혼자서도 대규모 프로젝트를? Cursor AI로 개발 프로세스 표준화하기
요즘 개발 트렌드는 정말 빠르게 변하죠? 저도 혼자서 사이드 프로젝트를 진행하다 보면, 새로운 기술을 익히는 것도 버거운데 프로젝트 관리나 문서화까지 챙기기가 쉽지 않더라고요. 특히나 개발 초기 세팅부터 PRD 작성, 코드 작성까지 모든 과정을 혼자 해내야 할 때 막막함을 느낀 적이 많아요. 그런데 Cursor AI를 만나고 나서는 개발 프로세스가 훨씬 수월해졌답니다! 😊
이 글에서는 저처럼 혼자 개발하는 분들이 Cursor AI를 똑똑한 코드 비서로 활용해서, 일반적인 소프트웨어 개발 프로젝트를 어떻게 표준화된 절차에 따라 수행할 수 있는지 그 노하우를 알려드릴게요. 프로젝트의 시작부터 마무리까지, 각 단계별로 따라야 할 구체적인 절차와 유용한 팁, 그리고 Cursor AI에게 어떤 프롬프트를 주면 좋을지 예시까지 꼼꼼하게 정리해봤어요. 마치 현업에서 바로 적용할 수 있는 가이드라고 보시면 될 것 같아요. 자, 그럼 함께 살펴볼까요?
1. 프로젝트 시작: 기본 폴더 및 파일 구성 방법 🏗️
프로젝트를 시작할 때 가장 먼저 해야 할 일은 바로 폴더 구조와 기본 파일을 체계적으로 준비하는 것이에요. 처음부터 견고한 구조를 잡아두면 나중에 협업하거나 유지보수할 때 불필요한 혼란을 줄일 수 있답니다.
- 버전 관리 저장소 초기화: 새로운 Git 저장소를 만들고 로컬 폴더를 초기화하세요. GitHub 같은 원격 저장소와 연결해서 원활한 협업과 이력 관리를 준비하는 게 좋아요. 이때 `.gitignore` 파일을 먼저 생성해서 `node_modules/`나 환경설정 파일처럼 불필요한 파일들이 커밋되지 않도록 하는 것이 중요해요.
- 프로젝트 루트 디렉토리 및 기본 파일 생성: 프로젝트명을 딴 루트 폴더를 만들고 그 안에 필수 파일을 넣어주세요.
- `README.md`: 프로젝트 개요와 사용법을 담은 안내 문서예요. 간략한 소개와 목표를 작성하고 개발 중에 꾸준히 업데이트해주세요.
- `.gitignore`: 버전 관리에서 제외할 항목들을 명시하는 파일이죠. 초기에 만들어야 민감 정보나 불필요한 파일이 잘못 커밋되는 걸 막을 수 있어요.
- 기타 환경설정 파일: 사용 언어나 프레임워크에 따라 `package.json`(Node.js)이나 `requirements.txt`(Python) 등을 초기화합니다. 이건 기술 스택 결정 후에 구체화되겠지만, 미리 만들어두면 편리해요.
- 기본 폴더 구조 계획: 프로젝트 성격에 맞는 폴더 구조를 설계하는 건 정말 중요해요. 예를 들어 웹 서비스라면 `frontend/`와 `backend/` 디렉토리를 만들고, 문서를 관리할 `docs/` 디렉토리를 둘 수 있어요. 아직 기술 스택이 정해지지 않았더라도 대략적인 구조를 구상해두면 다음 단계가 수월하답니다.
- 초기 문서 작성: 프로젝트 계획서나 요구사항 정의서를 작성할 공간을 마련하세요. `docs/` 폴더 내에 기획 문서를 작성하거나, Wiki, 노션 같은 협업 도구를 활용해서 PRD(Product Requirements Document)를 정리해도 좋아요. Cursor AI의 도움을 받으면 문서 초안을 빠르게 작성할 수 있으니 2장 PRD 생성 절차를 참고해보세요.
- 초기 커밋 및 공유: 모든 초기 설정이 끝나면 "Initial commit" 메시지와 함께 코드를 커밋하고 원격 저장소에 푸시하세요. 이렇게 하면 이력이 남고, 이후 단위 기능 개발이나 문서 수정 사항을 커밋 단위로 관리할 수 있답니다.
