24분으로 살펴보는 Claude 4 모델 및 Claude Code 기초

Tina Huang 구독자 835,000명

요약

이 영상은 Anthropic이 발표한 Claude 4 모델(Opus 4, Sonnet 4)과 AI 코딩 에이전트 Claude Code의 핵심 기능과 활용법을 24분 만에 정리한다. 화자는 Anthropic의 전략 전환(범용 챗봇에서 코딩 특화 모델 집중)과 월별 요금제, 그리고 실제 데이터 분석·대시보드 생성, 모델 간 성능 비교, 코딩 데모를 통해 차이를 직접 확인한다. 특히 Sonnet 4의 병렬 도구 호출, Opus 4의 향상된 메모리·지시 이행력, 보상 해킹 감소 등의 주요 업그레이드를 설명하며, Windsurf·Cloud Code·Gemini 비교를 통해 각 사용자 유형별 추천 방안을 제시한다.

주요 키워드

Claude 4 Claude Opus 4 Claude Sonnet 4 Claude Code 컨텍스트 윈도우 병렬 호출 보상 해킹 프롬프트 엔지니어링 Vibe 코딩 대시보드 자동 생성

하이라이트

🔑 Anthropic은 일반 챗봇 경쟁 대신 코딩 특화 모델 개발에 집중하며 Claude 4(Opus 4, Sonnet 4)를 공개했다.
⚡️ Sonnet 4는 20만 토큰의 대용량 컨텍스트 윈도우와 병렬 도구 호출 기능으로 복합 작업을 효율적으로 수행한다.
🚀 Opus 4는 파일 기반 메모리 저장·유지 능력이 크게 향상되어 포켓몬 게임 플레이 같은 장기 과제 수행에 강점을 보인다.
📌 Sonnet 4는 Sonnet 3.7 대비 지시 이행력과 수치적 근거 제시에 유의미한 개선을 이루어, 긴 시스템 프롬프트도 놓치지 않고 따른다.
🌟 보상 해킹(reward hacking) 행동이 80% 감소해 코드 테스트를 하드코딩하거나 우회하지 않고 제대로 수행하는 신뢰도가 높아졌다.
📊 대시보드 자동 생성: Sonnet 4에 ‘인터랙티브 대시보드 생성’을 요청하면 사용 패턴·계절·시간대별 분석 결과를 그래프로 시각화한다.
💻 클라우드 코드(Claude Code)는 터미널·VS Code 확장·JetBrains에서 바로 실행 가능하며, GitHub 앱 등 다양한 통합을 지원한다.
⚙️ Windsurf는 UI 구성 요소 선택·문제 수정·콘솔 에러 전송 등 인터랙티브 코드 수정 기능을 제공해 비전문가도 손쉽게 코드 경험을 향상시킨다.
🎯 프로 개발자라면 Cloud Code SDK를 활용해 자체 애플리케이션에 Claude 에이전트를 직접 임베딩하며 사용량 제약 없이 무한 확장이 가능하다.
💡 프롬프트 엔지니어링(prompt engineering)은 Claude 4 활용의 핵심 능력으로, 간결하고 구체적인 지시를 통해 최적의 응답을 얻을 수 있다.

용어 설명

Claude 4

Anthropic의 차세대 대형 언어 모델 시리즈로, Opus 4와 Sonnet 4 두 가지 버전이 있음.

Opus 4

Claude 4의 고성능 버전으로, 파일 기반 메모리 유지 능력이 뛰어나 장기 과제·에이전트 작업에 강점이 있음.

Sonnet 4

Claude 4의 경량·고속 버전으로, 20만 토큰 컨텍스트 지원과 병렬 도구 호출, 강화된 수치 근거 제시 기능 보유.

Claude Code

터미널·IDE 통합형 AI 코딩 에이전트로, 코드 생성·리팩터링·테스트·프롬프트 요약 등을 지원함.

컨텍스트 윈도우(context window)

모델이 한 번에 처리할 수 있는 최대 토큰(token) 길이로, Sonnet 4/Opus 4는 200,000토큰을 지원함.

병렬 호출(agentic tool use)

여러 도구를 순차가 아니라 동시에 호출해 작업 효율을 높이는 AI 에이전트 동작 방식.

보상 해킹(reward hacking)

목표 달성만 급급해 실질적 해결 없이 테스트를 하드코딩하거나 우회하는 부작용을 말함.

프롬프트 엔지니어링(prompt engineering)

AI 모델에 최적의 응답을 이끌어내기 위해 지시문을 설계·구조화하는 기술.

Vibe 코딩(vibe coding)

AI 에이전트를 활용해 빠른 프로토타입·코드 수정을 반복하며 결과물을 만드는 개발 방식.

Claude Opus 4와 Sonnet 4 출시 소식과 Claude Code 주요 업그레이드 소개. 발표 현장(샌프란시스코 'Code with Claude' 콘퍼런스) 및 영상의 목표 제시.

[00:00] Anthropic이 Claude Opus 4와 Claude Sonnet 4라는 두 개의 새로운 Claude 4 모델과 함께 AI 코딩 에이전트인 Claude Code의 주요 업그레이드를 발표했습니다. 화자는 샌프란시스코에서 열린 Code with Claude 컨퍼런스에 직접 참석했으며, Anthropic의 후원으로 이 영상을 제작하게 되었다고 밝혔습니다.

일반 범용 챗봇 경쟁 대신 코딩 특화 모델에 집중하기로 한 Anthropic의 방침 설명. CEO Daraio의 발언 인용과 시장 경쟁 상황 분석.

[00:50] 컨퍼런스에서 Anthropic CEO 다리오는 회사가 OpenAI나 Google과 경쟁하는 범용 챗봇 개발에서 벗어나 최고의 코딩 모델 개발에 집중하고 있다고 발표했습니다. Claude 4 모델들은 소프트웨어 엔지니어링, 특히 에이전틱 코딩과 도구 사용 분야에서 뛰어난 벤치마크 성능을 보여주며, 200,000 컨텍스트 윈도우를 갖추고 있습니다.

무료 체험의 제한, Pro($17/$20)·Max($100) 요금제별 사용 한도와 Cloud Code 접근 권한 차이, 우선 접속·조기 기능 접근 등 혜택 비교.

[01:34] 구독 가격 체계에 대해 설명하면서, 무료 티어는 매우 제한적이어서 현실적으로는 Pro($17/월 연간결제, $20/월 월간결제) 또는 Max($100/월) 플랜을 선택해야 한다고 설명했습니다. 특히 터미널에서 Claude Code에 직접 접근하거나 고급 기능들을 사용하려면 Max 플랜이 필요하다고 강조했습니다.

Sonnet 4 모델을 이용해 자전거 공유 일/시간 단위 데이터 구조 검토, 분석 계획 수립 및 병렬 도구 호출을 통한 실시간 데이터 처리 과정을 시연.

[02:24] 자전거 공유 데이터셋을 소개하며, day.csv와 hour.csv 파일의 일별·시간별 정보를 설명합니다. 2025년 자전거 공유 시스템 최적화와 모범 사례에 대한 분석 요청 프롬프트를 제시합니다.

[02:50] 모델의 사고 모드와 확장된 사고 능력을 활용하도록 지시합니다. 최대 효율성을 위해 여러 독립적 작업을 순차적이 아닌 동시에 수행하도록 요청하는 이유를 설명합니다.

[03:14] 모델이 데이터 구조를 먼저 살펴보고 사고 과정을 보여주는 것을 확인합니다. 자전거 공유 최적화에 대한 포괄적인 분석 개발과 철저한 분석 계획 수립 과정을 관찰합니다.

[03:37] 웹 검색 도구를 활용하여 자전거 공유 최적화의 모범 사례와 구체적인 최적화 전략, 최신 기술 발전을 검색합니다. 병렬 처리를 통해 효율적으로 작업을 수행하는 모습을 확인합니다.

[04:00] 데이터 인사이트와 현재 모범 사례를 결합한 포괄적인 최적화 보고서를 생성합니다. 실행 요약과 주요 권장사항이 포함된 아티팩트를 제시합니다.

[04:14] 읽기 어려움을 해결하기 위해 인터랙티브 대시보드 생성을 요청합니다. 스마트 시티 모빌리티 최적화를 위한 데이터 기반 인사이트 대시보드가 완성되어 일일 사용 패턴과 피크 시간대 분석 결과를 시각적으로 제공합니다.

‘대시보드로 변환’을 요청해 일/주/계절별 사용 패턴, 최고 수요 시간, IoT·AI 예측·다이나믹 가격·리발런싱 전략을 시각화하여 자동 보고서 생성.

