전에 쓰려고 받았다가 코파일럿이면 충분하지 싶어서 다시 지웠는데, 단순 작업을 엄청나게 많이 반복해야할 일이 있어서 써봤다. 그리고 인공지능 기술이 엄청난 기술이라는 걸 깨달았다. 원래 아무리 빨리해도 이틀 정도는 걸릴 노가다 작업을 3시간만에 끝냈다.
코파일럿은 괄호를 닫을 줄 모르는데, Cursor AI는 잘 닫는다. 근데 그걸 넘어서, 정말 미친 기능이 있었다. 메소드들의 input을 destructure 한다거나 하는 작업 같은 경우, 첫번째 걸 탭을 눌러서 destructure 하고나면 두번째 input에 비슷한 걸 적용하는 게 인공지능 추천으로 뜨고, 탭만 눌러서 적용할 수 있다. 당연하지만 input 타입은 메소드마다 달랐고, 그 필드 이름들은 인공지능이 적어줬다.
Cursor IDE에 충분히 익숙해지면 생산성이 3 ~ 4배 정도 올라갈 것 같다.
일부 극단적인 경우에선 10배 이상의 생산성이 나온다. 거짓말 아니고 진짜 내가 경험해보고 하는 소리다. JSON API를 호출해야하는데 참조할 문서가 웹에 있고, 이를 위한 타입을 선언하는 작업 같은 경우 Cursor IDE를 쓰면 20초 내로 끝난다.

전에 쓰려고 받았다가 코파일럿이면 충분하지 싶어서 다시 지웠는데, 단순 작업을 엄청나게 많이 반복해야할 일이 있어서 써봤다. 그리고 인공지능 기술이 엄청난 기술이라는 걸 깨달았다. 원래 아무리 빨리해도 이틀 정도는 걸릴 노가다 작업을 3시간만에 끝냈다.

코파일럿은 괄호를 닫을 줄 모르는데, Cursor AI는 잘 닫는다. 근데 그걸 넘어서, 정말 미친 기능이 있었다. 메소드들의 input을 destructure 한다거나 하는 작업 같은 경우, 첫번째 걸 탭을 눌러서 destructure 하고나면 두번째 input에 비슷한 걸 적용하는 게 인공지능 추천으로 뜨고, 탭만 눌러서 적용할 수 있다. 당연하지만 input 타입은 메소드마다 달랐고, 그 필드 이름들은 인공지능이 적어줬다.

Cursor IDE에 충분히 익숙해지면 생산성이 3 ~ 4배 정도 올라갈 것 같다.

일부 극단적인 경우에선 10배 이상의 생산성이 나온다. 거짓말 아니고 진짜 내가 경험해보고 하는 소리다. JSON API를 호출해야하는데 참조할 문서가 웹에 있고, 이를 위한 타입을 선언하는 작업 같은 경우 Cursor IDE를 쓰면 20초 내로 끝난다.

Cursor IDE를 사용하기로 했다