소개
윈드서프와 커서는 개발도구로 가장 많이 비교대상이 됩니다.
성능이나 사용성에 있어서 어떤 차이가 있고 장단점이 있는지 궁금해서 같은 지시를 내리고 어떻게 대응하는지 살펴 보았습니다.
진행 방법
검은색 화면 : cursor
파란색 화면 : windsurf
주간 수면분석 페이지를 만들고 화면을 기준으로 디비 설계를 지시하였습니다.
결과적으로 두개의 파일이 완성되었습니다.
cursor_weekly_sleep_summary.md -> 커서에서 작성
windsurf_weekly_sleep_summary.md -> windsurf에서 작성
두가지 모두 같은 지시를 받았으며 같은 파일을 분석하게 했습니다.
커서와 윈드서프가 1차로 각각의 db설계를 해주었습니다.
두번째 단계. 각자 설계한 내용을 첨부하여 서로 비교분석을 하게 지시
@cursor_weekly_sleep_summary.md@windsurf_weekly_sleep_summary.md 이 두개의 문서를 비교해서 어떤 문서가 디비구성을 더 잘만들었는지 분석해줘. 분석한 내용을 문서로 작성해줘. 너가 만드는 문서 맨 앞에는 windsurf_를 붙여줘
@windsurf_weekly_sleep_summary.md @cursor_weekly_sleep_summary.md 이 두개의 문서를 비교해서 어떤 문서가 디비구성을 더 잘만들었는지 분석해줘. 분석한 내용을 문서로 작성해줘. 너가 만드는 문서 맨 앞에는 cursor_를 붙여줘 커서와 윈드서프에게 각자 만들 파일을 첨부하여 두개의 설꼐에 대해 평가하도록 지시해보았습니다.
둘다 클로드 3.7 같은 버전을 사용하는데도 양식이나 분석 구성이 다름
여기서 재밌는 점은 둘다 클로드 3.7을 사용하고 있는데도 분석 방식이 달랐습니다.
커서는 공통 필드, 차이점, 장단점 분석을 기준으로 분석하였고
윈드서프는 테이블 구조비교, 필드구성비교, 문서 구성 비교, 종합평가를 중심으로 장단점을 기술하였습니다.
문서를 좀 더 깔끔하게 작성하는것은 윈드서프쪽이 더 나아보였습니다.
하지만 재밌게도 그런것과 상관없이 개발의 목표였던 'DB 설계'에 대한 평가는 커서 쪽이 좀 더 우세하다는 공통적인 결론을 내렸습니다.
세번째 단계 : 두개의 비교분석 결과를 참고하여 향상된 버전의 DB 설계하기
@cursor_weekly_sleep_summary.md@windsurf_weekly_sleep_summary.md 이 두개의 문서를 비교해서 어떤 문서가 디비구성을 더 잘만들었는지 분석해줘. 분석한 내용을 문서로 작성해줘. 너가 만드는 문서 맨 앞에는 windsurf_를 붙여줘
두개의 문서를 활용해서 너가 분석한 내용을 토대로 다시 weekly_sleep_summary 디비를 설계해줘 @cursor_weekly_sleep_summary.md @windsurf_weekly_sleep_summary.md 제목 맨앞에 cursor_를 붙이는거 잊지말고.커서와 윈드서프에게 분석한 내용을 첨부해서 향상된 버전의 디비설계를 요구하였습니다.
네번째 , 심판관 o4-mini-high에게 평가 시기키
각각 만든 향상된 버전의 디비설계와 화면 구성을 첨부하고 평가를 했습니다.
