에이전트와 함께 코딩할 때의 모범 사례
코딩 에이전트는 소프트웨어 개발 방식을 바꾸고 있습니다.
이제 모델은 몇 시간이고 실행될 수 있고, 야심찬 다중 파일 리팩터링을 완수하며, 테스트가 통과할 때까지 반복할 수 있습니다. 하지만 에이전트를 최대한 활용하려면 에이전트가 어떻게 동작하는지 이해하고 새로운 패턴을 개발해야 합니다.
이 가이드는 Cursor의 Agent와 함께 작업하는 기법을 다룹니다. 에이전트 기반 코딩이 처음이든 우리 팀이 Cursor를 어떻게 사용하는지 알고 싶든, 이 글에서는 에이전트와 함께 코딩할 때의 모범 사례를 정리합니다.
에이전트 하니스 이해하기
에이전트 하니스는 다음 세 가지 구성 요소로 이루어져 있습니다:
- Instructions: 에이전트 동작을 안내하는 system prompt와 규칙
- Tools: 파일 편집, 코드베이스 검색, 터미널 실행 등
- User messages: 작업을 지시하고 이어가는 여러분의 프롬프트와 후속 메시지
Cursor의 에이전트 하니스는 우리가 지원하는 각 모델마다 이 구성 요소들을 조율합니다. 내부 평가와 외부 벤치마크를 기반으로, 각 최첨단(프런티어) 모델에 대해 instructions와 tools를 별도로 튜닝합니다.
하니스가 중요한 이유는, 동일한 프롬프트에도 모델마다 서로 다르게 응답하기 때문입니다. 셸 중심 워크플로에 많이 학습된 모델은 전용 검색 도구보다 grep을 선호할 수 있습니다. 또 다른 모델은 수정 후 린터(linter) 도구를 호출하라는 명시적인 지시가 필요할 수 있습니다. Cursor의 에이전트가 이 부분을 대신 처리해 주므로, 새로운 모델이 출시되더라도 여러분은 소프트웨어를 만드는 데에만 집중할 수 있습니다.
계획부터 시작하기
가장 큰 효과를 보는 방법은 코드를 작성하기 전에 먼저 계획을 세우는 것입니다.
시카고 대학교의 연구에 따르면, 숙련된 개발자는 코드를 생성하기 전에 계획을 세울 가능성이 더 높습니다. 계획을 세우면 무엇을 만들고 있는지 명확하게 정리할 수 있고, Agent에게 수행할 구체적인 목표를 제시할 수 있습니다.
Plan Mode 사용하기
에이전트 입력창에서 Shift+Tab을 눌러 Plan Mode를 켜거나 끌 수 있습니다. 코드를 바로 작성하는 대신, 에이전트는 다음을 수행합니다:
- 코드베이스를 탐색해 관련 파일을 찾습니다
- 요구사항을 더 명확히 하기 위해 추가 질문을 합니다
- 파일 경로와 코드 참조가 포함된 상세 구현 계획을 생성합니다
- 빌드를 시작하기 전에 승인을 기다립니다
Plan은 Markdown 파일로 열리며, 불필요한 단계를 제거하거나 접근 방식을 조정하거나 에이전트가 놓친 컨텍스트를 추가하는 식으로 직접 수정할 수 있습니다.
Tip: "Save to workspace"를 클릭해 계획을
.cursor/plans/에 저장하세요. 이렇게 하면 팀 문서가 생성되어 중단된 작업을 쉽게 재개할 수 있고, 같은 기능을 작업하는 향후 에이전트에게 컨텍스트를 제공할 수 있습니다.
모든 작업에 상세한 계획이 필요한 것은 아닙니다. 간단한 변경이거나 이미 여러 번 수행해 본 작업이라면 곧바로 에이전트에게 맡겨도 충분합니다.
플랜에서 다시 시작하기
가끔 에이전트가 원하는 것과 맞지 않는 결과물을 만들기도 합니다. 후속 프롬프트로 고치려 하기보다는, 플랜으로 다시 돌아가 보세요.
변경 사항을 되돌리고, 필요한 내용을 더 구체적으로 플랜에 적은 뒤, 다시 실행하세요. 이렇게 하는 편이 진행 중인 에이전트를 수정하는 것보다 대개 더 빠르고, 결과도 더 깔끔합니다.