폴더와 파일을 구성한 후 Cursor AI에게 "프로젝트 X를 시작하려고 합니다. 일반적인 초기 파일(.gitignore, README 등)과 폴더 구성을 제안해줘." 라고 물어보면, 프로젝트 성격에 맞는 초기 세팅에 대해 조언을 구할 수 있어요. AI의 추천을 참고하여 누락된 부분이 없는지 점검하는 센스!
2. Cursor AI와 함께 하는 PRD(Product Requirements Document) 작성 📝
PRD는 프로젝트의 방향성과 요구사항을 한눈에 정리한 핵심 문서예요. Cursor AI를 활용하면 PRD를 더 빠르고 체계적으로 작성할 수 있답니다.
- 요구사항 정보 수집: 먼저 프로젝트의 배경, 해결하려는 문제, 대상 사용자, 주요 기능, 성공 지표 등 핵심 정보를 정리해야 해요. "어떤 문제가 왜 중요한가?", "누가 이 기능을 사용할 것인가?", "어떤 핵심 기능이 필요한가?" 등을 문서 초안에 적어두면 AI에게 좋은 맥락을 제공할 수 있어요. PRD에는 보통 요약/배경, 대상 사용자, 사용자 시나리오, 기능 요구사항 등이 포함돼요.
- PRD 템플릿 마련 및 섹션 분할: PRD에 포함될 섹션들의 템플릿을 미리 만들어보세요. 예를 들어 '요약 및 배경', '목표 및 성공 지표', '주요 사용자 및 페르소나' 등으로요. 그리고 Cursor AI에게는 각 섹션별로 나눠서 생성을 요청하는 게 효과적이에요. 한꺼번에 다 요구하기보다, 3~4개의 부분으로 나눠서 작성하면 더 구체적이고 정확한 결과를 얻을 수 있답니다.
- AI에게 프롬프트 전달: 준비한 템플릿과 정보를 바탕으로 Cursor AI에 자세한 지시를 내리세요. 이때 맥락, 작성 과제, 포함할 사항, 형식을 구조화하여 프롬프트에 포함하면 완성도 높은 응답을 얻을 수 있어요.
- **예시 프롬프트:** "프로젝트 배경: 2030년까지 국내 피트니스 앱 사용률이 50% 증가했고, 사용자들은 소셜 피드백 기능을 원하고 있습니다. 과제: '요약과 배경' 섹션을 작성. 요구사항: 문제의 정의(운동 지속 어려움)와 이 문제가 왜 중요한지 (비만율 증가 통계 등) 포함."
- AI 응답 검토 및 보완: Cursor AI가 생성한 초안은 꼭 꼼꼼히 검토해야 해요. 사실과 다른 부분이나 빠진 요구사항은 없는지 확인하고, 필요하면 "생성된 요약에 특정 지표를 추가해줘"처럼 추가 프롬프트로 수정을 요청할 수 있답니다.
- 완성 및 문서화: 모든 섹션이 작성되면 AI 응답들을 모아서 하나의 문서로 통합하세요. 문서 흐름을 자연스럽게 다듬고, 서두에 버전과 날짜를 명시해서 관리하는 것이 좋아요. 이 PRD 문서는 `docs/` 폴더에 저장하거나 공유 문서로 관리하면 된답니다.
Cursor AI를 활용하면 PRD 작성을 훨씬 단축시킬 수 있지만, 최종 책임은 항상 작성자에게 있다는 점을 기억해야 해요. AI가 제안한 내용을 무조건적으로 받아들이기보다는, 프로젝트 맥락에 맞게 적절히 수정하고 보완하는 것이 중요하답니다.
3. 서비스 구현을 위한 기술 스택 선정 기준 및 가이드 📊
어떤 언어와 프레임워크, 인프라를 사용할지는 프로젝트의 성공과 효율에 정말 큰 영향을 미쳐요. 기술 스택을 선정할 때는 다음 기준들을 꼭 고려해주세요.
- 요구사항 및 목표에 적합성: 프로젝트의 성격을 파악하는 게 우선이에요. 예를 들어 실시간 기능이 핵심이면 WebSocket 지원이 좋은 기술을, 데이터 분석 위주 서비스라면 Python/R 같은 언어를 고려해야겠죠. 프로젝트 규모, 예상 트래픽, 성능 요건 등 비기능적 요구사항도 기술 선택에 영향을 줘요.
