Claude Code가 편했던 이유: ChatGPT, Cursor와 비교한 실제 사용 후기
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Claude Code가 편했던 이유: ChatGPT, Cursor와 비교한 실제 사용 후기
AI 코딩 도구 추천을 검색하다 보면 꼭 보게 되는 이름들이 있다.
ChatGPT, Cursor, Claude Code다.
나도 지난 1년 넘게 이 세 가지 도구를 번갈아 써봤다. 처음에는 ChatGPT로 AI 코딩을 시작했고, 이후 Cursor로 넘어갔다가 다시 ChatGPT로 돌아왔고, 결국 지금은 Claude Code에 정착했다.
이 글은 단순한 기능 비교가 아니다.
비개발자 1인 크리에이터가 실제로 여러 AI 코딩 도구를 사용하면서 겪은 시행착오, 장단점, 그리고 왜 최종적으로 Claude Code를 메인으로 쓰게 됐는지 정리한 후기다.
결론부터 말하면, 글쓰기와 아이디어 정리는 ChatGPT, 코딩과 프로젝트 기반 작업은 Claude Code가 가장 편했다. Cursor도 분명 강력했지만, 내 작업 방식에서는 끝까지 맞지 않았다.
목차
- AI 코딩 도구를 찾게 된 이유: 비개발자도 자동화를 만들 수 있을까?
- 1. ChatGPT로 AI 코딩을 시작했을 때: 만능 같았지만 한계가 있었다
- 2. Cursor 후기: 코딩은 편했지만 불안감이 남았다
- 3. 다시 ChatGPT로 돌아간 이유: 그래도 아직은 범용성이 강하다고 생각했다
- 4. Claude Code 후기: 왜 결국 여기 정착했는가
- 5. Claude Code로 유튜브 숏폼 자동화 파이프라인을 만든 경험
- 6. 결론: ChatGPT, Cursor, Claude Code 중 무엇을 써야 할까?
- 자주 묻는 질문 (FAQ)
- 마무리
비개발자 1인 크리에이터가 ChatGPT, Cursor, Claude Code를 1년 넘게 번갈아 쓰며 겪은 실제 경험담. 왜 Claude Code에 정착했는지, 각 도구의 장단점 비교.
핵심 요약
- 지난 1년 넘게 ChatGPT, Cursor, Claude Code를 번갈아 사용했다.
- ChatGPT는 입문용으로 강력했지만, 긴 프로젝트에서는 컨텍스트 유지와 파일 작업이 불편했다.
- Cursor는 IDE 통합이 강점이었지만, 가끔 의도하지 않은 수정이나 롤백이 부담스러웠다.
- Claude Code는 프로젝트 전체를 이해하고 이어서 작업하는 흐름이 가장 자연스러웠다.
- 실제로 지인의 유튜브 숏폼 자동화 파이프라인을 Claude Code와 함께 구축했다.
- 내 기준에서 비개발자가 AI 코딩 도구를 쓸 때 가장 중요한 건 "얼마나 잘하느냐"보다 "얼마나 편하게 일할 수 있느냐"였다.
AI 코딩 도구를 찾게 된 이유: 비개발자도 자동화를 만들 수 있을까?
나는 전문 개발자가 아니다.
하지만 1인 크리에이터로 일하다 보면 반복 작업이 너무 많아진다. 콘텐츠 기획, 글쓰기, 이미지 생성, 편집, 업로드 준비까지 모든 걸 혼자 하다 보면 어느 순간 이런 생각이 든다.
"이거 자동화할 수 없을까?"
처음에는 단순히 생산성을 높이고 싶어서 AI를 붙잡기 시작했다. 그런데 쓰면 쓸수록 생각이 달라졌다. AI 코딩 도구는 단순히 코드를 대신 짜주는 프로그램이 아니라, 혼자 할 수 있는 일의 범위를 바꿔주는 도구에 가까웠다.
문제는 어떤 도구가 내 작업 방식에 맞느냐였다.
