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docs: ai_lecture/courses/01_ai_development_environment.md에 Cursor AI 고급 사용 팁 12가지 추가 및 README.md에 관련 링크와 요약 추가

ai_lecture/courses/01_ai_development_environment/README.md

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 ## 📚 학습 자료
 
 - **[강의 노트](./part_1_ai_development_environment.md)**: 개발 환경 구축 절차를 상세히 안내합니다.
+- **[Cursor AI 고급 사용 가이드](./cursor_advanced_guide.md)**: Cursor AI의 12가지 고급 사용 팁과 최적화 방법을 다룹니다.
 - **[핵심 용어집](../../glossary.md)**: 이 파트의 주요 용어를 정리했습니다.
 
+## 🚀 Cursor AI 고급 사용 팁 12가지
+
+1. **전략적으로 모델을 선택하자** - Thinking/Non-Thinking 모델의 차이점과 활용법
+2. **복잡한 앱 수정 시 Ask 모드로 계획을 먼저 세우자** - 안전한 코드 수정 방법
+3. **디버깅할 때는 TDD 방식으로 접근하자** - 3단계 디버깅 프로세스
+4. **Cursor가 스스로 학습하도록 룰을 관리하자** - /Generate Cursor Rules 활용
+5. **다중 탭과 Auto 옵션을 활용해 생산성을 높이자** - 효율적인 작업 환경 구축
+6. **하나의 채팅 세션을 오래 지속하지 말자** - 컨텍스트 관리 전략
+7. **유의미한 변경이 완료되면 반드시 커밋하자** - Git과의 연동
+8. **코드 구조를 AI에게 알려주고 파일 관리를 최적화하자** - Cursor 내부 Tools 이해
+9. **파일이 길어지면 AI에게 모듈화를 요청하자** - 3단계 모듈화 프로세스
+10. **@을 써서 적극적으로 컨텍스트를 주입하자** - 다양한 컨텍스트 활용법
+11. **보안이 중요하다면 Privacy 모드를 켜자** - 보안 설정
+12. **MCP(Model Context Protocol)와 도구들을 활용하자** - 다양한 도구 연동
+
 ---
 
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ai_lecture/courses/01_ai_development_environment/cursor_advanced_guide.md

+# Cursor AI 고급 사용 가이드: AI 개발 환경 최적화
+
+**⬅️ 이전 시간: [Part 1: AI 개발 환경 완벽 구축 가이드](part_1_ai_development_environment.md)**
+**➡️ 다음 시간: [Part 2: 파이썬 핵심 문법](../02_python_core_syntax/part_2_python_core_syntax.md)**
+
+---
+
+## 1. 학습 목표 (Learning Objectives)
+
+이번 시간에는 Cursor AI의 고급 기능들을 활용하여 AI 개발 환경을 최적화하는 방법을 배웁니다. 다음 목표를 달성할 수 있도록 함께 나아갑시다.
+
+- **Cursor AI의 핵심 기능과 인터페이스**를 이해하고 효율적으로 활용할 수 있습니다.
+- **Thinking/Non-Thinking 모델의 차이점**을 파악하고 상황에 맞게 선택할 수 있습니다.
+- **안전한 코드 수정과 디버깅**을 위한 Cursor의 고급 기능들을 활용할 수 있습니다.
+- **생산성 향상을 위한 Cursor 설정과 팁**을 적용할 수 있습니다.
+- **보안과 협업을 위한 Cursor 기능**을 이해하고 활용할 수 있습니다.
+
+## 2. 핵심 요약 (Key Summary)
+
+Cursor AI는 AI 기반 코드 에디터로, VS Code 기반에 AI 어시스턴트가 통합된 강력한 개발 환경입니다. 이 가이드에서는 Cursor의 12가지 고급 사용 팁을 통해 AI 개발 환경을 최적화하는 방법을 배웁니다.
+
+- **핵심 키워드**: `Cursor AI`, `AI 모델 선택`, `Ask 모드`, `TDD 디버깅`, `Cursor Rules`, `컨텍스트 관리`, `Git 연동`, `모듈화`, `Privacy 모드`, `MCP`
+
+## 3. Cursor AI 소개 (Introduction)
+
+### 3.1. Cursor AI란?