- 개발자(본인) 역량 및 러닝 커브: 본인의 숙련도를 평가하는 것도 중요해요. 이미 익숙한 기술이라면 개발을 빠르게 할 수 있고, 생소해도 학습 곡선이 완만하면 도전해볼 만하죠. 혼자 개발하는 경우 너무 새로운 기술로 시작하면 위험할 수 있으니 익숙함과 새로움 사이의 균형이 필요해요.
- 기술의 성숙도와 커뮤니티 지원: 후보 기술이 안정적인지, 최신 트렌드를 따르는지 살펴보세요. 너무 구식보다는 일정 수준 검증되고 활발히 사용되는 최신 기술이 좋아요. GitHub 스타 수나 Stack Overflow 질문 수 등을 통해 커뮤니티 활발도를 확인하면 문제 발생 시 도움을 얻기 쉬운지 가늠할 수 있답니다.
- 개발 생산성과 유지보수: 개발을 얼마나 빠르고 쉽게 할 수 있는지도 중요해요. 간단한 CRUD 위주의 백엔드라면 생산성 높은 프레임워크(Django, Express 등)가 유리하죠. 코드의 가독성, 구조화 측면에서도 나중에 본인이나 다른 사람이 이해하기 쉬운 스택이어야 유지보수가 편해요.
- 확장성과 성능: 나중에 기능이 추가되고 사용자 수가 늘어날 것을 염두에 둬야 해요. 수평/수직 확장에 용이한 아키텍처인지, 멀티쓰레드나 비동기 처리를 잘 지원하는지 등을 살피세요.
- 인프라 및 배포 적합성: 선택한 기술이 배포하려는 인프라 환경과 맞는지도 중요해요 (예: AWS Lambda를 활용하려면 지원 언어/런타임 제약이 있음). CI/CD 파이프라인 구성 경험이나 DevOps 친화성도 고려하면 좋아요.
이런 기준들을 종합해서 후보 기술 리스트를 만든 다음, 각 후보의 장단점을 표로 정리하거나 비교해보는 걸 추천해요. 이때 Cursor AI의 도움을 받을 수 있는데, 예를 들어 "프로젝트 요구사항 A,B,C를 만족하기에 적합한 백엔드 프레임워크 3가지를 추천하고 각각 근거를 설명해줘."처럼 프롬프트를 주면 AI가 후보와 이유를 제시해 줄 거예요. 또한 "React와 Vue의 차이점과 우리 프로젝트에 더 알맞은 선택은 무엇일까?"처럼 구체적인 비교를 질문해 결정에 참고할 수도 있답니다.
최종적으로 스택을 선정했다면, 그 선택 이유를 간략히 문서로 남겨두세요. PRD의 한 섹션이나 별도의 기술 설계 문서에 "선정된 기술 스택 및 선정 이유"를 정리하면 나중에 근거를 참고하거나 외부에 프로젝트를 설명할 때 도움이 된답니다.
4. 표준 폴더 구조 예시 (Frontend/Backend/Docs 등) 📁
프로젝트 폴더 구조는 규모나 기술 스택에 따라 다르지만, 여기서는 풀스택 웹 프로젝트를 예로 들어 표준적인 구조를 제시해 드릴게요. 이 구조는 프론트엔드와 백엔드를 한 저장소에서 관리할 때 효율적인 개발과 배포를 위해 많이 사용된답니다.
project-root/
- `├── frontend/` # 프론트엔드(클라이언트) 애플리케이션 소스 코드
- `├── src/` # 주요 소스 폴더 (React/Vue 등 컴포넌트, 페이지 코드)
- `├── public/` # 정적 파일 및 HTML 템플릿
- `├── package.json` # 프론트엔드 의존성 및 스크립트 정의
- `└── ...` # 기타 설정 파일 (예: webpack.config.js 등)
- `├── backend/` # 백엔드(서버) 애플리케이션 소스 코드
- `├── src/` # 서버 사이드 소스 (예: Controller, Service, Model 폴더 등)
- `├── tests/` # 백엔드용 테스트 코드 폴더
- `├── package.json` # 백엔드 의존성 (Node.js 예시; Python이면 requirements.txt 등)
- `└── ...` # 환경설정 파일 (.env.example, ormconfig.js 등)
- `├── docs/` # 프로젝트 관련 각종 문서를 보관
- `├── PRD.md` # 제품 요구사항 문서 (PRD)
- `├── API-spec.md` # API 명세서 (Swagger나 REST API 설명 문서)
- `├── architecture.png` # 시스템 아키텍처 다이어그램 이미지 (예시)
- `└── ERD.png` # 데이터베이스 ERD 다이어그램 이미지 (예시)
- `├── .gitignore` # Git 무시 규칙 파일 (공통 설정)
- `├── README.md` # 리포지토리 대표 설명서 (프로젝트 개요, 실행 방법 등)
- `└── package.json` # (선택) 전체 모노레포 관리용 package.json (프론트/백엔드 공용 스크립트)
`frontend/` 폴더에는 사용자에게 제공되는 프론트엔드 애플리케이션 코드가 들어가요. `src/` 폴더 아래에 컴포넌트, 라우팅, 상태관리 코드가 위치하죠. `backend/` 폴더는 서버 측 애플리케이션 코드예요. 웹 프레임워크의 관례에 따라 계층별 폴더를 구성하면 된답니다.