[04:48] Claude Sonnet 4가 자전거 공유 데이터를 분석한 결과를 살펴보며, 팩트 기반의 상세한 분석을 제공하는 점을 높이 평가합니다. 사용자 분포, 계절별 사용 패턴, 최적화 전략 등을 구체적인 수치와 함께 제시했습니다.

[05:32] Sonnet 3.7과의 비교를 통해 차이점을 설명합니다. 3.7도 나쁘지 않지만 구체적이고 상세한 숫자 대신 일반적인 설명에 그치는 경향이 있어, 전반적으로 통찰력과 상세함이 부족합니다.

1) 디테일한 수치 근거 제시 2) 확장된 추론 능력 3) 병렬 툴 실행 비교. Sonnet 3.7은 정성적 결과, Sonnet 4는 정량적·심층적 분석 제공 차이 강조.

[06:12] 코딩 분야에서의 차이를 보여주기 위해 개미 군집 시뮬레이션 예제를 소개합니다. 몇 달 전 Sonnet 3.7에게 페로몬 흔적과 AI 규칙을 사용한 p5.js 개미 군집 시뮬레이션 스크립트 작성을 요청했던 사례를 다시 살펴봅니다.

Sonnet 3.7과 Sonnet 4로 각각 p5.js 애플리케이션 작성 실험. UI 조작, 변수 변경, 장애물 추가·삭제 기능, 사용자 경험 완성도 등 구체적 차이 확인.

[06:44] Sonnet 3.7이 만든 개미 시뮬레이션의 기능들을 살펴봅니다. 개미 수 조정, 페로몬 강도와 증발 조절, 방황 행동 설정, 시뮬레이션 리셋, 장애물 추가/제거 등의 기능이 있지만 개미 수 조정 시 비정상적인 동작이나 음식 추가 시 글리치 등의 문제점도 발견됩니다.

[07:23] Sonnet 4가 개발한 개미 시뮬레이션의 향상된 기능들을 시연합니다. 개미 개수, 속도, 페로몬 강도 조절부터 클릭으로 먹이 추가, 장애물 모드, 우클릭으로 장애물 제거 등 이전 버전보다 훨씬 세밀하고 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.

[08:15] Claude 4 모델들의 주요 개선사항으로 '덜 조급한' 특성을 설명합니다. Sonnet 3.7은 하나의 요청에도 다른 부분까지 과도하게 수정하는 경향이 있었지만, Claude 4는 필요한 부분만 정확히 수정하여 '버튼 하나 추가 요청에 전체 앱을 새로 만드는' 문제를 해결했습니다.

[08:48] Claude 4 모델의 향상된 메모리 기능을 소개합니다. 장기간에 걸쳐 목표를 일관되게 추구할 수 있으며, Claude Opus 4가 포켓몬 게임을 완주하는 예시를 통해 이전 모델들이 작업 중 혼란스러워했던 것과 달리 지속적인 작업 수행이 가능함을 보여줍니다.

Opus 4가 로컬 파일 메모리 생성·유지 능력을 발휘해 포켓몬 게임 진행 기록 및 장기 목표(체육관 도전) 달성 과정을 일관되게 처리하는 과정을 소개.

[09:33] Claude 4 모델의 지시사항 따르기 능력 향상에 대해 설명합니다. 10,000 토큰을 넘는 복잡하고 긴 시스템 프롬프트도 정확히 처리할 수 있도록 특별히 훈련되었으며, 이는 Sonnet 3.7과 다른 언어 모델들이 세부 지시사항을 놓치던 문제를 해결했습니다.

[09:52] Claude 모델의 상세한 지시사항 처리 능력을 테스트하기 위해 복잡한 이메일 작성 프롬프트를 사용했습니다. 유튜브 라이브 스트림 게스트 초대 이메일에 대한 18가지 세부 요구사항을 포함한 프롬프트였습니다.

10,000토큰 이상의 복잡한 시스템 프롬프트도 놓치지 않고 수행하는 Sonnet 4. YouTube 라이브 초청 이메일(폭넓은 룰 리스트 포함)을 완벽하게 작성하는 예시.

[10:30] 월 95만 뷰의 유튜브 채널 운영자로서 Anthropic의 Bob Smith에게 AI 에이전트 워크샵 진행을 위한 라이브 스트림 출연을 요청하는 이메일을 작성해달라고 했습니다. 이는 실제 경험을 바탕으로 한 예시였습니다.

[10:55] Claude가 생성한 이메일은 모든 요구사항을 정확히 따르면서도 매우 자연스럽고 인간다운 톤을 유지했습니다. 다른 AI 모델들과 달리 특유의 AI 느낌이 없었으며, 이것이 많은 사람들이 글쓰기에 Claude를 선호하는 이유입니다.

Claude 4 모델이 보상 최적화 과정에서 하드코딩·우회 행동을 80% 줄여 신뢰도와 정확성을 높인 점 설명. 청소 로봇·게임 시뮬레이션 예시 비교.

[11:30] Claude 4 모델의 또 다른 중요한 개선사항은 보상 해킹의 80% 감소입니다. 보상 해킹은 모델이 실제 문제 해결 없이 목표 달성을 위해 지름길을 택하는 행동으로, 코드 테스트 조작이나 게임에서의 회피 행동 등이 해당됩니다.

[12:13] Claude 4 모델의 신뢰성 향상에 대해 설명하며, 80% 개선되었다는 보고가 있지만 실제 코딩 경험에서는 더 꼼꼼하고 철저한 작업 방식을 보인다고 언급합니다.

[12:30] Claude 4 모델 전용 프롬프팅 팁을 소개하고, Anthropic의 프롬프팅 가이드와 생성기를 추천하며 프롬프팅 스킬의 중요성을 강조합니다.

Anthropic의 공식 프롬프트 가이드와 생성기 소개. Claude 4 모델의 잠재력을 최대화하기 위한 프롬프트 작성 전략과 Windsurf·Cursor·Cloud Code 등 도구 연계 중요성 안내.

[12:51] Claude 4 모델이 개선되었지만 웹 인터페이스 사용 시 제한사항들(사용량 제한, 컨텍스트 윈도우 제한)이 있으며, Anthropic이 챗봇보다는 코딩 에이전트에 집중하고 있다고 설명합니다.

[13:32] Claude 4 모델의 진정한 힘은 Windsurf, Cursor, Claude Code 같은 코드 전용 도구와 함께 사용할 때 발휘된다고 강조합니다.

터미널에서 Claude Code 설치·활성화, VS Code 확장 또는 JetBrains 통합 예시. 프로젝트 생성·계획 수립·index.html 바로 열기 등 워크플로우 시연.

[13:46] Claude Code 소개와 함께 터미널 기반의 다재다능한 코딩 에이전트로서의 특징을 설명하고, 세 가지 도구(Firebase Studio + Gemini 2.5 Pro, Windsurf + Sonnet 4, Claude Code + Sonnet 4) 간의 비교 데모를 예고합니다.

Firebase Studio(Gemini 2.5 Pro), Windsurf(Sonnet 4), Cloud Code(Sonnet 4) 각각의 코딩 경험·기능·제약 비교. 사용성·UI 제어, 무제한 확장성 등 차별점 분석.

[14:23] 게임화된 픽셀 아트 앱의 XP 시스템과 AI 라이벌 메커니즘을 설명합니다. 사용자가 목표를 완료하면 XP를 얻고, 달성하지 못하면 AI 라이벌이 1분마다 XP를 획득하며, 매주 배틀을 통해 승자가 추가 보너스를 받는 시스템입니다.

[14:50] 사용자가 설정할 수 있는 일일 목표 예시들을 제시하고, ChatGPT로 만든 참고 이미지 목업을 보여줍니다. 미적분학 공부, 물 마시기, 헬스장 가기 등의 작업들이 포함됩니다.

[15:00] Firebase Studio(Gemini 2.5 Pro)로 개발한 '픽셀 프로그레스' 앱을 시연합니다. 진행상황 추적기, 일일 작업, 타이머 기능이 있으며, 24시간 리셋 시스템이 정확히 작동하는 것을 확인합니다.

[15:44] Firebase Studio 버전의 한계점을 설명합니다. 여러 번 시도했음에도 라이벌이 XP를 얻는 1분 카운트다운 기능을 구현하지 못했으며, 직접 코드를 수정해야 할 필요성을 언급합니다.

[15:58] Claude Sonnet 4를 사용한 Windsurf 개발 과정을 시연합니다. 프롬프트와 이미지를 입력하여 앱을 빌드하고, 외부 브라우저에서 결과를 확인하는 과정을 보여줍니다.