컨텍스트 관리
에이전트가 코드를 작성하는 데 점점 익숙해질수록, 여러분의 역할은 각 에이전트가 작업을 완료하는 데 필요한 컨텍스트를 제공하는 일이 됩니다.
컨텍스트는 Agent에 맡기기
프롬프트에 있는 모든 파일을 일일이 태그할 필요는 없습니다.
Cursor의 Agent는 강력한 검색 도구를 갖추고 있어, 필요할 때마다 자동으로 컨텍스트를 가져옵니다. 예를 들어 "authentication flow"에 대해 물으면, 프롬프트에 그 정확한 단어가 없어도 grep과 시맨틱 검색을 통해 관련 파일을 찾아냅니다.
간단하게 생각해 보세요. 정확한 파일을 알고 있다면 태그하고, 그렇지 않다면 Agent가 찾아줍니다. 관련 없는 파일을 포함하면 Agent가 무엇이 중요한지 혼동할 수 있습니다.
Cursor의 Agent에는 @Branch처럼 유용한 도구도 있어, 현재 작업 중인 내용에 대한 컨텍스트를 Agent에 제공할 수 있습니다. "이 브랜치의 변경 사항을 리뷰해 줘" 또는 "나는 지금 무엇을 작업 중이야?"와 같은 요청은 Agent에게 현재 작업에 맞춰 방향을 잡게 하는 자연스러운 방법이 됩니다.
언제 새 대화를 시작해야 할지
가장 자주 나오는 질문 중 하나는 “이 대화를 계속 이어 가야 할까, 아니면 새로 시작해야 할까?”입니다.
다음과 같은 경우 새 대화를 시작하세요:
- 다른 작업이나 기능으로 옮겨 갈 때
- Agent가 혼란스러워 보이거나 같은 실수를 반복할 때
- 하나의 논리적인 작업 단위를 마쳤을 때
다음과 같은 경우에는 대화를 이어 가세요:
- 같은 기능을 계속해서 다듬고 있을 때
- Agent가 이전 논의 내용의 컨텍스트를 필요로 할 때
- Agent가 방금 만든 것을 디버깅하고 있을 때
대화가 너무 길어지면 Agent가 집중력을 잃을 수 있습니다. 여러 번의 턴과 요약이 반복되면 컨텍스트에 잡음이 쌓이고, Agent가 산만해지거나 관련 없는 작업으로 전환될 수 있습니다. Agent의 효과가 눈에 띄게 떨어진다고 느껴지면, 새 대화를 시작할 때입니다.
과거 작업 참조하기
새 대화를 시작할 때는 전체 대화 내용을 복사해서 붙여넣는 대신 @Past Chats를 사용해 이전 작업을 참조하세요. 에이전트는 필요한 컨텍스트만 가져올 수 있도록 채팅 기록을 선별적으로 읽을 수 있습니다.
이 방식이 전체 대화를 그대로 반복하는 것보다 훨씬 효율적입니다.
에이전트 확장하기
Cursor에서는 에이전트 동작 방식을 맞춤 설정할 수 있는 두 가지 주요 방법을 제공합니다. 모든 대화에 적용되는 고정된 컨텍스트인 Rules와, 필요할 때 에이전트가 활용할 수 있는 동적 기능인 Skills입니다.
규칙: 프로젝트를 위한 정적 컨텍스트
규칙은 에이전트가 코드와 상호작용하는 방식을 결정하는, 지속적으로 적용되는 지침입니다. 각 대화의 시작마다 에이전트가 항상 확인하는 컨텍스트라고 생각하면 됩니다.
.cursor/rules/에 Markdown 파일로 규칙을 만드세요:
# Commands
- `npm run build`: Build the project
- `npm run typecheck`: Run the typechecker
- `npm run test`: Run tests (prefer single test files for speed)
# Code style
- Use ES modules (import/export), not CommonJS (require)
- Destructure imports when possible: `import { foo } from 'bar'`
- See `components/Button.tsx` for canonical component structure
# Workflow
- Always typecheck after making a series of code changes
- API routes go in `app/api/` following existing patterns규칙은 필수 요소에만 집중하세요. 실행할 명령, 따라야 할 패턴, 그리고 코드베이스에서 참조할 수 있는 대표 예시에 대한 안내 정도만 담으면 충분합니다. 파일 내용을 그대로 복사하기보다는 파일을 참조하세요. 이렇게 하면 규칙을 짧게 유지할 수 있고, 코드가 바뀔 때 규칙이 금방 낡아지는 것도 막을 수 있습니다.
