Cursor AI 와 Github Copilot 비교해 봤습니다 - 남들은 Cursor AI 가 더 좋다고 하던데 저는...

Описание: 실수로 지난 비디오를 저화질로 Export 했습니다.
1080P 로 다시 Export 해서 재 업로드 했습니다.
혼란을 드려 죄송합니다.

바이브 코딩 하면 가장 대표적인 툴이 Cursor AI 입니다.
제 주위에 IT 에 업계에 있는 사람들은 대부분 Cursor AI 를 사용하고 있고 대부분 호평인데요.

그래서 제가 직접 비교해 보기로 했습니다.

지난 '재미로 하는 Vibe Coding' 라방에서 Grok 3 로 만든 Prompt 로 번역 앱을 바이브 코딩으로 만들었는데요.
1시간 안에 미처 구현하지 못한 기능들이 있었습니다.

똑 같은 Prompt 로 Cursor AI 에서 번역 앱 개발을 시도해 봤습니다.

과연 어느 툴이 더 좋을까요?

예상치 못한 에러에 제가 대처하는 방법을 생생하게 공유하기 위해서 진행 과정을 거의 Real 로 보여 드립니다.

Vibe Coding 에는 두가지 요소가 있습니다.
해당 Tool의 기능과 실제로 코딩을 하는 AI 모델의 성능.

둘 다 AI 모델은 ChatGPT, Claude, Gemini 같은 모델을 사용합니다.
실제 코딩을 누가 더 잘하느냐는 이 AI 모델의 성능에 달려 있구요.

Vibe Coding Tool 은 그 AI 모델에게 코딩을 시키기 위해 얼마나 편리한 기능들을 제공하는가가 평가 기준이 될 것 같습니다.
그리고 각각 내부 Prompt로 AI 모델과 Communication을 할 텐데 거기에서 오는 기능의 차이도 있을 테구요.

오늘은 실제 제가 바이브 코딩을 할 때 사용되는 기본 기능들만 비교해 봤습니다.

제 기준으로는 기본 기능면에서는 그 둘이 크게 차이가 나지는 않는 것 같아요.
Response 부분은 Cursor AI 가 좀 더 체계적이고 자세하게 주는 것 같구요.
UX 관점에서 Github Copilot 이 제게는 좀 더 직관적인 부분이 있어서 편리 했습니다.
가격 경쟁력 면에서도 Github Copilot 이 우세 했구요.

그 외에도 제가 느낀 점들을 이 비디오에 정리 해 놨습니다.

재밌는 작업이었습니다.
앞으로 계속 두 툴을 같이 사용할 것 같습니다.
그러다 보면 또 다른 특성들을 발견하게 되겠죠.