[16:14] Windsurf로 만든 앱의 결과를 평가합니다. Firebase Studio 버전보다 시각적으로 훨씬 좋아 보이며, 매주 배틀 기능도 포함되어 있습니다. 라이벌 XP 타이머는 4분 8초로 설정되어 있어 1분으로 수정이 필요하지만, 전반적으로 더 완성도 높은 결과를 보여줍니다.

[16:53] 개발한 앱에서 목표를 추가하고 XP 시스템이 제대로 작동하는지 테스트합니다. 라이벌 시스템으로 보너스 XP를 얻고 레벨업도 확인했습니다.

[17:20] 라이벌 이름을 커스터마이징하는 설정 기능을 테스트하고, 1분마다 XP 획득 기능에 오류가 있어 수정 작업을 진행합니다.

[18:05] Windsurf의 UI 컴포넌트 직접 선택 기능을 소개합니다. 특정 버튼을 선택해 색상을 변경하고 콘솔 오류를 Cascade로 전송하는 기능도 설명합니다.

[18:37] Claude Code 사용 경험을 시작합니다. 터미널에서 설치 및 활성화 과정을 보여주고, VS Code 확장 프로그램으로도 사용 가능함을 언급합니다.

[19:20] Claude Code의 특징인 권한 요청 시스템을 설명합니다. '이 세션에서 다시 묻지 않기' 옵션으로 반복적인 승인 과정을 줄이고, 진행하면서 학습하는 기능을 강조합니다.

[19:38] Claude가 프로젝트 파일을 생성하고 픽셀 RCSS 스타일링, UI 레이아웃, XP 바 컴포넌트, 골 관리 시스템, 라이벌 XP 게임 메커니즘 등을 포함한 상세한 계획을 실행하며 작업을 진행합니다.

[19:55] index.html을 브라우저에서 열어보니 라이벌, 레벨, 오늘의 목표, 새 목표 추가 기능이 포함된 완성된 애플리케이션이 나타났습니다.

[20:12] 미적분학 공부 목표를 테스트해보자 XP가 실제로 증가하고 레벨도 올라가며 예쁜 팝업이 나타나는 것을 확인했습니다. 새 목표로 '이 비디오 끝내기'를 40 XP로 추가했습니다.

[20:25] 라이벌이 53초 후에 XP를 얻으며 남은 시간도 정확히 표시됩니다. 라이벌에게 도전해서 10% 이기면 30 XP를 얻고, 라이벌 XP는 180으로 정확히 계산됩니다.

[20:42] 모든 목표가 완료되어도 타이머가 일시정지되지 않는 문제를 발견했습니다. 바이브 코딩에서는 한 번에 하나씩 바꾸는 것이 좋다고 설명하며 이 문제를 수정했습니다.

사용자 유형별 추천 방안: 일반 채팅 사용자→전환 불필요, 비전문가 비브 코더→Windsurf 활용, 전문 개발자→Cloud Code 도입 권장. 200k 컨텍스트 한계와 내부 요약 메커니즘 언급.

[21:13] 수정 후 클릭하면 일시정지되고 계속 버튼을 누르면 다시 진행되도록 개선되었습니다. 그 다음 라이벌이 XP를 얻는 기능도 정상 작동합니다.

[21:24] 설정 페이지를 추가해서 색상을 빨간색에서 파란색으로 변경하고, 라이벌 XP 획득 비율을 1분마다에서 30초마다 5 XP로 변경할 수 있게 했습니다. 설정이 제대로 저장되고 적용됩니다.

[21:47] 윈드서프와 클라우드 코드가 같은 모델을 사용해서 둘 다 코딩 능력이 뛰어납니다. 하지만 클라우드 코드의 가장 큰 차이점은 클라우드 코드 SDK를 통해 더 많은 기능을 통합할 수 있다는 것입니다.

[22:02] GitHub 앱을 예로 들면, /install GitHub app 명령으로 전체 설치 과정을 거쳐서 GitHub에서 Claude를 사용해 풀 리퀘스트, 응답, 새 기능 추가 등을 할 수 있습니다.

[22:15] Cloud Code를 애플리케이션에 통합하는 다양한 사용 사례들이 있으며, '30분 만에 Cloud Code 마스터하기' 라이브 스트림을 통해 더 자세한 정보를 얻을 수 있다고 소개합니다.

[22:32] 사용자 유형별로 Claude 제품 선택 가이드를 제시합니다. 바이브 코더에게는 Windsurf 같은 도구를, 진지한 개발자에게는 Cloud Code를 권장합니다.

[23:03] Claude 제품으로의 전환에 대한 의견을 제시합니다. 일반 챗봇 사용자에게는 비용과 사용 제한 때문에 권하지 않지만, 바이브 코딩 사용자에게는 Claude 4 모델의 우수한 성능을 이유로 추천합니다.

[00:00] Anthropic에서 최근 두 개의 새로운

[00:02] Claude 4 모델인 Claude Opus 4와

[00:05] Claude Sonnet 4를 출시했고, 동시에

[00:07] AI 코딩 에이전트인 Claude Code도

[00:09] 대폭 업그레이드했어요. 그래서 이제

[00:11] 공식적으로 Claude Code 팬이 되었습니다.

[00:13] 어쨌든, 샌프란시스코에서 열린

[00:15] Code with Claude 컨퍼런스에

[00:17] 직접 초대받아 참석할 수 있어서

[00:19] 매우 영광이었습니다. 이 행사에서

[00:21] 새로운 모델들과 Claude Code

[00:23] 관련 내용들이 모두 공개되었거든요.

[00:24] 그래서 이 영상에서는 여러분들과

[00:25] Claude 4 모델들의 새로운

[00:27] 기능들에 대해 제가 배운 내용을

[00:29] 공유하고, Claw.ai UI와

[00:32] Claude Code를 통해 실제로 활용할 수 있는

[00:34] 실용적인 방법들을 보여드리고 싶어요.

[00:36] 이번 영상은 Anthropic의 후원으로 제작되었다는

[00:38] 말씀을 드리고 싶습니다. 저도

[00:40] 믿기지 않네요. 평소처럼

[00:41] 단순히 이야기만 하는 것으로는

[00:43] 충분하지 않다고 생각해서,

[00:44] 이 영상 전체에 걸쳐

[00:45] 작은 퀴즈들을 준비했습니다.

[00:47] 만약 답할 수 있다면, 축하드려요. Claude 4 모델과 Claude Code에 대해 잘 알고 계시는 거예요.

[00:50] Code with Claude 컨퍼런스에서

[00:52] Anthropic CEO 다리오는 기본적으로

[00:55] OpenAI나 Google과 경쟁하는

[00:57] 범용 챗봇 개발에서 방향을

[01:00] 전환했다고 말했는데, 이는 당연한

[01:02] 일이죠. OpenAI와 Google과

[01:04] 경쟁하기는 꽤 어렵거든요.

[01:06] 대신 이제 최고의

[01:07] 코딩 모델을 만드는 데 집중하고 있고,

[01:10] 그것이 바로 Claude 4

[01:11] 모델들입니다. 벤치마크를 보시면

[01:12] Opus 4와 Sonnet 4가 소프트웨어

[01:15] 엔지니어링 분야에서, 특히

[01:16] 에이전틱 코딩과

[01:18] 에이전틱 도구 사용에서 다른 모든 것들을

[01:21] 훨씬 뛰어넘는다는 것을 알 수 있습니다.

[01:23] 그리고 둘 다 200,000 컨텍스트 윈도우를

[01:25] 갖고 있어요. 많은 분들이

[01:27] 벤치마크에 관심이 많다는 것을

[01:28] 알고 있지만, 개인적으로는

[01:29] 벤치마크에 그렇게 큰 의미를

[01:31] 두지 않아요. 저는 이런 모델들로부터

[01:33] 실제로 얻을 수 있는 활용도가

[01:34] 훨씬 중요하다고 생각합니다.

[01:36] 먼저 구독 가격부터 살펴보겠습니다.

[01:37] Anthropic에는 무료 티어가 있지만

[01:39] 솔직히 프롬프트 두 개 정도 사용하면

[01:40] 끝이에요. 그래서 현실적으로는

[01:42] Pro나 Max 중 하나를

[01:44] 선택해야 할 거예요. Pro는 연간 구매시

[01:46] 월 $17이고, 월간 결제시 월 $20입니다.

[01:49] 세 번째 티어인 Max는 월 $100이고

[01:51] 더 많은 사용 한도와

[01:52] 여러 다른 기능들을 제공합니다.

