Step-by-step workflow
AI 코딩 실전 워크플로우
AI 코딩은 코드 생성량보다 명확한 완료 조건, 관련 파일과 실패 테스트가 품질을 좌우합니다.
- 예상 시간
- 작업 규모에 따라 30분 이상
- 난이도
- 고급
- 비용
- 낮음~보통
- 단계
- 4단계
마지막 확인일: 2026년 8월 23일 · 실제 기능과 가격은 각 공식 사이트를 확인하세요.
Follow these steps
단계별로 따라 하기
- 1
STEP 1
ChatGPT / Claude
요구사항, 예외, 테스트와 롤백 기준을 구현 전에 정리합니다.
- 입력값
- 사용자 문제, 기존 제약, 완료 조건
- 출력값
- 작은 작업 단위와 테스트 계획
- 다음으로 넘길 것
- 관련 파일 후보와 변경 금지 범위를 Cursor에 전달합니다.
ChatGPT / Claude 상세 보기 →[요구사항]을 사용자 관점 완료 조건, 예외, 테스트, 롤백으로 나눠 작은 작업 단위로 작성해줘.
- 2
STEP 2
Cursor
실제 코드베이스를 읽고 제한된 범위에서 구현합니다.
- 입력값
- 계획, 관련 파일, 테스트 명령
- 출력값
- 작은 diff와 테스트 결과
- 다음으로 넘길 것
- 변경 파일·남은 위험·재현 방법을 기록합니다.
Cursor 상세 보기 →[파일] 안에서 [기능]을 구현하되 먼저 계획을 보여주고 작은 diff 후 [테스트]를 실행해줘.
- 3
STEP 3
Cursor
별도 단계에서 diff와 회귀 위험을 재검토합니다.
- 입력값
- 최종 diff, 요구사항, 테스트 출력
- 출력값
- 누락·회귀·보안 검토
- 다음으로 넘길 것
- 실제 문제만 수정하고 전체 관련 테스트를 다시 실행합니다.
Cursor 상세 보기 →이 diff를 요구사항과 대조하고 실제 회귀 위험, 테스트 누락, 무관한 변경만 지적해줘.
- 4
STEP 4
선택: Replit / 테스트 환경
공유 데모가 필요하면 Replit 같은 별도 환경에서 사용자 흐름을 확인합니다.
- 입력값
- 검증된 코드와 실행 방법
- 출력값
- 데모와 수동 검수 결과
- 다음으로 넘길 것
- 운영 배포 전 환경변수·데이터·보안을 다시 확인합니다.
선택: Replit / 테스트 환경 상세 보기 →새 기능을 추가하지 말고 제공한 실행·검수 절차로 데모 동작만 확인한다.
비용과 재작업을 줄이는 지점
- 전체 저장소 대신 관련 파일·심볼만 컨텍스트에 넣으세요.
- 읽기·계획·구현·리뷰를 분리하세요.
- 빠른 관련 테스트 후 전체 테스트를 실행하세요.
- 큰 리팩터링과 기능 변경을 같은 요청에 섞지 마세요.