개발자로서 요즘 핫한 AI 코딩 툴에 관심이 많았는데, 마침 WebStorm AI Assistant를 써볼 기회가 생겨서 본격적으로 파고들어 봤어. (30일 무료 채험 ㅎㅎ) GitHub Copilot이랑 비교도 해보면서 느낀 점들을 솔직하게 풀어볼게! 찐후기니까 기대해도 좋아. 😉

나의 코딩 생활에 AI 한 스푼: JetBrains AI Assistant & GitHub Copilot 비교 체험기 🚀
우선, 내가 주로 사용한 건 WebStorm에 내장된 JetBrains AI Assistant였고, 비교군으로 GitHub Copilot도 같이 썼어. 개발자라면 누구나 한 번쯤 이런 AI 코딩 도우미 써볼까 고민했을 텐데, 내 경험이 조금이나마 도움이 되길 바라!

🛠️ 설치부터 첫인상까지: 누가 더 편했을까?
 * JetBrains AI Assistant: WebStorm을 쓴다면 이건 뭐, 거의 거저먹기 수준이야. IDE 안에 자연스럽게 녹아 있어서 별도 설치 없이 바로 쓸 수 있고, 초기 설정도 직관적이었어. IDE랑 한 몸인 느낌이랄까?

 * GitHub Copilot: 얘도 WebStorm에 플러그인 형태로 설치하면 되는데, 비교적 간단하긴 해도 IDE 네이티브 기능이라기보다는 살짝 추가 단계를 거쳐야 하는 느낌이었어.

✍️ 코드 자동 완성: 핵심 기능, 만족도는?
 * JetBrains AI Assistant: 전체 코드 블록이나 함수 단위로 코드를 완성해주는 기능이 괜찮았어. 특히 웹 프레임워크(JS/TS) 쓸 때 AI 기반으로 맥락에 맞게 추천해주는 게 꽤 똑똑하더라고.

 * GitHub Copilot: 실시간으로 한 줄 한 줄 코드 완성해주는 인라인 코드 완성에 강점이 있었지. 다만, 가끔 IDE 자체 제안이랑 충돌하거나, 특정 언어나 프레임워크에서 좀 오래된 코드를 추천해 줄 때도 있어서 아쉬웠어.

 * 총평: 둘 다 코드 짜는 속도를 확 올려주는 건 분명한데, 제안의 정확도나 최신성은 사용하는 모델이나 학습 데이터에 따라 좀 차이가 나는 것 같아.

💬 챗 기능 & 리팩토링: 말귀는 잘 알아듣나?
 * JetBrains AI Assistant: IDE 안 채팅 패널에서 바로 코드 설명을 요청하거나 리팩토링 제안을 받을 수 있는데, 이게 프로젝트 전체 맥락을 이해하려고 노력하는 모습이 보여서 좋았어. 여러 파일에 걸친 변경 사항을 제안하거나 적용하는 기능(베타 버전이긴 했지만)도 꽤나 인상적이었지. RAG(검색 증강 생성) 기술을 활용해서 관련 파일, 메소드, 클래스를 더 잘 찾아내는 걸 목표로 한다더라고.

 * GitHub Copilot: Copilot Chat을 통해서 질문하고 수정 요청하는 건 가능한데, JetBrains IDE 안에서는 아무래도 네이티브 기능보다는 살짝 겉도는 느낌을 받을 수 있었어. 특히 대용량 파일이나 여러 번 대화가 오갈 때 컨텍스트를 계속 기억하는 데는 한계가 좀 느껴지기도 했고.

📝 커밋 메시지 생성: 이런 것까지 해준다고?
 * JetBrains AI Assistant: 이건 정말 물건이야! 클릭 한 번이면 현재 변경사항 기반으로 컨텍스트에 맞는 커밋 메시지를 딱 만들어주는데, 은근히 시간 많이 잡아먹는 커밋 메시지 작성 시간을 확 줄여줘서 너무 편했어.

 * GitHub Copilot: 직접적인 커밋 메시지 생성 기능보다는 코드 요약이나 설명 기능을 통해서 간접적으로 활용할 수는 있겠더라. 이 부분은 JetBrains AI Assistant가 확실히 더 특화된 느낌!

