콘텍스트 엔지니어링이 대폭 업그레이드되었습니다 (Claude Hooks)

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요약

이 영상에서는 GitHub에서 무료로 제공되는 콘텍스트 엔지니어링 방법을 처음부터 끝까지 시연하면서, 연구 단계와 구현 단계를 MD 문서로 분리해 컨텍스트 과부하를 방지하는 두 단계 접근법을 소개합니다. Claude Hooks의 pre-tool use 후크를 활용해 코드 작성 전에 자동으로 관련 문서를 참조하도록 구현하고, GPT-4.1 mini 모델의 1백만 토큰 맥락 창을 강제 지정해 대규모 컨텍스트를 활용하는 방법을 보여줍니다. 과거 테스트(원샷팅, PRP 실행) 결과와 비교하며 8개 에이전트 스켈레톤 생성, 디버그 모드를 통한 실시간 검증 과정을 확인합니다. 마지막으로 GitHub 공개와 향후 완전 통합된 후크 시스템 계획을 공유하며 AI 애플리케이션 개발의 새로운 가능성을 제시합니다.

주요 키워드

context engineering 연구 단계 구현 단계 Claude Hooks GPT-4.1 mini pre-tool use 후크 MD 문서 맥락 창(Context Window) 에이전트 스켈레톤 디버그 모드

하이라이트

🔑 연구 단계와 구현 단계를 별도의 MD 파일로 관리해 컨텍스트 과부하를 효과적으로 방지했다.
⚡️ 첫 프롬프트에 GPT-4.1 mini 모델(1백만 토큰 맥락 창)을 명시해 대용량 문맥을 안정적으로 활용하도록 최적화했다.
🌟 Claude Hooks의 pre-tool use 후크를 설정해 코드 작성 전 자동으로 관련 문서를 불러와 정확성과 일관성을 높였다.
📌 Cole의 원샷팅 접근 실패와 PRP 실행 성공 사례를 비교하며 프롬프트와 프로세스를 점진적으로 개선했다.
🚀 8개의 에이전트 스켈레톤을 자동 생성하도록 시스템을 확장해 AI 앱 개발 기능을 크게 강화했다.
🔍 VS Code와 디버그 모드에서 후크가 실제로 쓰기를 차단하고 문서를 출력하는 과정을 실시간으로 검증했다.
🛠️ GitHub에 전체 코드와 MD 문서를 공개해 누구나 포크하거나 개선할 수 있도록 완전한 오픈소스로 제공했다.
🔄 후크를 통합한 완전 자동화 시스템의 다음 버전 공개 예고로 지속적인 업데이트 계획을 공유했다.
🎯 개발 지원을 위해 ‘스쿨’ 가입, 영상 공유, 구독 등을 요청하며 커뮤니티 참여를 독려했다.

용어 설명

콘텍스트 엔지니어링

AI 모델에 필요한 문맥을 구성·관리해 정확도를 높이는 기술

MD 파일(Markdown 문서)

연구 및 구현 정보를 구조화해 저장하는 텍스트 기반 문서 포맷

PRP(Project Requirements Plan)

프로젝트 요구사항을 요약하고 단계별 구현 계획을 자동 생성하는 프로세스

pre-tool use 후크

코드 작성 전 특정 작업(예: 문서 조회)을 자동으로 실행하도록 설정하는 후크 이벤트

GPT-4.1 mini

1백만 토큰 맥락 창(Context Window)을 지원하는 고용량 AI 모델

에이전트 스켈레톤

개발할 에이전트의 기본 구조(template) 코드 뼈대를 자동 생성한 형태

원샷팅(Oneshotting)

한 번의 프롬프트로 모든 기능을 처리하려는 단발성 접근 방식

디버그 모드

실행 중 로그와 내부 동작을 추적해 문제를 진단하는 개발 모드

GitHub에서 무료 제공되는 콘텍스트 엔지니어링 메서드를 소개하며 영상의 전체 구조와 목표를 설명합니다. 온쇼팅 방식에 대한 의구심과 검증 의지를 밝히고, 최종 결과를 과거 테스트와 비교할 계획을 공유합니다.

[00:00] 새로운 컨텍스트 엔지니어링 방법을 소개하며, GitHub에서 무료로 제공되는 이 방법의 전체 과정을 보여주겠다고 안내합니다. 영상 끝에는 실제 결과를 다른 테스트와 비교할 예정입니다.

[00:28] 원샷 방식에 대한 회의적인 견해를 밝히면서도, 완전한 AI 앱 기능을 원샷으로 구현할 수 있다면 상황이 매우 발전한 것이라고 인정합니다. 이번 버전은 엄청난 양의 연구를 수행하고 1-2단계로 나누어 구현됩니다.

이 버전은 막대한 양의 연구를 수행하고 1단계 연구, 2단계 구현으로 나눕니다. 단계별 MD 문서를 별도로 두어 컨텍스트 과부하를 방지하며 필요한 정보를 체계적으로 관리합니다.

