누구나 앱을 만드는 세상 (Dify.AI와 Cursor의 비교)

바이브 코딩의 시대가 왔다.
클로드가 아닌 ChatGPT5를 이용하여 필자도 3개의 프로그램을 만들어서 사용중이다.
(감사일기, 시간분석표, 만다라트) ─ 처음에는 Agent 모드를 이용하지 않았는데, 이건 참 놀라운 기능이다!

아이디어는 평소 즐겨있는 <타이탄의 도구들> 같은 도서, 그리고 동미참 예비군 훈련의 지루한 4일에서 얻었다.
이제 누구나 아이디어가 있으면 코드는 AI에게 맡겨서 구현해낼 수 있다.

필요한 건 오류를 고치는 집요함과 개발정신이다.
나는 Python의 Steamlit 라이브러리를 이용해서 별도로 UI를 제작하지 않고 사용하고 있다.

주변 지인에게 Dify.AI (대학생 ac.kr 계정 인증시 1년 무료)를 듣고
요즘 한창 이슈인 Cursor와의 차이를 분석해보았다. 이쪽도 나름대로 특색이 있는거 같더라!

로스쿨에서 공부하느라 시간이 많지 않지만, 이런 기술에는 계속 흥미가 가서 조금씩 알아보려고 한다.

아예 Flutter와 인프런 강의(2020)를 추천받았는데, 앱을 수익화 해보라는 ─
일단 python을 기반으로 혼자 사용하다가 변환하여 앱을 만드는 쪽으로 생각해봐야겠다.

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Dify.AI와 Cursor: 인공지능 개발 도구의 두 거인

인공지능 기술이 급속도로 발전하면서, 개발자들이 AI 애플리케이션을 더 쉽고 빠르게 만들 수 있도록 돕는 다양한 도구들이 등장하고 있다. 그중에서도 Dify.AI와 Cursor는 각각의 독특한 강점으로 AI 개발 생태계에서 중요한 위치를 차지하고 있다. 이 두 플랫폼의 차이점을 분석하면, AI 개발의 현재와 미래를 엿볼 수 있다.

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Dify.AI: AI 애플리케이션 개발의 풀스택 플랫폼

Dify.AI는 LLM(대형 언어 모델) 애플리케이션 개발을 위한 서비스형 플랫폼(PaaS)이다. 이는 개발자가 코드를 직접 작성하는 대신, 사용자 친화적인 웹 인터페이스를 통해 AI 애플리케이션을 구축하고 배포할 수 있도록 돕는다. Dify.AI의 핵심 특징은 다음과 같다:

• GUI 기반의 워크플로우: Dify.AI는 복잡한 코딩 없이도 드래그 앤 드롭 방식으로 AI 워크플로우를 구성할 수 있다. 이를 통해 개발자는 프롬프트 엔지니어링, RAG(검색 증강 생성) 시스템 구축, 에이전트 생성 등을 시각적으로 쉽게 처리할 수 있다.
• 다양한 LLM 연동: OpenAI, Anthropic, Google 등 여러 LLM 제공업체의 모델을 쉽게 연결하고 전환할 수 있다. 이는 개발자가 특정 모델에 종속되지 않고 최적의 성능을 낼 수 있는 모델을 자유롭게 선택할 수 있게 한다.
• 통합된 기능: Dify.AI는 단순히 모델을 연결하는 것을 넘어, 데이터셋 관리, 평가 및 분석 도구, API 제공 등 AI 애플리케이션의 전체 생명주기를 지원하는 기능을 통합적으로 제공한다.

Dify.AI는 주로 백엔드 개발자나 비개발자가 AI 서비스를 빠르게 프로토타입화하고 실제 제품으로 확장하는 데 유리하다. 복잡한 인프라나 코딩 지식 없이도 아이디어를 실현할 수 있다는 점이 가장 큰 장점이다.

