대규모 코드베이스(Large Codebases)에서 길을 잃지 않는 Cursor 전략

프로젝트 규모가 커질수록 개발자의 실력은 '코드를 짜는 능력'보다 '코드를 찾는 능력'에서 갈린다. Cursor는 내 컴퓨터에 있는 수많은 파일을 미리 읽고 분석하여, 내가 질문을 던질 때마다 관련 있는 코드 조각들을 빛의 속도로 찾아준다.

1. 지도의 완성: 코드베이스 인덱싱(Indexing)

대규모 프로젝트를 Cursor로 처음 열면 오른쪽 하단에서 'Indexing' 상태를 확인할 수 있다. 이는 AI가 내 프로젝트의 모든 파일을 읽고 '의미의 지도'를 그리는 과정이다.

• 왜 중요한가: 인덱싱이 완료되어야만 AI가 파일명뿐만 아니라 실제 코드의 '기능'을 바탕으로 답을 줄 수 있다.
• 체크 포인트: 설정에서 인덱싱 상태가 100%인지 확인하자. 인덱싱이 안 된 대규모 프로젝트는 눈을 감고 길을 찾는 것과 같다.

2. 마법의 주문: @codebase 활용하기

특정 파일만 검색해서는 전체 구조를 파악하기 힘들다. 이때 사용하는 것이 @codebase 멘션이다.

• 질문 던지기: 채팅창(Cmd + L)에서 @codebase를 입력하고 질문해 보자.
  • "이 프로젝트의 전체적인 폴더 구조와 핵심 로직이 어떻게 돼?"
  • "새로운 결제 수단을 추가하려면 어떤 파일들을 수정해야 할까?"
• 동작 원리: Cursor는 질문을 분석한 뒤, 관련성이 높은 파일 여러 개를 동시에 참조하여 종합적인 답변을 내놓는다.

3. 소음 제거: .cursorignore 설정

대규모 프로젝트에는 AI가 굳이 알 필요 없는 파일들도 많다. 빌드 결과물, 라이브러리 소스 코드, 임시 파일 등이 섞여 있으면 AI의 답변 정확도가 떨어진다.

• 해결책: .cursorignore 파일을 만들어 AI의 시야에서 불필요한 것들을 가려주자.
• 효과: 검색 속도가 빨라지고, AI가 엉뚱한 라이브러리 코드를 참조해서 대답하는 실수를 방지할 수 있다.

4. 대규모 환경 전용 실전 전략 (Cookbook)

Cursor 공식 문서에는 거대 프로젝트를 다루는 개발자들을 위한 전용 레시피가 담겨 있다.

• Chunking (쪼개기): 한 번에 너무 큰 수정을 요구하기보다, 모듈별로 하나씩 질문하여 점진적으로 기능을 확장해 나가는 것이 정확도가 높다.
• Symbol Search: 특정 함수나 클래스가 어디서 정의되고 사용되는지 찾을 때 @Symbols를 활용하면 파일 수백 개 사이에서도 길을 잃지 않는다.

5. 요약: AI는 내 프로젝트의 '살아있는 문서'다

대규모 코드베이스에서 Cursor는 단순한 에디터가 아니라, 프로젝트의 모든 것을 기억하고 있는 '똑똑한 인턴'과 같다.

1. 인덱싱을 통해 AI에게 내 프로젝트의 지도를 쥐여준다.
2. *@codebase*를 통해 프로젝트 전체를 관통하는 질문을 던진다.
3. *.cursorignore*로 노이즈를 제거해 답변의 선명도를 높인다.

이제 수천 개의 파일 사이에서 방황하지 말고, Cursor에게 길을 물어보며 효율적으로 코딩을 시작해 보자.