1. 비교 요약
• windsurf 설계
• 순수하게 테이블 스키마(SQL) + TSX 인터페이스 정의를 한 문서에 혼합
• 필드는 수면 지표 전반(평균 수면 시간·깊은 수면·효율 등)과 AI 분석 결과(텍스트)만 포함
• 데이터 생성 로직·운영 방식은 설명 없음
• cursor 설계
• 테이블 스키마, 필드 설명, 데이터 생성 프로세스(Python 예시)까지 문서화
• 수면 부채(sleep_debt_mins), 일관성 점수(sleep_consistency_score) 같은 추가 메트릭 포함
• 필드별 설명이 상세하고, 스케줄(매주 월요일 자정 자동 생성)·코드 예시까지 제시
2. 더 잘 만든 건? → cursor 설계
• 책임 분리: DB 설계만 다루고, TSX 인터페이스는 UI 코드를 따로 관리
• 요구사항(주간 수면 요약)뿐 아니라 운영 프로세스까지 포함
• 정량적 메트릭(수면 부채·일관성 점수) 도입으로 후속 분석·시각화에 유리
3. 이유 분석
• 완결성: “어떻게 데이터가 생성되고, 어떤 주기로, 어떤 계산 로직으로 만들어지는지”까지 한눈에 파악 가능
• 확장성: 부채·점수 같은 컬럼 추가로 새로운 지표를 쉽게 붙일 수 있고, AI 분석 결과도 별도 저장소 없이 텍스트·리스트 형태로 담아둠
• 문서화 품질: 필드마다 설명을 달아둬 유지보수·협업 시 이해도↑
• 분리의 원칙: DB 설계 문서가 TSX 타입 정의와 뒤섞이지 않아 역할이 명확
4. 보완하면 좋은 내용
• 유니크 제약: (elderly_id, week_start_date)에 UNIQUE 추가 → 중복 방지
• 생성 자동화: DB 뷰(View) 또는 스토어드 프로시저로 요약 로직도 DB 레벨에서 처리
• 파티셔닝: 데이터가 많아지면 week_start_date 기준 파티셔닝 고려
• 시간 차원 테이블(Time Dimension): 주 정보 대신 dim_date 테이블 연결해 BI 쿼리 최적화
• 정규화 vs 비정규화: AI 분석 텍스트 대신 analysis_type 테이블 + 결과 테이블로 분리해 검색·필터링 최적화
5. 핵심용어 개념 정리
• Primary Key: 레코드 식별자, 중복 불가
• Foreign Key: 다른 테이블 참조 무결성 보장
• Index: 검색 성능 향상, 쓰기 성능엔 약간 부하
• 파티셔닝: 대용량 테이블 조각내기, 쿼리·관리 효율화
• 뷰(View): 저장된 쿼리, 복잡한 연산을 간편 호출
6. 더 깊은 공부할 관련 개념
• Star Schema & OLAP 설계: BI·리포팅에 최적화된 데이터 웨어하우스 모델
• Slowly Changing Dimension(SCD): 시간에 따라 변하는 속성 관리 기법
• Materialized View: 미리 연산해두는 뷰, 대규모 요약·집계 처리 가속화
• 데이터 거버넌스: 메타데이터·파이프라인 문서화·데이터 카탈로그 설계
• ETL vs ELT 아키텍처: 분석용 데이터 로딩 전략 비교
cursor 설계가 전반적인 품질·운영 편의성에서 한수 위야. 데이터 생성 파이프라인과 지표 확대를 염두에 둔 점이 특히 마음에 들어.
혹시 더 보완하고 싶은 부분 있으면 말해~승자는 커서?!
o4-mini-high가 내린 결론은 커서에서 설계해준 것이 책임 분리가 잘되어있고 운영 프로세스까지 고려하여 전반적으로 더 완성도가 높다는 결론을 내렸습니다.
추가로 저는 o4-mini-high에게 보완점을 고려하여 디비설계를 마무리해달라고 요청하였고 작업은 이 결과물을 기준으로 진행할 예정입니다.
결과와 배운 점
커서는 유료버전을 사용하고 있고 윈드서프는 무료버전에서 테스트를 진행한 것이기 때문에
항상 커서의 퍼포먼스가 더 낫다고 단언하기는 어렵습니다.
다만 커서는 개발 이후 가장 유연하고 빠른 성장을 하고 있고 따라서 이용자들도 매우 많습니다.
AI개발도구의 선두주자로서 가장 많은 고객을 확보하고 데이터를 수집해왔기 때문에 이런 결과가 나온것이 아닐까 싶습니다. 결국 AI는 데이터 싸움이기 때문입니다.
윈드서프도 초기 버전에 비해 굉장히 빠르게 성장하고 있는것도 사실입니다.
두개 모두 매우 유용하게 개발현장에서 사용되고 있는만큼 각각 어떤 방향성을 갖고 자신만의 경쟁력을 갖추어 시장을 확보해갈지 매우 기대가 됩니다.
Tip
1. cursor는 사용자가 많아 매우 반응이 느리거나 서버가 아예 반응하지 않을때가 있습니다. 따라서 두가지 모두 사용하면 보완이 될 수 있을것 같습니다.
2. cursor는 한달에 20달라, windsurf는 15달라입니다. 비용적인 면을 고려하셔서 windsurf를 경험해보시는 것도 좋을것 같습니다.
같은 프로젝트를 동시에 열어둬도 한쪽에서 작업하는 것이 실시간으로 확인이 됩니다. 따라서 시간만 있다면 두가지 모두 같은 기능 개발을 해보고 더 좋은 것을 채택해보는 것도 좋을것 같습니다. 예를들어 한쪽에는 클로드 3.7 버전으로 작업을 시키고 한쪽에서는 Gemini를 사용해서 개발을 하고 좀 더 나은것을 채택하는것도 시간을 아끼고 선택지를 넓힐 수 있는 전략이 될 수 있을것 같습니다.