트인 Cursor는 전체 프로젝트를 한 번에 처리하려다 오류가 발생하는 문제가 있음.
⚡️ 태스크 관리 시스템 도입으로 PRD를 작은 작업으로 분할하고, task.md 파일로 진행 상황을 추적함.
🌟 실제 사례로 멀티플레이어 온라인 드로잉 게임을 단 몇 번의 명령어로 구현한 과정을 설명함.
📌 ru code와 taskmaster 같은 도구를 활용하여 명령어 기반의 작업 분할, 복잡도 분석 및 업데이트를 수행함.
🚀 최종적으로 AI 에이전트의 오류 감소와 생산성 향상, 그리고 향후 AI 기반 개발 워크플로우의 발전 가능성을 강조함.

용어 설명

Cursor

AI 기반 코딩 에이전트로, 코드 구현과 실행을 담당하며 종종 프로젝트 전체를 한 번에 처리해 오류가 발생함.

PRD

Product Requirements Document의 약자로, 프로젝트의 요구사항과 기능을 상세히 기록한 문서임.

task.md

AI 에이전트가 작업 목록과 진행 상황을 관리하기 위해 참조하는 문서 파일임.

Taskmaster

PRD를 작은 하위 작업으로 분할하고, 작업 복잡도를 분석하는 커맨드 라인 도구임.

ru code

Visual Studio Code와 연동되는 오픈소스 AI 코딩 도구로, 다양한 사용자 정의 모드를 제공함.

[00:00:00] 문제 제기와 AI 코딩 에이전트의 한계

영상은 AI 코딩 에이전트인 Cursor가 작은 변경 요청에도 전체 프로젝트를 매핑해 오류가 발생하는 문제를 제기합니다. 초기 도입 부분에서 이러한 한계를 짚으며 문제점을 설명합니다.

[00:00:24] 태스크 관리 시스템 도입

Cursor에게 복잡한 PRD를 작은 작업들로 분할하도록 요청하고, task.md 파일을 활용해 진행 상황을 관리하는 방법을 소개합니다. 이 방식은 전체 구현 계획을 명확하게 만들어줍니다.

[00:00:37] 멀티플레이어 드로잉 게임 사례

실제 사례로 단 한 번의 요청으로 멀티플레이어 온라인 드로잉 게임을 구현한 경험을 공유합니다. 이 예시는 태스크 관리 방식이 얼마나 효율적인지를 보여줍니다.

[00:03:04] 커스터마이징 된 도구와 명령어 활용

ru code의 boomer task 기능과 taskmaster를 이용해, 명령어 기반의 작업 분할, 복잡도 분석, 그리고 PRD 파싱 과정을 설명합니다. 단계별 명령어 사용법과 도구 설정 방법을 상세히 다룹니다.

[03:17] HubSpot의 연구를 통해 AI 에이전트 개발에서의 성공 사례와 실패 사례, 그리고 고객들의 투자 결정 요인을 분석한 내용을 공유합니다.

[04:23] Ru Code의 특징과 장점을 설명하며, Visual Studio Code 내에서 작동하는 무료 오픈소스 도구로서의 가치와 커스터마이징 가능성을 강조합니다.

[04:49] AI 에이전트의 역할과 Boomerang 모드에 대한 설명. 계획 수립, 디버깅, 작업 분할 등 전문화된 에이전트들이 각각의 역할을 수행합니다.

[05:10] 할 일 앱 개발 과정 시연. 토큰 사용량과 API 비용 추적, 아키텍트 에이전트의 요구사항 분석 및 프로젝트 계획 수립 과정을 보여줍니다.

[05:40] 코드 생성 및 실행 과정. 코드 에이전트가 계획에 따라 애플리케이션을 구현하고, 브라우저에서 실행 및 테스트까지 자동화합니다.

[06:07] Taskmaster AI 설치 및 초기 설정 방법 안내. npm을 통한 설치부터 프로젝트 설정까지의 과정을 상세히 설명합니다.

[06:43] Cursor 규칙 시스템 설명. 자동 개선 기능과 규칙 생성 방식에 대한 소개를 포함합니다.

[07:08] 커서를 설정하기 위해 필요한 API 키와 설정 방법에 대해 설명합니다. 엔트로피 키는 PRD를 작은 작업으로 분해하고, 프롭래스티시티 키는 새로운 패키지나 문서를 검색하는 데 사용됩니다.

[07:50] PRD 생성 방법에 대해 설명합니다. AI 빌더 커뮤니티 멤버는 자동 PRD 생성 도구를 사용할 수 있고, 그렇지 않은 경우 커서 에이전트와 대화하여 PRD를 만들 수 있습니다.

[08:09] 스크리블과 유사한 AI 기반 게임 개발 예시를 통해 PRD 작성 과정을 설명합니다. 사용자들이 그린 그림을 GPT-4가 평가하는 게임 컨셉을 제시합니다.

[08:53] 태스크마스터 도구를 사용하여 PRD를 작은 작업들로 분해하고 관리하는 과정을 설명합니다. 작업 목록 생성과 의존성 관리 기능을 포함합니다.

[09:33] 작업 분해 시스템은 논리적 순서와 의존성을 명확히 매핑하여 올바른 구현 순서를 보장합니다.

[09:42] 'analyze complexity' 명령어를 통해 Claude 3.7과 Perplexity가 각 작업의 복잡도를 평가하고 상세한 구현 프롬프트를 제공합니다.

[10:15] 복잡한 작업은 더 작은 단위로 분해되어 성공 가능성을 높이며, HTML5 캔버스 컴포넌트와 같은 구체적인 구현 지침을 제공합니다.

[10:51] taskmaster update 명령어로 계획을 유연하게 수정할 수 있으며, 하위 작업 목록을 통해 전체 진행 상황을 쉽게 검토할 수 있습니다.

[11:22] Cursor의 YOLO 모드에서는 자동으로 작업을 실행하고 상태를 관리하며, 개발자는 전체 과정을 모니터링만 하면 됩니다.

[00:11:27] 태스크 실행 및 결과 검토

실제 작업 실행 과정을 통해 오류를 수정하고, 새로운 cursor 규칙을 추가해 생산성을 높이는 방법을 보여줍니다. 최종적으로 완성된 드로잉 게임을 시연하며 성과를 검토합니다.