PRD를 Cursor/Claude Code에 연동하는 법

 

2026년 현재, 소프트웨어 개발 현장에서 '직접 코드를 타이핑하는 시간'은 획기적으로 줄어들었습니다. Cursor나 Claude Code와 같은 AI 기반 코딩 도구들이 개발자의 IDE(통합 개발 환경) 깊숙이 자리 잡았기 때문입니다. 이제 개발자는 문법을 고민하기보다 AI가 생성한 코드가 의도에 맞는지 검토하는 데 더 많은 시간을 씁니다. 그러나 도구가 아무리 강력해졌다고 해도, 여전히 현장에서는 "AI가 짠 코드가 엉뚱하게 동작한다"거나 "기획 의도와 다르게 구현되었다"는 불만이 나옵니다. 이는 도구의 성능 문제라기보다는, 도구에게 '무엇을 만들어야 하는지'를 전달하는 방식의 문제입니다.

제품 요구사항 정의서(PRD)는 전통적으로 사람(개발자)이 읽고 이해하기 위해 작성된 문서였습니다. 사람은 문서 행간에 숨겨진 의도를 파악하고, 불명확한 부분은 경험으로 채워 넣을 수 있습니다. 하지만 AI는 다릅니다. AI에게 PRD는 해석의 대상이 아니라, 코드를 생성하기 위한 확률적 근거인 '맥락(Context)'으로 작용합니다. 따라서 PRD를 단순히 파일로 던져주는 것을 넘어, AI가 오해 없이 받아들일 수 있는 형태로 주입하는 과정이 필요합니다. 오늘날의 PRD 연동은 단순한 파일 첨부가 아니라, AI의 사고 범위를 설정하는 정교한 설계 작업으로 바라보아야 합니다.

AI 코딩 도구 관점에서 본 PRD의 역할 변화

과거의 PRD는 기능 명세, 사용자 흐름, 디자인 참조가 텍스트와 이미지로 혼재된 정적인 문서였습니다. 개발자는 이 문서를 읽고 머릿속으로 로직을 구상한 뒤 코드를 작성했습니다. 하지만 Cursor나 Claude Code와 같은 AI 도구들은 문서를 '읽는' 것이 아니라, 주어진 텍스트 패턴을 분석하여 다음에 올 코드 조각을 '예측'합니다. 만약 PRD에 "사용자가 편리하게 로그인할 수 있어야 한다"라고 적혀 있다면, AI는 일반적인 로그인 코드를 가져오지만, 우리 서비스만의 보안 정책이나 특정 소셜 로그인 방식은 누락할 수 있습니다. AI에게 모호한 표현은 곧 부정확한 코드 생성으로 이어집니다.

따라서 AI 시대의 PRD는 명령서가 아니라 '판단의 기준점' 역할을 해야 합니다. AI는 방대한 오픈소스 코드를 학습했기 때문에 기능 구현 자체는 매우 빠릅니다. 문제는 그 기능이 우리 프로젝트의 기존 구조와 맞지 않거나, 불필요하게 복잡하게 구현될 때 발생합니다. 이때 잘 작성된 PRD는 AI가 생성할 수 있는 수만 가지 경우의 수 중에서, 우리 프로젝트에 꼭 필요한 경로만을 선택하도록 유도하는 가이드라인이 됩니다. 즉, PRD는 AI가 엉뚱한 상상을 하지 못하도록 막아주는 울타리이자, 정확한 코드를 생성하도록 돕는 프롬프트의 원천 데이터가 됩니다.

PRD를 Cursor/Claude Code에 연동하는 구조적 방식

PRD를 AI 코딩 도구에 연동한다는 것은 물리적인 케이블을 연결하는 것이 아닙니다. 핵심은 AI가 인식할 수 있는 '프로젝트의 지식'으로 PRD 내용을 변환하여 제공하는 것입니다. 가장 효과적인 방법은 PRD를 마크다운(Markdown)과 같은 구조화된 텍스트 파일로 변환하여 프로젝트 최상위 폴더에 배치하거나, 대화창(Chat Window)에 '컨텍스트'로서 주입하는 것입니다. 2026년의 도구들은 프로젝트 내의 문서를 참조(Indexing)하는 능력이 뛰어나므로, `@PRD.md`와 같은 명령어로 현재 작성하려는 코드의 기준 문서가 무엇인지 명시적으로 지정해 주는 것이 중요합니다.

