Claude Code로 AI 기반 프로젝트 관리 마스터하기 (전체 가이드)

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요약

이 영상은 Claude Code를 활용해 프로젝트 관리 워크플로우에 컨텍스트 엔지니어링 개념을 도입하는 방법을 단계별로 설명합니다. 화자는 잘못된 정보 전달로 발생한 손실 경험을 공유하며, 정보(컨텍스트)를 구조화·관리해 지식 손실과 AI 어시스턴트의 불일치를 해결하는 3단계 프레임워크(발견→아키텍처→보존)를 제시합니다. IDE(예: Windsurf)에서 Claude Code 설치·세팅부터 프롬프트 활용, 동적 웹 포털 구축, GitHub 버전 관리 및 팀 협업 방안까지 실전 예시를 통해 보여줍니다. 이를 통해 프로젝트가 시간이 흐를수록 스마트해지고, 팀 간 정보 공유와 실행 효율이 비약적으로 향상됩니다.

주요 키워드

컨텍스트 엔지니어링 Claude Code Context Preservation Anti-fragile 3-Phase Framework Static Run Notebook LM Gantt 차트 GitHub Claude Projects

하이라이트

🔑 컨텍스트 엔지니어링 정의: AI에 제공하는 정보를 고도로 구조화해 프로젝트 관리 효율을 높이는 접근법입니다.
⚡️ 정보는 자원처럼 관리: 돈처럼 정보도 도구와 방법으로 체계적으로 관리해야 한다는 비유를 제시합니다.
🌟 3단계 프레임워크: 컨텍스트 발견→아키텍처→보존 과정을 통해 시스템이 시간이 지나도 똑똑해지도록 설계합니다.
📌 사례 경고: 마케팅 에이전시에서 잘못된 커뮤니케이션으로 수백만 손실한 경험을 공유하며 중요성을 강조합니다.
🚀 Claude Code 활용: IDE 내에서 터미널 기반 툴을 사용해 컨텍스트 수집·정리·업데이트 과정을 자동화하는 방법을 소개합니다.
💡 동적 웹 포털: Static Run으로 프로젝트 요약, 마일스톤, Gantt 차트 등을 실시간으로 보여주는 포털 구축을 권장합니다.
🔄 GitHub 연동: 버전 관리와 협업을 위해 코드처럼 프로젝트 문서를 GitHub에 저장해 롤백·동시 작업을 가능케 합니다.
🔧 템플릿 제공: Patreon에서 제공하는 컨텍스트 엔지니어링 프로젝트 템플릿을 활용해 AI 지원 워크플로우를 빠르게 시작할 수 있습니다.

용어 설명

컨텍스트 엔지니어링

AI에 입력되는 정보를 고도로 구조화·관리해 작업 효율을 극대화하는 기법

Claude Code

터미널 기반으로 작동하는 Anthropic의 강력한 코드형 LLM 도구로, 컨텍스트 관리를 자동화합니다

Context Preservation(컨텍스트 보존)

프로젝트 진행 중 생성된 정보를 지속적으로 업데이트하고 재사용할 수 있도록 저장하는 단계

Context Architecture(컨텍스트 아키텍처)

수집된 정보를 체계적으로 저장·구조화해 향후 활용성과 확장성을 확보하는 단계

Static Run

정적 웹 사이트 배포 서비스로, 로컬에서 생성된 HTML을 업로드해 간편하게 프로젝트 포털을 호스팅합니다

Notebook LM

코드 편집기와 유사한 환경에서 LLM과 대화하며 문서·코드를 관리하는 도구

Anti-fragile(안티프래자일)

충격이나 변화에 오히려 더 강해지는 시스템 설계를 의미하는 개념

Gantt 차트

프로젝트 일정 및 마일스톤을 시각화한 도구로, 진행 상황을 한눈에 파악할 수 있습니다

컨텍스트 엔지니어링이란 AI 모델에 제공되는 정보를 고도로 구조화·관리하는 접근법입니다. 정보는 돈처럼 가치 있는 자원이라는 비유를 통해, 은행 계좌나 투자 포트폴리오 관리처럼 체계적 관리가 필요함을 강조합니다.

[00:00] 컨텍스트 엔지니어링이라는 새로운 개념을 소개합니다. 이는 AI 개발자들이 워크플로우를 획기적으로 개선하기 위해 사용하는 강력한 기술로, 복잡한 프로젝트를 관리하는 누구나 혜택을 받을 수 있습니다.

[00:14] AI 모델들은 엄청난 양의 정보를 처리할 수 있을 만큼 강력해졌지만, 진짜 과제는 AI에게 제공하는 정보나 컨텍스트를 어떻게 관리하느냐입니다. 컨텍스트 엔지니어링은 프로젝트 정보를 처리하는 고도로 구조화된 접근 방식입니다.

[00:36] 정보는 돈과 같은 귀중한 자원이므로, 은행 계좌나 투자 포트폴리오를 관리하는 것처럼 정보를 관리하기 위한 도구와 방법이 필요합니다. 오늘은 클로드 코드를 활용해 컨텍스트 엔지니어링을 프로젝트 관리 워크플로우에 구현하는 방법을 보여드리겠습니다.

마케팅 에이전시 운영 시 겪은 잘못된 커뮤니케이션으로 수백만 달러 손실 사례를 언급합니다. 스테이크홀더 질문 반복, 불완전한 정보로 의사결정, 개인 머릿속에 갇힌 지식 등이 문제로 지적됩니다.

[00:56] 마케팅 대행사 운영 경험을 바탕으로, 재능 있는 팀들이 잘못된 의사소통으로 수백만 달러의 손실을 보는 것을 목격했습니다. 매주 반복되는 같은 질문들, 불완전한 정보로 내려진 결정들, 사람들의 머릿속에 갇힌 프로젝트 지식 등이 문제였습니다.

컨텍스트 발견(Context Discovery), 아키텍처(Context Architecture), 보존(Context Preservation) 세 단계를 통해 정보를 체계화하고, 각 채팅 요청마다 시스템이 퇴화하지 않고 점점 더 똑똑해지도록 설계하는 과정을 설명합니다.

