AI 코드 어시스턴트가 개발자의 필수 도구가 되고 있습니다. 주요 솔루션들의 특징과 장단점을 비교하여 나에게 맞는 도구를 선택하는 데 도움을 드립니다.
GitHub Copilot
가장 널리 사용되는 AI 코드 어시스턴트로, OpenAI Codex를 기반으로 합니다.
- 장점: VS Code, JetBrains 등 광범위한 IDE 지원, 안정적인 품질, 대규모 학습 데이터
- 단점: 월 $10-19 비용, 프라이버시 우려(코드가 서버로 전송)
- 적합: 범용적인 코드 완성이 필요한 대부분의 개발자
Cursor
VS Code를 포크하여 AI를 깊이 통합한 IDE입니다.
- 장점: 코드베이스 컨텍스트 이해, 대화형 편집, 멀티 파일 수정
- 단점: VS Code에서 마이그레이션 필요, 익스텐션 호환성 이슈 가능
- 적합: AI 중심 워크플로우를 원하는 개발자
Continue
오픈소스 AI 코드 어시스턴트로, 다양한 LLM을 연결할 수 있습니다.
- 장점: 무료 오픈소스, Ollama로 로컬 LLM 연동, 커스터마이징 자유
- 단점: 설정 필요, 모델에 따라 품질 차이
- 적합: 프라이버시 중시, 로컬 LLM 사용자, 커스터마이징 원하는 개발자
Cody (Sourcegraph)
- 장점: 전체 코드베이스 인덱싱, 정확한 컨텍스트
- 단점: 엔터프라이즈 기능은 유료
- 적합: 대규모 코드베이스를 다루는 팀
선택 가이드
안정성과 범용성이면 GitHub Copilot, AI 중심 개발 경험이면 Cursor, 프라이버시와 커스터마이징이면 Continue, 대규모 코드베이스면 Cody를 추천합니다.
대부분의 도구가 무료 체험을 제공하니, 직접 사용해보고 자신의 워크플로우에 맞는 것을 선택하세요.
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