실질적인 작업 흐름은 '요구사항 전달 → 코드 제안 → 검토 → 수정'의 반복으로 이루어집니다. 먼저 기획자나 PM이 작성한 기능 단위의 PRD 내용을 AI 도구의 입력창에 제공합니다. 이때 전체 문서를 한 번에 주는 것보다, 지금 구현해야 할 기능(예: 회원가입 로직)에 해당하는 부분만 발췌하여 제공하는 것이 정확도를 높입니다. 그러면 AI는 해당 요구사항을 바탕으로 코드를 제안합니다. 이 과정에서 AI는 단순히 코드를 짜는 것을 넘어, "PRD에 언급된 예외 처리가 빠져 있습니다"라고 역으로 질문하거나, "이 요구사항은 기존 데이터베이스 구조와 충돌할 수 있습니다"라고 경고를 주기도 합니다. 이것이 바로 문서가 살아있는 컨텍스트로 작동하는 순간입니다.

PRD와 AI 결과물 사이의 해석 간극 관리

가장 주의해야 할 점은 AI가 PRD를 인간처럼 '이해'하고 공감하는 것은 아니라는 사실입니다. AI는 텍스트의 연관성을 계산할 뿐, 비즈니스의 중요도나 사용자 경험의 미묘한 차이를 스스로 판단하지 못합니다. 예를 들어 "빠른 반응 속도"라는 문구를 보고 AI는 캐싱(Caching)을 과도하게 적용하여 데이터 실시간성을 해칠 수도 있습니다. 따라서 PRD를 연동할 때는 AI가 오해할 수 있는 '해석의 간극'을 관리하는 것이 PM과 기획자의 핵심 역량이 됩니다.

이를 위해 PRD에는 '해야 할 것(To-do)'뿐만 아니라 '하지 말아야 할 것(Constraint)'과 '제약 조건'이 명확히 포함되어야 합니다. "외부 라이브러리 사용을 최소화할 것", "기존의 인증 모듈을 재사용할 것"과 같은 구체적인 제약 사항은 AI의 환각이나 과도한 엔지니어링을 막는 강력한 수단이 됩니다. 또한, AI가 생성한 결과물이 PRD의 의도와 일치하는지 검증하는 과정은 반드시 사람이 수행해야 합니다. 애드센스 승인을 위한 블로그를 운영하는 창작자라면, 단순히 "AI 도구 사용법"을 나열하는 것보다, 이처럼 사람과 AI 사이에서 발생하는 '해석 차이'를 어떻게 좁혀나가는지에 대한 논리적 사고 과정을 담는 것이 콘텐츠의 전문성과 희소성을 높이는 길입니다.

문서를 넘어 AI와의 협업 기준이 되는 PRD

PRD를 Cursor나 Claude Code에 연동하는 것은 자동화의 마법을 부리는 것이 아니라, 매우 정교한 커뮤니케이션 기술입니다. 이 방식은 논리 구조가 명확하고 기술적 제약 사항이 뚜렷한 프로젝트에서는 개발 속도를 비약적으로 높여줍니다. 반면, 감성적인 디자인이나 추상적인 가치가 중요한 프로젝트에서는 여전히 사람 간의 대화가 더 효율적일 수 있습니다. AI가 코드를 짜는 세상에서도 '무엇을 만들 것인가'를 정의하는 책임은 변하지 않았습니다.

2026년 이후의 PRD는 책장 속에 잠드는 죽은 문서가 아니라, AI 개발 도구와 실시간으로 상호작용하는 '살아있는 기준 프레임'으로 진화하고 있습니다. 기획자와 PM의 역할은 문서를 예쁘게 꾸미는 것에서 벗어나, AI가 우리 제품의 목표를 정확히 조준할 수 있도록 맥락을 설계하고 결과물을 냉철하게 검증하는 '방향의 설계자'로 나아가야 합니다. 도구를 잘 쓰는 것을 넘어, 도구에게 올바른 목적지를 알려주는 능력이 미래의 경쟁력입니다.