+
+Cursor는 **AI-first 코드 에디터**로, VS Code 기반에 AI 어시스턴트가 통합된 개발 환경입니다. 일반적인 코드 에디터와 달리, Cursor는 AI와의 대화를 통해 코드를 작성하고 수정할 수 있어 **AI 개발에 특화된 도구**입니다.
+
+### 3.2. Cursor의 장점
+
+- **AI 기반 코드 생성**: 자연어로 요구사항을 설명하면 AI가 코드를 생성
+- **실시간 코드 완성**: 타이핑하면서 AI가 다음 코드를 제안
+- **디버깅 지원**: 에러 분석과 해결책 제시
+- **문서화 자동화**: 코드 설명과 문서 자동 생성
+- **리팩토링 지원**: 코드 개선 제안과 자동 리팩토링
+
+## 4. Cursor 설치 및 초기 설정 (Installation & Setup)
+
+### 4.1. Cursor 설치
+
+1. **공식 웹사이트 방문**: [cursor.sh](https://cursor.sh)에서 운영체제에 맞는 버전 다운로드
+2. **설치 프로그램 실행**: 다운로드한 파일을 실행하여 설치
+3. **계정 생성**: 무료 계정 생성 (14일 Pro 플랜 무료 체험 포함)
+4. **VS Code 설정 가져오기**: 기존 VS Code 사용자의 경우 설정과 확장 프로그램 가져오기 가능
+
+### 4.2. 초기 설정
+
+```json
+// settings.json 예시
+{
+  "cursor.chat.defaultModel": "claude-3.5-sonnet",
+  "cursor.chat.thinkingModel": "claude-3.5-sonnet",
+  "cursor.chat.autoComplete": true,
+  "cursor.chat.autoCompleteDelay": 1000,
+  "cursor.chat.maxTokens": 4000,
+  "cursor.chat.temperature": 0.7
+}
+```
+
+## 5. Cursor 고급 사용 팁 12가지 (Advanced Tips)
+
+### 5.1. 전략적으로 모델을 선택하자 - Thinking/Non-Thinking 모델의 차이점과 활용법
+
+#### Thinking 모델 vs Non-Thinking 모델
+
+| 구분 | Thinking 모델 | Non-Thinking 모델 |
+|------|---------------|-------------------|
+| **속도** | 느림 (더 정확한 분석) | 빠름 (즉시 응답) |
+| **용도** | 복잡한 문제 해결, 코드 분석 | 간단한 코드 생성, 빠른 수정 |
+| **토큰 사용량** | 높음 | 낮음 |
+| **적합한 상황** | 아키텍처 설계, 디버깅, 리팩토링 | 간단한 함수 작성, 주석 추가 |
+
+#### 모델 선택 전략
+
+```bash
+# Thinking 모델 사용 (복잡한 작업)
+/thinking "이 코드의 성능을 분석하고 최적화 방안을 제시해줘"
+
+# Non-Thinking 모델 사용 (간단한 작업)
+"이 함수에 타입 힌트를 추가해줘"
+```
+
+### 5.2. 복잡한 앱 수정 시 Ask 모드로 계획을 먼저 세우자 - 안전한 코드 수정 방법
+
+#### Ask 모드 활용법
+
+1. **계획 수립 단계**
+```bash
+/ask "이 웹 애플리케이션에 사용자 인증 기능을 추가하려고 합니다. 
+단계별로 어떤 파일들을 수정해야 하고, 어떤 순서로 작업해야 할까요?"
