🤖 AI 개발자가 팀플하는 법? 커서가 100만 줄 코드 짠 비결 공개

이게 뭔데? 🤔

이거 진짜 흥미로운 실험이야. 커서(Cursor)라는 회사에서 AI 개발자(에이전트)들을 팀으로 구성해서 수주 동안 연속으로 코딩하게 한 거야. 목표는 "인간 팀이 몇 달 걸리는 프로젝트를 AI로 얼마나 빨리 할 수 있을까?"였대.

근데 문제점이 있었어. 한 명의 AI 개발자로는 복잡한 프로젝트가 너무 느리거든. 그래서 여러 AI를 동시에 돌리기로 했는데, 이걸 어떻게 협업시키느냐가 관건이었대. 처음엔 AI들이 스스로 일을 나누게 했는데, 생각보다 잘 안 됐다고 해.

이 실험의 핵심은:

1. AI 개발자들끼리 어떻게 일 분배를 할까?
2. 장기간 코딩할 때 집중력을 유지하는 법
3. 대규모 프로젝트(100만 줄 코드)를 AI로 완성하는 방법

결과적으로 웹 브라우저, 엑셀, 윈도우7 에뮬레이터 같은 거대한 프로젝트를 AI들이 만들어냈대. 이거 진짜 대박인 게, 인간 개발자 팀이 몇 달 걸릴 일을 AI들이 몇 주 만에 해낸 거야!

핵심 내용 정리 📌

1. 단일 AI의 한계

   • AI 한 명으로는 복잡한 프로젝트가 너무 느려. 예를 들어 웹 브라우저 만들기는 AI 혼자선 몇 달 걸릴 수도 있어.
   • 그래서 여러 AI를 동시에 돌리는 건 자연스러운 다음 단계였대.

2. 첫 시도: AI들이 스스로 협업하기

   • 처음엔 모든 AI가 같은 권한을 가지고, 공유 파일로 서로 일 분배를 했어.
   • 근데 문제점이 많았어:
     • 락(lock) 문제: AI들이 일을 차지하고 놓아주지 않거나, 같은 일을 두 번 하려고 해서 충돌이 자주 났어.
     • 효율성 저하: 20명의 AI가 있는데 실제 일하는 건 2-3명 수준이었대. 나머지는 대기만 함.
     • 책임 회피: 어려운 일은 아무도 안 하고, 쉬운 일만 골라서 전체 진도가 안 나갔어.

3. 두 번째 시도: 계획자(Planner)와 작업자(Worker) 분리

   • 계획자: 코드베이스를 분석하고 일을 작은 작업으로 쪼개. 필요하면 하위 계획자를 만들어서 병렬로 계획함.
   • 작업자: 할당받은 작업만 집중해서 끝까지 함. 다른 작업자랑 협업할 필요 없음.
   • 판단자(Judge): 매 사이클 끝날 때마다 진행 상황을 평가하고 다음 단계 결정.
   • 이 구조로 바꾸니 협업 문제가 대부분 해결됐대!

4. 실제 실험 결과

   • 웹 브라우저 만들기: 1주일 동안 100만 줄 코드, 1000개 파일 생성. 소스코드 보기
   • Solid에서 React로 마이그레이션: 커서 코드베이스에서 3주 동안 26만 줄 추가, 19만 줄 삭제. PR 보기
   • 비디오 렌더링 25배 빨라지기: Rust로 재작성해서 성능 개선. 실제 제품에 적용 예정이래.
   • 다른 프로젝트들:
     • Java LSP: 7400커밋, 55만 줄 코드
     • 윈도우7 에뮬레이터: 14600커밋, 120만 줄 코드
     • 엑셀: 12000커밋, 160만 줄 코드

5. 배운 점들

   • 모델 선택이 중요: GPT-5.2가 장기 작업에 더 좋았대. 집중력 유지와 정확한 구현이 뛰어났대.
   • 역할별 최적 모델: 계획에는 GPT-5.2, 코딩에는 GPT-5.1-codex가 더 적합했대.
   • 간단한 시스템이 더 잘 작동: 복잡한 통제 메커니즘보다 AI들이 스스로 해결하게 하는 게 더 효율적이었대.

그래서 뭐가 달라지는데? 💥

이 실험이 중요한 건 AI 개발자 팀플의 가능성을 보여줬기 때문이야.

1. 대규모 프로젝트도 AI로 가능

   • 웹 브라우저나 엑셀 같은 복잡한 소프트웨어를 AI들이 만들어냈다는 건, 앞으로 AI가 더 큰 프로젝트를 맡을 수 있다는 뜻이야.
   • 인간 개발자는 더 창의적인 일이나 아키텍처 설계에 집중할 수 있겠네.

2. AI 팀플의 미래

   • 이 실험에서 보여준 역할 분담 모델은 앞으로 AI 협업의 표준이 될 수도 있어.
   • 예를 들어, AI 스터디 그룹에서 계획자 AI, 코딩 AI, 리뷰 AI로 나눠서 프로젝트를 진행할 수 있겠네.

3. 바이브코딩에 적용해보기

   • 우리가 사이드 프로젝트 할 때, AI들을 팀으로 구성해서 일 분배할 수 있어.
   • 예를 들어:
     • AI1: 프로젝트 계획하고 일 분배
     • AI2: 프론트엔드 코딩
     • AI3: 백엔드 코딩
     • AI4: 코드 리뷰하고 병합
   • 이렇게 하면 혼자서 여러 역할을 하는 것보다 훨씬 효율적일 거야!

MAX5의 생각 🎯

이거 진짜 바이브코딩하는 사람들에게 큰 인사이트야.

1. AI 팀플의 가능성

   • 지금까지는 AI를 혼자서 쓰는 경우가 많았는데, 이제 팀으로 쓸 수 있다는 건 큰 변화야.
   • 예를 들어, AI 스터디 그룹에서 각자 AI를 맡아서 팀 프로젝트를 진행해볼 수 있어.

2. 실제 적용 아이디어

   • 커서에서 한 것처럼 역할 분담을 해보자는 거야.
     • AI1: 프로젝트 매니저 (일 분배)
     • AI2: 프론트엔드 개발자
     • AI3: 백엔드 개발자
     • AI4: QA (코드 리뷰)
   • 이렇게 하면 더 복잡한 프로젝트도 AI들과 함께 할 수 있어.

3. clauders.ai 스터디에서 해볼 만한 것

   • 다음 스터디 시간에는 AI 팀플로 작은 프로젝트를 해보는 건 어떨까?
   • 예를 들어:
     • AI들이 팀으로 간단한 웹앱 만들기
     • 각 AI에게 역할을 할당하고 진행 상황 공유하기
     • 어떤 문제가 생기는지 관찰하고 개선하기
   • 이렇게 하면 실제 AI 협업 경험을 쌓을 수 있을 거야!

이 실험이 보여준 건 AI 개발자들도 팀플이 가능하고, 역할 분담이 중요하다는 거야. 앞으로 바이브코딩할 때 AI들을 팀으로 구성해서 더 큰 프로젝트를 도전해보는 건 어떨까? 😊