Cline 은 기존 Cursor 와는 다른 방식으로 코드 생성 도구의 활용 방식 을 근본적으로 변화시킴
LLM 기반 코드 작성 에서 Cursor보다 훨씬 유연하고 강력한 퍼포먼스를 보여주며, 대규모 프로젝트에서도 끊김 없는 작업 수행 이 가능함
Cursor가 추구하는 정교한 인프라와 RAG 기반 모델은 최신 모델 활용에 제약이 있으며, Cline은 이를 회피하고 간결한 접근 방식 으로 더 나은 성과를 냄
Cline은 사용자와 실시간 대화식 워크플로우 를 제공하며, 초기부터 작업 방향을 사용자가 조정할 수 있게 설계됨
Cursor의 탭완성 기능은 여전히 강력한 무기이나, Cline의 에이전트 조종 경험 이 이를 대체할 잠재력을 지님
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Cline이 LLM 활용 방식을 바꾼 이유
기존 코드 코파일럿 도구인 Cursor보다 Cline이 훨씬 뛰어난 기능을 갖췄음에도 바이럴 확산이 덜한 점 이 놀라움
코드 생성 도구의 패러다임이 빠르게 변화하고 있음 에도 많은 이들이 이를 인지하지 못하고 있음
한 팀원이 Cline을 추천한 이후 테스트를 통해 Cursor보다 더 많은 코드 수정 작업에서 성공률이 높음 을 확인함
약 6만 줄에 이르는 코드베이스 작업도 Cline은 문제없이 처리했으며, 이후 복잡한 수정 작업에서도 계속 성공함
많은 개발자들이 처음엔 Cline의 장점을 못 느끼지만, 지속적으로 사용하며 진가를 체험하게 됨
Cline이 Cursor를 이기는 방식
Cursor는 IMO 수상자들이 만든 인프라 기반으로 정확하고 빠른 문맥 전달에 최적화된 구조를 갖춤
하지만 최신 모델들에선 이러한 RAG 기반 구조가 오히려 제한이 됨 , 반면 Cline은 간단한 래퍼 구조만으로 더 나은 결과를 냄
Claude 3.7, Gemini 2.5 같은 최신 모델과 함께 사용할 때 생산성 향상이 극적으로 나타남
Cursor는 예전 모델과 잘 맞지만, 최신 모델엔 부적합한 최적화가 있음
Cline은 간단함과 최신 모델 활용 최적화 라는 강점을 통해 코드 생성 퀄리티에서 Cursor와 경쟁 가능함
완전히 다른 AI 사용 방식
Cursor는 작업 지시 → 결과 확인 → 승인/거절 → 반복의 단계적 흐름 을 따름
반면 Cline은 실시간으로 에이전트와 대화하며 방향을 조정하는 구조 임
예를 들어 SQLite 최적화 작업 중, 중간에 방향을 바꿔 Supabase 위주로만 수정하도록 조정 가능함
사용자가 일찍부터 작업 흐름에 개입하여 의도한 결과를 빠르게 도출할 수 있음
RAG 없는 새로운 워크플로우
Cline은 RAG 접근 없이도 프로젝트를 전체적으로 탐색 하며 과제를 수행함
최대 200개 파일을 너비우선 탐색으로 읽은 뒤, 필요한 경우 에이전트가 직접 프로젝트 구조를 탐색함
이 방식은 비용이 많이 들지만, Cursor가 해결 못하는 작업을 해결해주는 가치 가 있음
실제로 일부 Cline 세션은 $6 이상 소요되지만 그만한 생산성 향상을 제공함
여전히 강력한 Cursor의 탭 완성
Cursor는 Babel 기반 1M 토큰 콘텍스트와 250ms 응답 속도 를 가진 탭완성 모델을 보유하고 있음
사용자는 Cline을 Cursor 내에 설치해 쓸 수 있기 때문에 두 도구 간 혼합 사용도 가능함
하지만 Cline의 실시간 조종 방식에 익숙해지면 탭 완성 기능의 필요성이 줄어드는 현상이 생김
향후 탭 완성의 가치도 변화할 가능성이 있으며, 에이전트 중심 워크플로우의 확산이 예고됨
향후 전망
AI 코드 작성 도구는 계속해서 새로운 패러다임으로 진화할 것 임
지금은 Cline이 전환점을 만든 시기이며, 조만간 이를 넘어서는 도구가 또 등장할 가능성도 있음
개발자들은 워크플로우 혁신과 모델 활용 방식의 변화 를 주목할 필요가 있음
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