`docs/` 폴더는 개발 산출물(documentation)을 모아두는 곳이에요. PRD부터 아키텍처 다이어그램, DB ERD, API 명세서, 유지보수 가이드까지 모두 이곳에 저장하면 된답니다. 이렇게 한 곳에 모아두면 프로젝트 이해관계자 모두가 최신 문서를 쉽게 볼 수 있고, 형상 관리도 용이하죠.
루트 파일로는 `.gitignore`와 `README.md`가 있어요. `.gitignore`는 공통적으로 적용할 Git 무시 규칙을 모아두고, `README.md`는 프로젝트 전반에 대한 설명 문서로, 처음 시작할 때 간단히 작성하고 개발하면서 지속적으로 업데이트해야 해요.
물론 프로젝트마다 구조가 조금씩 다를 수 있지만, 프론트엔드와 백엔드 코드를 명확히 분리하고 문서를 체계적으로 관리한다는 원칙은 동일하답니다. 초기 개인 프로젝트라면 위와 같이 한 폴더 안에 구조를 잡고 시작하는 것이 관리상 편리할 거예요.
5. 개발 문서 종류 및 작성 시점 📋
소프트웨어 개발 과정에서는 정말 다양한 문서들이 나오는데, 각 문서는 필요한 시점에 작성되어야 효과적이에요. 아래는 일반적인 개발 문서의 종류와 언제 작성해야 하는지에 대한 가이드랍니다.
| 문서 종류 | 작성 시점 | 주요 내용 |
|---|---|---|
| 제품 요구사항 문서 (PRD) | 기획 단계 | 프로젝트 배경, 문제 정의, 목표, 요구사항 |
| 시스템 아키텍처 설계서 | 설계 단계 | 전반적인 시스템 구조, 구성 요소 상호 관계 |
| DB 설계서 및 ERD | 설계 단계 | 데이터베이스 구조, 엔터티 및 관계 |
| API 명세서 | 설계 ~ 개발 초반, 개발 중 수시 업데이트 | 클라이언트-서버 통신 규약, 엔드포인트, 요청/응답 |
| 기술 명세서/기능 설계서 | 설계 단계 | 요구사항 구현 기술 방안, 알고리즘 설계 |
| 코딩 표준 및 코드 스타일 가이드 | 개발 단계 초반 | 일관된 코딩 스타일 규칙, 변수명, 주석 원칙 |
| 테스트 계획서 및 테스트 케이스 | 테스트 단계 | 테스트 수행 계획, 개별 기능 테스트 시나리오 |
| 배포 가이드 & 운영 문서 | 배포 단계 | 제품 배포/운영 절차, 모니터링, 장애 대응 |
| README.md | 프로젝트 시작 시 초안, 지속 업데이트, 마무리 단계에서 최종 정리 | 프로젝트 개요, 설치/실행 방법, 주요 기능, 기여 방법 등 |
이 외에도 변경 이력(Change Log), 회고(Retrospective) 문서, 사용자 매뉴얼 등 상황에 따라 다양한 문서를 작성할 수 있어요. 중요한 건 해당 문서가 필요한 시점에 빠짐없이 작성하는 것이랍니다. 예를 들어 "API 명세서는 개발이 시작되기 전에", "ERD는 DB 코딩 전에"와 같이 각 문서의 적정 작성 시점을 놓치지 말아야 해요.
