LLM3 AI 코딩 도구 Cursor의 내부 작동 방식과 최적화 전략 AI 코딩 도구인 Cursor, Windsurf, Copilot 등의 내부 작동 방식을 이해하면 복잡한 코드베이스에서도 생산성을 높이고, 일관된 성능을 확보할 수 있습니다. 그러나 많은 개발자가 AI IDE의 한계를 이해하지 못한 채 전통적인 개발 도구처럼 다루면서 성능 문제를 경험하곤 합니다.이번 글에서는 Cursor의 내부 작동 방식과 시스템 프롬프트, 그리고 코딩 및 Cursor 규칙 최적화 방법을 설명합니다.LLM에서 코딩 에이전트로 진화1. 대형 언어 모델(LLM)LLM은 기본적으로 다음 단어를 예측하는 방식으로 작동합니다. 프롬프트를 제공하면 자동 완성을 통해 응답을 생성하죠.초기 LLM(GPT-2 등)은 특정 프롬프트를 작성해야 원하는 결과를 얻을 수 있었지만, 명령 튜닝(Instructio.. 2025. 3. 25. LLM이 프로그래밍 생산성을 5~10배 향상시켰을까? 2023년 이후 LLM(대형 언어 모델) 기반 코딩 보조 도구들이 널리 보급되었다. GitHub Copilot, ChatGPT, Codeium 등의 AI 도구가 등장하면서, 개발자들은 "생산성이 5배에서 10배까지 증가했다"는 주장을 내놓았다. 하지만 소프트웨어 업계 전체의 생산성이 극적으로 향상되었다는 객관적인 증거는 거의 없다.실제로 LLM이 단순한 보일러플레이트 코드 작성에는 효과적이지만, 더 복잡한 소프트웨어 개발 과정에서는 생산성 향상이 제한적이다. 더구나 대부분의 개발자는 LLM을 효과적으로 활용하는 방법을 모르거나 관심이 없다는 점도 문제다. 그렇다면 LLM이 실제로 생산성을 향상시킨 분야는 어디이며, 그 한계는 무엇일까?LLM이 특히 효과적인 작업LLM이 특정 상황에서는 생산성을 크게 향상.. 2025. 3. 11. AGI는 정말 올까? AI의 진짜 진화 방향 최근 몇 년 동안 AGI(인공지능 일반화, Artificial General Intelligence) 에 대한 논쟁이 뜨겁다. "AGI가 언제 등장할까?"라는 질문은 마치 미래를 내다보는 점쟁이의 예언처럼 다뤄지곤 한다. 어떤 사람들은 "10년 뒤에 올 것" 이라고 말하고, 또 어떤 사람들은 "내일이라도 터질 일" 이라고 주장한다.하지만, 정말 중요한 건 AGI의 도래 시점이 아니라 AI가 어떻게 발전하고 있는가 이다.AI는 정말 인간을 대체할 수 있을까?우리는 흔히 AI 발전을 "완전한 자율성을 향한 행진" 으로 생각하지만, 실제로는 조금 다르다. AI는 점점 더 적은 인간의 개입으로 더 많은 일을 해낼 수 있도록 발전하고 있다.예를 들어,AI는 점점 더 많은 데이터를 라벨링할 수 있다.AI는 더 많은.. 2025. 2. 25. 이전 1 다음