[01:13] AI가 이러한 문제를 가속화하고 있는 상황에서, 오늘의 프레임워크는 컨텍스트 발견, 컨텍스트 아키텍처, 컨텍스트 보존의 세 단계를 다룹니다. 각 단계는 이전 단계를 기반으로 구축되어 시간이 지날수록 더 똑똑해지는 시스템을 만듭니다.

[01:28] 대부분의 프로젝트 관리자들은 사전 예방적 컨텍스트 시스템을 구축해야 할 때 작업 조정에만 갇혀 있습니다. 이것은 단순한 프로젝트 관리를 넘어서, 빠르게 변화하는 세상의 요구를 충족할 수 있는 안티 프래질하고 빠르게 적응 가능한 시스템을 구현하는 것입니다.

정보를 산발적으로 다루는 기존 방식과 달리, 아키텍처화된 정보 관리를 통해 프로젝트 시스템이 시간이 지남에 따라 학습하고 발전합니다. 다양한 프로젝트에서 정보를 재활용할 수 있어 효율성이 향상됩니다.

[01:59] 매 영상마다 치트시트를 만들어 패트레온 가입자들에게 제공하고 있습니다. 이제 프로젝트 관리와 관련된 컨텍스트 엔지니어링 이해 섹션으로 들어가겠습니다.

[02:19] 대부분의 프로젝트 관리 접근법은 정보를 분산된 자원으로 취급하지만, 컨텍스트 엔지니어링에서는 이 정보를 신중하게 설계된 방식으로 처리합니다. 이를 통해 프로젝트 관리 시스템이 시간이 지날수록 더 똑똑해지고 다양한 프로젝트 간에 정보를 쉽게 재사용할 수 있습니다.

프로젝트 단계별, 팀 교체 시 지식이 유실되는 문제와 휴가 중 업무 정체 사례를 들며 구조적 정보 관리의 필요성을 강조합니다. AI 어시스턴트가 부족한 컨텍스트로 일관되지 않은 조언을 내놓는 문제도 함께 제시합니다.

[02:35] 유럽 팀원들과의 프로젝트 경험담을 통해 휴가로 인한 프로젝트 지연 문제를 언급하며, 이러한 문제를 해결할 수 있는 프로세스를 소개합니다.

[02:50] AI 어시스턴트가 맥락 부족으로 일관성 없는 조언을 제공하는 문제점을 지적하고, LLM에게 작업 내용을 반복 설명해야 하는 경험을 공감대로 제시합니다.

Claude Projects, ChatGPT Projects, Notebook LM 등 다양한 프로젝트 관리 도구를 비교하고, 안정적인 정보 업로드·관리 기능을 제공하는 Claude Projects를 특히 추천합니다. 기존 메모리·Google Drive 연동의 한계를 지적합니다.

[03:01] 맥락 엔지니어링을 통한 체계적인 정보 수집과 보존 방법을 설명하며, 결과가 한 프로젝트뿐만 아니라 향후 모든 프로젝트에서 누적되는 효과를 강조합니다.

[03:21] 일반적인 LLM에서는 맥락이나 정보 관리가 어렵고, 기존 메모리 기능이나 구글 드라이브 연결이 신뢰할 수 없다는 한계점을 지적합니다.

[03:39] Claude 프로젝트, ChatGPT 프로젝트, Notebook LM과 같은 도구들이 정보 업로드와 관리에 더 나은 솔루션을 제공하며, 특히 Claude 프로젝트를 선호한다고 설명합니다.

Windsurf나 VS Code 같은 IDE에서 Claude Code를 설치하는 방법을 안내합니다. 터미널 창 열기, Homebrew·NodeJS 설치, Claude Code 설치 명령어 실행 등의 단계별 과정을 설명합니다.

[03:57] Claude 프로젝트 사용법을 간단히 설명하고, 더 자세한 정보는 별도 비디오에서 다뤘다고 언급하며, 오늘은 Claude Code라는 더 강력한 도구를 소개하겠다고 예고합니다.

[04:24] Claude Code에 대한 인상적인 경험을 공유하며, 터미널에서 사용하는 것이 부담스러웠던 이유와 Windsurf에서 사용하기 시작한 후 달라진 점을 설명합니다.

[04:47] Windsurf나 다른 IDE(VS Code, Cursor)에서 Claude Code를 사용할 때의 장점을 설명하고, 맥락 수집과 정리 과정을 관찰할 수 있다는 점을 강조합니다.

[05:02] Windsurf 설치 후 초기 설정 과정을 안내하며, 폴더를 여는 것부터 시작하라고 지시합니다.

[05:08] Claude Code 설치 및 초기 설정 과정을 설명하며, 데스크탑에 폴더를 만들고 Windsurf IDE의 인터페이스를 소개합니다. 왼쪽 패널에서 파일을 관리하고, 상단 중간에서 파일을 편집하며, 하단에서 Claude Code와 상호작용할 수 있다고 설명합니다.

[05:40] 터미널 창이 보이지 않을 경우 터미널 메뉴에서 새 터미널을 선택하는 방법을 안내하고, Claude Code 설치를 위한 온라인 리소스와 치트시트를 소개합니다. Mac의 경우 homebrew와 NodeJS가 필요하며, Windows 설치 방법도 포함되어 있다고 설명합니다.

[06:12] Claude Code의 비용에 대한 우려를 언급하면서도, 월 20달러보다는 비싸지만 하루 몇 달러로 많은 작업을 할 수 있다고 설명합니다. 더 많이 사용하는 경우 100달러, 200달러 티어도 있다고 소개하며, 후원을 받지 않는 개인적인 경험을 바탕으로 한 추천임을 명시합니다.

[06:50] Claude Code 실행 방법을 시연하며, 터미널에 'Claude'를 입력하면 시작된다고 설명합니다. ChatGPT나 Notebook LM처럼 사용할 수 있지만, Claude Code가 훨씬 강력하다고 강조합니다. 웹 검색, 도구 설치, 자동 업그레이드 등의 고급 기능을 제공한다고 소개합니다.

프롬프트를 활용해 핵심 프로젝트 정의 및 범위를 도출하는 발견 단계로 진입합니다. 전문가 프로젝트 매니저로서 AI가 집중 질문 후 요약을 수행하도록 설계된 프롬프트 예시를 공유합니다.