1. ChatGPT로 AI 코딩을 시작했을 때: 만능 같았지만 한계가 있었다
처음 AI 코딩을 시작했을 때는 ChatGPT가 거의 유일한 선택지처럼 느껴졌다.
질문하면 답해주고, 코드도 짜주고, 설명도 잘해주고, 글도 써주고, 이미지 프롬프트도 도와줬다. 특히 비개발자 입장에서는 "일단 물어보면 뭐라도 해준다"는 점이 정말 강했다.
그래서 초반에는 ChatGPT만으로도 충분하다고 생각했다.
하지만 프로젝트가 길어질수록 문제가 생겼다.
ChatGPT의 가장 큰 문제: 메모리와 컨텍스트 유지
대화가 길어지면 맥락이 끊겼다.
다음 날 다시 작업하려면 전날 어떤 파일을 만들었고, 어떤 문제가 있었고, 어디까지 진행했는지 처음부터 다시 설명해야 했다.
나는 이 문제를 해결하려고 매일 작업이 끝날 때마다 ChatGPT에게 현재 상태를 마크다운 문서로 정리하게 했다. 그리고 다음 날 아침, 그 문서를 다시 읽혀서 이어가는 방식으로 작업했다.
쉽게 말해, 매일 AI에게 "어제 작업 인수인계 문서"를 넘긴 셈이다.
이 방식은 임시방편으로는 괜찮았지만, 길게 보면 너무 비효율적이었다.
ChatGPT로 코드 수정할 때 힘들었던 점
또 하나 힘들었던 건 파일 수정 방식이었다.
ChatGPT는 보통 이렇게 말한다.
- "23번째 줄의 함수를 이렇게 바꾸세요"
- "이 부분만 수정하면 됩니다"
- "이 코드를 기존 코드에 붙여 넣으세요"
말은 쉽다.
하지만 실제로는 파일을 열어서 해당 부분을 찾고, 다른 로직이 안 깨졌는지 확인하고, 수정 범위를 맞추는 작업이 전부 사람 몫이었다.
프로젝트가 작을 때는 괜찮다. 하지만 파일이 많아지고 코드가 길어질수록 이 방식은 금방 한계에 부딪힌다.
결국 나는 "수정된 전체 파일을 통째로 다시 만들어달라"고 요청하는 방식으로 바꿨다. 그런데 이 역시 코드가 길어지면 생성 중간에 끊기거나, 어디까지 반영됐는지 확인하기 어려운 문제가 있었다.
ChatGPT는 누구에게 잘 맞을까?
그래도 지금 돌아보면 ChatGPT는 여전히 강점이 있다.
- AI 코딩 입문자
- 코드 설명이 필요한 사람
- 아이디어 정리와 글쓰기를 함께 해야 하는 사람
- 짧은 스크립트나 간단한 자동화 작업을 만드는 사람
이런 경우에는 여전히 매우 좋다.
다만 내 경험상, 장기 프로젝트나 파일 중심 개발 작업으로 갈수록 ChatGPT만으로는 불편함이 커졌다.
2. Cursor 후기: 코딩은 편했지만 불안감이 남았다
ChatGPT의 복사-붙여넣기 지옥에서 벗어나고 싶어서 다음으로 써본 도구가 Cursor였다.
처음 Cursor를 썼을 때 가장 좋았던 건, 드디어 AI가 IDE 안에서 직접 일한다는 느낌을 준다는 점이었다.
파일을 열고, 코드를 수정하고, 터미널에서 실행하고, 에러를 보고 다시 고치는 흐름이 자연스러웠다. 이전처럼 코드를 복사해서 붙여 넣고, 다시 설명하고, 전체 파일을 갈아끼우는 방식과는 완전히 달랐다.
이 점에서 Cursor는 분명 매력적이었다.
Cursor를 쓰면서 겪은 문제: 시키지 않은 수정
그런데 시간이 지나면서 다른 문제가 보이기 시작했다.