[01:54] 여기서 중요한 점은 만약

[01:55] 터미널에서 직접 Claude Code에

[01:57] 접근하고 싶다면 Max 플랜이

[01:59] 필요하다는 것입니다. 또한 고급

[02:00] 연구나 통합을 통한 컨텍스트

[02:02] 연결 도구들, 얼리 액세스

[02:04] 이벤트, 클라우드 기능들, 그리고

[02:06] 트래픽이 많은 시간대의 우선 접근권을

[02:08] 사용하려면 Max 플랜이 필요해요.

[02:09] 기술적인 세부사항에 너무 깊이

[02:11] 들어가지는 않겠지만, 사용 가능한

[02:12] 많은 도구들을 활용하고 MCP를 통해

[02:14] 다양한 유형의 도구들과 컨텍스트를

[02:16] Claude에 연결하려면 Max 플랜이

[02:19] 필요합니다. 먼저 데이터

[02:22] 분석부터 시작해보겠습니다. 여기 프롬프트가 있는데

[02:24] 여기에 자전거 공유 데이터가 있습니다. 이 데이터셋을

[02:26] 사용하겠습니다. 제가 여기에 추가한 것은

[02:29] 자전거 공유 데이터입니다. 보실 수 있듯이

[02:32] day.csv 파일은 자전거 공유의 일별 정보를 담고 있고

[02:35] hour.csv 파일은 자전거 공유의 시간별 정보를 담고 있습니다.

[02:37] 제가 작성한 프롬프트는 다음과 같습니다:

[02:39] 도시들이 사용 패턴을 바탕으로

[02:41] 2025년에 자전거 공유 시스템을 어떻게 최적화해야 할까요?

[02:43] 그리고 현재의 모범 사례는 무엇인가요?

[02:46] 먼저 데이터 구조를 살펴보고

[02:47] 포괄적인 분석 계획을 세워

[02:49] 실행하라고 지시했습니다.

[02:50] 여기서 저는 모델이 사고 모드로 들어가서

[02:52] 확장된 사고 능력을 보여주도록 프롬프트했습니다.

[02:54] 또한 최대 효율성을 위해

[02:56] 여러 독립적인 작업을 수행할 때는

[02:58] 관련 도구들을 순차적이 아닌

[03:00] 동시에 호출하라고 작성했습니다.

[03:02] 제가 이 부분을 프롬프트에 추가한 이유는

[03:04] Sonnet 모델이 다양한 도구들을

[03:06] 병렬로 호출하고 효율적으로

[03:07] 결합할 수 있어야 하기 때문입니다.

[03:09] 그래서 이것을 실제로 보고 싶었습니다.

[03:11] 좋습니다. 옆쪽 아티팩트에서

[03:12] 많은 작업이 진행되고 있는 것을 볼 수 있습니다.

[03:14] 이것을 확인해보겠습니다.

[03:15] 하지만 먼저 보이는 것은

[03:16] 실제로 데이터 구조를 먼저 살펴보고

[03:18] 사고 과정을 보여준다는 것입니다.

[03:20] 업로드된 데이터셋을 바탕으로

[03:21] 자전거 공유 최적화에 대한

[03:23] 포괄적인 분석을 개발하는 데 도움을 드리겠습니다.

[03:25] 데이터 구조를 살펴본 후

[03:26] 철저한 분석 계획을 세우겠습니다.

[03:28] 그리고 실제로 원한다면 데이터 분석 코드도

[03:30] 볼 수 있습니다.

[03:31] 이제 데이터 분석을 보완하기 위해

[03:33] 자전거 공유 최적화의 현재 모범 사례를

[03:35] 검색해보겠습니다.

[03:37] 이제 웹 검색 도구를 호출하고 있습니다.

[03:39] 더 구체적인 최적화 전략과

[03:40] 최신 기술 발전을 검색해보겠습니다.

[03:42] 더 많은 웹 검색을 진행합니다.

[03:44] 사용 패턴을 이해하기 위해

[03:47] 자전거 공유 데이터의 포괄적인 분석을 수행하는 등

[03:50] 더 많은 분석을 진행합니다.

[03:51] 그리고 여기서 적절한 변수 범위로

[03:53] 인사이트를 재계산하겠다고 합니다.

[03:54] 그리고 이것은 실제로 여기서 병렬로 수행되고 있습니다.

[03:57] 그런 다음 모든 것을 결합하여

[03:59] 데이터 인사이트와 현재 모범 사례를

[04:00] 결합한 포괄적인 최적화 보고서를 생성하고

[04:02] 아티팩트에서도 볼 수 있는 요약을 제공합니다.

[04:04] 따라서 실행 요약과

[04:06] 주요 권장사항이 있습니다.

[04:09] 이것은 좋습니다. 훌륭합니다.

[04:11] 하지만 제가 집중력이 부족해서

[04:12] 읽을 수 없을지도 모릅니다.

[04:14] 그래서 이것을 인터랙티브 대시보드로

[04:18] 만들어달라고 요청하겠습니다.

[04:21] 좋습니다. 이제 작은 인터랙티브 대시보드가 생겼습니다.

[04:26] 스마트 시티 모빌리티 최적화를 위한

[04:28] 데이터 기반 인사이트라는 제목으로

[04:30] 개요로 생성된 그래프들이 있습니다.

[04:32] 일일 사용 패턴의 주요 인사이트:

[04:35] 오후 5시에 피크 수요가 발생하며

[04:37] 시간당 461회의 이용이 있어

[04:39] 오전 4시의 최저치보다 72배 높습니다.

[04:42] Claude 모델이 매우 논리적이고

[04:44] 이런 계산을 수행하며 사실에 근거하여

[04:46] 작업한다는 것을 알 수 있습니다.

[04:48] 팩트에 기반해서 설명하는 점이 정말 마음에 듭니다.

[04:50] 사용자 분포와 사용 패턴도 있고요.

[04:53] 계절별 사용 패턴도 볼 수 있습니다.

[04:55] 시간당 평균 사용량을 보면

[04:57] 가을에 주로 봄보다 2.1배 더 많은

[05:00] 자전거를 배치했고, 주간별

[05:02] 사용 패턴도 나와 있습니다.

[05:04] 여기에는 몇 가지 최적화 영향력 있는

[05:06] 핵심 최적화 전략들이 있습니다.

[05:08] IoT 기반 플릿, AI 수요 예측,

[05:11] 동적 가격 정책, 스마트 재배치,

[05:13] 사용자 세분화 등이 있습니다.

[05:16] 날씨 영향과 전략적 인사이트도

[05:19] 포함되어 있는데, 정말 훌륭합니다.

[05:21] 솔직히 이건 정말 좋아 보입니다.

[05:24] 그리고 제가 의심이 많아서

[05:26] 카메라 끄고 실제로

[05:28] Claude의 이 숫자들을 직접 확인해봤습니다.

[05:29] 그냥 아무 숫자나 지어내는 게 아니라

[05:31] 실제로 정확한 숫자들입니다.

[05:32] 이제 Sonnet 3.7과 비교해보면

[05:34] 이런 결과를 얻습니다.

[05:37] 솔직히 나쁘지 않습니다. 보시다시피

[05:40] 일일 5,600건 이상의 증가와 낮은 사용량

[05:42] 등이 나와 있습니다. 하지만

[05:45] 구체적이고 상세한 숫자를

[05:48] 제공하지는 않는다는 점을 알 수 있습니다.

[05:50] 그냥 더 높은 등록 사용자 활동을

[05:52] 보여준다고 말하는 정도죠.

[05:54] 주말에는 더 높은 캐주얼 라이더

[05:55] 참여도를 보인다고 합니다.

[05:58] 숫자는 여전히 정확하지만

[06:00] 전반적으로 통찰력이 부족하고

[06:02] 상세함도 떨어집니다.

[06:04] 좋습니다. Sonnet 4가 확장된 추론 능력을

[06:06] 가지고 있고, 도구를 병렬로 실행할 수 있는

[06:08] 능력이 있으며, 매우 훌륭한 대시보드를

[06:10] 만들 수 있다는 것을 알 수 있습니다.

[06:12] 여러분이 생각하기로는

[06:14] 그렇게 큰 차이는 아니라고 할 수도 있습니다.

[06:17] 조금 더 상세하고

[06:18] 더 많은 수치적 근거가 있는 정도죠.

[06:20] 좋습니다. 하지만 특히 코딩 분야에서

[06:22] 어떤 차이가 있는지

[06:24] 여러분께 맛보기를 보여드리고 싶습니다.

[06:26] 얼마나 큰 업그레이드인지 보여드리기 위해서요.