[01:18] 이전 테스트 결과들을 비교 분석합니다. 콜의 방법을 그대로 시도한 첫 번째는 완전한 실패였고, 어제 공개한 두 번째 시도는 PRP를 실행해 7-8개 에이전트로 꽤 좋은 결과를 얻었지만 약간의 실수가 있었습니다.

Cole의 원본 메서드를 적용해 발생한 실패 사례를 언급하고, PRP 실행 결과 성공적 에이전트 수 생성과 약간의 오류를 비교합니다. 에이전트가 진정한 ‘agentic’으로 동작하도록 프롬프트를 수정합니다.

[01:47] 에이전트들이 완전히 에이전틱하게 작동하길 원한다고 설명하며, 프로그래밍적 접근보다는 모든 결정이 여러 프롬프트와 에이전틱 시스템을 통해 이뤄져야 한다고 강조합니다.

[02:22] GPT-4.1 mini를 사용하도록 하는 수정 사항을 설명합니다. 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 가진 이 모델이 매우 중요하며, Claude의 첫 번째 프롬프트에 내용을 넣는 것이 효과적이라고 설명합니다.

LLM 모델 하드코딩 방식을 개선하고 첫 프롬프트에 'GPT-4.1 mini' 모델 지시를 추가합니다. 이렇게 하면 1백만 토큰 맥락 창을 활용해 방대한 문맥을 안정적으로 처리할 수 있습니다.

[02:54] 초기 프롬프트에서 여러 요소들을 조합했다고 설명하며, 이제 전체 과정을 실시간으로 시연하겠다고 안내합니다.

실제 대화에서 PRP 생성 과정을 시연하고, 연구 단계에서 여러 에이전트를 동시에 스핀업(spin up)해 병렬로 정보를 수집하도록 요청합니다. 전체 프로세스를 실시간으로 보여줍니다.

[03:09] 이전 실행과 동일한 환경에서 작업을 시작하며, 모든 이전 데이터를 삭제하고 새로 시작하는 과정을 설명합니다.

[03:20] Claude Hooks의 새로운 출시 소식을 언급하며, 곧 관련 영상을 제작할 예정이라고 안내합니다.

Anthropic에서 발표한 Claude Hooks를 살펴보고, 코드 작성 전마다 문서 디렉토리를 검색해 관련 MD 파일을 불러오는 후크 아이디어를 제안합니다. 개인화 경험과 컨텍스트 정확도를 높이는 방법을 고민합니다.

[03:35] PRP 생성 과정을 시작하며, 첫 번째 프롬프트를 실행해야 함을 깨닫고 순서대로 진행합니다.

[03:50] PRP 생성 과정의 요약 결과를 확인하며, 2단계 접근법과 문서 링크들이 포함된 훌륭한 결과물을 얻었다고 평가합니다.

[04:11] 연구 단계에서 여러 에이전트를 동시에 실행하여 병렬 처리를 제안하며, 효율성을 높이고자 합니다.

[04:27] 다른 개발자의 Hooks 활용 영상을 참고하며, 문서를 직접 제공하여 Hook을 생성하는 방법을 설명합니다.

[04:46] 코딩 전에 연구 파일로 돌아가는 Hook 시스템 아이디어를 제안하며, 관련 파일을 선택하고 읽은 후 코딩하는 방식을 설명합니다.

[05:15] 아이디어 공유에 대한 개방적인 태도를 보이며, 다른 개발자들이 해당 아이디어를 활용해 영상을 만드는 것을 환영합니다.

[05:28] Hooks가 Claude 코드 경험을 개인화하는 방법임을 설명하며, 관련 문서를 확인하고 코딩 전에 읽는 Hook 생성 가능성을 언급합니다.

/hook 명령어로 pre-tool use 후크를 추가하고 settings.json에 설정하는 과정을 설명합니다. 코드 작성 단계 전 자동으로 관련 문서를 읽도록 트리거를 구성해 정확도를 개선하는 방법을 구현합니다.

[05:49] Pre-tool use 기능을 활용하여 write, edit, multi-edit 등의 코딩 작업 전에 자동으로 트리거되는 시스템을 설명합니다.

[06:03] Claude Hooks가 자동으로 관련 문서를 읽어들이는 기능을 소개하며, 이것이 가능하고 쉽다고 설명합니다. Python 파일을 저장하여 코드 환경에서 작동하는 방식을 보여줍니다.

[06:25] Visual Studio Code에서 다양한 파일들이 생성되는 것을 확인하며, function calling 모델과 prompts engineering의 로딩 문제를 언급합니다. OpenAI나 Cloudflare 관련 이슈가 있는 것으로 보입니다.

VS Code와 Claude 디버그 모드에서 후크가 실제로 코드 작성을 차단하고 문서를 출력하는 과정을 검증합니다. 쓰기 요청 전 문서를 제시하며 후크가 제대로 작동함을 실시간으로 확인합니다.

[07:05] 이 영상이 hooks에 관한 내용으로 변모했다고 설명하며, hooks의 흥미로운 가능성에 대해 탐구해보기로 합니다.

[07:39] Claude 코드 환경에서 /hook 명령어를 사용하여 pre-tool use 이벤트를 선택하고 JSON으로 명령을 입력하는 과정을 시연합니다.

