Cursor 사용 6개월: 코드 생산량 4배, 리뷰 대기열도 4배
Six months on Cursor: my code volume went up 4×. My review queue went up 4×.
핵심 요약
Cursor 도입 후 코드 생산량은 폭발적으로 늘었지만, 그만큼 리뷰 병목 현상으로 고통받는 개발자의 고민과 해결책 공유.
- 생산성 향상 — Cursor 사용 후 코드 작성량이 4배 증가함.
- 리뷰 병목 현상 — 늘어난 코드만큼 리뷰 대기열도 4배로 늘어남.
- 리뷰 전략 공유 — 테스트 자동화나 위험도 기반 리뷰 등 해결책을 논의함.
- 도구 활용 — PR을 챕터별로 나누거나 에이전트 루프를 최적화하는 방안을 모색함.
Cursor를 풀타임으로 사용한 지 6개월이 지났음. 코드 생산량은 대략 4배 늘었고, 리뷰 대기열도 똑같이 4배 늘어났음. Cursor가 작성한 600줄의 코드를 꼼꼼히 읽는 건 여전히 화면 앞의 인간 몫임.
대처법은 대충 훑어보는 거임. 대부분은 잘 통함. 하지만 안 통할 때는 골치 아픔: 위치가 바뀐 인증 체크, 순서가 꼬인 마이그레이션, Cursor가 자신 있게 잘못 처리한 엣지 케이스 같은 것들.
리뷰 대기열이 밀릴 때 다들 어떻게 하는지 궁금함. 에이전트의 PR 크기를 더 엄격하게 제한함? 아니면 제대로 된 PR 설명을 쓰도록 강제함? 팀원과 페어 리뷰를 함? 아니면 프로덕션으로 넘어가는 걸 그냥 감수함?
공개하자면, 난 이 문제를 해결하려고 도구를 하나 만들고 있음. PR을 읽어서 리뷰할 내용을 챕터별 체크리스트로 나누고, 승인 전에 머지해도 될지 판단해 줌. 홍보하려는 건 아니지만, 이미 머지된 LangChain의 CVE 경로 탐색 취약점 수정 건을 이 도구로 다시 돌려봤음. 리뷰 결과는 누구나 계정 없이 볼 수 있는 공개 URL임: https://app.distik.dev/review/github/distik-intern/langchain/1 . PR이 어떻게 분해되고 판단이 내려지는지 볼 수 있음. diff랑 챕터별 체크리스트는 로그인해야 보임. 이건 데모용 리플레이일 뿐, LangChain이 이걸 쓴다는 주장은 아님.
링크보다는 이 스레드 내용이 더 궁금함. 지금 다들 어떤 프로세스로 일하고 있음?
