1. Docker: 안정적인 업그레이드 환경
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재현성 확보: M1 Mac 등에서 레거시 Rails 앱의 Gem 충돌을 해결하고, 재현 가능한 개발 환경을 제공하여 업그레이드 안정성을 높입니다.
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Cursor와의 시너지: Cursor AI의 편집 작업과 Docker 컨테이너 내 실행을 연동하여 효율적인 업그레이드 워크플로우를 구축합니다.
2. Markdown을 통한 점진적 문서화
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단계별 관리: 업그레이드 과정을 마크다운 파일로 상세히 기록하여 명확한 체크포인트로 활용합니다.
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AI 컨텍스트: 이 문서화된 정보를 Cursor AI의 Auto Mode에 제공함으로써 AI의 작업 정확성과 효율성을 극대화합니다.
3. TDD/BDD: 견고한 테스트 스위트
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필수 보험: 견고한 테스트 스위트는 변경 사항 검증 및 예기치 못한 오류 방지를 위한 핵심 안전장치입니다.
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AI 활용 증대: Cursor AI는 테스트 실패를 분석하여 실질적인 해결책을 제시하므로, 테스트는 AI의 효과적인 문제 해결에 필수적입니다.
4. 점진적 업그레이드 전략
bundle update지양: 대규모 Rails 업그레이드는 전체 업데이트보다, 문제 Gem을 개별적으로 식별하고 수정하는 점진적 접근이 효과적입니다. Cursor AI는 이 과정에서 문제 Gem 파악에 기여합니다.
5. Cursor AI의 효과적인 활용법
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명확한 지시: Auto Mode 사용 시 구체적인 컨텍스트(예: “Rails 4.2에서 5.0으로, Devise 버전 조정”)를 제공해야 AI가 정확히 작동합니다.
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커스텀 규칙: 복잡한 오류 해결 전 웹 검색을 강제하는 규칙을 설정하여 AI의 효율성을 높입니다.
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토큰 관리: 프리미엄 모델의 높은 토큰 소모를 고려, 대부분 Auto Mode를 사용하고 필요한 경우에만 최소 컨텍스트로 프리미엄 모델을 활용하는 전략이 중요합니다.