+```
+
+2. **단계별 실행**
+```bash
+/ask "1단계: 사용자 모델을 생성해주세요"
+/ask "2단계: 인증 미들웨어를 구현해주세요"
+/ask "3단계: 로그인/회원가입 API를 만들어주세요"
+```
+
+3. **검증 단계**
+```bash
+/ask "구현된 코드가 보안상 안전한지 검토해주세요"
+```
+
+### 5.3. 디버깅할 때는 TDD 방식으로 접근하자 - 3단계 디버깅 프로세스
+
+#### TDD 디버깅 프로세스
+
+**1단계: 테스트 작성**
+```python
+# 먼저 실패하는 테스트를 작성
+def test_user_authentication():
+    user = User("test@example.com", "password123")
+    assert user.authenticate("wrong_password") == False
+    assert user.authenticate("password123") == True
+```
+
+**2단계: 최소한의 코드로 테스트 통과**
+```python
+class User:
+    def __init__(self, email, password):
+        self.email = email
+        self.password = password
+    
+    def authenticate(self, input_password):
+        return input_password == self.password
+```
+
+**3단계: 리팩토링 및 개선**
+```python
+class User:
+    def __init__(self, email, password):
+        self.email = email
+        self._hashed_password = self._hash_password(password)
+    
+    def authenticate(self, input_password):
+        return self._hash_password(input_password) == self._hashed_password
+    
+    def _hash_password(self, password):
+        import hashlib
+        return hashlib.sha256(password.encode()).hexdigest()
+```
+
+### 5.4. Cursor가 스스로 학습하도록 룰을 관리하자 - /Generate Cursor Rules 활용
+
+#### Cursor Rules 생성
+
+```bash
+/generate cursor rules
+```
+
+**예시 Rules:**
+```markdown
+# AI 개발 프로젝트 규칙
+
+## 코드 스타일
+- Python 코드는 PEP 8 스타일 가이드를 따름
+- 함수와 클래스에는 docstring 필수
+- 변수명은 snake_case, 클래스명은 PascalCase 사용
+
+## AI 모델 관련
+- 모델 파일은 models/ 디렉토리에 저장
+- 모델 설정은 config/ 디렉토리의 YAML 파일로 관리
+- 학습 스크립트는 scripts/ 디렉토리에 배치
+
+## 테스트
+- 모든 함수에 대한 단위 테스트 작성
+- 테스트 파일은 test_ 접두사 사용
+- 테스트 커버리지 80% 이상 유지
+
+## 문서화
+- README.md 파일에 프로젝트 설명 필수
+- API 문서는 docstring으로 자동 생성
+- 복잡한 로직은 주석으로 설명
+```
+
+### 5.5. 다중 탭과 Auto 옵션을 활용해 생산성을 높이자 - 효율적인 작업 환경 구축
+
+#### 다중 탭 활용 전략
+
+1. **탭 그룹화**
+   - 관련 파일들을 같은 탭 그룹에 배치
+   - 예: `models/`, `views/`, `tests/` 그룹별로 분리
+
+2. **Auto 옵션 활용**
+```json
+{
+  "cursor.chat.autoComplete": true,
+  "cursor.chat.autoCompleteDelay": 1000,
+  "cursor.chat.autoSuggest": true
+}
+```
+
+3. **단축키 활용**
+   - `Ctrl+Tab`: 탭 간 이동
+   - `Ctrl+Shift+E`: 파일 탐색기
+   - `Ctrl+Shift+P`: 명령 팔레트
+
+### 5.6. 하나의 채팅 세션을 오래 지속하지 말자 - 컨텍스트 관리 전략
+
+#### 컨텍스트 관리 전략
+
+**문제점:**
+- 긴 채팅 세션은 토큰 제한에 도달
+- AI가 이전 대화를 잊어버림
+- 응답 속도 저하
+
+**해결책:**
+1. **주제별 세션 분리**
+   ```bash
+   # 세션 1: 사용자 인증 구현
+   /new chat
+   
+   # 세션 2: 데이터베이스 설계
+   /new chat
+   ```
+
+2. **중요한 정보 저장**
+   ```bash
+   /save "사용자 인증 구현 계획"
+   ```
+
+3. **정기적인 세션 리셋**
+   - 20-30분마다 새로운 세션 시작
+   - 중요한 정보는 별도 파일로 저장
+
+### 5.7. 유의미한 변경이 완료되면 반드시 커밋하자 - Git과의 연동
+
+#### Git 연동 설정
+
+1. **Cursor에서 Git 사용**
+```bash
+# 변경사항 스테이징
+Ctrl+Shift+G
+
+# 커밋 메시지 작성
+/ask "이 변경사항에 대한 적절한 커밋 메시지를 작성해줘"
+```
+
+2. **자동 커밋 메시지 생성**
+```bash
+/ask "다음 변경사항들을 분석해서 의미있는 커밋 메시지를 작성해줘:
+- 사용자 인증 기능 추가
+- 로그인 API 구현
+- 비밀번호 해싱 로직 추가"
+```
+
+3. **브랜치 관리**
+```bash
+# 새로운 기능 브랜치 생성
+/ask "새로운 기능을 위한 브랜치명을 제안해줘"
+```
+
+### 5.8. 코드 구조를 AI에게 알려주고 파일 관리를 최적화하자 - Cursor 내부 Tools 이해
+
+#### 프로젝트 구조 설명
+
+```bash
+/ask "현재 프로젝트의 구조를 분석하고 개선 방안을 제시해줘"
+
+# 프로젝트 구조 예시
+project/
+├── src/
+│   ├── models/
+│   ├── views/
+│   ├── controllers/
+│   └── utils/
+├── tests/
+├── docs/
+├── config/
+└── scripts/
+```
+
+#### 파일 관리 최적화
+
+1. **관련 파일 그룹화**
+2. **일관된 네이밍 컨벤션**
+3. **적절한 디렉토리 구조**
+
+### 5.9. 파일이 길어지면 AI에게 모듈화를 요청하자 - 3단계 모듈화 프로세스
+
+#### 모듈화 프로세스
+
+**1단계: 분석**
+```bash
+/ask "이 파일이 너무 길어졌습니다. 어떤 부분들을 모듈로 분리할 수 있을까요?"