[08:16] Claude 코드 hooks가 자동으로 관련 문서를 읽어들여 코딩 작업을 수행한다는 것을 확인하고, settings.json에 이를 추가하려고 시도합니다.

[08:46] 실제로 hook이 작동하는 것을 확인했으며, 완전히 작동하지는 않았지만 문서를 읽고 출력하는 기능을 보여줍니다. 문서 내용을 포함한 유용한 메시지를 생성하고 JSON 응답을 출력하여 작업을 승인합니다.

[09:14] 이 기능이 쓰기 전에 실제로 문서를 확인하는 것으로, 구축하려는 시스템의 마지막 단계라고 설명합니다. Hooks가 완벽한 타이밍에 나왔다고 평가하며, 전체 시스템 완성 후 완전한 영상을 만들고 GitHub에 포함시킬 계획을 밝힙니다.

[09:34] GPT4에서 GPT40으로 모델이 업데이트되어 정보를 받아들이고 있는 것을 확인했다. Claude를 디버그 모드로 실행하여 실제 작동을 테스트해보기로 한다.

[10:18] Control+R을 눌러 테스트한 결과, Hook이 실제로 작동하는 것을 확인했다. 쓰기 시도를 차단하고 먼저 문서를 보낸 후 다시 쓰기를 시도하는 흥미로운 동작을 보여준다.

[10:37] 1단계는 완료되었지만 2단계는 32k 토큰 한도를 넘어서 출력되지 못했다. 800줄 정도의 코드가 생성되었는데 이는 좀 많은 양이다.

1단계(연구 단계) 출력 결과를 공유하고 2단계가 토큰 한계를 넘어 일부만 생성된 과정을 설명합니다. 후크 통합을 통해 코드 작성마다 자동으로 문서를 참조하는 완전 자동화 시스템의 비전을 제시합니다.

[11:05] Hook이 설정되어 새로운 코드를 시도할 때마다 연구자료를 읽는 시스템을 구축하고 있다. 이를 지원하기 위해 학교 등록이나 영상 좋아요를 통한 도움을 요청한다.

[11:43] 내일 영상에서는 Hook이 완전히 통합된 시스템을 보여줄 예정이다. 연구를 직접 하는 대신 어떤 MD 파일을 확인해야 하는지만 알려주면 되는 방식으로 개선될 것이다.

[12:05] 많은 연구자료로 인한 컨텍스트 문제를 해결하기 위해 계속해서 새로운 방법을 개발하고 있다. 이 과정에 시청자들을 포함시키고 있으며, 현재 구현이 매우 잘 되어 있다고 평가한다.

[12:28] 새로운 Hook을 GitHub이나 다른 방법으로 제공할 예정이다. 이 시스템은 쓰기를 시도할 때마다 차단하고 키워드를 사용해 연구 디렉토리를 검색하여 관련 자료를 찾는 매우 효과적인 방법이다.

[12:57] GitHub에서 사용 가능한 현재 방법으로 페이즈 2 PRP가 구현되었으며, GPT와 Claude Sonic 모델 사용에 대한 문제점을 언급합니다.

[13:37] PHP 고급 언어로 작성된 고품질 연구 결과를 확인하고, PRP 실행과 phase-1d 단계에 대해 설명합니다.

[14:00] PRP 실행 전 컴팩트 단계를 언급하고, 8개 에이전트 스켈레톤 구현이라는 중요한 개선사항을 강조합니다.

[14:28] 새로운 프로젝트로 시작하라는 지침을 주고, 완전히 새로운 Claude 대화에서 훅 기능을 테스트하기 시작합니다.

[14:50] 전체 시스템을 GitHub에 지속적으로 푸시하여 모든 사용자가 접근할 수 있도록 하겠다고 약속합니다.

[15:15] OpenAI 코드 작성 요청을 통해 훅 기능을 테스트하며, 훅이 제대로 작동하여 문서를 확인하고 올바른 API 형식을 사용하도록 안내하는 것을 확인합니다.

[16:25] GPT4.1 사용이라는 중요한 개선사항을 언급하며, 기존 Claude 대화에서는 이전 모델을 사용했던 것과 비교하여 발전된 점을 설명합니다.

시청자에게 ‘스쿨’ 가입, 영상 좋아요·공유·구독 등을 요청해 개발 지원을 독려합니다. GitHub에 공개된 프로젝트 링크와 향후 업데이트 계획을 안내하며 감사 인사로 영상을 마무리합니다.

타임라인 정보가 없습니다.

[00:00] 안녕하세요, 여러분. 오늘 정말 흥미로운 내용을 가져왔습니다.

[00:02] 제가 만든 컨텍스트 엔지니어링 방법을 테스트해보겠습니다.

[00:04] 이 방법은 GitHub에서 완전히 무료로 받을 수 있습니다.

[00:06] 꼭 이 방법을 확인해보시고, 여러분에게 맞게 수정해서 사용해보세요.

[00:09] 오늘 전체 과정을 보여드리겠습니다.