[06:28] 몇 달 전에 다른 Claude 비디오에서

[06:31] Sonnet 3.7에게 이런 프롬프트를 줬습니다.

[06:33] 개미 군집이 음식을 찾는 것을 시뮬레이션하는

[06:35] p5.js 스크립트를 작성해달라고 했죠.

[06:37] 페로몬 흔적과 기본적인 AI 규칙을 사용해서

[06:39] 개미들이 탐색하고 경로를 최적화하는 것을

[06:41] 보여주고, 사용자가 실시간으로

[06:42] 조정할 수 있는 컨트롤도 포함해달라고 했습니다.

[06:44] 먼저 Sonnet 3.7을 보겠습니다.

[06:45] 이런 모든 것들을 구현했고

[06:47] 여기 팝업이 있어서

[06:49] 실제로 개미들을 볼 수 있습니다.

[06:51] 개미 수를 조정할 수 있습니다.

[06:53] 하지만 개미 수를 조정하면

[06:54] 어떤 이유로 모든 것이

[06:57] 그냥 함께 움직인다는 것을 알 수 있습니다.

[06:59] 페로몬 강도, 페로몬 증발,

[07:01] 방황 행동을 증가시킬 수 있습니다.

[07:02] 방황 행동을 증가시키면

[07:04] 개미들이 더 많이 돌아다니게 됩니다.

[07:06] 이 모든 것은 괜찮습니다.

[07:08] 시뮬레이션을 리셋할 수도 있습니다.

[07:11] 음식 양을 추가할 때마다

[07:12] 약간 글리치가 발생하기도 합니다.

[07:14] 장애물 모드를 취소할 수 있고

[07:16] 장애물 추가 모드도 있습니다.

[07:19] 실제로 장애물을 추가하면

[07:21] 개미들이 이 장애물을 우회하지 못합니다.

[07:23] 이제 Sonnet 4로 보시면, 이렇게 나왔습니다.

[07:26] 개미들이 있고 개미 개수를 설정할 수 있어요.

[07:29] 개미 개수를 늘릴 수 있고, 개미 속도도 조절 가능합니다.

[07:30] 속도를 높이면 정말 빠르게 움직이네요.

[07:32] 지금 진짜 빠르게 돌아다니고 있어요.

[07:34] 페로몬 강도 설정도 있습니다.

[07:36] Sonnet 3.7이 가진 모든 기능을 포함하고 있어요.

[07:37] 하지만 랜덤 먹이 추가 기능도 있고

[07:40] 클릭만으로 먹이를 추가할 수 있어요.

[07:42] 이건 기존 버전에서는 할 수 없던 기능입니다.

[07:45] 페로몬 표시도 토글할 수 있어요.

[07:48] 페로몬 가시성을 늘리거나 토글할 수 있고

[07:50] 장애물 모드도 있습니다.

[07:52] 직접 장애물을 추가할 수 있어요.

[07:54] 그리고 우클릭으로 장애물을 제거할 수도 있어요.

[07:56] 이 기능은 정말 멋지다고 생각해요.

[07:59] 모든 장애물을 지우는 기능도 있고요.

[08:01] 정말 훨씬 나은 방식으로 만들어졌네요.

[08:03] 사용자 경험이 훨씬 좋아졌어요.

[08:05] 그리고 훨씬 더 세밀하기도 하고요.

[08:07] Sonnet 3.7과 비교했을 때,

[08:09] Claude 4 모델들은 덜 조급해합니다.

[08:12] 3.7 버전은 뭔가 요청하면

[08:15] 다른 것들도 많이 바꾸려는 경향이 있었어요.

[08:18] 코딩할 때 말이에요.

[08:20] 하지만 Claude 4 모델들은

[08:22] 이런 조급함 점수가 크게 줄었어요.

[08:24] 그래서 다른 것들은 그대로 두고

[08:26] 모든 걸 동시에 편집하지 않아요.

[08:28] 이건 Sonnet 3.7로 코딩할 때

[08:30] 저에게 정말 큰 문제였어요.

[08:32] 농담처럼 하는 얘기가 있는데,

[08:34] Sonnet 3.7에게 버튼 하나 추가해달라고 하면

[08:37] 아예 새로운 앱을 만들어버린다는 거예요.

[08:39] 이런 행동이 Claude 4 모델에서는

[08:42] 크게 개선되었습니다.

[08:44] Claude 4 모델의 또 다른 주요 업그레이드는

[08:46] 향상된 메모리 기능입니다.

[08:48] 이 Claude 4 모델들은 목표를 설정하고

[08:50] 장기간에 걸쳐 그 목표를 향해

[08:52] 일관되게 작업할 수 있어요.

[08:54] Anthropic의 예시는

[08:55] Claude Opus 4의 포켓몬 게임 능력입니다.

[08:57] Claude Opus 4가 메모리 기능에서

[08:59] 이전 모든 모델을 압도적으로 뛰어넘는다고 했어요.

[09:02] 개발자들이 Claude에 로컬 파일 접근 권한을

[09:03] 제공하는 애플리케이션을 만들면,

[09:05] Opus 4는 핵심 정보를 저장하기 위한

[09:07] 메모리 파일을 생성하고 관리하는 데

[09:08] 능숙해졌어요.

[09:11] 이를 통해 더 나은 장기 작업 인식,

[09:13] 일관성, 그리고 에이전트 작업에서의 성능이

[09:15] 가능해졌어요.

[09:17] Opus 4가 포켓몬을 플레이하는 모습을 보면

[09:18] 다양한 포켓몬을 훈련시키고

[09:20] 계속 훈련시키는 것을 기억하고

[09:22] 모든 체육관과 싸워서

[09:24] 게임을 완료할 수 있어요.

[09:25] 이전 모델들은 작업을 계속하는 데 어려움이 있었어요.

[09:27] 포켓몬 훈련을 시작했다가

[09:29] 혼란스러워하며 다른 일을 하곤 했죠.

[09:30] 다음으로, Anthropic은

[09:31] Claude의 지시 따르기 능력이

[09:33] 향상되었다고 말합니다.

[09:35] Claude 4 모델들은 복잡하고 긴

[09:36] 시스템 프롬프트 내에서

[09:38] 지시사항을 더 잘 따르도록

[09:40] 특별히 훈련되었다고 해요.

[09:41] 심지어 10,000 토큰보다 긴 것도요.

[09:43] 이건 Sonnet 3.7과 다른 많은

[09:44] 언어 모델들이 어려워하는 부분이에요.

[09:47] 매우 세부적인 지시사항이 있으면

[09:48] 일반적으로 일부를 놓치곤 했거든요.

[09:52] 처리 과정에서 일부를 잊어버리는 경향이 있습니다.

[09:54] 이를 테스트해보기 위해 여기 프롬프트를 준비했는데,

[09:56] 이 프롬프트가 저를 위해 이메일을 작성하게 됩니다.

[09:58] 여러 세부 요구사항들을 나열해서요.

[10:00] 프롬프트 내용은 다음과 같습니다. 잠재적인 유튜브 라이브 스트림

[10:02] 게스트들에게 보낼 아웃리치 이메일 작성을 도와달라고 했는데,

[10:04] 이 광범위한 요구사항 목록을

[10:06] 정확히 모두 따라야 한다고 명시했습니다.

[10:08] 필수 이메일 형식 규칙으로는

[10:10] 제목란은 정확히 'YouTube live stream invitation'

[10:12] 게스트 이름, 전문 분야를 포함하고,

[10:14] 항상 이름만으로 시작하며, 'Dear'나 'Hi' 등은 절대 사용하지 말라는

[10:17] 매우 구체적인 지침들이 포함되어 있습니다.

[10:20] 예를 들어 18번 항목은 'live stream'이라는 단어를

[10:22] 정확히 총 3번 사용하라고 되어 있었죠.

[10:24] 어떤 일이 일어났는지 잘 모르겠는데

[10:26] 간격이 틀어졌네요. 하지만 괜찮을 것 같습니다.

[10:28] 내용은 다음과 같습니다:

[10:30] '제 유튜브 채널은 월 95만 뷰를 기록하고 있습니다.

[10:32] Anthropic에서 일하는 Bob Smith에게

[10:34] 이메일을 작성해 주세요. 그는

[10:36] AI 에이전트에 대한 훌륭한 실무 워크샵을 진행합니다.

[10:38] 그를 제 유튜브 라이브 스트림에 초대해서

[10:40] 제 시청자들에게 워크샵을 진행해달라고

[10:42] 요청하고 싶습니다.'