규칙에서 피해야 할 것:
- 전체 스타일 가이드를 그대로 복사하기 (대신 린터를 사용하세요)
- 가능한 모든 명령을 하나하나 문서화하기 (Agent는 흔한 도구들은 이미 알고 있습니다)
- 거의 발생하지 않는 엣지 케이스에 대한 지침을 늘어놓기
Tip: 처음에는 단순하게 시작하세요. Agent가 같은 실수를 반복하는 것이 보일 때만 규칙을 추가하세요. 패턴을 충분히 이해하기 전에는 지나치게 최적화하려고 하지 마세요.
규칙을 git에 커밋해서 팀 전체가 함께 활용할 수 있게 하세요. Agent가 실수를 한 것을 보면 해당 규칙을 바로 업데이트하세요. GitHub 이슈나 PR에서 @cursor를 태그해 Agent가 규칙을 대신 업데이트하게 할 수도 있습니다.
Skills: 동적 역량과 워크플로우
Agent Skills는 에이전트가 할 수 있는 일을 확장합니다. Skills는 에이전트가 필요할 때 호출할 수 있는 도메인 특화 지식, 워크플로우, 스크립트를 하나로 묶어 제공합니다.
Skills는 SKILL.md 파일에서 정의되며, 다음을 포함할 수 있습니다:
- Custom commands: 에이전트 입력에서
/로 호출되는 재사용 가능한 워크플로우 - Hooks: 에이전트 액션 전후에 실행되는 스크립트
- Domain knowledge: 에이전트가 필요 시 불러올 수 있는 특정 작업용 지침
항상 포함되는 Rules와 달리, Skills는 에이전트가 관련성이 있다고 판단할 때에만 동적으로 로드됩니다. 이를 통해 컨텍스트 윈도우를 깔끔하게 유지하면서도 에이전트가 전문화된 역량에 접근할 수 있습니다.
예시: 장시간 실행되는 에이전트 루프
강력한 패턴 중 하나는 스킬을 사용해 목표를 달성할 때까지 반복하며 오랫동안 실행되는 에이전트를 만드는 것입니다. 에이전트가 모든 테스트를 통과할 때까지 계속 작업하도록 유지하는 훅을 다음과 같이 만들 수 있습니다.
먼저 .cursor/hooks.json에서 훅을 설정합니다:
{
"version": 1,
"hooks": {
"stop": [{ "command": "bun run .cursor/hooks/grind.ts" }]
}
}hook 스크립트(.cursor/hooks/grind.ts)는 표준 입력(stdin)으로부터 컨텍스트를 받아 루프를 계속하기 위한 followup_message를 반환합니다:
import { readFileSync, existsSync } from "fs";
interface StopHookInput {
conversation_id: string;
status: "completed" | "aborted" | "error";
loop_count: number;
}
const input: StopHookInput = await Bun.stdin.json();
const MAX_ITERATIONS = 5;
if (input.status !== "completed" || input.loop_count >= MAX_ITERATIONS) {
console.log(JSON.stringify({}));
process.exit(0);
}
const scratchpad = existsSync(".cursor/scratchpad.md")
? readFileSync(".cursor/scratchpad.md", "utf-8")
: "";
if (scratchpad.includes("DONE")) {
console.log(JSON.stringify({}));
} else {
console.log(JSON.stringify({
followup_message: `[Iteration ${input.loop_count + 1}/${MAX_ITERATIONS}] Continue working. Update .cursor/scratchpad.md with DONE when complete.`
}));
}이 패턴은 다음과 같은 경우에 유용합니다:
- 모든 테스트가 통과할 때까지 실행하고 수정하기
- UI가 디자인 목업과 일치할 때까지 반복하기
- 성공 여부를 검증할 수 있는 모든 목표 지향 작업
팁: hook을 사용하는 Skill은 보안 도구, 시크릿 관리 도구, 관측(Observability) 플랫폼과 연동할 수 있습니다. 파트너 연동에 대해서는 hooks 문서를 참고하세요.
Agent Skill은 현재 nightly 릴리스 채널에서만 사용할 수 있습니다. Cursor 설정을 열고 Beta를 선택한 다음, 업데이트 채널을 Nightly로 설정하고 Cursor를 다시 시작하세요.
