소규모 SaaS에서 5개월간 Cursor와 Claude Code를 병행 사용한 후기: 신뢰하는 부분과 그렇지 않은 부분에 대한 솔직한 정리

나는 Trakkar라는 소규모 인도 B2B SaaS를 운영하고 있다. 4년 차다. 고객사 전체에서 월 1만 시간 정도가 추적된다. 나를 포함해 사내 엔지니어는 4명이다.

지난 12월, 나는 Copilot만 쓰던 환경에서 병행 스택으로 전환했다. IDE 내 편집은 Cursor를, 저장소 전체 리팩토링과 CI 스크립트에는 터미널에서 Claude Code를 사용했다. 5개월이 지났다. 이 서브레딧에서 보는 창업자들의 글은 보통 한쪽 극단으로 치우쳐 있어서, 솔직한 내용을 공유하고자 한다.

내가 실제로 측정한 수치들 (바이브 아님)

- 엔지니어 1인당 주간 PR 병합 수: 31% 증가 (5번의 스프린트 동안 팀 평균 6.4개에서 8.4개로 증가).
- 중앙값 PR 리뷰 시간: 47분에서 28분으로 단축. (단축된 시간의 대부분은 코드가 아니라 AI가 생성한 설명과 diff 요약 덕분임.)
- AI가 건드린 코드의 프로덕션 버그 수: 직접 작성한 코드와 거의 동일함. 커밋에 태그를 달아두었기에 확인 가능함.
- 불안정한 테스트(Flaky test) 수: 증가함. 12월 3개에서 4월 11개로 늘어남. 이 때문에 격리 작업을 추가했음.

앞으로도 계속 사용할 영역

• 사양에 맞춰 새로운 모듈 스캐폴딩하기. 매번 2시간 정도 절약됨.
• 내가 직접 작성한 코드의 단위 테스트 작성하기. 반대 방향(AI가 코드를 쓰고 내가 테스트를 쓰는 것)은 잘 안 됨. 테스트가 AI의 잘못된 가정을 그대로 반영하기 때문임.
• SQL을 ORM 호출로 변환하기. Sequelize 문법은 끔찍해서 2026년에도 외우고 싶지 않음.
• 팀원들의 긴 PR 요약하기. 모든 PR 설명 상단의 tl;dr 블록은 이제 Claude Code 출력물임.

AI를 배제한 영역

• 결제 흐름과 관련된 모든 것. 우리는 Razorpay를 사용함. 지난 분기에 AI가 생성한 웹훅 핸들러가 환불 이벤트를 조용히 삼켜버린 적이 있음. AI 잘못은 아니고 사양이 모호했던 탓이지만, 그 버그의 대가는 4시간의 고객 지원과 환불의 환불이었음. 이제부터는 직접 작성함.
• 감사 로그 기록. 같은 이유임. 인도 노동법이 이제 적용됨. AI가 불변의 체크인 기록을 쓰게 두지 않을 것임.
• 무엇을 만들지 결정하기. AI는 '이걸 작성해'에는 뛰어나지만 '우리가 이걸 만들어야 할까'에는 끔찍함. 백로그 정리는 인간의 영역으로 남겨둠.

METR의 연구 결과는 사실임

그들의 통제된 연구에 따르면 숙련된 오픈소스 개발자들은 AI를 사용할 때 20% 더 빠르다고 느꼈음에도 실제로는 19% 더 느려졌다고 함. 우리 팀의 숙련된 엔지니어들이 익숙한 코드를 다룰 때도 이 현상을 목격함. 그들은 이미 작성해 본 코드에 대해서는 AI 없이 더 빠름. 저장소의 익숙하지 않은 부분을 다루는 주니어 엔지니어들이야말로 실제로 생산성이 향상되는 사람들임.

이 글을 읽는 1인 창업자라면 기억해라: AI는 당신이 이미 할 줄 아는 일에 대해서는 10배의 곱셈기이지만, 할 줄 모르는 일에 대해서는 0배의 곱셈기이다. 절약한 시간으로 똑같은 것을 더 많이 찍어내지 말고, 스택의 익숙하지 않은 부분을 배우는 데 써라.

지난 90일 동안 당신의 AI 워크플로우에서 제거한 작업은 무엇이며, 그 이유는 무엇인가?