[00:11] 이 방법을 직접 확인해보시고

[00:13] 여러분에게 맞게 변경해서 사용해보세요.

[00:15] 오늘 모든 것을 보여드리겠습니다.

[00:18] 전체 과정을 다 보여드리겠습니다.

[00:19] 정말 모든 것을 보여드리고

[00:20] 영상 마지막에는

[00:22] 실제로 어떤 모습인지

[00:23] 보여드리고 다른 테스트 결과와 비교해보겠습니다.

[00:24] 다른 테스트들과 비교해보겠습니다.

[00:28] 이 영상을 시작하면서 말씀드리고 싶은 것은

[00:30] 여전히 원샷으로 모든 것을 처리하는 것이

[00:33] 최선의 방법은 아니라고 생각합니다.

[00:35] 하지만 마음을 바꿀 준비가 되어 있고

[00:38] 테스트를 해봐야 합니다.

[00:40] 만약 원샷으로

[00:42] 완전한 AI 앱의 모든 기능을

[00:44] 거의 다 처리할 수 있다면

[00:48] 정말 상황이 엄청나게 발전한 것이죠.

[00:50] 이번 버전은 엄청난 양의 연구를 수행합니다.

[00:53] 1단계와 2단계로 나누어 구현합니다.

[00:55] 구현의 각 단계마다 별도의 문서를 만듭니다.

[00:57] 이는 컨텍스트 과부하를 피하기 위해서입니다.

[00:59] 그리고 여기서 연구 단계에

[01:01] 몇 가지를 추가하겠습니다.

[01:03] 컨텍스트 과부하를 피하기 위해서입니다.

[01:06] 그리고 여기서 연구 단계에 몇 가지를 추가하겠습니다.

[01:08] 그리고 이 MD 파일들을 조금 수정하겠습니다.

[01:10] 그리고 놀라운 결과를 얻을 수 있는지 보겠습니다.

[01:13] 최종 결과를 지금까지 한 것과 비교해보겠습니다.

[01:16] 최종 결과를 지금까지 한 것과 비교해보겠습니다.

[01:18] 콜의 방법을 그대로 시도해봤습니다.

[01:20] 두 개의 에이전트를 구현했는데

[01:24] 그들은 일종의 플레이스홀더 에이전트였습니다.

[01:27] 실제 에이전트가 아니었습니다.

[01:28] 이는 완전한 실패였다고 할 수 있습니다.

[01:31] 두 번째 시도에서는

[01:33] 어제 영상으로 공개했는데

[01:34] PRP를 실행했고

[01:36] 실제로 꽤 좋은 결과를 얻었습니다.

[01:38] 8개 또는 7개의 에이전트를 수행했습니다.

[01:41] 하지만 약간의 실수가 있었습니다.

[01:43] 그래서 프롬프트를 조금 수정했습니다.

[01:46] 에이전트들이 완전히 에이전틱하게 작동하길 원하기 때문입니다.

[01:47] 프로그래밍적인 접근보다는

[01:50] 모든 결정이 여러 프롬프트와

[01:54] 에이전틱 시스템을 통해 이뤄지길 원합니다.

[01:57] 내려져야 하는 모든 결정은

[01:59] 여러 프롬프트와 에이전틱 시스템을 통해

[02:01] 이뤄져야 합니다. 또 다른 점은

[02:04] 하드코딩을 했음에도 불구하고

[02:08] 연구 부분을 보면

[02:12] 모델들을 보면 하드코딩을 했습니다.

[02:15] LLM 모델들은 항상 모델 페이지를 찾아

[02:16] 초기 MD에서 언급된 모델을 찾도록 했습니다.

[02:18] 그래서 여기서 한 가지 더 시도해보겠습니다.

[02:22] GPT-4.1 mini를 사용하도록 하겠습니다.

[02:24] 좀 이상한 수정이지만

[02:27] 실제로 첫 번째 프롬프트에

[02:29] 내용을 넣는 것이 Claude에서 매우 잘 작동한다는 것을 발견했습니다.

[02:31] 그래서 GPT-4.1 mini만 연구하고 사용하라고 하겠습니다.

[02:34] 분명히 존재한다고 약속드립니다.

[02:37] 그리고 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 가지고 있어서

[02:44] 매우 중요합니다.

[02:46] 여기서 보시는 것처럼

[02:51] Claude에게 보내는 초기 프롬프트에서

[02:54] 몇 가지를 조합해놓았습니다.

[02:55] 그리고 이제 이 전체 과정을

[02:57] 바로 지금 여기서 보여드리겠습니다.

[02:59] 새로운 대화를 시작하겠습니다.

[03:01] 바로 지금 여기서 보여드리겠습니다.

[03:04] 새로운 대화를 시작하겠습니다.

[03:07] 사실 아니요, 기존 대화를 사용하겠습니다.

[03:09] 동일한 것을 여기서 사용할 거예요. 맞습니다. 이건 이전 실행이었어요.

[03:12] 그래서 똑같은 작업을 할 거예요.

[03:14] 만들어졌던 모든 것을 삭제했어요.