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Cursor: AI가 탑재된 코드 에디터

Cursor는 개발자의 코딩 경험을 AI로 혁신하는 데 초점을 맞춘 코드 에디터이다. 이는 마이크로소프트의 Visual Studio Code(VS Code)를 기반으로 만들어져 익숙한 개발 환경을 제공하면서도, AI 기능을 통합하여 생산성을 극대화한다. Cursor의 주요 기능은 다음과 같다:

• AI 기반 코드 작성 및 수정: Cursor는 개발자가 코드를 작성하거나 수정할 때, AI가 문맥을 이해하여 적절한 코드 조각을 제안하거나 자동으로 완성한다. 이는 단순한 자동 완성 기능을 넘어, 복잡한 로직이나 함수를 통째로 생성해줄 수 있다.
• 채팅 기반 코드 질문: 개발자는 Cursor 내에서 AI와 직접 채팅하며 코드에 대한 질문을 하거나, 버그를 찾고 해결책을 요청할 수 있다. 이는 마치 경험 많은 동료 개발자와 협업하는 것과 유사하다.
• 프로젝트 전체 문맥 이해: Cursor는 단일 파일뿐만 아니라 프로젝트 전체의 파일과 문맥을 이해하여 더 정확하고 유용한 제안을 제공한다. 이는 복잡한 대규모 프로젝트 작업 시 특히 유용하다.

Cursor는 AI를 활용하여 기존의 코딩 워크플로우를 개선하는 데 초점을 맞추고 있다. 이는 AI 애플리케이션 자체를 개발하는 것보다는, 기존 소프트웨어 개발 과정에서 개발자의 생산성을 높이는 데 주력한다.

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AI 활용의 근본적인 차이: '무엇을 만들 것인가' vs. '어떻게 만들 것인가'

Dify.AI와 Cursor는 AI라는 동일한 기술을 사용하지만, 그 활용 목표에서는 근본적인 철학적 차이를 보인다. Dify.AI가 "AI를 활용하여 무엇을 만들 것인가?"라는 질문에 답하는 도구라면, Cursor는 "AI의 도움을 받아 코드를 어떻게 더 효율적으로 만들 것인가?"라는 질문에 집중한다.

Dify.AI는 마치 AI 애플리케이션을 위한 '건축 스튜디오'와 같다. 사용자는 LLM을 블록처럼 조립하고, 데이터 소스를 연결하며, 워크플로우를 설계하여 복잡한 AI 서비스를 직접 창조해낸다. 코딩 지식이 부족하더라도 GUI를 통해 챗봇, RAG 시스템, AI 에이전트와 같은 완성된 AI 결과물을 만들어내는 데 초점을 맞춘다.

반면, Cursor는 개발자를 위한 '스마트한 작업 도구 상자'에 더 가깝다. 이 도구는 새로운 애플리케이션을 직접 만들어내기보다는, 개발자가 이미 진행 중인 코딩이라는 '작업' 자체를 혁신한다. 마치 옆에서 숙련된 동료가 실시간으로 코드를 검토하고, 질문에 답하며, 어려운 부분을 대신 해결해주는 것처럼, Cursor는 개발자의 생산성을 극대화하여 기존의 소프트웨어 개발 프로세스를 가속화한다. 이렇듯 두 도구는 AI 개발 생태계의 각기 다른 지점에서 시너지를 만들어내고 있다.

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핵심적인 차이점 요약

특징	Dify.AI	Cursor
목표	AI 애플리케이션의 개발 및 배포를 위한 플랫폼	개발자의 코딩 생산성 향상을 위한 도구
주요 사용자	백엔드 개발자, 데이터 과학자, 비개발자	프론트엔드/백엔드 개발자, 소프트웨어 엔지니어
주요 기능	GUI 기반 워크플로우, 프롬프트 엔지니어링, RAG 시스템 구축, API 제공	코드 자동 완성, 채팅 기반 코드 질문, 버그 디버깅, 프로젝트 문맥 이해
형태	웹 기반 서비스형 플랫폼(PaaS)	데스크톱 기반 코드 에디터 (IDE)
AI 활용 방식	AI 모델을 활용해 독립적인 애플리케이션을 만듦	AI를 활용해 기존 코딩 작업을 보조함

Dify.AI와 Cursor는 AI라는 공통분모를 가지고 있지만, 그 활용 방식과 목표는 명확히 다르다. Dify.AI가 AI 애플리케이션의 '생산자'를 위한 도구라면, Cursor는 소프트웨어 개발 과정의 '생산성'을 높이는 도구라고 할 수 있다. 개발자는 자신의 필요와 목적에 맞게 이 두 도구를 선택하거나, 때로는 함께 사용하여 시너지를 낼 수 있다.