[10:44] 이건 실제로 사실입니다. Bob Smith는 아니지만,

[10:46] Anthropic 컨퍼런스에서 정말 훌륭한

[10:48] 워크샵을 진행한 분을 만났거든요.

[10:50] 그분을 라이브 스트림에 모셔서

[10:52] 여러분들에게 AI 에이전트에 대해 더 자세히 가르쳐주시길 바라고 있습니다.

[10:55] 결과로 나온 이메일은 정말 훌륭했습니다.

[10:57] 제가 확인해본 결과, 주어진 모든 요구사항을

[11:00] 정확히 따라했습니다.

[11:02] 이메일이 작성된 방식도 매우 자연스럽고

[11:04] 인간다웠습니다.

[11:06] 다른 많은 모델들에서 느껴지는

[11:08] 특유의 AI 느낌이 전혀 없었죠.

[11:10] Claude는 항상 톤 면에서 최고 중 하나였습니다.

[11:12] 그래서 많은 사람들이 글쓰기에 Claude를 사용하죠.

[11:14] 'Bob, Anthropic에서 진행한 당신의 최근

[11:16] AI 에이전트 실무 워크샵이 개발자 커뮤니티에서

[11:18] 큰 주목을 받고 있습니다.

[11:20] 제 시청자들과 함께 이 주제를 탐구해보고 싶습니다.

[11:22] AI 에이전트 개발을 가르치는 당신의 실무적 접근 방식은

[11:24] 이런 기술들을 실제 애플리케이션에

[11:26] 구현하려는 시청자들에게 엄청난 가치를 제공할 것입니다.'

[11:28] 정말 자연스럽게 들립니다.

[11:30] 마지막으로, Claude 4 모델의 또 다른 중요한 개선 영역은

[11:33] 보상 해킹의 감소입니다.

[11:35] 보상 해킹은 모델이 실제 근본적인 문제를

[11:37] 해결하지 않고도 목표를 달성하기 위해

[11:39] 지름길을 택하는 행동입니다.

[11:41] 코드에서 테스트를 하드코딩하거나

[11:43] 테스트를 주석 처리하는 것 같은 행위일 수 있습니다.

[11:45] 에이전트가 데미지를 받으면 점수를 잃는 게임에서는

[11:47] 이를 우회하기 위해

[11:49] 아예 움직이지 않는 결과를 낳을 수 있습니다.

[11:51] 또는 더러운 것을 덜 감지하는 것이 보상인

[11:53] 청소 로봇의 경우,

[11:55] 실제로는 아무것도 청소하지 않으면서

[11:57] 카메라 렌즈를 꺼버려서 더러운 것을 보지 않게 함으로써

[11:59] 보상을 극대화하려 할 수 있습니다.

[12:01] 이런 것들이 시스템을 해킹하기 위해

[12:03] 취하는 행동들입니다.

[12:05] Anthropic은 Claude 4 모델이 3.7 버전 대비

[12:09] 보상 해킹에서 80% 감소를 보여준다고 보고했습니다.

[12:13] 사용자들이 Claude를 더 신뢰할 수 있게 되어

[12:14] 올바른 방식으로 작업을 처리할 수 있다는 뜻입니다.

[12:16] Claude 4 모델이 3.7보다

[12:17] 80% 더 나은지는 확실하지 않지만,

[12:19] Claude로 코딩할 때 확실히 느낀 건

[12:21] 더 꼼꼼해지고 쉽게 건너뛰지 않는다는 점입니다.

[12:23] 더 철저하고 지름길을 택하지 않아요.

[12:25] 실제로 철저하게 테스트하고

[12:26] 특정 부분을 그냥 우회하지 않습니다.

[12:28] 지금 화면에

[12:30] Claude 4 모델 전용 프롬프팅 팁을

[12:31] 표시하겠습니다. 이는 Code with Claude 컨퍼런스에서

[12:33] 공개된 내용입니다. 혹시 모르시는 분을 위해 말씀드리면,

[12:36] Anthropic에서도

[12:37] 훌륭한 프롬프팅 가이드와

[12:39] 콘솔에 프롬프트 생성기가 있습니다.

[12:40] 그 링크도 지금

[12:42] 화면에 표시하겠습니다.

[12:43] 제가 여러 번 말씀드렸듯이,

[12:45] 프롬프팅은 여러분이 배울 수 있는

[12:47] 가장 투자 대비 효과가 높은 스킬입니다.

[12:48] 프롬프팅을 잘 하는 방법을 아는 것은

[12:50] 응답 품질에 엄청난 차이를

[12:51] 만들 수 있습니다. 이제

[12:53] Claude 4 모델의 진정한 힘을 보여드리기 전에,

[12:54] 코딩 에이전트를 통한

[12:56] 빌딩과 코딩이죠,

[12:57] 명확히 말씀드리고 싶은 건

[12:59] Claude 4 모델은 확실히

[13:01] 더 나아졌다는 점입니다. 하지만

[13:02] claude.ai UI, 웹 인터페이스를 통해서만

[13:05] 사용한다면 매우, 매우

[13:07] 빠르게 사용 제한에 부딪히게 됩니다.

[13:08] 프로 플랜이나

[13:10] 맥스 플랜을 사용하더라도, 20만

[13:12] 토큰의 컨텍스트 윈도우도

[13:14] 문제가 됩니다. 대량의 정보와

[13:15] 매우 상세한 프롬프트를

[13:17] Gemini처럼 제공할 수 없어요.

[13:18] 그리고 Anthropic이 회사로서

[13:20] 코딩 에이전트 쪽으로 더 나아가고

[13:22] 일반적인 챗봇 인터페이스보다는

[13:24] 특화된 모델에서 정말 뛰어나게

[13:25] 되는 것을 목표로 한다고 밝혔기 때문에

[13:27] 음성 기능이나

[13:28] 멀티모달 출력 같은

[13:30] 챗봇 기능을 기대해서는 안 됩니다.

[13:32] Claude 4 모델의 진정한 힘은

[13:33] Windsurf, Cursor, 또는

[13:36] Claude Code 같은

[13:37] 코드 전용 도구와 함께 사용할 때

[13:39] 발휘됩니다. 지금 화면에

[13:40] 지금까지의 학습을 테스트할

[13:42] 작은 평가를 올려놓겠습니다.

[13:45] 답을 댓글에 달아주세요.

[13:46] 이제 Claude 4 모델의

[13:48] 완전한 힘을 보고 Claude Code에 대해

[13:52] 이야기해보겠습니다. Claude Code는

[13:55] 터미널에서 직접 실행되는 가장

[13:56] 다재다능한 코딩 에이전트입니다.

[13:58] 터미널에서 직접

[13:59] 코딩할 수 있을 뿐만 아니라

[14:00] VS Code와 JetBrains용 확장도 있어서

[14:03] Claude Code를 IDE에

[14:04] 직접 통합할 수 있습니다.

[14:05] 이제 실제로

[14:06] 코딩 경험으로 들어가 보겠습니다.

[14:07] Firebase Studio를 사용한 Gemini 2.5 Pro,

[14:10] Sonnet 4를 사용한 Windsurf,

[14:12] 그리고 Sonnet 4를 사용한 Claude Code 간의

[14:14] 비교를 보여드려서

[14:16] 경험과 결과의

[14:17] 차이를 실제로 볼 수 있도록 하겠습니다.

[14:19] 모든 도구에 사용할 프롬프트는

[14:21] '사용자가 일일 목표를 설정하는 게임화된 픽셀 아트 앱 만들기'입니다.

[14:23] 완료하면 XP를 얻습니다. 만약 목표를 달성하지 못하면,

[14:25] AI 라이벌이 1분마다 XP를 획득합니다.

[14:26] XP 바에 숫자를 표시해주세요. 이것은

[14:29] 포켓몬의 레드 같은 픽셀 아트 게임에서

[14:31] 영감을 받았고 비슷한 게임 메커니즘을 사용합니다.

[14:33] 매주 사용자들은 라이벌과 배틀을 벌여

[14:35] 누가 더 강한지 확인하거나

[14:37] 언제든지 호출할 수 있습니다.

[14:39] 언제든지 호출할 수 있다는 부분을 추가한 이유는

[14:41] 주로 테스트 목적으로

[14:42] 실제로 작동하는지 확인할 수 있도록 하기 위해서입니다.

[14:44] 더 많은 XP를 가진 사람이 총 XP의 10%를

[14:46] 보너스로 추가로 받게 됩니다.

[14:48] 사용자들은 AI 라이벌을 커스터마이징할 수 있어야 합니다.

