
Visual Studio Code를 Cursor처럼? Amazon Q로 AI 코딩 환경 업그레이드하기
Visual Studio Code에서 Amazon Q와 MCP, Rule을 활용해 Cursor 같은 AI 코딩 환경을 구성하는 방법을 소개했습니다. 자동 승인과 메모리 뱅크로 사용성과 정확도를 함께 높이는 흐름을 설명했습니다.

Visual Studio Code에서 Amazon Q와 MCP, Rule을 활용해 Cursor 같은 AI 코딩 환경을 구성하는 방법을 소개했습니다. 자동 승인과 메모리 뱅크로 사용성과 정확도를 함께 높이는 흐름을 설명했습니다.

Cursor와 Git worktree를 함께 써서 단일 레포 병렬 개발의 브랜치 충돌과 인덱싱 부담을 줄였습니다.\nPLAN and ACT 규칙과 이슈 분해로 AI IDE 작업의 컨텍스트 전환 비용도 낮추는 방법을 소개했습니다.

Cursor와 단일 레포 병렬 작업의 한계를 Git worktree로 해결한 사례를 정리했습니다. 또한 랜덤 포트 설정과 PLAN and ACT rule로 테스트 충돌과 컨텍스트 전환 부담을 줄였습니다.

재무회계팀이 반복 수기 업무를 AI와 Python, Cursor로 자동화한 사례를 소개했습니다. 비개발자도 작은 작업부터 시작해 실무 효율과 팀 문화 변화를 이끌 수 있음을 보여줬습니다.

AI 도구를 활용해 온디맨드 현지도우미 서비스를 빠르게 개발한 경험을 공유했습니다. 개발자는 구현을 넘어 문제 정의와 설계를 주도해야 한다고 정리했습니다.


iOS 개발자가 Claude Code를 사용한 경험과 Cursor 대비 장점을 공유했습니다. 프로젝트별 컨텍스트를 잘 정리하면 코드 수정과 이해에 큰 도움이 된다고 했습니다.
오래된 문서와 반복 문의로 생기는 정책 파악 문제를 코드 기반 추출로 줄인 실험을 소개했습니다.\nCursor, MCP, 벡터 DB를 활용해 최신 정책을 실시간으로 검증하고 응답하는 체계를 구축했습니다.

Figma MCP를 Cursor와 연동해 디자인 시안을 React/Vue 컴포넌트로 옮긴 경험을 공유했습니다. 실제 업무에서 개발 시간을 줄이고 세부 튜닝에 집중한 사례를 소개했습니다.

Context Engineering을 기존의 context 관리 실천과 Linear MCP 도입 사례로 설명했습니다. 티켓 메타데이터와 상태 연동으로 계획, 소통, 구현을 통합하는 방식을 공유했습니다.

Cursor와 MCP로 유저챗 대응과 PR 리뷰를 자동화해 반복 업무 시간을 크게 줄인 사례를 소개했습니다. 업무 절차를 문서화하고 파이프라인화해 AI가 분석과 리뷰를 돕도록 구성했습니다.

Cursor 전사 도입 6개월 동안 개발팀이 AI 중심 워크플로로 전환된 과정을 공유했습니다. 문제 정의와 설계에 집중하고, 다양한 AI 도구로 생산성을 높인 사례를 소개했습니다.


iOS 앱 사이즈를 줄인 경험을 소개했습니다. 이미지 최적화와 중복 리소스 제거로 17MB를 줄였습니다.