[07:28] 1단계인 핵심 프로젝트 정의와 범위 발견 단계로 넘어가며, 치트시트에서 프롬프트를 복사하여 Claude Code에 붙여넣는 과정을 설명합니다. 이 프롬프트는 전문 프로젝트 매니저로서 포괄적인 프로젝트 발견을 수행하는 역할을 Claude에게 부여합니다.

[07:46] 프로젝트 정의를 위한 체계적인 질문 접근법을 소개하며, 한 번에 하나씩 질문하고 각 응답 후 요약을 제공하는 방식을 설명합니다.

[08:02] 정보 제품 런칭 프로젝트를 예시로 들며, 핵심 발견 프롬프트와 관련된 모든 질문에 답변했다고 설명합니다.

[08:17] 이해관계자 및 조직 상황 매핑, 기술적 자원 평가, 과거 교훈, 위험 평가 및 성공 기준 등 포괄적인 프로젝트 분석 영역들을 다뤘다고 설명합니다.

[08:36] 치트 시트에는 모든 영역에 대한 광범위한 프롬프트가 포함되어 있으며, 초보자는 각 섹션을 실험해보며 AI에게 프로젝트에 대해 설명할 것을 권장합니다.

[08:48] 많은 작업처럼 보이지만 이는 처음이자 마지막으로 해야 할 작업이며, 모든 정보를 상세하게 업로드하면 다음 단계로 넘어갈 수 있다고 설명합니다.

[09:01] Claude Code가 제안하는 아이디어들을 활용하되, 모든 정보를 파일 폴더에 저장하여 데스크톱에서 접근 가능하도록 만들어야 한다고 강조합니다.

Patreon에서 제공하는 컨텍스트 엔지니어링 프로젝트 템플릿을 활용해 AI 어시스턴트가 파일 기반으로 단계별 프롬프트를 실행하도록 설정합니다. 파일 구조 및 AI 지침 README 활용법을 설명합니다.

[09:21] 프로젝트가 발전함에 따라 문서를 업데이트할 수 있다는 점이 중요하며, 치트 시트의 간단한 프롬프트를 사용해 파일을 생성하는 과정을 보여줍니다.

[09:37] 코딩에 익숙하지 않은 사용자들을 위해 이 레이아웃을 Notebook LM과 비교하여 설명하며, 왼쪽에 소스와 컨텍스트가 있는 유사한 구조라고 설명합니다.

[09:59] 코딩 인터페이스를 무시하고 넘어가라고 조언하며, Windsurf에서는 AI를 사용해 파일을 직접 업데이트할 수 있어 다른 도구들보다 훨씬 더 많은 제어권을 제공한다고 강조합니다.

[10:19] 생성된 파일을 열어보고 확인할 수 있으며, 파일이 사용자의 컴퓨터에 저장되어 완전한 제어권을 갖게 되므로 여러 도구에 콘텐츠가 분산되는 문제를 해결할 수 있다고 설명합니다.

[10:29] 화자는 여러 도구와 노트북에 분산된 콘텐츠 관리의 문제점을 지적하며, 계획 단계와 실행 단계를 위한 프롬프트들과 상태 업데이트, 간트 차트 등을 포함한 치트 시트를 소개합니다.

[10:49] 기존 방식보다 더 우아한 해결책을 발견했다며, 컨텍스트 엔지니어링 프로젝트 템플릿이라는 파일들을 만들었고, 이는 패트리온에서 다운로드할 수 있다고 설명합니다.

Static Run 서비스를 이용해 프로젝트 요약, 마일스톤, Gantt 차트, 위험 분석 등이 담긴 HTML 파일을 동적 웹 포털로 배포하는 과정을 안내합니다. 프로젝트 진행 상황을 실시간으로 동기화합니다.

[11:07] 패트리온 가입을 권장하지만, 더 중요한 것은 개인의 특정 프로젝트에 맞는 비슷한 파일들을 어떻게 만들 수 있을지 생각해보는 것이라고 강조합니다.

[11:19] readme 파일이 사용자와 AI 어시스턴트 모두를 위한 지침을 포함하고 있으며, 정보 수집 프롬프트와 계획 워크플로우에서 컨텍스트 보존의 중요성을 설명합니다.

[11:45] Claude Code가 접근할 수 있는 모든 도구들과 새로운 도구 설치 기능을 소개하며, 노트북 LM이나 Claude 프로젝트와의 차이점을 언급합니다.

[12:01] 실제 사용 예시를 보여주기 위해 Claude Code를 실행하고, readme 파일을 참조하여 AI 마스터 클래스 정보 제품 출시 관련 새 프로젝트를 시작합니다.

[12:26] 시스템이 방대한 할 일 목록을 생성하고 질문들을 제시하자, 이전에 만들어둔 파일을 드래그하여 업로드하고, AI Edge 코칭 프로그램 파일에서 모든 정보를 가져오도록 합니다.

[13:01] 파일이 성공적으로 인식되어 프로젝트가 진행되고 있으며, 새로운 파일들을 만들 수 있는 기능을 보여줍니다.

[13:11] 기획 단계의 최종 결과물로 프로젝트 진행 상황을 모든 사람이 동기화할 수 있게 해주는 마이크로 사이트를 만들 수 있습니다. 이는 간단한 HTML 파일로, 폴더에 흩어진 문서들 대신 하나의 웹 포털로 모든 정보를 통합합니다.

[13:40] Static Run이라는 무료 도구를 사용하여 HTML을 복사해서 붙여넣기만 하면 됩니다. 프로젝트를 업로드하고 설정하면 완전히 동적인 웹 포털이 생성되어 Windsurf 프로젝트의 업데이트에 따라 자동으로 동기화됩니다.

GitHub에 프로젝트 문서를 저장해 버전 관리와 팀 협업을 구현하는 방법을 제안합니다. 롤백 기능으로 과거 상태로 복귀 가능하며, 개발자 워크플로우를 프로젝트 관리에 적용해 충돌 없이 공동 작업하는 방식을 안내합니다.

[14:16] 웹 포털에는 요약, 주요 마일스톤, 간트 차트, 결과물, 팀 페이지, 위험 분석 등 모든 정보가 포함됩니다. Claude와 소통하여 원하는 대로 커스터마이징할 수 있으며, 더 고급스럽게 만들려면 Vercel에 호스팅할 수도 있습니다.

