AI 기반 레거시 마이그레이션, Cursor로 설계부터 마무리까지!

저자는 기술, 프레임워크에 대한 전반적인 원칙은 Rules에, 특정 도메인, 작업에 대한 세부 워크플로우는 Skills에 둔다. 예를 들어, React(React)의 경우 “useMemo, useCallback 사용 지양”과 같은 프로젝트 전반에 적용되는 기준은 Rules로 정의하고, Modal(Modal)을 다루는 방법과 관련된 내용은 Skills로 정리한다.

Cursor는 Subagents와 Hooks를 통해 마이그레이션(Migration) 작업을 효율적으로 수행한다. Subagents는 메인 에이전트가 복잡한 하위 작업을 위임하는 독립된 에이전트로, 코드 리뷰어(Code Reviewer)나 코드 퀄리티 체크(Code Quality Check) 에이전트 등을 커스터마이징(Customizing)하여 활용할 수 있다. Hooks는 에이전트 루프의 특정 시점에 개입하여, 예를 들어 afterFileEdit 훅을 통해 파일 저장 시 pnpm format을 실행하여 코드 포맷팅 자동화(Code Formatting Automation)를 구현한다.

저자는 AI를 활용하여 인수인계 문서 부재(Lack of Documentation) 상황에서 프로젝트 분석을 수행하고, 모호했던 비즈니스 규칙(Business Rules)을 정리했다. 기존 컴포넌트 리팩토링(Refactoring)을 통해 49개 사용처에서 변경을 완료했으며, 채팅, 캘린더, 결제 등 6개의 기능을 추가하고 46개의 페이지를 수정했다. API 변경에 대한 대응도 Rules를 통해 빠르게 처리하여, 마이그레이션(Migration) 작업을 10분 내 완료(Completion within 10 minutes)하는 성과를 거두었다.

마이그레이션(Migration)을 통해 프로젝트는 AI 친화적인 구조로 탈바꿈했으며, 변경 대응 속도가 획기적으로 개선되었다. Rules와 Skills를 통해 “무엇을, 어떻게”를 고정함으로써, 향후 같은 프로젝트를 이어받는 사람(또는 AI)은 팀의 컨벤션에 맞춰 바로 작업을 이어갈 수 있게 되었다. AI를 활용한 마이그레이션 경험은 레거시 마이그레이션을 “가성비 나쁜 꺼리는 일”에서 “설계만 잘하면 빠르게 정리할 수 있는 일”로 바꾸는 계기가 되었다.