+```
+
+**2단계: 구조 설계**
+```bash
+/ask "다음과 같이 모듈을 분리하는 것이 좋을까요?
+- user_models.py: 사용자 관련 모델
+- auth_utils.py: 인증 관련 유틸리티
+- api_routes.py: API 라우트"
+```
+
+**3단계: 실제 분리**
+```bash
+/ask "user_models.py 파일을 생성하고 사용자 관련 클래스들을 이동시켜주세요"
+```
+
+### 5.10. @을 써서 적극적으로 컨텍스트를 주입하자 - 다양한 컨텍스트 활용법
+
+#### @ 컨텍스트 활용법
+
+1. **파일 참조**
+```bash
+@models/user.py "이 파일의 User 클래스를 기반으로 인증 로직을 구현해줘"
+```
+
+2. **문서 참조**
+```bash
+@README.md "이 프로젝트의 목적에 맞게 새로운 기능을 추가해줘"
+```
+
+3. **설정 파일 참조**
+```bash
+@config/settings.py "이 설정을 기반으로 데이터베이스 연결 코드를 작성해줘"
+```
+
+4. **테스트 파일 참조**
+```bash
+@tests/test_user.py "이 테스트 패턴에 맞춰 새로운 테스트를 작성해줘"
+```
+
+### 5.11. 보안이 중요하다면 Privacy 모드를 켜자 - 보안 설정
+
+#### Privacy 모드 설정
+
+1. **Privacy 모드 활성화**
+```json
+{
+  "cursor.chat.privacyMode": true,
+  "cursor.chat.localModel": true
+}
+```
+
+2. **민감한 정보 처리**
+```bash
+# API 키나 비밀번호는 환경변수로 관리
+/ask "API 키를 안전하게 관리하는 방법을 알려줘"
+```
+
+3. **코드 검토**
+```bash
+/ask "이 코드에 보안 취약점이 있는지 검토해줘"
+```
+
+### 5.12. MCP(Model Context Protocol)와 도구들을 활용하자 - 다양한 도구 연동
+
+#### MCP 도구 활용
+
+1. **Git 연동**
+```bash
+/ask "현재 Git 상태를 확인하고 다음 커밋할 파일들을 제안해줘"
+```
+
+2. **터미널 명령어**
+```bash
+/ask "Python 가상환경을 생성하고 필요한 패키지들을 설치해줘"
+```
+
+3. **파일 시스템**
+```bash
+/ask "프로젝트 구조를 분석하고 개선 방안을 제시해줘"
+```
+
+## 6. 실습: AI 개발 환경 구축 (Hands-on Practice)
+
+### 6.1. 실습 1: Cursor 설정 최적화
+
+1. **Cursor 설치 및 초기 설정**
+2. **개인화된 Cursor Rules 생성**
+3. **단축키 및 설정 커스터마이징**
+
+### 6.2. 실습 2: AI 프로젝트 구조 설계
+
+1. **프로젝트 요구사항 분석**
+2. **모듈화된 구조 설계**
+3. **Cursor를 활용한 코드 생성**
+
+### 6.3. 실습 3: 협업 환경 구축
+
+1. **Git 연동 설정**
+2. **팀 규칙 설정**
+3. **코드 리뷰 프로세스**
+
+## 7. 문제 해결 (Troubleshooting)