코딩을 넘어, 매일 사용하는 다른 도구에도 Agent를 연결할 수 있습니다. MCP (Model Context Protocol)을(를) 사용하면 Agent가 Slack 메시지를 읽고, Datadog 로그를 조사하고, Sentry 오류를 디버깅하고, 데이터베이스를 쿼리하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
이미지 포함하기
에이전트는 프롬프트에 포함된 이미지를 직접 처리할 수 있습니다. 스크린샷을 붙여넣거나 디자인 파일을 드래그해 추가하거나, 이미지 경로를 참조하세요.
디자인을 코드로
디자인 목업 이미지를 붙여넣고 Agent에게 구현을 요청하세요. Agent는 이미지를 보고 레이아웃, 색상, 간격을 맞출 수 있습니다. 또한 Figma MCP 서버를 사용할 수도 있습니다.
시각적 디버깅
오류 상태나 예기치 않은 UI 화면을 캡처해 Agent에게 분석을 요청하세요. 말로 문제를 설명하는 것보다 더 빠를 때가 많습니다.
Agent는 브라우저를 제어해 스스로 화면을 캡처하고, 애플리케이션을 테스트하며, 시각적 변경 사항을 검증할 수도 있습니다. 자세한 내용은 Browser 문서를 참고하세요.
공통 워크플로
다양한 유형의 작업 전반에서 효과적인 에이전트 패턴들입니다.
테스트 주도 개발
Agent는 코드를 작성하고, 테스트를 실행하고, 이 과정을 자동으로 반복할 수 있습니다:
- 예상 입력/출력 쌍을 기준으로 Agent에게 테스트를 작성해 달라고 요청하세요. 아직 존재하지 않는 기능에 대한 mock 구현을 만들지 않도록, TDD 방식으로 작업 중이라는 점을 분명히 알려 주세요.
- Agent에게 테스트를 실행하고 실패하는지 확인하라고 지시하세요. 이 단계에서는 구현 코드를 작성하지 말라고 명시적으로 말해 주세요.
- 테스트가 마음에 들면 커밋하세요.
- 테스트를 통과하는 코드를 작성해 달라고 Agent에게 요청하세요. 이때 테스트 코드는 수정하지 말라고 지시하고, 모든 테스트를 통과할 때까지 계속 반복하도록 요청하세요.
- 변경 사항이 만족스러우면 구현을 커밋하세요.
Agent는 반복의 목표가 분명할 때 가장 잘 동작합니다. 테스트를 통해 Agent는 변경을 수행하고, 결과를 평가하며, 성공할 때까지 점진적으로 개선할 수 있습니다.
코드베이스 이해
새로운 코드베이스에 온보딩할 때는 에이전트를 학습과 탐색을 위한 도구로 사용하세요. 팀 동료에게 물어볼 법한 질문들을 그대로 에이전트에게 물어보면 됩니다:
- "이 프로젝트에서는 로깅이 어떻게 동작하나요?"
- "새로운 API 엔드포인트는 어떻게 추가하나요?"
- "
CustomerOnboardingFlow는 어떤 엣지 케이스를 처리하나요?" - "1738번째 줄에서 왜
createUser()대신setUser()를 호출하나요?"
에이전트는 grep과 시맨틱 검색을 모두 활용해 코드베이스를 찾아보고 답을 찾습니다. 낯선 코드에 빠르게 익숙해지는 가장 빠른 방법 중 하나입니다.
Git 워크플로
Agent는 git 히스토리를 조회하고, 머지 충돌을 해결하며, git 워크플로를 자동화할 수 있습니다.
예를 들어, 커밋하고 푸시한 뒤 PR을 여는 /pr 명령어를 사용할 수 있습니다:
Create a pull request for the current changes.
1. Look at the staged and unstaged changes with `git diff`
2. Write a clear commit message based on what changed
3. Commit and push to the current branch
4. Use `gh pr create` to open a pull request with title/description
5. Return the PR URL when done명령어는 하루에도 여러 번 실행하는 워크플로에 이상적입니다. .cursor/commands/에 Markdown 파일로 저장해 두고 git에 커밋하면 팀 전체가 함께 사용할 수 있습니다.