가장 불편했던 건 시키지 않은 일을 한다는 느낌이었다.
예를 들면:
- 잘 돌아가던 함수를 삭제한다
- 내가 건드리지 말라고 한 부분을 수정한다
- 코드 일부를 이전 버전처럼 되돌려놓는다
- 스스로 필요 없다고 판단한 로직을 지워버린다
처음에는 내가 프롬프트를 잘못 줬다고 생각했다. 하지만 여러 번 겪고 나니, 단순한 지시 문제만은 아니었다.
내 작업 흐름에서는 이런 예측 불가능성이 꽤 큰 스트레스였다.
Cursor 때문에 Git의 중요성을 배웠다
가장 치명적이었던 건 Git 커밋을 안 한 상태에서 하루치 작업을 거의 통째로 날린 경험이다.
어느 시점에서 코드가 롤백된 걸 뒤늦게 발견했는데, 이미 되돌리기 어려운 상태였다. 그날 이후로 Git을 제대로 쓰기 시작했다.
지금 생각하면 Cursor가 나쁜 도구였다기보다, 강력한 도구를 안전장치 없이 썼던 내 문제도 있었다.
하지만 분명한 건, Cursor는 잘 맞는 사람과 아닌 사람이 확실히 갈릴 수 있다는 점이다.
Cursor는 누구에게 잘 맞을까?
내가 보기엔 Cursor는 이런 사람에게 잘 맞는다.
- IDE 중심으로 작업하는 사람
- 코드 수정 속도와 자동완성을 중요하게 생각하는 사람
- Git과 버전 관리가 익숙한 사람
- AI가 적극적으로 손대는 스타일을 감수할 수 있는 사람
반대로 나처럼 비개발자에 가깝고, 작업물 안정성과 예측 가능성을 더 중요하게 보는 사람에게는 꽤 피곤할 수 있다.
3. 다시 ChatGPT로 돌아간 이유: 그래도 아직은 범용성이 강하다고 생각했다
Cursor를 떠난 뒤 나는 다시 ChatGPT로 돌아갔다.
당시에도 Claude Code가 좋다는 이야기는 계속 들렸다. 하지만 그 시점의 나는 여전히 ChatGPT가 더 종합적인 도구라고 생각했다.
왜냐하면 ChatGPT는:
- 글쓰기를 잘하고
- 아이디어 브레인스토밍이 쉽고
- 이미지 생성과 프롬프트 작업도 가능하고
- 코딩도 어느 정도는 되기 때문이다
즉, "하나로 여러 일을 할 수 있는 도구"라는 점에서 여전히 강해 보였다.
하지만 다시 써보니, 예전 문제들이 달라진 건 아니었다.
- 메모리 한계
- 컨텍스트 단절
- 전날 작업 다시 설명하기
- 파일 단위 작업의 비효율
결국 나는 도구를 바꿨다가 다시 돌아온 게 아니라, 같은 불편함을 다시 확인한 것에 가까웠다.
4. Claude Code 후기: 왜 결국 여기 정착했는가
커뮤니티에서 Claude Code 이야기가 자꾸 보였다. "신세계다", "다른 도구 못 쓰겠다" — 그런 후기가 계속 눈에 들어왔다.
반신반의하며 써봤다.
Claude Code를 처음 썼을 때 가장 크게 느낀 건, 작업의 단위 자체가 다르다는 점이었다.
ChatGPT는 대화 중심 도구였고, Cursor는 IDE 중심 도구였다. 반면 Claude Code는 내 체감상 프로젝트 전체를 읽고 이어가는 작업 도구에 더 가까웠다.
예를 들어 "이런 시스템을 만들어줘"라고 하면:
- 필요한 구조를 잡고
- 파일을 만들고
- 관련 문서를 정리하고
- 기존 코드와 연결하고
- 테스트 흐름까지 이어서 진행하는 느낌이 있었다
이게 정말 컸다.
