Cursor를 넘는 코드 코파일럿? Cline이 조용히 바꿔놓은 게임의 판도

https://www.coplay.dev/blog/how-cline-quietly-changed-the-game-for-code-copilots

코드 코파일럿 도구, 어디까지 써보셨나요?

코드를 작성할 때 AI가 옆에서 도와주는 시대가 도래했습니다. GitHub Copilot, Cursor, Tabnine 등 수많은 도구가 쏟아져 나오고 있지만, 그중에서도 최근 개발자들 사이에서 조용히 입소문을 타고 있는 도구가 하나 있습니다. 바로 Cline입니다.

Cline은 단순한 코드 생성기를 넘어, AI 사용 방식 자체를 바꿔버리는 코드 코파일럿입니다. 기존 도구들과는 접근 방식부터 다르며, 특히 복잡한 프로젝트에서의 생산성 차이가 극명하게 드러납니다. 이 글에서는 Cursor와의 비교를 중심으로 Cline의 등장이 어떤 의미를 가지는지, 그리고 왜 이 도구가 주목받고 있는지를 정리해보겠습니다.

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Cursor의 한계: 반복되는 프롬프트, 제한된 맥락

Cursor는 똑똑한 코드 편집 도구입니다. 사용자는 원하는 작업을 에이전트에게 설명하고, 그에 따라 변경사항을 제안받습니다. 제안된 코드를 검토한 후 수락하거나 수정하고, 이후 다시 요청을 반복하는 방식입니다.

이 방식은 단순하거나 중간 수준의 작업에는 적합합니다. 하지만 코드베이스가 복잡해질수록 문제는 명확해집니다.

• 반복적인 리프롬프팅이 필요하고
• 모델이 참조할 수 있는 컨텍스트 한계 때문에 전후 맥락을 잃습니다.
  결과적으로, 어느 시점에서는 결국 직접 코드를 손봐야 하는 상황이 생깁니다.

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Cline의 등장은 단순한 기능 비교를 넘는다

처음에는 많은 사람들이 Cline의 차이를 인식하지 못합니다. Cursor도 잘 작동하니까요. 하지만 실제 프로젝트에 적용해 보면, 차이는 서서히 드러납니다.

Cline은 코드 편집 방식에 변화를 줍니다. 단순한 작업 지시가 아니라, 실시간 대화로 흐름을 조율할 수 있습니다.

• 코드를 리팩토링하는 중간에도 방향을 바꿀 수 있고
• SQLite 대신 Supabase 중심으로 변경해달라는 요청도 즉시 반영됩니다.
  이는 기존 도구에서 자주 겪는 '한참 작업한 후 다시 처음부터 수정'해야 하는 부담을 줄여줍니다.

Cline은 단순한 코드 보조 도구가 아닌, **사용자가 방향을 잡아주는 '조율 가능한 AI 에이전트'**로 작동합니다.

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주요 기능 정리: Cline의 핵심은 에이전트 기반의 유연성

Cline이 제공하는 핵심 기능은 다음과 같습니다.

1. 실시간 조율 가능한 워크플로우
   사용자가 작업 도중 언제든 개입할 수 있어 방향 수정을 빠르게 할 수 있습니다.
2. 파일 구조 전체를 파악하는 능력
   프로젝트 내 최대 200개의 파일을 너비 우선 탐색하여, AI가 어떤 정보를 참고할지 판단할 수 있도록 합니다.
3. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 없이 작동
   일반적인 LLM 도구들이 외부 검색 기반 문서 조각을 가져와 사용하는 반면, Cline은 처음부터 코드 전체를 읽고 스스로 판단해 작업을 수행합니다.
4. Claude 3.7, Gemini 2.5 같은 최신 모델과의 조합
   최신 LLM의 능력을 최대한 활용할 수 있도록 설계되어 있으며, 과거의 캐싱 중심 방식보다 훨씬 유연한 접근이 가능합니다.

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Cursor와 비교한 장단점

구분	Cursor	Cline
작업 방식	명령 → 결과 확인 → 반복	실시간 대화 기반 조율
사용 모델	Babel 기반 고속 Tab-completion	Claude 3.7 등 최신 모델 지원
컨텍스트 제공	캐싱, RAG 등 최적화 중심	프로젝트 전체 탐색 기반
무료 사용	자체 요금제 기반	API Key 연결 시 무료 사용 가능
작업 한계	컨텍스트 제한으로 복잡한 변경은 한계	복잡한 작업도 자연스럽게 수행 가능

Cursor는 여전히 Tab-completion에서 강력한 경쟁력을 갖고 있습니다. 특히 Babel 기반 모델은 100만 토큰의 컨텍스트와 250ms 응답 속도를 자랑합니다. 하지만 복잡한 작업을 일괄적으로 해결하고 싶은 개발자에게는 Cline이 훨씬 강력한 선택지가 됩니다.

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실제 사용 예: 데이터베이스 리팩토링

예를 들어, 프로젝트 내 데이터베이스 코드가 퍼포먼스 이슈를 일으키고 있다고 가정해보겠습니다. Cursor에서는 먼저 어떤 파일이 문제인지 명확하게 지시해야 하고, 매번 변경 사항을 확인하며 수정 과정을 반복해야 합니다.

하지만 Cline에서는 단순히 "DB 연산을 더 효율적으로 리팩토링해줘"라고 요청하면, 관련 파일을 스스로 찾아서 분석하고, 변경 방향을 제안합니다. SQLite 관련 코드를 고치기 시작하더라도, "지금 SQLite는 곧 제거할 거야, Supabase 관련 코드만 건드려줘"라고 말하면 바로 방향을 바꿉니다.

이런 식의 조기 개입과 유연한 흐름 제어가 가능하다는 점이 Cline의 핵심 경쟁력입니다.

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Cline은 단순한 코드 작성 보조 도구를 넘어, AI와의 상호작용 방식 자체를 변화시키는 도구입니다. 복잡한 프로젝트에서도 인간처럼 맥락을 읽고 대응할 수 있으며, 사용자의 의도를 미리 반영하는 유연함을 제공합니다.

기존의 코드 코파일럿이 반복적인 프롬프트 기반으로 작동했다면, Cline은 '함께 일하는 AI 동료'에 가까운 경험을 제공합니다.

앞으로 AI 도구를 선택할 때 단순한 성능 비교만이 아니라, 워크플로우의 변화까지 고려해야 할 시점입니다. Cline은 그 변화의 선두에 서 있습니다. 이처럼 기술의 흐름은 조용히, 그러나 깊게 바뀌어가고 있습니다.
https://www.coplay.dev/blog/how-cline-quietly-changed-the-game-for-code-copilots

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