항상 동작하는 에이전트를 만들 수 있는 Cursor Automations 기능을 소개합니다.

이 에이전트는 일정에 따라 실행되거나 Slack 메시지 전송, 새 Linear 이슈 생성, GitHub PR 머지, PagerDuty 인시던트 발생과 같은 이벤트에 의해 트리거됩니다. 이러한 기본 제공 통합 외에도 웹훅을 통해 직접 커스텀 이벤트를 구성할 수 있습니다.

#소프트웨어 엔지니어링 파이프라인 고도화

코딩 에이전트의 등장으로 이제 모든 엔지니어가 훨씬 더 많은 코드를 작성할 수 있게 되었습니다. 하지만 코드 리뷰, 모니터링, 유지 관리 속도는 아직 그만큼 빨라지지 못했습니다. Cursor에서는 개발 라이프사이클의 이러한 다른 부분을 확장하기 위해 자동화를 적극적으로 활용하고 있습니다.

호출되면 자동화된 에이전트가 클라우드 샌드박스를 띄우고, 여러분이 설정한 MCP와 모델을 사용해 지시사항을 따르며, 자신의 결과를 스스로 검증합니다. 에이전트는 또한 메모리 도구에 접근할 수 있어, 과거 실행으로부터 학습하고 반복을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다.

지난 몇 주 동안 Cursor의 자체 코드베이스에 더 많은 자동화된 에이전트를 실행해 보면서, 두 가지 유형의 자동화가 뚜렷이 드러났습니다.

#리뷰 및 모니터링

자동화는 변경 사항을 검토하는 데 매우 유용합니다. 사소한 스타일 문제나 일관성 문제부터 보안 취약점, 성능 회귀(regression)까지 모두 찾아내고 수정할 수 있습니다.

사실 Bugbot은 여러 면에서 원조 자동화라고도 할 수 있습니다! PR이 열리거나 업데이트될 때마다 실행되고, 하루에 수천 번 트리거되며, 출시 이후 수백만 개의 버그를 잡아냈습니다. 자동화를 사용하면 다양한 목적에 맞춰 여러 종류의 리뷰 에이전트를 커스터마이즈할 수 있습니다. 아래는 Cursor에서 실제로 사용하는 세 가지입니다:

보안 리뷰

보안 리뷰 자동화는 main 브랜치에 대한 모든 push 시 트리거됩니다. 이렇게 하면 PR을 막지 않으면서 에이전트가 더 오래 작업해 더 미묘한 이슈까지 찾을 수 있습니다. 이 자동화는 diff를 검토해 보안 취약점을 찾고, 이미 PR에서 논의된 이슈는 건너뛰며, 고위험 발견 사항은 Slack에 게시합니다. 이 자동화는 Cursor에서 여러 개의 취약점과 크리티컬 버그를 발견했습니다.

Agentic codeowners (Agent 기반 코드 소유자)

PR이 열리거나 push가 발생할 때마다 이 자동화는 영향 범위, 복잡도, 인프라 영향도를 기준으로 리스크를 분류합니다. 저위험 PR은 자동 승인되고, 더 높은 리스크의 PR에는 기여 이력을 바탕으로 최대 두 명의 리뷰어가 지정됩니다. 결정 내용은 Slack에 요약되어 공유되고, MCP를 통해 Notion 데이터베이스에 기록되어 에이전트의 작업을 감사하고 지침을 조정할 수 있습니다.

인시던트 대응

PagerDuty 인시던트로 트리거되면, 이 자동화는 Datadog MCP를 사용해 로그를 조사하고 코드베이스에서 최근 변경 사항을 확인하는 에이전트를 실행합니다. 그런 다음 해당 모니터 메시지와 제안된 수정 사항이 담긴 PR을 첨부해, 온콜 엔지니어를 위한 Slack 채널에 메시지를 보냅니다. 이 자동화는 Cursor의 인시던트 대응 시간을 크게 단축했습니다.

#일상 업무

우리는 또한 서로 다른 도구 전반에 흩어져 있는 정보를 이어 붙여야 하는 일상 업무와 지식 업무에도 자동화가 유용하다는 것을 확인했습니다.

주간 변경 사항 요약

이 자동화는 지난 7일 동안 저장소에 있었던 의미 있는 변경 사항을 요약한 주간 Slack 다이제스트를 게시합니다. Agent는 병합된 주요 PR, 버그 수정, 기술 부채, 보안 또는 의존성 업데이트를 강조합니다.

테스트 커버리지

매일 아침 자동화된 에이전트가 최근에 병합된 코드를 검토하고, 테스트 커버리지가 필요한 영역을 식별합니다. 테스트를 추가할 때는 기존 컨벤션을 따르며, 꼭 필요할 때만 프로덕션 동작을 변경합니다. 그런 다음 에이전트는 관련 테스트 타깃을 실행한 뒤 PR을 생성합니다.

버그 리포트 분류

Slack 채널에 버그 리포트가 올라오면, 이 자동화는 중복 여부를 확인한 뒤 Linear MCP를 사용해 이슈를 생성합니다. 그런 다음 에이전트는 코드베이스에서 근본 원인을 조사하고 수정을 시도한 뒤, 원래 스레드에 요약을 답글로 남깁니다.

#Rippling이 자동화를 사용하는 방법

Cursor 외부의 팀들도 이미 자동화를 구축하기 시작했습니다. Rippling의 Abhishek Singh는 개인 어시스턴트를 만들어 두었습니다. 그는 하루 종일 회의 메모, 액션 아이템, TODO, Loom 링크를 Slack 채널에 올려 둡니다. cron 에이전트가 두 시간마다 실행되며, 그의 GitHub PR, Jira 이슈, Slack 멘션과 함께 모든 내용을 읽고, 여러 소스에서 중복을 제거한 뒤, 깔끔한 대시보드를 게시합니다.

그는 또한 스레드에서 Jira 이슈를 생성하고 Confluence에서 논의를 요약하는, Slack에서 트리거되는 자동화도 사용합니다. Singh와 Rippling은 자동화 활용 범위를 확대해 인시던트 분류, 주간 상태 보고, 온콜 인수인계 등의 작업까지 처리하고 있습니다. 가장 유용한 자동화는 팀 전체와 공유됩니다.

#당신의 소프트웨어를 만드는 공장

이 모든 자동화는 작업을 빌드하고, 테스트하고, 데모하기 위해 각자의 컴퓨터를 사용하는 클라우드 에이전트로 구동됩니다. 이제 에이전트를 구성해 코드베이스를 지속적으로 모니터링하고 개선함으로써 당신의 소프트웨어를 만드는 공장을 구축할 수 있습니다.

cursor.com/automations에서 자동화를 직접 만들어 보거나, 템플릿에서 시작해 보세요. 자세한 내용은 문서에서 확인할 수 있습니다.