Cursor로 번역한 결과

오픈소스 번역은 누구나 시작할 수 있는 기여 활동이다. 하지만 꾸준한 관리는 조금 다른 이야기다. 특히 Vite처럼 빠르게 발전하는 프로젝트 문서는 더욱 그렇다. 새로운 기능이 추가되고 API가 변경될 때마다 문서도 함께 업데이트해야 하니까.

최근 Vite 6.0 릴리스로 한글 번역이 필요한 문서가 무려 27개나 쌓였다. 평소 3배가 넘는 분량이었다. 내용도 만만치 않았다. 빌드 시스템과 프런트엔드 생태계에 대한 깊은 이해가 필요했다. 하지만 놀랍게도 Cursor라는 AI 도구 도움으로 3일 만에 모든 번역을 완료했다.

참고로 나는 프롬프트 엔지니어링을 전문적으로 배우거나, AI를 깊이 있게 다루는 사람이 아니다. 오히려 한동안 GitHub Copilot같은 AI 코딩 도구를 멀리하기도 했다. 그런데 어떻게 이런 성과를 낼 수 있었을까? Cursor(정확히는 Claude) 도움을 받으면 생각보다 어렵지 않다. 여기서는 AI 도움을 받아 효율적으로 번역한 경험을 공유하려 한다.

Vite 문서 번역은 내가 꾸준히 참여하는 오픈소스 활동 중 하나다. 양이 그렇게 많지는 않아서 보통 2주에 한 번 정도 ChatGPT와 DeepL을 활용해 번역하는데, 이번에는 상황이 달랐다. Vite 6 릴리스와 함께 27개나 되는 새로운 문서가 추가됐다. 게다가 내용을 살펴보니 빌드 환경(Environment) 등 기술적으로 깊이 있는 내용이 많았다. 부담스러워서 일주일 정도 미뤄버렸고, 아무 진전도 없었다.

한동안 멀리했던 GitHub Copilot을 다시 써볼까 고민했다. 월 10달러로 Cursor보다 저렴하지만, 내가 필요한 건 단순 코드 자동완성이 아닌 여러 파일을 동시에 수정하고 문맥을 이해하는 도구였다. 그러던 중 Cursor를 알게 됐다.

Cursor - The AI Code Editor

Cursor는 샌프란시스코 AI 스타트업이 개발한 AI 코딩 어시스턴트다. 여러 파일을 AI가 직접 수정할 수 있고, 코드베이스 전체를 이해하며 제안한다는 점이 매력적이었다. 특히 번역할 때는 기존 번역을 참고해 일관된 톤과 용어를 유지해야 하는데, Cursor는 이런 니즈를 완벽하게 충족시켜 줬다. 결과적으로 27개 문서를 단 3일 만에 번역하고 검수까지 마쳤다.

Cursor 최고 장점은 여러 파일을 동시에 수정할 수 있다는 점이다. Composer(Agent) 기능을 활용하면 여러 파일 또는 디렉터리 단위로 번역을 진행하면서, 번역 내용에 대한 질문이나 피드백도 주고받을 수 있다. 현재 작업과 직접 관련 없는 프롬프트 생성 같은 요청은 Chat 기능을 활용했다.

작업 흐름은 다음과 같았다:

1. 번역 규칙 설정: 먼저 Chat으로 Cursor가 일관된 규칙을 따르도록 프롬프트를 만들어달라 요청했다. 기존에 내가 사용하던 번역 규칙을 전달했고, 프롬프트 초안을 다듬어 최종 버전을 완성했다.

프롬프트 생성 요청

# 번역 가이드라인

당신은 영어로 된 Vite 문서를 한글로 번역하는 전문 번역가입니다. 아래 규칙을 따라 문서를 번역해주세요.

1. **문장 구성 원칙**

   - 불필요한 조사와 중복 표현 제거
   - 자연스럽고 간결한 문장 구성
   - 문장 간 연결성을 위한 적절한 접속사 사용
   - 원본 내용은 생략하지 않음

2. **기술 용어 처리**

   - 일관성 있는 기술 용어 사용
   - 직역을 피하고 문맥에 맞는 적절한 표현 사용
     - "import" → "의존성" 또는 "모듈을 가져다 쓰는" 등
     - "resolve", "evaluation" 등도 문맥에 맞게 번역
   - 용어 변경 시 원본 표현을 답변에 포함
   - @TERMINOLOGY.md 파일 참고

3. **코드 관련 규칙**

   - 코드 예제는 주석만 번역
   - twoslash 주석 고려하여 실제 주석만 번역
   - 코드 자체는 수정하지 않음

4. **문서 구조**

   - 원본 문서의 라인 단위 구조 유지
   - 마크다운 heading에 앵커 지정 필수
     - 형식: `{#slugified-heading}`
     - 예시: "## HMR `hotUpdate` plugin hook" -> "## HMR `hotUpdate` 플러그인 훅 {#hmr-hotupdate-plugin-hook}"
     - 예시: "## `myExportedAPI`" -> "## `myExportedAPI` {#myexportedapi}"