[14:53] 개발자들처럼 GitHub에 작업물을 푸시하여 저장하는 것을 추천합니다. 이를 통해 버전 관리가 가능하며, 문제가 생겼을 때 이전 버전으로 롤백할 수 있습니다. 복잡한 코딩 프로젝트와 같은 방식으로 프로젝트를 관리할 수 있습니다.

[15:36] 이는 특정 프로젝트와 관련된 컨텍스트를 제어하는 것의 빙산의 일각입니다. 프로젝트 관리 방법을 지속적으로 정의하고 개선하며, 고급 작업 추적과 같은 더 복잡한 기능들로 자연스럽게 발전시킬 수 있습니다.

[16:08] Patreon에서 수많은 추가 리소스와 140개 이상의 치트 시트를 제공합니다. 실행 중 동적 컨텍스트 관리, 팀을 위한 고급 구현, GitHub 통합, 컨텍스트 과부하 해결 등의 고급 주제들을 다룹니다.

[00:00] 안녕하세요, 컨텍스트 엔지니어링이라는

[00:01] 새로운 개념에 대해 들어보셨나요? 이것은

[00:03] AI 개발자들이 워크플로우를 획기적으로

[00:05] 개선하기 위해 사용하고 있는

[00:07] 강력한 새로운 기술입니다. 하지만 저는

[00:10] 복잡한 프로젝트를 관리하는 누구나

[00:12] 이 기술의 진정한 혜택을 받을 수

[00:14] 있다고 확신합니다. 중요한 것은

[00:16] 이 AI 모델들이 믿을 수 없을 정도로

[00:18] 강력해졌고 엄청난 양의

[00:20] 정보를 처리할 수 있다는 것입니다.

[00:22] 요즘 진짜 과제는 우리가 AI에게

[00:25] 제공하는 정보나 컨텍스트를

[00:26] 어떻게 관리하느냐입니다. 컨텍스트

[00:28] 엔지니어링은 우리가 다양한

[00:30] 프로젝트에 대해 AI에게

[00:32] 제공하는 모든 정보를 처리하는

[00:34] 고도로 구조화된 접근 방식에 불과합니다.

[00:36] 생각해보세요. 정보는 돈과 같은

[00:38] 귀중한 자원입니다. 그러니까

[00:40] 우리가 은행 계좌나 투자 포트폴리오를

[00:42] 관리하는 데 도구를 사용하는 것처럼

[00:44] 정보를 관리하기 위한 도구와 방법을

[00:46] 원하는 것은 당연합니다.

[00:48] 오늘 저는 컨텍스트 엔지니어링을

[00:50] 여러분의 프로젝트 관리 워크플로우에

[00:51] 구현하는 방법을 강력한 클로드 코드를

[00:54] 활용해서 정확히 보여드리겠습니다.

[00:56] 제가 마케팅 대행사를 운영할 때

[00:58] 재능 있는 팀들이 잘못된 의사소통으로

[01:00] 수백만 달러의 손실을 보는 것을

[01:02] 목격했습니다. 매주 반복되는

[01:04] 같은 이해관계자 질문들,

[01:06] 불완전한 정보로 내려진 결정들,

[01:09] 사람들의 머릿속에 갇힌 프로젝트 지식,

[01:11] 즉 잘못된 컨텍스트 엔지니어링 말입니다.

[01:13] 그리고 여러 면에서 AI가

[01:16] 이 문제를 가속화하고 있습니다.

[01:18] 오늘의 프레임워크는 세 단계를 다룹니다:

[01:20] 컨텍스트 발견, 컨텍스트 아키텍처, 그리고

[01:22] 컨텍스트 보존. 각 단계는 이전 단계를

[01:24] 기반으로 구축되어 채팅 요청마다

[01:26] 성능이 저하되는 것이 아니라

[01:28] 시간이 지날수록 더 똑똑해지는

[01:29] 시스템을 만들어냅니다.

[01:32] 대부분의 프로젝트 관리자들은

[01:34] 사전 예방적 컨텍스트 시스템을

[01:36] 구축해야 할 때 작업 조정에만

[01:39] 갇혀 있습니다. 이것은 단순히

[01:42] 프로젝트 관리에 관한 것이 아닙니다.

[01:45] 이것은 실제로 훨씬 더 깊은 의미를

[01:48] 갖습니다. 이것은 안티 프래질하고

[01:49] 빠르게 적응 가능한 시스템을

[01:51] 구현하는 것에 관한 것입니다.

[01:53] 이 정말 미친 듯이 빠르게

[01:55] 변화하는 세상의 요구를

[01:56] 충족할 준비가 된 시스템 말입니다.

[01:58] 그럼 바로 치트시트로

[01:59] 들어가겠습니다. 저는 제가

[02:01] 만드는 모든 영상에 대해

[02:03] 이런 치트시트를 만듭니다.

[02:05] 이것들은 제 패트레온에

[02:07] 가입하는 누구나 즉시 이용할 수

[02:10] 있습니다. 설명란에 링크가 있으니

[02:11] 관심 있으시면 확인해보세요.

[02:13] 우리는 프로젝트 관리와 관련된

[02:15] 컨텍스트 엔지니어링 이해

[02:17] 섹션으로 바로 들어가겠습니다.

[02:19] 대부분의 프로젝트 관리 접근법은

[02:21] 정보를 분산된 자원으로 취급하지만,

[02:24] 컨텍스트 엔지니어링에서는

[02:25] 이 정보를 신중하게 설계된

[02:26] 방식으로 처리하겠습니다.

[02:29] 이를 통해 우리의 프로젝트

[02:31] 관리 시스템이 실제로 시간이

[02:33] 지날수록 더 똑똑해질 수 있고

[02:35] 유럽 사람들과 함께 프로젝트를 진행해본 적이 있다면

[02:36] 거의 100% 확률로 팀원 중 한 명이

[02:38] 휴가를 가서 아무것도 진행할 수 없는 상황을 겪었을 겁니다.

[02:41] 그런 프로젝트들은 기본적으로

[02:43] 무한정 지연되어 버리죠.

[02:45] 바로 처음부터 말이에요.

[02:47] 이 프로세스가 그런 문제를 확실히 해결해줄 것입니다.