Claude Code가 편했던 이유
내 기준에서 Claude Code의 가장 큰 장점은 다음과 같았다.
1) 프로젝트 맥락 유지가 편하다
전날 하던 작업을 다음 날 자연스럽게 이어가기 쉬웠다. 매일 아침 "어제 여기까지 했어요"를 다시 설명하는 피로가 크게 줄었다.
2) 파일 기반 작업이 자연스럽다
복사-붙여넣기 중심이 아니라, 실제 프로젝트 폴더와 파일 구조를 바탕으로 일하는 느낌이 강했다.
3) 내가 해야 할 관리 업무가 줄어든다
무엇을 만들고 싶은지만 명확히 말하면, 중간 과정의 정리와 실행 흐름을 꽤 많이 맡길 수 있었다.
Claude Code가 완벽한 건 아니다
그렇다고 Claude Code가 모든 면에서 무조건 최고라는 뜻은 아니다.
내 경험상 한계도 있었다.
- 글쓰기와 톤 조절은 여전히 ChatGPT가 더 자연스럽다고 느꼈다
- 환경 설정, 배포, 외부 API 오류는 사람이 직접 확인해야 할 때가 많다
- 터미널, Git, 폴더 구조를 전혀 모르면 처음 진입 장벽이 있다
- 요구사항을 불명확하게 말하면 결과도 흐려진다
그럼에도 불구하고, 내 작업 방식에서는 "가장 잘하는 도구"라기보다 "가장 편한 도구"였다.
이 차이는 생각보다 크다. 실제 작업에서는 성능 몇 퍼센트보다 내가 덜 피곤하고, 덜 반복하고, 덜 관리해도 되는 것이 더 중요하기 때문이다.
5. Claude Code로 유튜브 숏폼 자동화 파이프라인을 만든 경험
Claude Code의 장점이 가장 분명하게 드러난 건, 지인의 유튜브 숏폼 제작 자동화를 도와줄 때였다.
그 지인은 숏폼 영상 하나 만드는 데 거의 하루를 쓴다고 했다. 작업 과정은 대략 이랬다.
- 대본 작성
- 이미지 프롬프트 만들기
- 이미지 생성
- 영상 합성
- 자막 처리
- 썸네일 제작
- 업로드 준비
한 단계라도 꼬이면 처음부터 다시 해야 하는 경우가 많았고, 롱폼은 한 편 만드는 데 1주일 이상 걸리는 경우도 있었다.
자동화한 범위
Claude Code와 함께 파이프라인을 설계한 뒤에는, 주제를 입력하면 다음 단계들이 자동으로 연결되도록 만들었다.
- 대본 초안 생성
- 이미지 프롬프트 생성
- 영상용 리소스 구조화
- 자막 파일 처리
- 썸네일 생성
- 업로드용 파일 정리
물론 완전 무인 시스템은 아니다. 이미지 퀄리티 체크, 최종 결과물 검수, 업로드 전 마지막 확인 — 이런 단계는 여전히 사람이 직접 보는 게 안전하다.
그럼에도 작업 방식은 완전히 달라졌다. 예전에는 사람이 하루 종일 붙잡고 있어야 했다면, 지금은 사람이 직접 만드는 사람이 아니라 검수하고 선택하는 사람에 더 가까워졌다.
AI 코딩 도구가 바꾼 건 생산성이 아니라 가능 범위였다
이 경험을 통해 가장 크게 느낀 건, AI 코딩 도구가 단순히 시간을 아껴주는 수준이 아니라는 점이었다.
원래는 혼자서 만들 엄두조차 못 냈던 자동화 시스템을, 이제는 "이런 걸 만들고 싶다"고 설명하는 것만으로 시작할 수 있게 됐다.
비개발자도 AI 코딩 도구를 잘 활용하면, 자기 일에 맞는 소형 소프트웨어를 직접 만드는 시대가 열린 셈이다.