5. **품질 관리**

   - 번역 전 정보의 정확성 확인
   - 레퍼런스 정보 포함
   - 기존 코드베이스의 어투 유지
   - 한국어 독자가 이해하기 쉽게 표현
   - 항상 한국어 맞춤법을 따라야 함

6. **작업 방식**
   - 파일 단위로 번역 진행
   - 번역 결과는 답변하지 말고, "요청한 파일을 반드시 수정해서 직접 적용"
   - 요청 문서 중 한국어로 대부분 번역된 문서가 있을 수 있으며, 그럼에도 파일 내용을 꼼꼼히 확인해 한국어 번역이 필요한 부분을 찾아야 함
   - 이미 번역이 되어있더라도 단 한 줄도 생략하지 않고 한줄씩 처음부터 끝까지, 하나 하나 꼼꼼히 확인
   - 파일 크기가 크더라도 중간에 멈춰서 계속 진행할지 물어보지 말고 끝까지 진행

이 프롬프트는 Cursor Notepad에 저장해두고, 번역을 요청할 때마다 참조했다.

2. 파일 또는 디렉터리 단위로 번역 요청: Composer로 파일이나 디렉터리 단위 번역을 요청한다. 이때 앞서 만든 프롬프트를 참조해 기존 번역과 일관된 톤과 용어를 유지했다.

모든 파일에 대해 번역을 요청할 수는 있지만, 나는 보통 파일 단위로 작게 나눠서 요청한다. 검수 과정에서 이해가 안 되는 부분이 있을 때 질문하거나, 수정을 요청하기가 더 수월하기 때문이다. 또한 너무 큰 단위로 번역을 요청하면 AI가 내용을 생략하거나 예상치 못한 파일을 생성하는 경우가 있어서, 작은 단위로 나누는 편이 여러 방면에서 더 효율적이었다.

Cursor에 익숙해진 후에는 여러 파일을 동시에 작업하며 번역과 검수를 병행했다. 이렇게 작업 효율을 더욱 높일 수 있었다.

3. 검수 및 번역 피드백을 통한 개선: AI 번역은 완벽하지 않다. 문서 신뢰도와 품질을 위해 모든 내용을 꼼꼼히 검토하고, 이해가 안 되는 부분은 반드시 확인해야 한다. 이전에는 이 과정에서 많은 시간이 걸렸는데, Cursor가 큰 도움이 됐다.

예를 들어 "Target"이라는 단어는 문맥에 따라 다르게 번역해야 한다. 단순히 "대상"으로만 번역하면 의미가 모호해진다. 특히 Vite 6에서 새로 도입된 Environment API 관련 문서는 더 까다로웠다. 빌드 환경과 관련된 복잡한 개념을 다루고 있어서 이해하기 어려웠는데, Cursor는 문맥을 파악해 적절한 번역을 제안하고 관련 문서까지 찾아줘 큰 도움이 됐다. 물론 AI가 기술적 맥락을 잘못 이해한 경우도 있어서 이는 바로잡아야 했지만, 대부분 정확한 방향을 제시해줬다.

이후 다음 번역 대상으로 넘어가 2번 과정부터 반복했다.

1. 질문과 피드백을 모아서 요청하기: 기본적으로 Cursor는 월 500 크레딧을 제공한다. 많아 보일 수 있지만, 무분별하게 사용하면 금방 소진된다. 질문과 피드백을 모아서 한 번에 요청하면 크레딧을 더 효율적으로 사용할 수 있다.

2. 정확한 컨텍스트 제공하기: 이미 번역된 문서 중에서 새로 추가된 문장을 번역할 때, AI가 이를 놓치고 넘어가는 경우가 있었다. 이런 경우에는 해당 부분을 명확하게 지정해서 컨텍스트로 전달해야 한다.

이러한 과정을 거쳐 27개 파일, 약 500줄에 달하는 문서를 3일 만에 번역하고 검수했다. 130개 크레딧(약 $5.2)을 사용했지만, 투자 대비 효율이 매우 높았다. 하지만 단순히 속도가 빨라진 점보다 더 중요한 건, 번역에 대한 심리적 부담이 크게 줄었다는 점이다.

최근 GeekNews에서 본 글처럼, 기술 문서 번역은 여전히 많은 과제를 안고 있다. 특히 "새로 업데이트되는 문서가 많으나, 커뮤니티 관심이 적다보니 빠른 반영이 어렵다"는 지적이 가슴에 와닿았다. AI가 이러한 간극을 메우는 데 도움이 될 수 있지 않을까?

Vite 한글 문서는 아직 발전 여지가 많다. 커뮤니티 논의도 적고, 놓친 부분도 많다. 하지만 이번 경험으로 AI 기반 번역 워크플로우 가능성을 확인했다. 앞으로 이 경험을 바탕으로 더 체계적인 번역 프로세스를 만들고, 다른 오픈소스 번역 커뮤니티에도 기여하고 싶다. 기술 문서 번역 진입 장벽을 낮추고, 더 많은 한국 개발자가 최신 기술 문서를 쉽게 접할 수 있길 바라며.