[02:48] 여기 또 다른 큰 문제가 있는데

[02:50] 이것도 해결할 수 있습니다.

[02:52] 우리의 AI 어시스턴트들이 맥락 부족으로

[02:54] 일관성 없는 조언을 할 때 말이죠.

[02:57] 이런 상황에 공감하실 텐데요.

[02:58] LLM에게 작업 중인 내용을

[02:59] 다시 설명해야 했던 모든 순간들을 생각해보면 말이에요.

[03:01] 맥락 엔지니어링을 통해

[03:02] 정보를 수집하고 보존하는

[03:05] 체계적인 접근 방식을 살펴보겠습니다.

[03:07] 그리고 우리의 결과가

[03:09] 한 프로젝트의 생명주기 동안뿐만 아니라

[03:10] 모든 향후 프로젝트에서도

[03:12] 누적되는 것을 확인할 수 있을 것입니다.

[03:15] 가장 중요한 지식을

[03:17] 향후 프로젝트에 복사해서 붙여넣는 것이

[03:19] 매우 쉬워질 것입니다.

[03:21] 일반적인 LLM 내에서는

[03:23] 거의 불가능한 일입니다.

[03:26] 맥락이나 정보를 관리할 좋은 방법이 없거든요.

[03:29] 물론 저장되는 다양한 메모리 기능이나

[03:31] 구글 드라이브를 연결하는 등의

[03:33] 기능들은 있지만

[03:35] 모두 상당히 신뢰할 수 없다는 것을 발견했습니다.

[03:36] 이런 문제는 Claude 프로젝트나

[03:39] ChatGPT 프로젝트,

[03:41] Notebook LM과 같은 도구들을 사용하면

[03:43] 훨씬 나아집니다.

[03:46] 이러한 도구들을 통해

[03:48] 다양한 방식으로 정보를 업로드하고 관리할 수 있습니다.

[03:50] 오늘 우리가 할 대부분의 작업은

[03:52] 이런 다양한 도구들 안에서 할 수 있습니다.

[03:54] 이 중에서 저는 특히 Claude 프로젝트를 선호합니다.

[03:57] Claude 프로젝트가 생소하시다면

[03:58] Anthropic의 Claude에 들어가서

[04:00] 이 프로젝트 탭을 클릭하고 새 프로젝트를 만들면 됩니다.

[04:03] 여기서 프로젝트에 대한 지침을

[04:05] LLM에게 추가할 수 있고

[04:07] 여기에 파일들도 추가할 수 있습니다.

[04:11] 이에 대해 자세히 다룬 몇 개의 비디오가 있고

[04:13] 그 비디오들에는 정말 유용한

[04:15] 팁과 트릭들이 있습니다.

[04:17] 설명란에 링크를 걸어두겠습니다.

[04:18] 하지만 오늘은

[04:20] 한 단계 더 나아가서

[04:22] Claude Code라는 매우 강력한 도구를 사용해보겠습니다.

[04:24] 이것에 대한 소문은 들어보셨을 겁니다.

[04:26] 저는 이 도구로 할 수 있는 일들에

[04:28] 굉장히 감명을 받았습니다.

[04:30] 이 도구는 터미널 안에서

[04:33] 사용하도록 만들어졌는데

[04:35] 저에게는 항상 부담스러웠습니다.

[04:37] 무엇을 하고 있는지 실제로 볼 수 없었거든요.

[04:39] 그냥 올바른 일을 하고 있다고

[04:40] 믿어야 했습니다.

[04:42] Windsurf 안에서 사용하기 시작하면서

[04:45] 모든 것이 바뀌었습니다.

[04:47] Windsurf나 실제로 어떤 IDE라도

[04:50] VS Code나 Cursor에서도

[04:52] 똑같이 잘 작동할 것입니다.

[04:53] 이런 도구들 안에서 Claude Code를 사용하면

[04:55] 무엇을 하고 있는지 정말 잘 파악할 수 있습니다.

[04:58] 가장 중요한 것은 어떻게 맥락을

[05:00] 수집하고 정리하는지 지켜보는 것입니다.

[05:02] Windsurf를 설치하고 실행하면

[05:04] 이런 창이 보일 것입니다.

[05:06] 그냥 폴더를 열기만 하면 됩니다.

[05:08] 폴더를 데스크탑에 만들어주세요. 저는 빈 폴더를 열어놨고, 왼쪽에서는

[05:10] 모든 파일들을 확인할 수 있고

[05:12] 컨텍스트를 깊이 있게

[05:13] 이해하고 파악할 수 있을 거예요.

[05:15] 바로 여기에서 파일을 편집하고 살펴볼 수 있습니다.

[05:18] 이곳에서는

[05:19] 상단 중간 패널에서 파일들을 확인할 수 있고요.

[05:22] 아래쪽에서는

[05:24] Claude Code와 상호작용할 수 있습니다.

[05:25] 그리고 오른쪽에서는

[05:27] 보통 대화형 AI 모델과

[05:29] 상호작용하게 되는 곳이에요.

[05:31] Windsurf 내에서 말이죠. 오해하지 마세요,

[05:33] 이것도 매우 강력한 기능이지만

[05:34] 지금은 Claude Code에 집중하기 위해 꺼두겠습니다.

[05:36] 실제로 아래쪽에 있는 터미널 창이

[05:38] 보이지 않을 수도 있어요.

[05:40] 이렇게 보일 수도 있거든요. 그렇다면

[05:42] 터미널 메뉴로 가서

[05:44] 새 터미널을 선택하면 터미널이 나타날 거예요.

[05:47] Claude Code 설치 방법을 자세히 설명하는

[05:49] 온라인 리소스가 많이 있어요.

[05:50] 관심 있으시면 치트시트에 모든 내용이 있습니다.

[05:53] Mac을 사용하신다면

[05:54] homebrew가 설치되어 있어야 하고

[05:56] NodeJS도 설치되어 있어야 해요.

[05:58] 그리고 이것이 Claude 설치 코드입니다.

[06:01] 이대로 따라하시면 됩니다.

[06:04] 추가 리소스도 있어요.

[06:06] Windows 설치 방법도 포함해서요.

