Cursor AI 4가지 Rule 타입은 꼭 활용해야 한다

🎯 Cursor AI의 진화: 4가지 새로운 Rule 타입과 강력한 자동 생성 기능

Cursor Rule 시스템이 대폭 강화되어, 이제 여러분이 원하는 방식대로 Cursor Agent를 훨씬 더 유연하게 활용할 수 있게 되었습니다. 그런데 놀랍게도 이 변화들은 공식 문서에 잘 드러나 있지 않습니다. 그래서 오늘은 여러분께 Cursor의 최신 기능과 실전 활용 팁을 정리해 드립니다.

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🆕 새롭게 추가된 4가지 Rule 타입

Cursor는 이제 총 4가지의 Rule 타입을 지원합니다. 각각의 Rule은 AI Agent의 작동 방식에 큰 영향을 미치며, 다양한 자동화 시나리오에 활용될 수 있습니다.

Rule 타입설명

agent-selected	에이전트가 **설명(description)**만 보고 필요 시 전체 규칙을 불러옴. 문맥을 절약할 수 있는 스마트한 방식.
always	모든 작업에 항상 적용되는 규칙. 이전 버전의 기본 동작 방식과 유사함.
auto-select	파일 유형에 따라 자동 적용. .ts, .env 등의 파일 타입에 따라 자동 작동.
manual	사용자가 직접 호출해야 작동하는 매크로 방식. 자주 쓰는 작업에 유용.

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🗂️ 서브폴더 구조 지원

기존에는 모든 규칙이 하나의 cursor/rules 폴더에 저장되어 혼란스러웠습니다. 이제는 폴더 구조를 사용해 규칙을 카테고리별로 구분할 수 있습니다. 예를 들어 git, docs, search 등 기능별로 폴더를 나누면 관리가 훨씬 쉬워집니다.

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⚡ 자동 규칙 생성: 한층 더 스마트해졌다!

Cursor Agent를 활용한 **자동 규칙 생성(auto-rule generation)**도 업그레이드되었습니다. 이제는 단순한 프롬프트 한 줄로 다음과 같은 작업을 처리할 수 있습니다:

“딥 서치 요청 시, 항상 현재 시스템 날짜를 사용하고 Tavily MCP 검색 도구를 이용하라”

이처럼 시스템 날짜를 자동으로 가져오고, 적절한 외부 검색 도구를 활용하는 정교한 자동화 규칙을 생성할 수 있습니다.

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💡 실전 예시 1: Tavily MCP를 이용한 딥 리서치

• Agent Rule로 설정된 규칙에 따라, 사용자가 "30일 내 변화 요약해줘"와 같은 요청을 할 경우
• Agent는 자동으로 시스템 날짜를 확인
• 그리고 Tavily MCP API를 활용하여 실시간 검색
• 검색 결과를 정리하여 한 문단 요약 제공

🧠 이 방식은 단순히 과거의 훈련 데이터가 아니라, 실시간 웹 데이터 기반 리서치를 가능하게 합니다.

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💡 실전 예시 2: 매크로 Rule로 Git Push 자동화

• @git push와 같이 파일명으로 직접 호출하는 방식
• Agent가 변경사항을 분석 → 커밋 메시지 생성 → 푸시까지 자동 실행
• 마치 쉘 스크립트를 사용하는 듯한 매끄러운 자동화 경험

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🛠️ 팁: Agent가 Rule을 잘 못 쓴다면?

• Description(설명) 필드를 명확하게 작성하세요.
• 가능한 경우, **예시(example)**와 **잘못된 예시(anti-pattern)**도 포함시키세요.
• 특정 파일 뷰어(MDC 등)가 문제를 일으킬 경우, 기본 텍스트 에디터로 변경하세요.

 

"workbench.editorAssociations": {
  "*.mdc": "default"
}

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📌 최종 팁: 모든 규칙이 필요한 건 아니다

• LLM은 이미 대부분의 인기 프레임워크를 이해하고 있음
• 프로젝트 초기에는 최소한의 규칙만으로 시작하고, 문제가 생기면 그때 추가
• 규칙은 “지시문”이 아닌 “가드레일(Guardrails)”로 활용할 것

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✅ 요약

항목내용

새로운 기능	4가지 Rule 타입, 서브폴더, 자동 규칙 생성
실전 팁	명확한 설명, 불필요한 규칙은 제거, 매크로 활용
추천 활용	실시간 리서치, Git 자동화, 파일 유형별 자동 처리

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✨ Cursor를 잘 다루면 AI 코딩의 잠재력을 극대화할 수 있습니다.
여러분만의 규칙과 흐름을 만들어보세요.
자동화는 귀찮은 반복을 줄이고, 창의적인 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 해줍니다.