모든 문서는 `docs/` 폴더에 체계적으로 보관하고, 문서마다 버전과 최종 수정일을 기록하는 습관을 들이세요. 문서화를 미루지 않고 개발 진행과 병행해서 실시간으로 업데이트하면, 나중에 문서 작성 부담을 줄일 수 있답니다. Cursor AI에게 "REST API 명세에 포함해야 할 항목은 무엇인지 목록을 만들어줘"라고 물어보면 문서에 들어갈 요소들을 제시받을 수 있어요.
6. 코드 작성 단계에서 Cursor AI를 효과적으로 활용하는 방법 🧑💻
개발 단계에서 Cursor AI를 코드 도우미로 적극 활용하면 생산성과 코드 품질을 높일 수 있어요. 기능 구현, 코드 리팩토링, 테스트 작성 등 각 상황별로 어떻게 Cursor AI를 활용할 수 있는지 알려드릴게요.
- 기능 구현 보조: Cursor AI는 코드 자동완성과 자연어 코드 생성 기능을 갖춘 IDE예요. 함수 이름이나 주석으로 의도를 작성하면 이어서 코드를 자동 생성해주기도 하고, 대화형으로 "~~한 기능을 하는 코드를 작성해줘"라고 명령하면 해당 기능의 코드를 완성해줘요. 예를 들어 "리스트를 정렬하는 Python 함수를 만들어줘"라고 입력하면, Cursor AI가 정렬 함수를 작성해주는 식이죠.
- 코드 리팩토링: 작성한 코드 블록을 드래그로 선택하면 Cursor AI의 도우미 패널이 나타나고, 거기에 "코드 리팩토링" 옵션이 있어요. 이걸 클릭하거나 해당 기능을 사용하면, AI가 코드 내용을 분석해 더 깔끔하고 효율적인 코드로 변환해준답니다. 중복이 많은 코드를 선택한 뒤 리팩토링을 실행하면 함수 추출이나 변수명 개선 등의 결과를 얻을 수 있어요.
- 디버깅과 오류 수정: 코드 작성 중 에러나 버그가 있다면, Cursor AI에게 도움을 청할 수 있어요. 오류 메시지를 통째로 복사해서 "이 오류의 원인과 해결 방법을 알려줘"라고 질문하면, AI가 오류를 분석하고 해결책을 제시해준답니다. Cursor AI는 IDE와 연동되어 실시간 오류 감지 및 수정 제안도 제공해요.
- 테스트 코드 생성: Cursor AI의 강력한 기능 중 하나는 단위 테스트 코드 자동 생성이에요. 구현한 함수나 클래스 블록을 선택한 뒤 "Create test" 기능을 사용하면, 해당 로직을 검증하는 테스트 코드를 자동으로 생성해준답니다. AI는 함수 이름과 로직을 분석하여 여러 시나리오의 테스트 케이스를 제안해주므로, 부족한 부분만 보완하면 돼요.
- 코드 설명 및 문서화: Cursor AI는 코드에 대한 설명을 자동 생성해주는 문서화 기능도 갖추고 있어요. 함수나 클래스 전체를 선택하고 "문서화" 옵션을 사용하면, 코드의 수행 역할을 요약하거나 Docstring 형태의 주석을 생성해준답니다. 이를 통해 타인이 코드를 이해하기 쉬운 주석이나 설명문을 빠르게 추가할 수 있어요.
Cursor AI는 개발 전 과정에서 발생하는 반복 작업이나 어려운 작업을 덜어주는 유능한 조수예요. 이를 잘 활용하면 시간 절약은 물론, 혼자서도 더 높은 완성도의 코드를 작성할 수 있답니다. 단, AI 도구는 어디까지나 보조 수단이므로, 최종 검토와 책임은 개발자 몫이라는 점을 명심하세요.
7. 프로젝트 진행 중 문서화 및 코드 관리 체크리스트 ✅
프로젝트를 진행하다 보면 개발 작업에 몰두해서 문서 정리나 코드 품질 관리를 소홀히 하기 쉽죠? 이걸 방지하려면 주기적으로 아래 체크리스트를 확인하며 관리해야 해요. 이 체크리스트는 프로젝트를 체계적으로 운영하고, 이후 단계에서 문제를 방지하는 데 큰 도움이 된답니다.
- ✅ 요구사항 변경 시 PRD 업데이트 여부: 새로운 요구사항이 추가되거나 범위 변경이 생기면 PRD 등 요구사항 문서에 반영했는지 꼭 확인하세요.