[06:07] Claude Code에 대해 사람들이

[06:09] 자주 하는 비판 중 하나는

[06:12] 비싸다는 것인데

[06:13] 확실히 월 20달러짜리

[06:15] 일반적인 옵션들보다는

[06:17] 더 비싸죠. 하지만 정말로

[06:20] 이것 없이는 살 수 없다는 걸 깨닫고 있어요.

[06:23] 하루에 몇 달러로

[06:25] 엄청난 양의 일을 할 수 있거든요.

[06:27] 물론 더 많이 사용한다면

[06:29] Anthropic에서 제공하는

[06:31] 월 100달러, 200달러 티어도 있어서

[06:33] 많이 사용하는 경우 비용을 절약할 수 있어요.

[06:36] 이 시점에서 말씀드리고 싶은 건

[06:38] 저는 Claude나 Windsurf, 그 어떤 곳의

[06:40] 후원을 받지 않습니다.

[06:42] 제 영상들은 후원을 받지 않아요.

[06:44] 이것들은 단지 제가 발견한

[06:46] 잘 작동하는 워크플로우일 뿐입니다.

[06:47] 자, 이제 시작해봅시다.

[06:50] 여기에 Claude라고 입력하기만 하면

[06:52] 됩니다.

[06:53] 이제 시작이에요. Claude가 실행되었습니다.

[06:56] 여기에 ChatGPT나

[06:59] Notebook LM, 또는 Claude 프로젝트에

[07:01] 입력하는 것처럼 입력하면 됩니다.

[07:04] 하지만 차이점은 Claude Code가

[07:07] 다른 많은 도구들보다 훨씬 강력하다는 것입니다.

[07:10] 모든 컨텍스트를

[07:11] 여기에서 훨씬 더 깊이 있고

[07:14] 간결한 방식으로 파악할 수 있어요.

[07:16] 다른 도구들보다 훨씬 더 말이죠.

[07:19] 게다가 웹을 검색할 수 있고

[07:21] 도구를 찾아서 설치하고

[07:23] 진행하면서 스스로 업그레이드할 수도 있어요.

[07:26] 자, 이제 모든 설정이 끝났으니

[07:28] 1단계인 핵심 프로젝트 정의와

[07:30] 범위 발견 단계로 넘어가겠습니다.

[07:33] 치트시트에서 이 프롬프트를 복사해서

[07:35] Claude Code에 바로 붙여넣을게요.

[07:37] 이 프롬프트는 기본적으로

[07:39] "당신은 포괄적인 프로젝트 발견을 수행하는

[07:41] 전문 프로젝트 매니저입니다.

[07:43] 제가 핵심 프로젝트 정의를

[07:44] 확립하는 데 도움이 필요합니다"라고 말하고 있어요.

[07:46] 일련의 집중적인 질문을 통해 핵심 프로젝트 정의를 확립하세요.

[07:48] 한 번에 하나씩 질문하고 각 응답 후에

[07:51] 다음 질문으로 넘어가기 전에

[07:53] 학습한 내용에 대한 간단한 요약을 제공하세요.

[07:55] 따라서 이는 다른 워크플로우와

[07:57] 비슷하게 들릴 수 있지만

[07:59] 조금만 기다려 주세요. 곧 정말

[08:00] 놀라운 일이 벌어질 것입니다.

[08:02] 오늘의 예시로는 제가 작업 중인

[08:04] 정보 제품의 제품 런칭을

[08:06] 진행하고 싶습니다.

[08:08] 이제 저는 이 핵심 발견 프롬프트와

[08:09] 관련된 모든 질문에 답변했습니다.

[08:12] 뿐만 아니라 다른 모든 영역에 대해서도

[08:14] 답변을 완료했습니다.

[08:17] 여기에는 이해관계자 및 조직

[08:19] 상황 매핑, 기술적 및

[08:22] 자원 상황 평가가 포함됩니다.

[08:26] 또한 과거 상황과 교훈

[08:29] 그리고 위험 평가 및 성공

[08:32] 기준도 포함됩니다.

[08:36] 치트 시트에는 이 모든 것에 대한

[08:38] 광범위한 프롬프트가 포함되어 있습니다.

[08:40] 하지만 이것이 처음이시라면

[08:42] 각 섹션을 실험해보고 싶으실 겁니다.

[08:43] AI에게 당신의 프로젝트에 대해 말하면서

[08:46] 이 모든 것을 다루는 것입니다.

[08:48] 이것이 많은 작업처럼 들린다면

[08:51] 실제로 그렇습니다. 하지만 기본적으로

[08:53] 이것은 당신이 해야 할 처음이자

[08:55] 마지막 작업입니다.

[08:58] 모든 정보를 상세하게

[09:01] 업로드하면 다음에 무엇을 할지

[09:02] 보여드리겠습니다.

[09:04] 물론 Claude Code는 다음에 할 일에 대한

[09:07] 몇 가지 아이디어를 제공하지만

[09:09] 우리는 이를 유도하여 파일 폴더에

[09:13] 파일로 저장하도록 해야 합니다.

[09:15] 그러면 데스크톱에 바로 저장되어

[09:17] 복사하고 붙여넣기할 수 있고

[09:19] 다른 문서와 공유할 수 있습니다.

[09:21] 더 중요한 것은 프로젝트가

[09:23] 발전함에 따라 해당 문서를

[09:26] 업데이트할 수 있다는 것입니다.

[09:27] 치트 시트에서 이 간단한

[09:29] 프롬프트를 가져와서

[09:31] 여기에 드롭하면 파일이 생성됩니다.

[09:34] 엔터를 누르기만 하면

[09:35] 여기 왼쪽에 파일이 나타나는 것을

[09:37] 볼 수 있습니다.

[09:39] 코딩을 많이 하지 않아서

[09:41] 이 레이아웃이 두렵다면

[09:42] 이것을 Notebook LM처럼 생각해보세요.

[09:45] 시청자 중 많은 분들이

[09:47] 어느 정도 경험이 있을 것입니다.

[09:49] Notebook LM은 여기 왼쪽에

[09:52] 모든 소스와 컨텍스트가 있는

[09:54] 이것과 거의 똑같이 생겼습니다.

[09:56] 여기서 AI와 작업하고

[09:58] 응답이 여기에 있습니다.

[09:59] 비슷하니까 코딩이라는 것을

[10:02] 무시하고 넘어가세요.

