LLM과 Cursor를 사용하여 부 프로젝트 완료하기

이 블로그 게시물에서는 저자가 LLM과 Cursor IDE를 사용하여 부 프로젝트 완료율을 극적으로 향상시킨 방법을 자세히 설명합니다. 시간 제약이 있는 상황에서 AI를 활용하여 프로젝트 사양 개선, 코드 부트스트래핑, 효과적인 반복 처리를 수행했습니다. 습관 추적 웹사이트가 사례 연구로 사용되며, ChatGPT로 개선된 초기 사양부터 GitHub Actions를 통한 배포까지의 프로세스가 제시됩니다. 주요 전략으로는 Vite를 사용한 프로젝트 설정, Cursor의 Agent 모드를 사용한 코드 생성, 분할 정복법을 사용한 반복 개발, LLM에 대한 충분한 컨텍스트 제공 등이 있습니다. 저자는 다양한 작업에 적합한 LLM과 Cursor 모드를 선택하는 것이 중요함을 강조하며, 최종적으로 기능하는 습관 추적기의 v1을 완성했습니다.