[03:16] 로그인을 요구하고 있어서 약간 귀찮지만

[03:17] 괜찮아요. 아, 훅(hooks)도 방금 출시된 것 같네요.

[03:20] 저도 이에 대해 살펴보고 있어요.

[03:21] 아마 곧 관련 영상을 만들 거예요.

[03:23] 이 영상을 먼저 보실지

[03:24] 훅 영상을 먼저 보실지 모르겠지만

[03:26] 어쨌든 제 초기 DMD는 여전히 처음에 설정했던 것과 동일해요.

[03:30] 첫날 모든 것을 설정했을 때와 같습니다.

[03:32] 거기서 변경된 것은 없어요.

[03:34] 여기서 PRP를 생성할 거예요.

[03:35] 그래서 생성해보겠습니다.

[03:37] PRP 초기 MD를 생성하고

[03:39] 이것이 생성되어야 하는데... 아 죄송해요.

[03:43] 먼저 첫 번째 프롬프트를 실행해야 해요.

[03:45] 그래서 먼저 그걸 하겠습니다.

[03:47] 좋아요. 보시다시피

[03:50] PRP 생성 과정 요약이 훌륭합니다.

[03:54] 엄청난 양의 연구, 2단계 접근법

[03:56] 음, 모든 좋은 것들이요.

[03:58] 정말 놀랍습니다. 문서 링크들도 있고

[04:00] 기타 등등, 맞죠?

[04:03] 그리고 PIP 초기 MD를 생성합니다.

[04:06] 그리고 연구를 시작하면

[04:09] 여기서 이렇게 말할 거예요.

[04:11] 여러 연구 에이전트를 동시에 실행해서

[04:15] 이 모든 것을 동시에 할 수 있나요?

[04:17] 그래서 기다리겠습니다.

[04:19] 그리고 아직 하지 않았지만

[04:22] 이것의 최종 단계는

[04:24] 지금 이걸 보고 있는데

[04:25] 지금 이 영상을 보고 있어요.

[04:27] 꽤 유용한 영상이에요.

[04:29] 그는 기본적으로 제가 했을 방법대로 했어요.

[04:32] 하지만 그는 그냥

[04:33] 문서를 가져왔어요, 맞죠?

[04:35] Anthropic 훅 문서를 가져와서

[04:39] 이 문서를 주고 훅을 만들고 싶다고

[04:41] 도와달라고 했어요.

[04:43] 그래서 제 아이디어는

[04:46] 코드를 작성하기 전에 매번

[04:49] 연구 파일로 돌아가는 훅이 있어서

[04:52] 파일 목록에서 선택하고

[04:55] 관련된 것들을 선택해서

[04:58] 그다음에 코딩을 하는 거죠.

[05:01] 컨텍스트를 가지고 코딩을 시도하는 대신

[05:04] 반드시 읽지 않거나

[05:06] 올바른 것을 읽지 않거나

[05:07] 그걸 지정할 수 있는 능력이 없거나 하는 경우 말이에요.

[05:10] 그래서 그것이 제가 작업할 것입니다.

[05:11] 아니라고 하겠습니다.

[05:13] 곧 그 영상을 기대해 주세요.

[05:15] 이제 누군가가 그 아이디어를 가져가서

[05:16] 관련 영상을 만들 거라고 확신해요.

[05:19] 그건 전혀 괜찮아요.

[05:21] 그냥 그런 거죠.

[05:23] 오, 이걸 보세요. 꽤 흥미로워요.

[05:24] 제가 방금 이야기한 걸

[05:27] 훅으로 할 수 있다고 확신해요.

[05:28] 기본적으로 훅은

[05:31] Claude 코드와의 경험을 개인화하는 방법인 것 같아요.

[05:35] 좋아요, 이건 이 영상의 실제 내용은 아니지만

[05:38] 기다리는 동안 이것도 공유할게요.

[05:40] 그리고 아마 직접 작업해볼 거예요.

[05:42] 하지만 절대적으로

[05:43] 관련 문서를 위해 디렉토리를 확인하고

[05:45] 코딩하기 전에 읽는 훅을 만들 수 있어요.

[05:48] pre-tool use를 사용하고 싶을 거예요.

[05:49] 그래서 pre-tool use는

[05:51] 코딩하기 전에

[05:53] 트리거됩니다.

[05:55] 그래서 write, edit, multi-edit와 같은

[05:59] 기능들이 있어요.

[06:01] 그래서 마치 쓰기, 편집, 멀티 편집과 같은

[06:03] 자동으로 관련 문서를

[06:04] 읽어들입니다. 그러니까 이게 가능하다고 하고

[06:06] 쉽다고도 하네요. 이게 어떻게 작동하는 거죠?

[06:09] Python 파일을 저장하는 거네요. 흥미롭네요.

[06:12] 코드 환경에서 말이죠.

[06:16] 아마 이 영상을 만들면서

[06:18] 테스트해볼 것 같아요.

[06:20] 시간이 너무 오래 걸리거든요.

[06:22] 어쨌든 여러분들,

[06:23] 이게 뭘 하는지 볼 수 있어요.

