Stripe의 Developer Infrastructure 책임자(Head of Developer Infrastructure)인 Scott MacVicar는 팀과 함께 AI를 도입하려는 엔지니어링 리더들에게 꼭 해주고 싶은 한 가지 제안이 있다면, 바로 더 과감하게 속도를 내라는 것이라고 말합니다.

"AI 코딩을 도입해 볼까 고민하고 있다면, 이 부분에서는 더 빨리 움직이라고 말씀드리고 싶습니다."

Stripe 역시 Cursor를 빠르게, 그러나 신중하게 도입했습니다. Stripe는 99.9999% API 가동 시간과 개발자 경험의 기준을 세우는 제품으로 잘 알려져 있습니다. 이 둘 중 어느 것도 희생할 수 없었습니다.

핵심은 Stripe의 3,000명이 넘는 모든 엔지니어가 올바른 가드레일 안에서 시작할 수 있게 하는 것이었습니다. Stripe는 모든 머신에 Cursor를 미리 설치하고, Cursor Rules를 사용해 코드베이스 컨텍스트를 제공했으며, 더 높은 속도에서도 품질을 유지할 수 있도록 코드 리뷰 관행을 조정했습니다. 그 과정에서 AI로부터 가장 큰 가치를 얻고 있는 사람이 누구인지에 대해 예상치 못한 사실도 발견했습니다.

#엔지니어가 성공할 수 있는 환경 만들기

Stripe는 일찍부터 AI가 자사 엔지니어들의 업무 방식을 근본적으로 바꿀 것이라고 확신했다. 과제는 이 변화를 3,000명이 넘는 개발자 전체로 어떻게 확산·관리할 것인가였다. Stripe가 택한 접근법은 첫날부터 모든 사람이 Cursor를 잘 활용할 수 있게 만드는 것이었다.

"새로 합류한 엔지니어들의 개발용 머신에는 VS Code, IntelliJ, 그리고 Cursor가 모두 설치되어 있고, Stripe 개발 환경을 어떻게 사용하는지 배우는 실습형 랩 과정을 거치게 됩니다."라고 MacVicar는 말했다.

모든 설정은 미리 구성되어 있다. Stripe는 Cursor Rules를 사용해 Cursor에게 Stripe 코드베이스와 코딩 표준에 대한 컨텍스트를 제공한다. 조직 차원에서 규칙을 얼마나 포괄적으로 만들지 기준을 맞춰 가면서, 각 팀이 자체 규칙을 추가할 수 있도록 권한도 부여했다. 이런 접근 방식 덕분에 Stripe 개발자들은 AI 코딩 도구를 첫날부터 생산적으로 활용할 수 있었고, 이후에는 그 활용도를 한층 더 끌어올릴 수 있었다.

Cursor 도입은 내부 인플루언서 시스템을 통해 확산되었다. 파워 유저들은 런치앤런 세션에서 자신의 워크플로를 공유하며, 동료들에게 여러 에이전트를 병렬로 실행하는 방법이나 더 좋은 프롬프트를 작성하는 방법을 보여 주었다.

#AI 코딩에 맞게 코드 리뷰 재설계하기

AI 덕분에 엔지니어들은 더 많은 코드를 작성할 수 있게 되었다. 하지만 그것이 목표는 아니었다. Stripe는 개발 속도가 빨라진다고 해서 품질이 떨어지는 상황을 원하지 않았다. 그들이 찾은 해법은 코드 리뷰 방식을 변화된 속도에 맞게 재설계하는 것이었다.

Stripe는 이제 LLM을 활용해 리뷰어들이 더 효율적으로 작업할 수 있도록 돕고 있다. AI가 복잡한 메서드나 위험한 파일을 표시해 주어, 리뷰어들의 주의를 가장 필요한 곳에 집중시킨다. 엔지니어들은 사람에게서 나온 코드든 에이전트가 생성한 코드든, 준비가 되지 않은 코드를 과감하게 되돌려 보내는 데 한층 더 익숙해졌다.

Stripe 엔지니어들은 이런 새로운 업무 방식을 기꺼이 받아들였다. 내부 설문조사에서 개발자 만족도는 최근 5년 사이 최고치를 기록했다. MacVicar는 이렇게 말했다. “사람들이 지금 제공받고 있는 도구들에 정말로 들떠 있습니다.”

#장기 근속자의 이점

Stripe는 이제 엔지니어들이 Cursor를 통해 최대한의 가치를 얻을 수 있도록 돕는 데 집중하고 있습니다. 초기 결과는 MacVicar에게도 의외였습니다. 그는 주니어 엔지니어들이 경험 부족을 AI로 보완하면서 가장 큰 혜택을 볼 것이라 예상했습니다. 하지만 실제로는 재직 기간이 가장 긴 엔지니어들이 가장 큰 생산성 향상을 보였습니다.

이러한 결과에 따라, MacVicar는 신규 입사자가 Cursor에 접근하기 전에 첫 몇 주를 코드베이스를 익히는 데 써야 할지 검토하고 있습니다. 그 기간 동안 AI 도구에서 최대한의 가치를 끌어내는 데 필요한 컨텍스트를 쌓을 수 있기 때문입니다.

이는 MacVicar가 다른 엔지니어링 리더들에게 AI에 대해 모든 것을 완전히 파악할 때까지 기다리지 말라고 조언하는 이유 가운데 하나입니다. 실제로 가장 중요한 여러 질문은 엔지니어들이 도구를 실제로 사용해 보기 전까지는 드러나지 않습니다. 그는 지금 바로 시작하는 것이 현재의 가능성과 소프트웨어 엔지니어링의 미래를 모두 최적화하는 최선의 방법이라고 보고 있습니다.

에이전트 기반 코딩 워크플로우를 엔지니어링 팀에 더 빠르게 도입하고 싶다면, 팀에 문의하여 Cursor 체험을 시작해 보세요.