- ✅ 설계 문서 최신 상태 유지: 아키텍처나 ERD 등 설계 내용에 변경이 있었다면 관련 문서를 수정했는지 체크해야 해요. 설계 문서는 '사실의 단일 소스(single source of truth)'가 되어야 한답니다.
- ✅ README 및 주요 정보 최신화: `README.md`에 프로젝트 진행 상황을 반영하고 있는지 수시로 확인하고, 새로운 실행 방법이나 환경 변수 등이 추가되면 바로 업데이트하세요.
- ✅ 버전 관리 및 커밋 관리: 코드는 작은 단위로 자주 커밋하고, 커밋 메시지는 의미 있고 일관되게 작성하는지 확인하세요. 중요한 시점마다 Git 태그(tag)를 달아두면 버전별로 추적하기 쉬워요.
- ✅ 브랜치 전략 활용: 혼자 개발하더라도 기능별로 브랜치를 따로 만들어 작업하면 이력이 깔끔해진답니다. 메인 브랜치(배포 브랜치)는 항상 안정적인 코드만 머지하고, 기능 개발은 별도 브랜치에서 진행하세요.
- ✅ 코드 스타일 및 품질 관리: 주기적으로 코드 전체를 훑어 일관된 스타일이 유지되는지 살피세요. 린터(Linter)나 포매터(Prettier, ESLint 등)를 적용해서 자동 교정하고, Cursor AI에게 "코드 스타일에 어긋나는 부분을 찾거나 개선 제안"을 받아보는 것도 좋아요.
- ✅ 테스트 통과 및 커버리지 확인: 작성한 단위 테스트들이 모두 통과하는지, 새로운 기능 추가 후 테스트를 작성/업데이트했는지 확인하세요. 커버리지 도구를 사용한다면 커버리지 목표(예: 80% 이상)가 유지되는지도 지켜보는 게 좋답니다.
- ✅ 이슈 및 일정 관리: 프로젝트 관리 도구(GitHub Issues 등)를 사용 중이라면 완료된 작업의 이슈를 닫았는지, 새로운 이슈를 등록할 사항은 없는지 체크하세요.
- ✅ 문서 완비 및 전달 준비: 개발 마무리 단계에서는 모든 문서(PRD, 설계서, API 명세, 테스트 보고 등)가 최신 상태로 갖춰져 있는지 최종 점검해야 해요. 외부 공유 시 문서만 보고도 이해될 수 있도록 빠진 내용이 없는지 확인하세요.
- ✅ 배포 및 운영 체크: 마지막으로 실제 배포 전후로 챙길 항목들이에요. 배포 가이드에 따라 환경변수 설정은 올바른지, 빌드 결과물에 문제가 없는지 확인하고, 운영 문서에 장애 연락처나 모니터링 방법 등을 기록했는지도 보세요.
위의 항목들을 주 1회 또는 주요 마일스톤 달성 시마다 점검하면, 문서 미비나 코드 품질 저하를 사전에 방지할 수 있어요. 특히 문서화 표준과 체크리스트를 애초에 정해두고 수시로 감사(audit)하는 것은 팀 협업뿐만 아니라 개인 프로젝트에도 큰 도움이 된답니다. Cursor AI를 활용해서 "현재 내 레포지토리에 테스트 코드 없는 함수가 있는지 찾아줘"나 "README에 추가해야 할 내용 추천해줘" 등의 질문을 던져 자동 점검을 부분적으로 해볼 수도 있어요. 인간의 꼼꼼함과 AI의 편리함을 결합해서 프로젝트 완성도를 높여보세요!
Cursor AI 활용, 개인 개발자 프로젝트 성공 전략
마무리: 핵심 내용 요약 📝
오늘은 개인 개발자가 Cursor AI를 활용해서 소프트웨어 개발 프로젝트를 표준화된 절차에 따라 진행하는 방법에 대해 자세히 알아봤어요. 프로젝트를 시작하는 폴더 구조 잡기부터 PRD 작성, 기술 스택 선정, 그리고 코드 작성 단계에서 Cursor AI를 똑똑하게 활용하는 방법까지 다뤘죠.
이 매뉴얼이 여러분의 개발 여정에 작은 등불이 되었으면 좋겠어요. 혼자서 모든 걸 해내야 한다는 부담감 대신, Cursor AI라는 든든한 코드 비서와 함께라면 더 멋진 결과물을 만들어낼 수 있을 거예요. 궁금한 점이 있다면 언제든 댓글로 물어봐주세요~ 😊