[06:25] 이제 Visual Studio Code로 가서

[06:26] 이 중 하나를 열어보면

[06:29] 이렇게 다양한 파일들을

[06:30] 만들어내고 있는 걸 볼 수 있어요.

[06:33] function calling 모델들이 로드되지 않았네요.

[06:36] 때로는 로드되지 않기도 하고

[06:38] 때로는 되기도 해요.

[06:41] Prompts engineering도 로드되지 않았네요.

[06:43] OpenAI에 뭔가 문제가 있거나

[06:44] Cloudflare를 사용하고 있는 것 같네요.

[06:47] 이것도 로드되지 않았네요.

[06:49] 아니요, 이건 괜찮네요.

[06:51] 작동하고 있어요.

[06:53] 네, 이걸 실행시켜두고

[06:55] 동시에 아마

[06:56] 다른 것도 열어볼 것 같아요.

[06:59] hooks가 뭔지 알아보죠.

[07:02] 그러니까 이 영상은

[07:05] hooks에 관한 내용으로 변모한 것 같아요.

[07:08] 너무 흥미롭게 보여서요.

[07:10] 여기서 뭐가 가능한지

[07:12] 보고 싶어요.

[07:14] 그러니까 cd를 한 다음

[07:16] cd를 또 해서... 이걸로 하고

[07:21] 그다음 claude를 실행해요.

[07:24] claude를 그냥 실행해보죠.

[07:28] claude를 그냥 실행하면... 네.

[07:30] 지금 제가 가진 건

[07:33] claude 코드 환경에서 MD 파일들 목록이에요.

[07:36] 이 hook을 추가할 수 있을까요?

[07:39] /hook을 입력해보겠습니다.

[07:43] hook 이벤트 pre-tool use를 선택하세요.

[07:51] 명령을 JSON으로 입력하세요.

[07:55] 음...

[07:57] 그게 무슨 의미인지 잘 모르겠네요.

[08:01] 이 hook을 어떻게 추가하죠?

[08:05] 그냥 만들어내는 건지

[08:07] 아니면 실제로 할 건지...

[08:13] 잠깐, 이게... 네, Python이네요.

[08:16] claude 코드 hooks가 자동으로

[08:18] 관련 문서를 읽어들여서

[08:20] 코딩 작업을 한다는 거네요.

[08:24] 이걸 제 settings.json에

[08:26] 추가해보려고 하고 있어요.

[08:30] 일단 지금은요.

[08:33] 아, 네. 여기 hook이 있네요.

[08:35] 흥미롭네요.

[08:40] 보세요. 아...

[08:46] 와, 바로 여기 있네요.

[08:48] 여기서 hook이 작동하고 있어요.

[08:50] 완전히 작동하지는 않았지만

[08:52] 문서를 읽고 출력하네요.

[08:54] 먼저 문서를 출력하고

[08:57] 문서를 포함한 유용한 메시지를

[08:58] 만들어내요. 피드백 메시지도 흥미롭네요.

[09:01] 그다음 JSON 응답을 출력해서

[09:04] 작업을 승인하네요.

[09:05] 문서 내용... 완전히 작동하지는 않았지만

[09:08] 거의 다 되었네요.

[09:11] 작동하는지 확인해서 쓰기 위한

[09:14] 문서를 보여줄 수 있나요?

[09:16] 이건 쓰기 전에 실제로

[09:18] 문서를 확인하는 거예요.

[09:20] 이게 제가 만들려고 하는 것의

[09:22] 마지막 단계라고 할 수 있어요.

[09:25] hooks가 완벽한 타이밍에 나왔네요.

[09:26] 이 전체 시스템을 만들고 나면

[09:29] 완전한 영상을 만들 예정이에요.

[09:31] 이걸 GitHub에 포함시킬 것이고

[09:33] 아마 이미 있을 거예요.

[09:34] 잘 작동한다고 하는데, 정말 작동하는지 다시 한 번 확인해 보고 싶어요.

[09:36] 하지만 위에서 보면 GPT4를 사용했는데, 이건 더 이상 존재하지 않는 모델인 것 같아요.

[09:38] 맞죠?

[09:42] 반면 지금은 GPT40을 사용했어요.

[09:43] 그래서 어떤 정보를 받아들이고 있는 것 같아요.

[09:46] 좋아요. 이것이 실제로 작동하는 모습을 보려면

[09:50] Claude를 디버그 모드로 실행할 수 있어요.

[09:52] 음, 잠깐요. 둘 다 할 수 있나요?

[09:55] 네.

[10:03] 음, 알겠어요.

[10:06] 디버그 모드로 들어가 있어요.

[10:08] 보이네요. 잠깐, 이제 Control+R을 누르면...

[10:13] 오, 세상에. 실제로 작동했어요.

[10:18] 도대체 뭔가요?

[10:19] 좋아요. 보세요, 쓰기를 시도했다가

[10:23] 쓰기를 차단하고 먼저 문서를 보낸 다음

[10:25] 다시 쓰기를 시도했어요.

[10:28] 정말 흥미로운 일이에요.

[10:31] 그래서 작동해요.

