Cursor 팀이 공개한 바이브 코딩 잘 하는 법 — 5가지 운영 원칙

헛도는 바이브 코딩 vs. 잘 돌아가는 바이브 코딩

AI 코딩 도구를 쓴다고 해서 모두가 같은 결과를 내지는 않는다.

누군가는 Cursor 하나로 며칠치 작업을 몇 시간 만에 끝내고,
누군가는 에이전트와 씨름만 하다 결국 직접 코드를 짜는 쪽이 빠르다는 결론을 내린다.

 

이 차이는 어디서 오는 걸까.

 

Cursor 팀이 공개한 "에이전트와 함께하는 코딩 모범 사례"는 그 답을 명확하게 제시한다.
실력 차이는 AI 모델의 성능에서 나오는 게 아니다.
에이전트를 어떻게 운영하느냐 — 목표와 맥락과 검증을 어떻게 설계하느냐 — 에서 갈린다.

 

바이브 코딩은 감각이 아니라 시스템이다.

 

이 글에서는 Cursor 팀의 모범 사례를 5개의 운영 원칙으로 재구성해,
각 원칙이 실제로 어떻게 작동하는지를 구체적으로 풀어낸다.
(원문: https://cursor.com/blog/agent-best-practices)

 

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5가지 원칙 한눈에 보기

원칙	핵심 전략	실행 포인트
원칙 1 — 먼저 계획하라	계획 수립 → 재계획 우선	구현 전 파일 조사·질문·계획 수립 중간 불만족 시 땜질 대신 재계획
원칙 2 — 컨텍스트를 좁혀라	정확한 힌트, 탐색 공간 보장	필요한 파일만 지정 나머지는 에이전트가 스스로 탐색
원칙 3 — 대화를 단위로 끊어라	기능 단위 대화 분리	기능 전환 시 새 대화 이전 내용은 Past Chats 참조
원칙 4 — 반복을 구조로 제거하라	Rules + Skills 설계	반복 실수 → Rules · 반복 작업 → Skills
원칙 5 — 목표를 명확히, 에이전트를 적극 관리하라	성공 기준 명시 + 협업	테스트·린트(Lint) 조건 명시 계획 요구·설명 요청·반박

 

▲ Cursor 팀이 공개한 AI 에이전트 운영 원칙

 

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원칙 1 — 먼저 계획하고, 그다음 코드를 써라

코딩을 시작할 때 곧바로 구현을 요청하면 에이전트는 "일단 만들어보기"식으로 작동한다.
코드가 나오긴 하지만 방향이 틀리거나 구조가 어긋난 경우,
이후에 아무리 프롬프트로 수정을 요청해도 점점 엉킨 실타래를 다루는 것처럼 상황이 나빠진다.

이를 막는 방법은 단순하다.

 

Plan Mode(계획 모드)로 시작하는 것을 원칙으로 삼아라.

 

에이전트에게 바로 구현을 시키지 말고,
먼저 관련 파일을 조사하고, 모호한 부분은 질문하고, 구현 계획을 수립하게 하라.
이 순서를 지키면 결과물의 퀄리티가 눈에 띄게 달라진다.

 

관련해서 플랜→빌드 워크플로우를 참고하면 이 개념을 더 깊이 이해할 수 있다.

 

그리고 이 원칙에는 후속 규칙이 따라온다.
중간 결과가 마음에 들지 않는다면, 프롬프트로 땜질하지 마라.

잘못된 방향 위에 계속 코드를 쌓는 것보다,
계획 단계에서 무엇이 틀렸는지 파악하고 계획을 수정한 뒤 처음부터 다시 실행하는 것이 결국 시간을 아끼는 방법이다.
재계획은 후퇴가 아니라 가장 빠른 전진이다.

 

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원칙 2 — 컨텍스트는 많이가 아니라 정확하게 줘라

"더 많은 정보를 주면 더 좋은 결과가 나온다"는 직관은 AI 에이전트에게는 통하지 않는다.
관련 파일을 잔뜩 컨텍스트에 넣으면 에이전트는 오히려 핵심에서 멀어진다.
불필요한 정보가 노이즈로 작용해 에이전트의 판단력을 흐린다.

 

원칙은 역설적이다. 더 적게, 더 정확하게 주는 것이 더 나은 결과를 만든다.

 

"이 기능을 구현할 때 이 파일의 이 부분이 관련 있다"는 식으로 범위를 좁혀서 알려주는 것이 훨씬 효과적이다.
나머지 맥락은 에이전트 스스로 탐색하게 두면 된다.
에이전트는 그 역할을 충분히 해낼 수 있다. 모든 것을 떠먹여 줄 필요가 없다.

 

이 원칙은 에이전트를 더 믿는 것에서 출발한다.
필요한 맥락을 스스로 찾아오도록 공간을 주면, 에이전트는 더 집중된 결과를 돌려준다.
원칙 1이 "언제, 무엇을 시작할지"의 문제라면, 원칙 2는 "무엇을, 얼마나 줄지"의 문제다. 둘은 방향이 다르다.