🧠 어떤 LLM을 쓸까? 선택의 폭은?
 * JetBrains AI Assistant: Claude 3.7 Sonnet, Gemini 2.5 Pro, OpenAI GPT-4.1 같은 최신 LLM들을 지원하고, 심지어 Ollama나 LM Studio 같은 로컬 모델도 오프라인으로 쓸 수 있게 해줘서 선택지가 넓은 게 장점이야. 특정 작업에 더 잘 맞는 모델을 골라 쓸 수 있다는 유연성이 돋보였어.

 * GitHub Copilot: 주로 OpenAI 모델을 기반으로 하고, 모델 버전은 GitHub Copilot 정책에 따라 업데이트되는 방식이야.

🎨 UI/UX 및 생산성 체감
 * JetBrains AI Assistant: IDE에 워낙 깊숙이 통합되어 있어서 일관된 사용자 경험을 주는 건 좋았어. 다만, 채팅 인터페이스가 가끔 좀 부자연스럽다고 느끼는 사람도 있을 것 같아. 그래도 반복 작업 자동화, 디버깅 시간 단축, 특히 위에서 말한 커밋 메시지 작성 시간 절약 같은 부분에서 생산성이 눈에 띄게 올라가는 걸 체감했어.

 * GitHub Copilot: 다양한 편집기에서 일관된 경험을 주는 게 목표지만, JetBrains IDE 내에서는 아무래도 플러그인 형태의 한계가 좀 느껴질 수 있어. 그래도 빠른 코드 제안으로 타이핑 시간을 줄여주고, 복잡한 로직 구현할 때 도움을 받을 수 있다는 점은 분명 생산성 향상에 기여했어.

👍 나의 주관적인 장단점!
 * JetBrains AI Assistant:
   * 최고 장점: 뭐니 뭐니 해도 IDE와의 완벽한 통합! 그리고 프로젝트 전체 컨텍스트를 이해하려고 노력하는 점.
   * 최고 단점: 일부 고급 기능(특히 클라우드 모델 활용 시)은 유료 티어를 쓰거나 크레딧을 써야 한다는 점. (초반에 잦았던 자잘한 문제들은 검색해보고 다 해결했어!)

 * GitHub Copilot:
   * 최고 장점: 빠르고 즉각적인 인라인 코드 제안의 편리함.
   * 최고 단점: 가끔 부정확하거나 안전하지 않은 코드를 제안할 가능성이 있다는 점, 그리고 컨텍스트 이해의 한계.

AI 코딩 툴, 만능일까? 써보면서 느낀 고민들 🤔
이런 AI 코딩 도우미들이 개발자 생산성을 엄청나게 높여주는 건 사실이지만, 몇 가지 고민거리도 안겨줬어.

일단, AI가 제안하는 코드의 품질이나 보안 취약점, 라이선스 같은 문제는 개발자가 항상 신경 써서 체크해야 해. "AI가 알아서 해주겠지" 하고 너무 믿어버리면 큰일 날 수도 있으니까. 그리고 너무 AI에 의존하다 보면 정작 내 머리로 문제를 해결하는 능력이나 기술을 깊이 있게 이해하는 능력이 떨어질 수도 있겠다는 걱정도 들더라. 마치 내비게이션만 보고 운전하다가 길치 되는 것처럼 말이야.

또 하나는 AI가 왜 이런 코드를 제안했는지 그 이유를 명확히 알기 어려울 때가 있다는 거야. 이런 '블랙박스' 같은 점 때문에 AI가 내놓은 결과가 아무리 좋아도 100% 신뢰하기는 좀 찜찜할 때가 있었어. 특히 뭔가 잘못됐을 때 원인을 찾거나 책임을 따지기도 어려워질 수 있고.

결론: AI 코딩 툴, 아직은 '보조 파일럿'!!
AI 코딩 어시스턴트들을 직접 써보니, 얘네들은 분명 개발자에게 엄청난 힘을 실어주는 도구인 건 확실해. 하지만 아직 우리를 완전히 대체할 '캡틴'이라기보다는, 능력을 한껏 끌어올려 주는 똑똑한 '보조 파일럿'으로 활용할 때 그 가치가 가장 빛나는 것 같아.
AI가 주는 편리함에 취해서 내 실력을 키우는 걸 게을리하지 말고, 항상 비판적인 시각으로 AI의 제안을 검토하면서 함께 성장해 나가는 자세가 중요하다고 생각해. AI 코딩 툴, 잘 쓰면 정말 날개가 될 수 있을 거야!

※ 이 글은 인공지능의 도움을 받아, 사람의 손으로 정성껏 다듬어 완성되었습니다.