[14:50] 사용자들이 할 수 있는 작업은

[14:51] 50분 동안 미적분학 공부하기,

[14:53] 물 8잔 마시기, 1시간 헬스장 가기 같은 것들입니다.

[14:55] 참고용 이미지를 첨부했습니다.

[14:56] 그리고 여기가 제가 ChatGPT를 사용해서

[14:58] 만든 참고 이미지 목업입니다.

[15:00] 자, 여기는 Gemini 2.5 Pro를 사용한

[15:02] Firebase Studio입니다. 이 동영상에서는

[15:04] 전체 과정을 다 보여드리지는 않겠지만,

[15:05] Firebase Studio를 사용해서 바이브 코딩하는

[15:07] 모습을 보고 싶으시다면 여기 링크를 확인해주세요.

[15:09] 관련 영상 전체를 올려놨습니다.

[15:10] 그리고 이것이 제가 최종적으로 만든 앱입니다.

[15:12] 자, 이름은 픽셀 프로그레스이고

[15:14] 진행상황 추적기, 일일 작업 그리고

[15:16] 타이머가 여기에 있습니다.

[15:18] 50분 동안 바이브 코드 앱 만들기 같은 것을

[15:20] 추가할 수 있고 15 XP라고 설정할 수 있겠죠?

[15:23] 그러면 여기에 추가됩니다. 그리고 체크를 하면

[15:25] 여기서 15 XP를 얻게 됩니다.

[15:28] 이 동영상 시청 완료하기 같은 다른 것도

[15:30] 추가해서 30 XP로 설정할 수 있습니다.

[15:32] 타이머에서는 일일 리셋까지의 시간이 있고

[15:35] 이것은 정확합니다. 24시간마다 리셋되어야 하고

[15:38] 현재 제가 있는 곳은 오전 8시 48분입니다.

[15:40] 하지만 이것은 여러 번 시도한 후의 결과입니다.

[15:42] 여전히 라이벌이 XP를 얻는 기능을 구현하지 못했습니다.

[15:44] 1분 카운트다운이 있어야 하는데

[15:46] 실제로 작동시키지 못했습니다.

[15:48] 그래서 라이벌이 실제로 XP를 얻지 못합니다.

[15:50] 이것을 작동시킬 수 있는 유일한 방법은

[15:51] 제가 직접 코드를 파고들어가는 것이라고 생각합니다.

[15:53] 이 시점에서는 바이브만으로는 충분하지 않습니다.

[15:55] 이제 Claude Sonnet 4를 사용한

[15:57] Windsurf로 넘어가보겠습니다.

[15:58] 프롬프트를 여기에 넣고

[16:00] 이미지를 여기에 넣고 엔터를 누릅니다.

[16:02] 좋습니다. 뭔가 빌드하고

[16:03] 내용을 채워넣은 것 같습니다.

[16:06] 좋습니다. 모두 승인하고 실행해보겠습니다.

[16:08] 외부 브라우저를 열어보겠습니다.

[16:11] 좋습니다. 이것이 Claude 4가 적용된

[16:14] Windsurf에서 얻은 결과입니다.

[16:16] 훨씬 더 좋아 보입니다.

[16:18] 아, 이것은 매주 배틀 상황이

[16:20] 없었다는 것을 깜빡했습니다.

[16:24] 픽셀 골즈에는 그런 기능이 있는 것 같습니다.

[16:26] 실제로 테스트해봤습니다.

[16:29] 라이벌이 4분 8초 안에 XP를 얻습니다.

[16:33] 1분이어야 하는데요.

[16:35] 잠시 후에 이것을 수정해서

[16:37] 제대로 작동하는지 확인해보겠습니다.

[16:39] 하지만 여기 파란색이 있고 여기 제가 있습니다.

[16:41] 이것을 하면 20 XP를 얻습니다.

[16:43] 여기에서 XP 바도 볼 수 있습니다.

[16:44] 1시간 헬스장 가기는

[16:46] 20 XP를 얻습니다. 그리고 여기에서

[16:49] XP 바들도 볼 수 있습니다.

[16:51] 1시간 헬스장 가기는

[16:53] 이것도 잘 작동합니다. 그리고 만약 '이 영상 끝내기'라는 목표를 추가하면

[16:55] 이건 50 XP 정도가 될 것 같네요.

[16:58] 목표 저장하면 여기에 나타나죠.

[17:01] 이렇게 되면 멋지고, 레벨 3까지

[17:04] 올라가네요.

[17:05] 아주 좋습니다. 그럼 만약

[17:08] 라이벌에게 도전하면 내가 이긴다고 나오네요.

[17:10] 26 보너스 XP를 얻습니다. 라이벌에게

[17:13] 도전하면 여기서 XP가 증가하죠.

[17:15] 10% 보너스를 받을 수 있어요.

[17:18] 좋네요. 이제 설정이 무엇인지

[17:20] 봅시다. 라이벌 이름을 바꿀 수 있어요.

[17:23] 커스터마이징 가능하거든요.

[17:24] 음... '레드'라고 해봅시다.

[17:27] 레드로 바뀌네요. 훌륭해요.

[17:29] 지금 바꿔야 할 유일한 것은

[17:31] 1분마다 XP를 획득하는 것으로 되어 있는데

[17:33] 이걸 빨리 고쳐보겠습니다.

[17:34] 잠깐 기다려주세요.

[17:36] 새로고침했는데 이제 정적이고 실제로 작동하지 않네요.

[17:40] 스크린샷을 찍어서 다시 시도해보겠습니다.

[17:43] 이제 그냥 정적으로 되어있어요.

[17:45] 0348에 그대로 멈춰있어요.

[17:49] 60초 카운트다운이 되지 않아요.

[17:53] 스크린샷을 첨부해보겠습니다.

[17:56] 이제 1분으로 되어있네요.

[17:58] 그럼 이것들 중 일부를 삭제하고

[18:01] 체크를 해제하면

[18:02] 카운트다운이 시작되어야 하는데, 실제로 됩니다.

[18:05] 야, 작동해요! Windsurf의 다른 정말 좋은

[18:08] 기능은 실제로 특정 UI

[18:09] 컴포넌트를 선택할 수 있다는 것입니다.

[18:11] 예를 들어, 마음에 들지 않는

[18:13] 것을 선택할 수 있어요. 뭐가 마음에 안 드는지

[18:16] 모르겠지만... 이 버튼 같은 거요?

[18:17] 설정 같은 것 말이에요.

[18:18] 요소가 Cascade에 추가되었어요.

[18:20] 여기에 요소가 추가된 것을 볼 수 있죠.

[18:22] 직접 참조할 수 있어요.

[18:24] 예를 들어, 이 버튼을 더 어두운 회색으로 바꿔보겠습니다.

[18:29] 새로고침하니까 실제로 바뀝니다.

[18:31] 꽤 잘 작동해요. 또한

[18:33] Windsurf에서 콘솔 오류를 직접 Cascade로

[18:35] 보낼 수도 있어요.

[18:37] 이제 실제로 Claude Code를 사용한

[18:40] 경험을 보겠습니다.

[18:42] 이것이 터미널입니다. Claude Code를 설치하려면

[18:45] 간단히 이렇게 하면 됩니다.

[18:47] 제 경우에는 이미 설치되어 있고

[18:50] 활성화하려면 claude라고 입력하면 됩니다.

[18:52] 이 폴더의 파일들을 신뢰하시나요?

[18:54] 네를 눌러서 진행하겠습니다.

[18:56] Claude Code에 오신 것을 환영합니다.

[18:58] 시작하는 방법에 대한 팁을 제공해줍니다.

[19:00] Claude에게 새 앱을 만들거나

[19:02] 저장소를 복제하라고 요청하라고 하네요.

[19:04] 그렇게 해보겠습니다.

[19:06] 무엇을 작업하고 싶으신가요?

[19:07] 그런데 저는 이걸 터미널에서 직접

[19:09] 하고 있지만 VS Code에서

[19:11] 확장 프로그램으로도 사용할 수 있어요.

[19:12] 같은 방식으로요.

[19:14] 프롬프트를 복사해서 붙여넣고 여기에 이미지도 넣었습니다.

[19:18] 엔터를 누르면 시작됩니다.

[19:20] Claude Code의 한 가지 멋진 점은

[19:22] 예, 이 세션에서 다시 묻지 않기

[19:24] 옵션이 있다는 것입니다.

[19:25] 여기서 Shift+Tab을 할 수 있고

[19:27] Claude Code는 진행하면서 학습합니다.

[19:30] 계속해서 권한을

[19:32] 요청할 필요가 없어요.

[19:33] 네. 그리고 계획을 알려줍니다.