우리가 사용하는 다른 명령어 예시는 다음과 같습니다:
/fix-issue [number]:gh issue view로 이슈 정보를 가져오고, 관련 코드를 찾은 뒤, 수정 사항을 적용하고 PR을 생성합니다/review: 린터를 실행하고, 자주 발생하는 문제를 확인한 다음, 주의가 필요한 부분을 요약합니다/update-deps: 오래된 의존성을 확인하고, 각 의존성을 하나씩 업데이트하면서 매번 테스트를 실행합니다
에이전트는 이 명령어들을 자율적으로 사용할 수 있으므로, 여러 단계로 이루어진 워크플로를 한 번의 / 실행으로 위임할 수 있습니다.
코드 리뷰
AI가 작성한 코드는 반드시 리뷰가 필요하며, Cursor는 이를 위한 다양한 옵션을 제공합니다.
생성 중에
에이전트가 작업하는 모습을 지켜보세요. Diff 뷰에서 변경 사항이 발생하는 대로 표시됩니다. 에이전트가 엉뚱한 방향으로 진행되고 있다고 느껴지면 Escape 키를 눌러 중단하고 다시 지시하세요.
Agent 검토
Agent가 작업을 마치면 Review → Find Issues를 클릭해 전용 리뷰 단계를 실행하세요. Agent는 제안된 수정 사항을 한 줄씩 분석하고 잠재적인 문제를 표시합니다.
모든 로컬 변경 사항에 대해서는 Source Control 탭을 열고 Agent Review를 실행해 메인 브랜치와 비교하세요.
PR 리뷰용 Bugbot
소스 컨트롤 저장소에 코드를 푸시하면 pull request(PR)에 대한 자동 리뷰를 받을 수 있습니다. Bugbot은 고급 분석을 통해 문제를 조기에 찾아내고, 모든 PR에서 개선 사항을 제안합니다.
아키텍처 다이어그램
규모가 큰 변경을 할 때는 에이전트에게 아키텍처 다이어그램 생성을 요청하세요. 예를 들어 다음과 같이 프롬프트를 줄 수 있습니다: "Create a Mermaid diagram showing the data flow for our authentication system, including OAuth providers, session management, and token refresh." 이러한 다이어그램은 문서화에 유용하며 코드 리뷰 전에 아키텍처상의 문제를 발견하는 데 도움이 됩니다.
에이전트를 병렬로 실행하기
Cursor는 여러 에이전트를 서로 간섭하지 않도록 병렬로 쉽게 실행할 수 있게 해 줍니다. 여러 모델에게 동일한 문제를 풀도록 시킨 뒤 그중 가장 좋은 결과를 선택하면, 특히 더 어려운 작업에서 최종 결과물이 크게 향상됩니다.
네이티브 worktree 지원
Cursor는 병렬 에이전트를 위해 git worktree를 자동으로 생성하고 관리합니다. 각 에이전트는 파일과 변경 사항이 서로 분리된 자체 worktree에서 실행되므로, 에이전트들이 서로 간섭하지 않고 코드를 수정·빌드·테스트할 수 있습니다.
worktree에서 에이전트를 실행하려면 에이전트 드롭다운에서 worktree 옵션을 선택하세요. 에이전트 작업이 끝나면 Apply를 클릭해 해당 변경 사항을 작업 중인 브랜치에 병합하세요.
여러 모델을 한 번에 실행하기
강력한 활용 방식 중 하나는 동일한 프롬프트를 여러 모델에 동시에 실행하는 것입니다. 드롭다운에서 여러 모델을 선택한 뒤 프롬프트를 제출하고, 결과를 나란히 비교해 보세요. Cursor는 어떤 해결책이 가장 좋다고 판단하는지도 함께 알려줍니다.
이 방식은 특히 다음과 같은 경우에 유용합니다:
- 어려운 문제여서 모델마다 서로 다른 접근 방식을 취할 수 있는 경우
- 서로 다른 모델 패밀리 간 코드 품질을 비교할 때
- 한 모델이 놓칠 수 있는 엣지 케이스를 찾고 싶을 때
여러 에이전트를 병렬로 실행할 때는, 완료되는 시점을 알 수 있도록 알림과 사운드를 설정하세요.