[10:03] Windsurf 내에서 실제로

[10:05] 이 파일들을 업데이트할 수 있고

[10:08] AI를 사용해서 직접 추가할 수 있기 때문에

[10:11] 훨씬 더 많은 제어권을 갖게 됩니다.

[10:12] 이는 다른 도구들로는

[10:14] 불가능한 것입니다.

[10:16] 적어도 우리가 곧 할 방식으로는요.

[10:19] 해당 파일을 열어보고

[10:22] 모든 것이 좋은지 확인할 수 있습니다.

[10:23] 물론 이제 그 파일은

[10:25] 당신의 컴퓨터에 저장되어

[10:27] 완전한 제어권을 갖게 됩니다.

[10:29] 여러 도구와 노트북들에 분산시키는 대신,

[10:30] 말이죠. 이 치트 시트는 여기서

[10:32] 계획 단계를 지속하고

[10:34] 실행 단계로 넘어가는 데 필요한

[10:37] 다양한 프롬프트들을 제공하는데,

[10:40] 상태 업데이트와 간트 차트 등을 포함한

[10:43] 여러 파일들을 업데이트하면서 진행됩니다.

[10:46] 왼쪽에 보이는 것처럼 말이죠. 하지만 이걸 구축하면서

[10:49] 더 우아한 방법이 있다는 걸 깨달았어요.

[10:50] 그래서 이런 파일들을 만들게 되었죠.

[10:53] 이걸 저는 컨텍스트 엔지니어링

[10:55] 프로젝트 템플릿이라고 부릅니다.

[10:57] 이건 모두 패트리온에서

[10:59] 바로 다운로드할 수 있어요. 압축 파일을 다운로드하고

[11:01] 압축을 풀어서 파일을 열면

[11:04] 정확히 이런 화면이 나타납니다.

[11:05] 여러분이 제 패트리온에 가입해서 이걸 받아가지고

[11:07] 이걸 가지고 놀면서 여러분의 프로젝트에 맞게

[11:09] 커스터마이징하면 좋겠지만,

[11:11] 더 중요한 것은 여러분이

[11:13] 여러분의 특정 프로젝트에 맞는

[11:15] 비슷한 파일들을 어떻게 만들 수 있을지

[11:16] 생각해보는 것입니다.

[11:19] 자, 이것은 사용자뿐만 아니라

[11:21] AI 어시스턴트를 위한 지침도

[11:22] 포함하고 있는 readme 파일입니다.

[11:25] 이것은 AI 어시스턴트에게

[11:27] 이런 다른 파일들을 정확히 어떻게 사용하는지 알려줍니다.

[11:30] 이런 다른 파일들은 우리가 방금 다룬 것처럼

[11:32] 정보를 수집하기 위한

[11:34] 모든 프롬프트들을 포함합니다. 그리고

[11:36] 이 계획 워크플로우로 넘어가는데

[11:39] 계획 과정에서 이 컨텍스트

[11:41] 보존이 우리 프로세스의

[11:43] 매우 중요한 부분이라고 강조합니다.

[11:45] 또한 Claude Code가 접근할 수 있는

[11:47] 모든 도구들에 대한 알림을 포함하는데,

[11:49] 여기에는 나가서 조사하고

[11:51] 여러분이 작업하고 있는 프로젝트에 관련된

[11:54] 새로운 도구들을 설치할 수 있다는 사실도 포함됩니다.

[11:56] 노트북 LM이나 Claude 프로젝트에서

[11:58] 그런 일을 해보세요. 자, 이게 어떻게 작동하는지

[12:00] 조금 보여드리겠습니다.

[12:01] Claude를 입력해서 Claude Code를

[12:03] 다시 실행해보겠습니다. 여기 우리 친구

[12:06] Claude Code가 있네요. 그래서 저는

[12:07] "readme 파일을 살펴보고

[12:09] 정보 제품 출시와 관련된

[12:11] 새로운 프로젝트를 시작해보자"고 말하면서

[12:13] 이 모든 것을 시작하고 있습니다. 이것은 AI 마스터 클래스가 될 거고

[12:16] 그 readme 파일이 거기에 있는

[12:18] 다른 모든 파일들과 우리가

[12:20] 컨텍스트 엔지니어링을 중심으로

[12:21] 프로젝트 관리를 위해 거쳐갈

[12:24] 프로세스에 대해 알려주고 있습니다. 좋습니다.

[12:26] 이제 우리가 처리해야 할 모든 것에 대한

[12:28] 방대한 할 일 목록을 만들었고

[12:31] 제가 준 모든 지침을 바탕으로

[12:34] 작업을 진행하고 있습니다. 그리고

[12:37] 똑같은 질문들을

[12:39] 다시 묻고 있네요. 그래서 다시 답변하는 대신

[12:41] 우리가 이미 앞서 만들었던

[12:43] 파일이 있다는 걸 기억하세요.

[12:45] 그 파일을 그냥 가져와서

[12:47] 여기 파일 폴더에 바로 드래그하고 있습니다.

[12:50] 그리고 이제 저는 이 프로젝트에 대한

[12:52] 세부사항을 AI Edge 코칭 프로그램이라는

[12:54] 파일로 업로드했다고 말하면

[12:57] 바로 거기서 모든 정보를

[12:59] 가져올 수 있습니다. 완벽하네요.

[13:01] 파일을 볼 수 있고, 이제 이것은

[13:03] 그냥 우리 프로젝트를 통해

[13:06] 작업을 진행해 나갑니다. 그리고 우리는

[13:08] 여기에서 새로운 파일들을 만들 수 있고,

[13:11] 나중에 이런 발견 지침들이

[13:13] 필요 없을 것 같으니 계속해서

[13:16] 필요한 모든 컨텍스트와 함께

[13:19] 이 프로젝트를 발전시켜 나갈 수 있습니다.

[13:21] 기획 단계의 최종 결과물은

[13:23] 프로젝트 진행 상황을 모든 사람이

[13:25] 동기화할 수 있게 해주는 마이크로 사이트입니다.

[13:27] 이것은 간단한 HTML 파일입니다.

[13:29] 폴더 등에 저장되는 문서들을 만드는 대신,

[13:31] 간단한 웹 포털을 만드는 것이

[13:34] 여러 문서들을 만들어서

[13:36] 돌아다니게 하는 것보다

[13:38] 훨씬 나은 것 같습니다.