+
+### 7.1. 일반적인 문제들
+
+| 문제 | 원인 | 해결방법 |
+|------|------|----------|
+| AI 응답이 느림 | 모델 선택 문제 | Thinking 모델 대신 Non-Thinking 모델 사용 |
+| 컨텍스트 손실 | 긴 채팅 세션 | 새로운 세션 시작 및 중요 정보 저장 |
+| 코드 품질 저하 | 불명확한 요청 | 구체적이고 명확한 프롬프트 작성 |
+| 보안 우려 | 민감한 정보 노출 | Privacy 모드 활성화 및 환경변수 사용 |
+
+### 7.2. 성능 최적화 팁
+
+1. **적절한 모델 선택**
+2. **효율적인 프롬프트 작성**
+3. **정기적인 세션 관리**
+4. **도구 연동 활용**
+
+## 8. 다음 단계 (Next Steps)
+
+이제 Cursor AI의 고급 기능들을 활용하여 효율적인 AI 개발 환경을 구축할 수 있습니다. 다음 단계로는:
+
+1. **실제 프로젝트에 적용**: 학습한 팁들을 실제 AI 프로젝트에 적용
+2. **팀 협업 환경 구축**: 팀원들과 함께 Cursor 활용 방법 공유
+3. **지속적인 학습**: Cursor의 새로운 기능들 탐색 및 활용
+
+## 9. 참고 자료 (References)
+
+- [Cursor 공식 문서](https://cursor.sh/docs)
+- [Cursor 커뮤니티 포럼](https://community.cursor.sh)
+- [VS Code 설정 가이드](https://code.visualstudio.com/docs/getstarted/settings)
+- [Git 연동 가이드](https://git-scm.com/book/ko/v2)
+
+---
+
+**💡 팁**: Cursor AI는 지속적으로 발전하고 있습니다. 새로운 기능들을 정기적으로 확인하고 활용하여 더욱 효율적인 개발 환경을 구축하세요!
+
+**🔗 관련 링크**:
+- [Part 1: AI 개발 환경 완벽 구축 가이드](part_1_ai_development_environment.md)
+- [Part 2: 파이썬 핵심 문법](../02_python_core_syntax/part_2_python_core_syntax.md)
+- [용어집](../../glossary.md)
+- [FAQ](../../FAQ.md) 
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ai_lecture/courses/01_ai_development_environment/part_1_ai_development_environment.md

@@ -394,6 +394,99 @@ Cursor의 핵심 기능은 단축키 `Ctrl + K` (AI에게 질문/코드 생성)
 
 Cursor와 같은 AI 기반 도구를 적극적으로 활용하는 것은 이제 선택이 아닌 필수입니다. 이러한 도구를 통해 반복적인 작업을 자동화하고, 창의적인 문제 해결에 더 많은 시간을 투자하여 개발자로서의 가치를 더욱 높일 수 있습니다.
 
+#### 🚀 Cursor 고급 사용 팁 12가지
+
+Hacker News 커뮤니티와 실제 개발자들의 경험을 바탕으로 한 고급 사용 팁들을 소개합니다. 이 팁들을 활용하면 Cursor를 훨씬 더 효율적으로 사용할 수 있습니다.