클라우드 에이전트에 위임하기
클라우드 에이전트는 보통이라면 할 일 목록에 추가해둘 작업에 잘 맞습니다:
- 다른 작업을 하다가 발견한 버그 수정
- 최근 코드 변경에 대한 리팩터링
- 기존 코드에 대한 테스트 생성
- 문서 업데이트
작업에 따라 로컬 에이전트와 클라우드 에이전트를 오가며 사용할 수 있습니다. 클라우드 에이전트는 cursor.com/agents, Cursor 편집기, 혹은 휴대폰에서 시작할 수 있습니다. 자리에서 떨어져 있을 때도 웹이나 모바일에서 세션을 확인할 수 있습니다. 클라우드 에이전트는 원격 샌드박스에서 실행되므로, 노트북을 덮어도 나중에 결과를 확인할 수 있습니다.
클라우드 에이전트가 내부적으로 동작하는 방식은 다음과 같습니다:
- 작업과 관련 있는 컨텍스트를 설명합니다
- 에이전트가 리포지터리를 클론하고 새 브랜치를 만듭니다
- 완료되면 자동으로 Pull Request를 엽니다
- 완료 시 Slack, 이메일, 또는 웹 인터페이스를 통해 알림을 받습니다
- 변경 사항을 검토하고 준비가 되면 머지합니다
팁: Slack에서 "@Cursor"로 에이전트를 실행할 수 있습니다. 자세히 알아보기.
까다로운 버그를 위한 Debug Mode
일반적인 에이전트와의 상호작용만으로는 버그 해결이 어려울 때, Debug Mode는 다른 접근 방식을 제공합니다.
대충 고쳐보려 추측만 하는 대신, Debug Mode는 다음을 수행합니다:
- 무엇이 문제일 수 있는지에 대한 여러 가설을 세웁니다
- 코드에 로깅 문장을 삽입해 계측합니다
- 런타임 데이터를 수집하면서 버그를 재현해 달라고 요청합니다
- 실제 동작을 분석해 근본 원인을 정확히 찾아냅니다
- 증거에 기반해 문제 지점만 정확히 수정합니다
다음과 같은 경우에 특히 효과적입니다:
- 재현은 가능하지만 원인을 알 수 없는 버그
- 레이스 컨디션 및 타이밍 관련 이슈
- 성능 문제와 메모리 누수
- 예전에는 잘 동작했지만 지금은 깨진 기능(회귀 버그)
핵심은 문제를 어떻게 재현하는지에 대한 상세한 정보를 제공하는 것입니다. 구체적으로 설명할수록 에이전트가 추가하는 계측 코드가 더 유용해집니다.
나만의 워크플로를 개발하기
에이전트를 가장 잘 활용하는 개발자들에게는 공통점이 몇 가지 있습니다:
프롬프트를 구체적으로 작성합니다. 에이전트는 지시가 구체적일수록 성공률이 크게 올라갑니다. "auth.ts에 테스트 추가해줘"와 "로그아웃 엣지 케이스를 커버하는 auth.ts용 테스트 케이스를 작성해줘. __tests__/의 패턴을 따르고, mock은 사용하지 마."를 비교해 보세요.
설정을 계속 다듬습니다. 처음에는 단순하게 시작하세요. 에이전트가 같은 실수를 반복하는 것이 보일 때만 규칙을 추가하세요. 반복하고 싶은 워크플로를 파악한 뒤에야 명령을 추가하세요. 자신의 패턴을 이해하기 전에 과도하게 최적화하지 마세요.
꼼꼼하게 리뷰합니다. AI가 생성한 코드는 겉으로는 맞아 보이지만 미묘하게 틀릴 수 있습니다. diff를 읽고 신중하게 검토하세요. 에이전트가 빨리 일할수록, 여러분의 리뷰 프로세스는 더 중요해집니다.
검증 가능한 목표를 제공합니다. 에이전트는 모르는 문제는 고칠 수 없습니다. 정적 타입 언어를 사용하고, linter를 설정하고, 테스트를 작성하세요. 변경 사항이 올바른지에 대한 분명한 신호를 에이전트에 제공하세요.
에이전트를 유능한 협업자로 대합니다. 계획을 요청하세요. 설명을 요구하세요. 마음에 들지 않는 접근 방식에는 이의를 제기하세요.
에이전트는 빠르게 발전하고 있습니다. 패턴은 최신 모델에 따라 계속 진화하겠지만, 이 가이드가 오늘 여러분이 코드 작성용 에이전트와 함께 더 생산적으로 일하는 데 도움이 되기를 바랍니다.
이 기법들을 직접 사용해 보려면 Cursor의 Agent로 시작해 보세요.