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Cursor AI + Docstring으로 만드는 자동 API 문서화 파이프라인 구축 가이드
AI 코딩 시대, 코드는 잘 짜는 것만큼 잘 설명하는 것도 중요합니다. Cursor AI를 사용하면 GPT-4의 힘으로 코드 문서화를 쉽게 자동화할 수 있습니다. 이번 글에서는 Cursor AI로 자동 생성한 docstring을 활용해 정식 API 문서를 만드는 전체 파이프라인을 소개합니다.
📌 이 글에서 배우는 것
- Docstring이 뭔지, 왜 중요한지
- Cursor AI로 docstring 자동 생성하는 방법
- pdoc, mkdocs를 활용해 문서화하는 전체 흐름
- 문서를 GitHub Pages 등에 배포하는 방법
🧠 Docstring이란?
Docstring은 Python에서 함수, 클래스, 모듈 등에 작성하는 설명용 주석 문자열입니다.
def greet(name):
"""
이름을 받아 인사하는 메시지를 출력합니다.
Args:
name (str): 인사할 사람의 이름
Returns:
str: 인사 메시지
"""
return f"Hello, {name}!"
✅ 특징
항목 | 설명 |
표준 문법 | """ """ triple quotes로 감싸 사용 |
자동 문서화 | help(), pdoc, Sphinx 등에서 읽어들일 수 있음 |
유지보수 향상 | 협업 시 함수 목적과 사용법을 쉽게 전달 |
API 문서의 기반 | docstring이 API 문서의 핵심 재료가 됨 |
🧠 Cursor AI로 Docstring 자동 생성하기
👉 명령어 예시
Add docstrings to all functions in this file
또는 프로젝트 단위로:
Add docstrings to all functions in this project
Cursor는 전체 함수의 시그니처와 동작을 분석해 자동으로 """ 설명 """을 붙여줘요.
🛠️ 실전 예제 (math_ops.py)
🔴 원본 코드 (docstring 없음)
def multiply(a, b):
return a * b
✅ Cursor 명령어 실행 후
def multiply(a: int, b: int) -> int:
"""
Multiplies two integers and returns the result.
Args:
a (int): First number.
b (int): Second number.
Returns:
int: The result of a multiplied by b.
"""
return a * b
🔧 자동 문서화 파이프라인 구축하기
📦 1️⃣ pdoc 설치 및 실행
pip install pdoc
pdoc math_ops.py --html --output-dir docs
결과:
docs/
└── math_ops.html
브라우저로 열면 HTML API 문서를 확인할 수 있어요.
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🌐 2️⃣ MkDocs로 정적 사이트 구성 (선택)
pip install mkdocs
mkdocs new my-docs
cd my-docs
docs/ 폴더에 생성된 HTML 파일을 넣고, mkdocs.yml 수정:
nav:
- Home: index.md
- API Docs: math_ops.html
빌드 & 확인:
mkdocs serve
로컬 웹사이트 열기: http://127.0.0.1:8000
🚀 3️⃣ GitHub Pages 또는 Netlify로 배포
mkdocs gh-deploy
정적 사이트가 GitHub Pages를 통해 배포됩니다.
Netlify, Vercel로도 간단하게 배포 가능!
🔁 전체 파이프라인 요약
1. Cursor로 docstring 자동 생성
2. pdoc으로 HTML 문서 생성
3. mkdocs로 구조화 및 스타일링
4. GitHub Pages로 배포
💡 실전 팁
상황 | 팁 |
대규모 프로젝트 | pdoc your_package/ --html --output-dir docs |
다국어 팀 | Translate this docstring to Korean 가능 |
문서 자동화 | GitHub Actions에 pdoc/mkdocs 통합 가능 |
문서 커스터마이징 | mkdocs-material 테마 사용 추천 (pip install mkdocs-material) |
🧩 활용 시나리오
- 클라이언트에게 API 설명서를 자동 전달
- 오픈소스 프로젝트의 사용법 공개
- 백엔드/프론트엔드 간 인터페이스 공유
- 신입 개발자 온보딩 자료로 활용
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