[19:36] 기본적인 HTML 구조를 설정하는 것이죠.

[19:38] 그리고 프로젝트 파일들. 픽셀 RCSS 스타일링을 생성하고

[19:40] UI 레이아웃을 만들어. XP 바 컴포넌트를

[19:42] 사용자와 플레이어, 그리고 라이벌을 위해 구현하고

[19:44] 골 관리 시스템을 구축해.

[19:46] 라이벌 XP 게임 메커니즘을 만들어. 미완성 골에 대해

[19:48] 분당 1 XP를 주는 식으로 말이야.

[19:50] 등등. 이렇게 계획이 있고

[19:52] 지금 작업을 진행하고 있어. 좋아, 이제

[19:54] 사용할 준비가 되었어. 그냥 index.html을 브라우저에서

[19:57] 열면 돼. 열어달라고 하겠어.

[19:59] 그리고 이게 결과물이야. 보자.

[20:02] 라이벌들이 있고, 레벨이 여기 있어.

[20:04] 오늘의 목표들. 새 목표 추가.

[20:07] 라이벌이 23초 후에 XP를 얻어. 그리고

[20:10] 여기서 라이벌에게 도전할 수 있어.

[20:12] 실제로 테스트해보자. 그래서

[20:14] 미적분학 공부. 실제로 증가해. 정말

[20:16] 여기서 증가하네. 레벨도 올라가고.

[20:18] 꽤 예쁜 작은 팝업도 있어.

[20:20] 새 목표 추가. 이 비디오를 끝내기.

[20:22] 40 XP를 주기로 되어 있어.

[20:25] 라이벌이 53초 후에 XP를 얻는대.

[20:28] 남은 시간도 정확하고.

[20:30] 라이벌에게 도전할 수 있어. 그래서

[20:33] 라이벌을 10% 이겼어. 30이네.

[20:35] 맞아. 그리고 라이벌 XP는

[20:37] 180이야. 정확해. 이걸 클릭하면

[20:39] 일시정지가 될까? 안 되네.

[20:42] 라이벌이 XP를 얻는 걸 볼 수 있어.

[20:44] 이건 실제로 모든 게 완료되면

[20:45] 일시정지해야 해. 그래서

[20:47] 고칠 수 있는지 볼게. 또한

[20:48] 커스터마이징할 수 있는 설정이 없어.

[20:51] 좋아. 모든 목표가 완료되어도

[20:54] 타이머가 일시정지되지 않는다고 적을게.

[20:58] 여기에 스크린샷을 올릴게.

[21:01] 바이브 코딩을 할 때는 일반적으로

[21:03] 한 번에 하나씩 바꾸는 게 최고야

[21:05] 바이브 코딩 기초에 대해 더 알고 싶다면

[21:07] 내 바이브 코딩 101 비디오를

[21:08] 확인해봐. 그게 우리가

[21:10] 먼저 할 일이야. 좋아.

[21:12] 이제 작동해. 여기로 가는 걸 알 수 있어.

[21:15] 하지만 클릭하면 일시정지라고 뜨고

[21:17] 계속을 누르면 다시 계속되고

[21:20] 그 다음에 라이벌이 XP를 얻어.

[21:22] 좋아. 이제 설정도

[21:24] 추가할 수 있는지 볼게. 설정 페이지가 있어.

[21:27] 이제 빨간색이라고 하자.

[21:29] 그리고 색상. 헷갈리게 파란색으로 하자.

[21:31] 라이벌 XP 획득 비율은

[21:34] 1분마다야. 30초마다로

[21:36] 바꾸자. 그리고 5 XP. 여기서 설정을 저장할 수 있어.

[21:39] 설정이 저장된 것 같네.

[21:41] 5 XP씩 XP를 얻고 있어. 좋아 보이네.

[21:43] 좋아, 이건 그냥 코딩 부분이고

[21:46] 윈드서프와 클라우드 코드가

[21:47] 둘 다 같은 모델을 사용하고 있다는 걸 볼 수 있어.

[21:49] 그래서 둘 다 꽤 좋아.

[21:51] 하지만 클라우드 코드의 큰 차이점은

[21:53] 훨씬 더 많은 기능이

[21:54] 연결되어 있다는 거야. 가장 큰 건

[21:56] 클라우드 코드 SDK를 통해

[21:58] 클라우드 코드를 통합할 수 있다는 거야

[21:59] 너가 구축하고 있는

[22:00] 애플리케이션에, 예를 들어

[22:02] GitHub 앱 같은 거에. 그냥

[22:04] /install GitHub app을 할 수 있어.

[22:06] 전체 설치 과정을 거쳐서

[22:08] 짜잔, GitHub에서 클라우드를

[22:09] 사용할 수 있게 돼. 풀 리퀘스트를 하고

[22:11] 사람들에게 응답하고, 심지어 새로운 기능을 추가하는 것도

[22:13] 할 수 있어

[22:15] 기능을 추가할 수 있습니다. 이것은 단 하나의 예시일 뿐입니다.

[22:17] Cloud Code를 애플리케이션에 통합하여

[22:19] 할 수 있는 다른 많은 사용 사례들이 있습니다.

[22:20] 만약 Cloud Code 사용에 관심이 있다면,

[22:22] 저는 또한 이 라이브 스트림을

[22:23] 확인해보시길 추천드립니다.

[22:25] '30분 만에 Cloud Code 마스터하기'라는

[22:26] 제목의 라이브 스트림입니다. 시작하는 방법과

[22:29] 할 수 있는 모든 것들에 대해

[22:30] 훨씬 더 자세히 다룹니다.

[22:32] 이제 정리하고 장단점에 대해

[22:34] 이야기해보겠습니다. 만약 여러분이

[22:36] 바이브 코더이고, 그다지 기술적인

[22:38] 사람이 아니라면, 개인적으로

[22:39] Windsurf 같은 도구를 통해

[22:41] Claude 모델을 사용하는 것을

[22:43] 권장합니다. 시작하는 데 필요한

[22:45] 모든 것을 갖추고 있고 또한

[22:46] 다양한 요소들을 선택할 수 있는

[22:48] 기능들이 있어서 수정하고

[22:50] 더 나은 모습으로 만들 수 있습니다.

[22:51] 하지만 만약 여러분이 실제 코드베이스에서

[22:53] 작업하는 진지한 개발자이고

[22:55] Cloud Code를 구축하고 있는

[22:56] 제품에 통합하고 싶다면,

[22:58] Cloud Code를 확인해보시길

[22:59] 권합니다. Claude 제품으로

[23:01] 전환을 고려해야 할까요?

[23:03] 제가 말씀드리고 싶은 것은 이것입니다.

[23:05] 만약 여러분이 일반적인 챗봇 사용자,

[23:07] 일반적인 ChatGPT 사용자, Gemini 사용자라면,

[23:09] 아니요, 그럴 가치가 없습니다.

[23:12] 훨씬 더 비싸고 claude.ai UI

[23:13] 인터페이스에는 사용 제한이 있습니다.

[23:16] 만약 여러분이 바이브 코딩을 하는

[23:18] 사람이고, 특정한 것들을 만들고

[23:19] 싶다면, Windsurf나 Cursor 같은

[23:21] 도구를 통해 Claude 4 모델을

[23:23] 사용하는 것을 추천합니다.

[23:24] Sonnet 3.7과 Gemini 2.5 Pro보다

[23:27] 상당히 뛰어나기 때문입니다.

[23:29] 마지막으로, 만약 여러분이 파워 유저,

[23:31] 개발자라면, Cloud Code 사용을

[23:33] 시도해볼 수 있습니다. Cloud Code는

[23:35] 개발에 있어 많은 최첨단

[23:36] 가능성을 열어줍니다. 게다가

[23:38] 20만 컨텍스트 윈도우에 제한받지

[23:41] 않습니다. 왜냐하면 내부적으로

[23:42] 프롬프트를 요약해주는 메커니즘을

[23:44] 실제로 구현했기 때문입니다.

[23:45] 따라서 컨텍스트 제한 문제에

[23:47] 부딪히지 않고 Cloud를 무한정

[23:48] 사용할 수 있습니다. 이 영상이

[23:50] 여러분에게 도움이 되었기를

[23:52] 바랍니다. 마지막으로 작은

[23:53] 평가가 있습니다. 오늘 다룬

[23:55] 모든 정보를 기억하는 데 도움이

[23:57] 되도록 댓글 섹션에서 질문에

[23:58] 답해주세요. 끝까지 시청해주셔서 정말 감사하고, 다음 영상이나 라이브 스트림에서 뵙겠습니다.