[10:33] 확실히 어느 정도 개선이 필요하지만,

[10:35] Hook은 매우 흥미로워요.

[10:37] 좋아요, 이것에서 1단계만 완료했어요.

[10:41] 2단계를 출력하려고 시도했지만

[10:43] 실제로는 너무 컸어요.

[10:45] 그래서 32k 토큰 한도를 넘어서

[10:47] 약간 적게 출력했어요.

[10:51] 이건 정말 미친 일이에요.

[10:55] 아마 너무 큰 것 같아요.

[10:58] 800줄 정도는 괜찮지만, 좀 많기는 해요.

[11:01] 이것이 1단계에서 나온 결과예요.

[11:03] 이제 여러분이 상상해 보길 바라는 세상이 있어요.

[11:05] Hook이 설정되어 있고 새로운 코드를 시도할 때마다

[11:08] 여기에 있는 연구자료를 읽는 거예요.

[11:11] 제가 여기서 구축하려는 것이 바로 그거예요.

[11:14] 구축을 도와주고 싶다면

[11:16] 지금 바로 할 수 있는 일을 알려드릴게요.

[11:19] 학교에 가서 등록할 수 있어요.

[11:20] 그렇게 하면 제가 시간을 더 자유롭게 사용할 수 있어요.

[11:22] 등록하는 사람이 많을수록 더 좋아요.

[11:25] 그래야 제가 실제로 이런 것들을 만드는 데 집중할 수 있거든요.

[11:29] 맞죠?

[11:32] 또 다른 방법은 이 영상에 좋아요를 누르고

[11:35] 사람들에게 이 방법에 대해 알려주는 거예요.

[11:36] 지금 이 작업을 하고 있어요.

[11:39] 내일 영상에서는

[11:41] 이 Hook이 완전히 통합된 시스템을 보여줄 것 같아요.

[11:43] 그러면 여기서 연구를 하는 대신

[11:46] 어떤 MD 파일을 확인해야 하는지 알려주기만 하면 돼요.

[11:50] 맞죠?

[11:53] 그게 컨텍스트에 도움이 되거든요.

[11:56] 맞죠?

[11:58] 이렇게 많은 연구자료를 갖는 것의 문제점 중 하나는

[12:02] 분명히 컨텍스트예요.

[12:05] 그래서 제가 계속해서 새로운 방법을 생각해내고 있어요.

[12:07] 여러분, 알아요.

[12:09] 제가 하는 방식이 좀 헷갈릴 수도 있지만

[12:11] 여러분을 이 과정에 포함시키고 있어요.

[12:13] 지금 바로 말씀드리겠어요.

[12:15] 이 모든 것이 정확해요.

[12:17] 이건 정말 아름다워요.

[12:19] 정말, 정말 잘 구현되어 있어요.

[12:21] 모든 것이 여기 있어요.

[12:23] 그래요, 여기 있어요.

[12:25] 여기서 이 새로운 Hook을 볼 수 있어요.

[12:28] GitHub이든 뭐든 여러분에게 제공할 방법을 찾을게요.

[12:30] 아니면 이 영상에서 제가 거친 과정을 그대로 따라해도 돼요.

[12:33] 쓰기를 시도할 때마다

[12:34] 쓰기를 차단할 거예요.

[12:36] 키워드를 사용해서 연구 디렉토리를 살펴보고

[12:38] 여기서 확인할 것들을 찾을 거예요.

[12:40] 맞죠?

[12:42] 저는 그게 매우 효과적인 방법이라고 생각해요.

[12:45] 바로 거기서 말이에요.

[12:47] 정말로 말이에요.

[12:51] 바로 거기서 말이에요.

[12:53] 바로 거기서 말이에요.

[12:57] 자, 현재 이 방법은 지금 GitHub에서 바로 받을 수 있습니다.

[12:58] 이제 우리는 페이즈 2 PRP를 가지고 있습니다.

[13:00] 여기 있죠. 어떤 GPT 모델을 사용했는지 확인해 보겠습니다.

[13:03] 다행이네요.

[13:05] 어떤 Sonic 모델을 사용했는지 보겠습니다.

[13:07] 아, 정말...

[13:09] AI가 너무 싫어요. 정말 AI가 싫습니다.

[13:12] Claude Sonic 4. Claude Sonic 43 Sonic.

[13:17] 뭐라고요? 여기 주석도 있는데요.

[13:20] 농담 같아요. 도대체 뭐가 잘못된 거죠?

[13:23] AI에게 뭔가 문제가 있나요? 보통은 Sonic 4를 사용하는데.

[13:27] 너무 짜증나네요.

[13:30] 그냥 확인해 보겠습니다.

[13:33] 이건 정말 좋네요.

[13:34] 이건 정말 좋습니다.

[13:37] 정말 정말 좋아요.

[13:40] 네, 정말 좋습니다.

[13:42] 정말 좋은 연구입니다. 보기만 해도 알 수 있어요.

[13:44] 이건 고급 언어입니다.

[13:47] PHP는 고급 언어라고 생각해요.

[13:49] 그래서 누구나 읽을 수 있어야 합니다.