[13:40] 해야 할 일은 이 모든 HTML을

[13:42] 복사해서 제가 발견한 정말 멋진 도구인

[13:44] Static Run에 붙여넣는 것뿐입니다.

[13:47] 완전히 무료입니다. 새 프로젝트를 추가하고,

[13:49] 컨텍스트 엔지니어링 내부에 있는

[13:53] 폴더를 업로드합니다. 이 폴더를 업로드하고,

[13:56] 파일을 업로드합니다. 짜잔.

[13:58] 프로젝트 설정으로 가면

[14:01] 이렇게 프로젝트를 위한 멋진

[14:03] 웹 포털이 생겼습니다. 이것은

[14:05] Windsurf 프로젝트 내부에서 업데이트하면

[14:08] 완전히 동적으로 변합니다. 그리고

[14:10] HTML을 새로고침하기만 하면

[14:14] 프로젝트 진행에 따라 최신 상태로

[14:16] 유지할 수 있습니다. 요약, 주요 마일스톤,

[14:20] 간트 차트, 결과물, 팀 페이지,

[14:24] 그리고 위험 분석까지 모든 게 있습니다.

[14:26] Claude와 소통하기만 하면

[14:29] 원하는 대로 바꿀 수 있습니다.

[14:31] 물론 더 고급스럽게 만들어서

[14:33] Vercel에 호스팅하고 자동으로

[14:34] 업데이트되도록 할 수도 있습니다.

[14:36] 하지만 처음 시작한다면 HTML을

[14:39] static.run에 복사해서 붙여넣는 것이

[14:42] 모든 사람을 프로젝트와 동기화하고

[14:45] 지속적으로 작업하고 있는 프로젝트에 대한

[14:48] 모든 컨텍스트를 공유하는 좋은 방법입니다.

[14:51] 프로젝트가 발전하고 변화함에 따라

[14:53] 말이죠. 이와 관련해서 시도해볼 만한 것은

[14:56] 실험을 시작하는 것입니다.

[14:56] 개발자들이 하는 것처럼

[14:58] 작업물을 GitHub에 푸시하고 저장하는 것입니다.

[15:01] 이렇게 하면 버전 관리가 가능하고

[15:03] 원하는 버전으로 언제든지

[15:05] 롤백할 수 있습니다.

[15:07] 뭔가 잘못되거나 엉망이 된다면

[15:10] 엄청나게 틀어진다면

[15:12] "좋아, 특정 결정이 내려지기 전

[15:14] 상태로 돌아가서

[15:16] 거기서부터 다시 시작하자"라고 말할 수 있습니다.

[15:18] 그러면 프로젝트를 개발자와

[15:20] 거의 같은 방식으로 생각할 수 있습니다.

[15:22] 왜냐하면 솔직히 말해서

[15:24] 코딩 프로젝트들은 정말정말

[15:25] 복잡합니다. 그들이 할 수 있다면

[15:27] 여러분도 그런 많은 것들을

[15:30] 작업하고 있는 프로젝트의

[15:31] 워크플로우에 구현할 수 있습니다.

[15:34] 다시 말하지만, 이것은 정말

[15:36] 특정 프로젝트와 관련된

[15:38] 컨텍스트를 제어하는 것의

[15:41] 빙산의 일각처럼 느껴집니다.

[15:44] 계속해서 정의하고 개선하며

[15:46] 프로젝트를 관리하는 방법을

[15:48] 이 모든 다른 지침들을 업데이트하며

[15:50] 개선해 나갈 수 있습니다. 그리고 이 많은 것들이

[15:52] 자연스럽게 제가 보여드린 웹사이트 같은

[15:54] 작은 코드 조각들로 흘러들어 갑니다.

[15:57] 더 고급스럽고 진보된

[15:59] 작업 추적이나 작업하고 있는

[16:02] 프로젝트와 직접적으로 관련된

[16:05] 다양한 것들로 시작할 수 있습니다.

[16:07] 다시 말하지만, 이 치트 시트에는

[16:08] 수많은 추가 리소스가 있으며

[16:10] 제 Patreon에 가입한 누구나

[16:12] 이용할 수 있습니다. 그뿐만 아니라

[16:15] 가입하는 누구나 즉시 접근할 수 있는

[16:16] 140개 이상의 다른 리소스들이 있습니다.

[16:19] 이것은 많은 다른 주제들로 들어갑니다.

[16:23] 실행 중 동적 컨텍스트 관리는

[16:25] 다루지 못했지만 이것이 아마

[16:27] 프로젝트가 변화하고 변동될 때

[16:30] 가장 중요한 부분일 것입니다.

[16:32] 그 모든 컨텍스트를 제어하는 방법 말이죠.

[16:35] 팀을 위한 고급 구현도 다룹니다.

[16:37] 이것을 GitHub에 업로드하면

[16:40] 다른 팀 멤버들이 접근해서

[16:42] 서로 겹치지 않고 적절히

[16:44] 업데이트할 수 있습니다.

[16:46] 그것이 GitHub의 전부입니다.

[16:48] 여러 사람이 하나의 코드베이스에서

[16:50] 또는 이 경우에는 하나의 컨텍스트 엔진에서

[16:53] 작업할 수 있게 해주는 것입니다.

[16:55] 컨텍스트 과부하, 즉 그런 것들을

[16:57] 정리하고 모든 것이

[16:59] 최신 상태인지 확인하는 것도 다룹니다.

[17:01] 그러니까 이 치트 시트와

[17:03] 이 모든 과정을 자동으로 안내해주는

[17:05] 모든 파일들이 포함된 zip 파일을 위해

[17:07] Patreon을 꼭 확인해보세요.

[17:09] GitHub 통합과 더 많은 것들을 포함해서요.

[17:11] 프로젝트 관리를 위한

[17:13] Claude 사용에 대한

[17:14] 다른 비디오도 제작했습니다.

[17:16] 이 새로운 컨텍스트 엔진 워크플로우에

[17:18] 가져와서 적용하고 싶을 만한

[17:20] 다른 팁과 트릭들이 포함되어 있습니다.

[17:22] 그럼 거기서 뵙겠습니다.

[17:23] 꿈을 현실로 만드세요.