 

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원칙 3 — 대화 노이즈를 관리하라

대화가 길어질수록 에이전트는 산만해진다.
앞서 나눈 내용들이 누적되면 최신 요청에 집중하지 못하고 이전 맥락의 영향을 받게 된다.
기능 단위가 바뀌었는데도 같은 대화창에서 계속 작업을 이어가면, 실수가 늘고 일관성이 떨어진다.

 

해법은 단순하다.

 

기능 단위가 바뀌는 시점에 새 대화를 시작하라.

 

이전 작업 내용이 필요하다면, 내용을 복붙하는 대신 Past Chats(이전 대화) 참조 기능을 활용하라.
새 대화에서 에이전트는 깨끗한 상태로 현재 작업에만 집중할 수 있다.

 

대화 하나를 작은 스프린트처럼 다루는 것이다.
시작과 끝이 명확한 단위로 대화를 관리하면, 에이전트의 응답 품질이 전반적으로 유지된다.

 

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원칙 4 — 반복을 구조로 제거하라

반복 실수는 시스템 문제다(Rules Restrict!)

같은 실수를 에이전트가 반복한다면, 그것은 에이전트의 문제가 아니다.
그 실수를 미리 막는 규칙이 없다는 시스템의 문제다.

 

Rules(규칙) 는 이 문제에 대한 답이다.
반복되는 실수를 분석하고, 그것을 방지하는 짧고 필수적인 룰을 만들어라.

 

룰은 최대한 구체적이고 짧아야 효과적이다. 너무 길거나 모호한 룰은 에이전트도 잘 따르지 않는다.
"이 함수를 수정할 때는 항상 관련 테스트를 함께 업데이트하라"처럼,
에이전트가 기계적으로 따를 수 있을 만큼 명확하게 작성하는 것이 핵심이다.

반복 작업은 Skills로 자동화하라(Skills Extend!)

매번 같은 작업 — 테스트 실행, PR 작성, 디펜던시 업데이트 — 을 수작업으로 요청하는 것은

바이브 코딩의 장점을 절반만 쓰는 셈이다.

 

Skills(스킬) 는 이런 정형화된 작업을 하나의 흐름으로 묶어준다.

 

"테스트 돌려줘"라고 말하는 대신,
테스트를 실행하고 결과를 정리하고 실패 시 수정까지 하는 일련의 과정을 하나의 Skill로 설계하면,
한 번의 호출로 전체 흐름이 실행된다.

 

이것이 바이브 코딩의 다음 단계다.
매번 복잡한 지시를 반복하는 것이 아니라, 반복적이고 복잡한 지시를 단 한 번의 명령어로 줄이는 것.
시스템이 갖춰지면 에이전트는 더 많이 자율적으로 작동하고, 사람은 더 중요한 판단에 집중할 수 있다.

 

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원칙 5 — 명확한 목표를 설정하고, 에이전트를 동료처럼 다뤄라

성공 기준이 없으면 에이전트는 멈추거나 표류한다

"로그인 기능 만들어줘"와 "로그인 기능을 만들되,
이 테스트를 통과하고 린트(lint) 경고 없이 완료해줘"는 에이전트에게 전혀 다른 지시다.

전자는 에이전트가 "완료"를 스스로 판단해야 하고, 그 기준이 불분명하면 중간에 멈추거나 엉뚱한 방향으로 간다.

 

작업을 요청할 때 테스트 통과, 린트 클린, 특정 동작 확인처럼 성공 여부를 판단할 수 있는 기준을 함께 명시하라.

 

이 한 가지 습관이 에이전트가 끝까지 제대로 작동하는지를 결정한다.

에이전트를 도구가 아닌 동료로 관리하라

에이전트를 도구로만 취급하면 도구 수준의 결과만 나온다.
에이전트에게 작업 계획을 요구하고, 판단 근거를 설명하게 하고,
결과에 의문을 제기하는 방식으로 적극적으로 협업하면 결과가 달라진다.

구체적으로는 세 가지다.

1. 앞서 원칙 1에서 언급한 대로 에이전트에게 작업 계획을 먼저 문서화하게 요구하라.
2. 에이전트가 내린 판단에 근거를 물어라.
3. 에이전트의 제안이 마음에 들지 않으면 반박하고 대안을 제시하라.

이런 협업 방식이 결과물의 품질을 끌어올린다.

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시스템을 설계하는 사람이 결과를 가져간다

AI가 잘 작동하는 이유는 AI 자체가 똑똑해서가 아니다.
AI가 똑똑하게 작동할 수밖에 없는 환경을 사람이 설계했기 때문이다.

 

Plan Mode로 방향을 잡고,
정확한 컨텍스트로 집중도를 높이고,
대화를 단위별로 관리하고,
Rules와 Skills로 반복을 구조화하고,
명확한 목표와 적극적인 협업으로 끝까지 끌고 나가는 것.

 

 

이 다섯 가지 원칙이 바이브 코딩을 한 번 운 좋게 되는 것이 아니라, 재현 가능한 시스템으로 만든다.

지금 당신의 바이브 코딩에는 시스템이 있는가.