[13:50] 그럼 PRP를 실행해 보겠습니다.

[13:53] 그리고 phase-1d를 실행하겠습니다.

[13:57] 그리고 실행하도록 하겠습니다.

[14:00] PRP를 실행하기 전에, 알아두세요.

[14:02] 컴팩트를 실행해야 합니다.

[14:03] 그 단계를 완전히 잊어버렸네요.

[14:05] 지금 컴팩트를 실행하고 있습니다.

[14:06] 그리고 기본적으로 다시 실행하겠습니다.

[14:08] 하지만 여기서 볼 수 있는 것은 할 일 목록입니다.

[14:10] 실제로 8개의 에이전트 스켈레톤을 모두 구현하라고 했습니다.

[14:13] 이것은 또 다른 엄청난 개선입니다.

[14:15] 자, PRP를 실행하겠습니다.

[14:17] 그리고 phase 1MD를 주어야 합니다.

[14:20] 그리고 지침을 주겠습니다.

[14:22] 이게 작동할지 확실하지 않지만, 현재 코드는 모두 무시하세요.

[14:28] 이것은 새로운 프로젝트입니다.

[14:29] 이번에는 제대로 작동하는지 확인해 보겠습니다.

[14:30] 이것은 새로운 프로젝트입니다.

[14:35] 이번에는 제대로 작동하는지 확인해 보겠습니다.

[14:38] 좋습니다.

[14:40] 여기서 완전히 새로운 Claude 대화를 시작하겠습니다.

[14:43] 이 훅을 테스트해 보겠습니다.

[14:45] 여기 훅이 있습니다.

[14:46] 이것도 GitHub에 올릴 예정입니다.

[14:50] 제가 만들고 있는 전체 시스템을 말이죠.

[14:51] 모든 것이 GitHub에 계속 푸시될 예정입니다.

[14:53] 여러분은 모든 것에 완전히 접근할 수 있습니다.

[14:55] 걱정하지 마세요.

[14:57] 지금 현재 이 상태입니다.

[14:59] 이것을 푸시하겠습니다.

[15:01] 하지만 여전히 테스트를 계속하고 있습니다.

[15:04] 아직 완전히 준비되었다고는 할 수 없어요.

[15:07] 하지만 OpenAI 코드를 작성해 달라고 하면,

[15:09] 여기서 무엇을 하는지 보겠습니다.

[15:11] 어떤 OpenAI 코드인지는 상관없어요.

[15:15] 그건 하지 마세요.

[15:18] 뭐라고요?

[15:21] 이상하네요.

[15:25] 임의의 OpenAI 코드를 작성해 주세요.

[15:30] 아무것도 보지 마세요.

[15:32] 안에서...

[15:34] 좋습니다. 훅에 의해 차단되었습니다. 꽤 멋지네요.

[15:39] 방금 뭐라고 했죠? 좋습니다.

[15:43] 훅이 리뷰를 제안하고 있습니다.

[15:46] 올바른 API 형식을 사용하기 위해 연구 영역을 확인하겠습니다.

[15:51] 정말 작동하는군요.

[15:54] 이것도 괜찮습니다.

[15:55] 흥미롭네요.

[15:58] MD를 수동으로 읽었지만,

[16:00] 솔직히 큰 문제는 아닙니다.

[16:03] 문서에서 다른 API 형식을 보여주고 있습니다.

[16:07] 올바른 API를 사용해서 파일을 만들어 보겠습니다.

[16:11] 흥미롭네요. 정말 흥미롭습니다.

[16:13] 아, 또 차단되었네요.

[16:16] 좋습니다, 여기 있습니다.

[16:18] OpenAI와 완전히 새로운 대화입니다.

[16:20] 그리고 GPT4.1을 사용했습니다.

[16:25] 이것은 정말 큰 개선입니다.

[16:28] 모르신다면 설명해 드리겠습니다.

[16:30] Claude 코드 대화에서

[16:32] "임의의 OpenAI 코드를 작성해 달라"고 하면,

[16:34] GPT4.1을 사용하지 않습니다.

[16:36] 이전 모델을 사용하죠.

[16:39] 전반적으로 여기서 영상을 마치겠습니다.

[16:42] 모든 최신 변경사항을 GitHub에 푸시하겠습니다.

[16:43] 여러분은 모든 것에 접근할 수 있습니다.

[16:45] 원하는 방식으로 자유롭게 지원해 주세요.

[16:47] 이 영상을 공유하거나

[16:49] 구독하거나

[16:51] 원하는 무엇이든 해주세요.

[16:57] 정말 감사합니다.

[16:58] 시청해 주셔서 감사합니다.

[16:59] 즐겁게 보셨기를 바랍니다.

[17:00] 영상을 끝까지 보고 계시다면

[17:02] 정말 대단하신 분입니다.

[17:04] 계속 작업하겠습니다.

[17:05] 3-4일 정도 더 하면

[17:06] 최고의 AI 생성 시스템이

[17:10] 가능한 한 최고가 될 것입니다.

[17:14] 감사합니다. 안녕히 계세요.