6. 결론: ChatGPT, Cursor, Claude Code 중 무엇을 써야 할까?
이 글을 한 문장으로 요약하면 이렇다.
ChatGPT는 시작하기 좋았고, Cursor는 강력했지만, 내 작업 방식에서는 Claude Code가 가장 편했다.
조금 더 나눠 말하면:
ChatGPT가 잘 맞는 경우
- 글쓰기, 아이디어 정리, 브레인스토밍이 중요할 때
- 코딩 입문 단계일 때
- 코드 설명과 학습이 필요할 때
- 짧은 작업을 빠르게 처리하고 싶을 때
Cursor가 잘 맞는 경우
- IDE 안에서 AI와 빠르게 코딩하고 싶을 때
- Git과 버전 관리가 익숙할 때
- 적극적인 자동 수정을 감수할 수 있을 때
- 개발자 중심 작업 흐름에 익숙할 때
Claude Code가 잘 맞는 경우
- 프로젝트 단위로 AI와 일하고 싶을 때
- 파일 기반 작업과 맥락 유지가 중요할 때
- 자동화 시스템 구축이 목표일 때
- 비개발자지만 실제 결과물을 만들고 싶을 때
내 경험상, 비개발자 1인 크리에이터에게 가장 중요한 건 "어떤 도구가 가장 똑똑하냐"보다 "어떤 도구가 내 반복 작업을 가장 많이 줄여주느냐"였다.
그 기준에서는, 적어도 2026년 3월의 내 작업 방식에서는 Claude Code가 가장 잘 맞았다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q. 비개발자도 Claude Code를 쓸 수 있나요?
가능하다. 나 역시 전문 개발자는 아니다. 중요한 건 코드를 완벽히 이해하는 것보다, 무엇을 만들고 싶은지 구체적으로 설명할 수 있느냐에 더 가깝다. 다만 터미널 사용법, Git 개념, 파일 구조 정도를 알면 훨씬 편하다.
Q. ChatGPT와 Claude Code 중 무엇을 먼저 써야 하나요?
처음 시작한다면 ChatGPT가 더 쉬울 수 있다. 설명도 잘해주고, 글쓰기와 질문 응답도 강해서 입문 장벽이 낮다. 하지만 실제 프로젝트를 만들고 자동화까지 해보고 싶다면 Claude Code 쪽이 더 잘 맞을 가능성이 크다.
Q. Cursor는 지금도 추천할 만한가요?
추천할 수는 있다. 다만 누구에게나 무조건 맞는 도구는 아니라고 본다. IDE 중심 작업에 익숙하고 Git을 잘 쓰는 사람에게는 여전히 강력할 수 있다.
Q. AI 코딩 도구로 자동화 시스템을 만들면 비용은 얼마나 드나요?
도구 자체 구독료보다 외부 API 비용이 더 크게 나올 수 있다. 이미지 생성, TTS, 영상 합성, 업로드 자동화 등을 붙이면 영상 1개당 수천 원에서 만 원 이상 드는 경우도 충분히 가능하다.
마무리
처음에는 ChatGPT로 복사-붙여넣기를 반복했다. 그다음엔 Cursor에서 코드가 날아가며 Git의 중요성을 배웠다. 그리고 지금은 Claude Code로 실제 자동화 시스템을 만들고 있다.
돌이켜보면, AI 코딩 도구를 바꿔 다닌 시간은 단순한 방황이 아니었다. 그 과정 자체가 AI와 함께 일하는 법을 배우는 시간이었다.
만약 지금 AI 코딩 도구 추천, Claude Code 후기, ChatGPT Cursor 비교, 비개발자 자동화 툴 같은 키워드를 검색하고 있다면, 내 경험은 이렇게 정리할 수 있다.
처음은 ChatGPT로 시작해도 좋다. 하지만 실제 프로젝트와 자동화를 해보고 싶다면, 결국 Claude Code를 한 번은 써보게 될 가능성이 높다.
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