+
+**팁 1: 전략적으로 모델을 선택하자**
+- **Thinking 모델** (Claude 4, Gemini 2.5 Pro): 자율적이고 창의적이지만 속도가 느림. 복잡한 아키텍처 설계나 리팩토링에 적합
+- **Non-Thinking 모델** (GPT-4.1): 명확한 지시를 잘 따르고 속도가 빠름. 단순한 코드 수정이나 버그 수정에 적합
+- **Auto-select 기능은 신뢰도가 낮으므로**, 여러 모델을 직접 써보고 자신만의 스타일을 찾는 것이 좋음
+
+**팁 2: 복잡한 앱 수정 시 Ask 모드로 계획을 먼저 세우자**
+- **Agent 모드**는 코드를 직접 수정하므로 복잡한 앱에서는 기존 기능을 망가뜨릴 가능성이 있음
+- **Ask 모드**는 파일을 수정하지 않는 읽기 전용 모드로, 계획을 세울 때 매우 유용함
+- 먼저 Ask 모드에서 AI와 계획을 논의한 후, Agent 모드에서 실행하는 것이 안전함
+- "지금 당장 수정하지 마"처럼 프롬프트를 명확히 하면 불필요한 동작을 줄일 수 있음
+
+**팁 3: 디버깅할 때는 TDD 방식으로 접근하자**
+1. **1단계 (Agent)**: 버그를 재현하는 '실패하는' 테스트 코드를 먼저 작성하게 함
+   ```
+   "X 페이지에서 Y를 누르면 A처럼 동작해야 하는데 B처럼 동작해. 
+   TDD 방식으로 고쳐보려고 하는데, 이 현상을 재현하는 테스트 코드를 작성해서 실행해줘. 
+   현 시점에 테스트 코드는 일단 실패해야 한다는 걸 기억해."
+   ```
+2. **2단계 (Ask)**: 가능한 원인과 확인 방법을 설명하게 하여 근본 원인을 파악함
+3. **3단계 (Agent)**: 테스트 코드는 `.cursorignore`로 잠근 뒤, 테스트가 통과될 때까지 코드 수정을 지시함
+
+**팁 4: Cursor가 스스로 학습하도록 룰을 관리하자**
+- 채팅 세션에서 유의미한 대화가 오갔다면, `/Generate Cursor Rules` 기능을 활용
+- "이번 대화 내용을 기반으로 Rule을 만들거나 수정해줘"라고 요청
+- 특히 디버깅 후, 버그의 원인을 파악했다면 같은 실수를 반복하지 않도록 Rule을 추가/수정
+- 이를 통해 Cursor가 스스로 학습하고 점점 더 똑똑해지게 만들 수 있음
+
+**팁 5: 다중 탭과 Auto 옵션을 활용해 생산성을 높이자**
+- Cursor에서는 여러 채팅 탭을 동시에 사용 가능
+- 한 탭에서 Agent가 코드를 수정하는 동안 다른 탭에서 Ask 모드로 다른 작업을 할 수 있음
+- **'Auto-run'** 옵션을 켜두면 터미널 실행이나 파일 쓰기 등을 일일이 승인할 필요 없이 자동으로 진행
+- **'Auto-Fix Lints'** 옵션을 켜두면 타입 에러 등을 알아서 수정해줘서 편리함
+
+**팁 6: 하나의 채팅 세션을 오래 지속하지 말자**
+- 채팅이 길어지면 컨텍스트 크기 한계로 인해 AI가 이전의 중요 정보를 잊어버릴 수 있음
+- 하나의 작업이 끝나면 새 채팅 세션을 시작하는 것이 더 유리함
+- 새 채팅에서 `@Past Chats`를 이용해 이전 대화 요약을 컨텍스트로 주입할 수 있음
+- 유의미한 내용은 룰로 만들어두면 긴 채팅을 유지할 필요성이 줄어듦
+
+**팁 7: 유의미한 변경이 완료되면 반드시 커밋하자**
+- 하나의 작업이 끝나면 반드시 Git에 커밋하는 습관이 중요함
+- 커밋은 AI가 코드를 잘못 수정했을 때 돌아갈 수 있는 최소한의 안전장치
+- Cursor 채팅을 통해 Git 초기 설정부터 커밋 메시지 작성까지 도움을 받을 수 있음
+- **AI Commit Message** 기능을 사용하면 커밋 메시지를 자동으로 생성할 수도 있음
+
+**팁 8: 코드 구조를 AI에게 알려주고 파일 관리를 최적화하자**
+- Cursor의 내부 Tools 특성을 이해해두면 좋음:
+  - **List Directory**: 파일의 내용은 읽지 않고 디렉토리명과 파일명만 읽음
+  - **Read File**: 파일의 내용을 한번에 최대 250줄까지만 읽음 (Max 모드에서는 750줄)
+  - 한 채팅 세션에서 Tool 호출을 25번까지만 할 수 있음 (Max 모드에서는 200번)
+- 따라서 역할이 명확하도록 파일과 디렉토리 이름을 짓고, 파일 길이는 500줄 이내로 유지하는 것이 좋음
+- 핵심 디렉토리 구조나 컴포넌트 정보는 **Always Applied 룰**로 추가해두면 AI가 매번 탐색할 필요가 없음
+
+**팁 9: 파일이 길어지면 AI에게 모듈화를 요청하자**
+1. **1단계 (Ask)**: "이 프로젝트를 모듈화한다면 어떤 관점이나 전략에서 하는 게 좋을지 제안해줘"
+2. **2단계 (Ask)**: "제시한 전략들을 종합하여 적절한 모듈화 계획을 세워줘"
+3. **3단계 (Agent)**: "그 계획을 문서화한 뒤 실행해줘"
+
+**팁 10: @을 써서 적극적으로 컨텍스트를 주입하자**
+- `@` 기호를 사용해 파일, 폴더 외에 다양한 컨텍스트를 직접 주입하면 AI가 더 일을 잘함
+- **@Code**: 코드의 특정 함수나 변수 등 일부만 참조할 수 있음
+- **@Docs**: 라이브러리 공식 문서를 참조하여 더 정확한 코드를 작성하게 함
+- **@Git**: 특정 브랜치나 커밋 내용을 참조하게 하여 비교하거나 설명시킬 수 있음
+- **@Web, @Link**: 웹 검색을 하거나 특정 링크의 내용을 읽어오게 할 수 있음
+- **@Recent Change**: 최근 코드베이스 변경사항을 참조시킬 수 있음
+
+**팁 11: 보안이 중요하다면 Privacy 모드를 켜자**
+- Privacy 모드를 켜지 않으면 코드, 프롬프트 등 데이터가 수집되어 모델 학습에 사용될 수 있음
+- Privacy 모드를 켜면 코드 일부가 암호화되어 잠시 저장될 수는 있지만, 영구 저장되거나 학습에 사용되지 않음
+- 단, Privacy 모드에서는 백그라운드 에이전트 등 일부 최신 기능을 사용할 수 없음
+
+**팁 12: MCP(Model Context Protocol)와 도구들을 활용하자**
+- **태스크 관리**: 메모리 뱅크, TaskMaster, Vooster 추천
+- **브라우저 자동화**: Browserbase로 브라우저 실행, 클릭, 콘솔 읽기, 스크린샷 찍기 등
+- **테스트 자동화**: PlayWright로 E2E 테스트 추가하기
+- **에러 모니터링**: Sentry로 에러 모니터링하고 수정하기
+- **결제 시스템**: Stripe와 Paypal로 결제하기
+- **배포**: Netlify와 Heroku로 배포하기
+- **보안 검사**: Snyk와 Semgrep으로 보안 검사하기
+- **데이터베이스**: Supabase로 DB 테이블 읽고 쓰기
+
+**💡 추가 팁들:**
+- **Max 모드**: 요청이 아닌 토큰 기반 과금이며, 더 큰 컨텍스트와 더 많은 Tool 사용이 가능함
+- **모델 추가**: 설정에서 Claude 4 Opus 등 기본으로 숨겨진 모델을 활성화할 수 있음
+- **Custom API Key**: 자신의 LLM API 키를 연동하는 기능 (활용도는 낮은 편)
+- **설정 동기화**: 여러 PC 간 설정 동기화는 아직 공식적으로 잘 지원되지 않음
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+이러한 고급 팁들을 활용하면 Cursor를 단순한 코드 에디터가 아닌, 진정한 AI 개발 파트너로 활용할 수 있습니다. 처음에는 기본 기능부터 시작하여 점진적으로 고급 기능들을 익혀나가는 것을 권장합니다.
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 ## 8. 연습 문제 (Exercises)
 1. AI 개발에서 가상 환경을 사용하는 것이 왜 중요한가요? 가상 환경을 사용하지 않았을 때 발생할 수 있는 문제점 2가지를 설명해보세요.
 2. `conda`를 사용하여 `my_test_env`라는 이름의 새로운 가상 환경을 만들고, 그 환경에 `numpy`와 `pandas` 라이브러리를 설치하는 데 필요한 명령어들을 순서대로 작성해보세요.