Taskmaster + Cline, RooCode, Windsurf & Cursor: AI 코딩 오류 20배 줄이고 워크플로 효율 향상하기

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요약

이 영상에서는 AI 코더를 위한 프로젝트 요구사항을 자동으로 세분화하고 관리하는 Taskmaster를 소개합니다. Perplexity와 Anthropic의 Claude 3.7 Sonnet 모델을 활용해 상세한 구현 과업과 코드 스니펫을 생성하고, MCP 서버 또는 터미널 방식으로 통합하는 방법을 단계별로 설명합니다. 실제로 Klein을 예시로 PRD 작성부터 초기화, CLI 도구를 통한 작업 시각화, 자동 승인 모드까지 시연하며, 복잡한 앱 개발에 유용하지만 비용과 기존 코드 맥락 반영 한계가 있음을 언급합니다. 전반적으로 Taskmaster는 대규모 혹은 복잡한 프로젝트에서 오류를 줄이고 워크플로우를 개선하는 강력한 도구임을 강조합니다.

주요 키워드

Taskmaster MCP 서버 PRD Perplexity Claude 3.7 Sonnet AI 코더 CLI 자동 승인 Windsurf 규칙 Cursor 규칙

하이라이트

🔑 Taskmaster로 프로젝트 요구사항을 작은 작업 단위로 세분화해 오류를 크게 줄입니다.
⚡ Perplexity API와 Anthropic Claude 3.7 Sonnet 모델로 코드 스니펫과 구현 세부사항을 자동 생성합니다.
🌟 MCP 서버 또는 터미널 통신 방식으로 Taskmaster를 유연하게 통합할 수 있습니다.
📌 Klein AI 코더 설정에서 Taskmaster 청크와 API 키를 쉽게 등록합니다.
🚀 PRD 문서를 생성해 Mind Sweeper 같은 간단 예시 프로젝트를 신속하게 정의합니다.
🛠 Taskmaster 초기화 후 scripts·tasks 폴더와 JSON 색인 파일이 자동 생성됩니다.
💻 CLI 도구를 통해 작업 목록을 그래픽 인터페이스로 시각화해 관리 가독성을 높입니다.
🤖 자동 승인(auto approve) 모드로 순차적 작업 수행을 완전 자동화합니다.
💰 소규모 작업보다는 복잡한 앱 개발에 적합하지만 비용과 코드 문맥 미반영 한계가 있습니다.

용어 설명

Taskmaster

AI 코더용 작업 관리 시스템으로, 요구사항을 세부 작업으로 자동 분해합니다.

MCP 서버

Message Control Protocol 서버로, AI와 통신 안정성을 높이는 옵션입니다.

PRD (Project Requirements Document)

프로젝트 요구사항 문서로, 작업 분할과 우선순위 설정의 기초가 됩니다.

Perplexity

라이브러리 정보 및 코드 예시 생성을 위해 활용되는 외부 API 서비스입니다.

Claude 3.7 Sonnet

Anthropic에서 제공하는 대규모 언어 모델로, 작업 세부사항을 생성하는 데 사용됩니다.

CLI (Command Line Interface)

터미널에서 명령어로 Taskmaster 기능을 실행하고 관리할 수 있는 도구입니다.

Windsurf 규칙

Taskmaster 작업 생성 시 적용되는 룰 세트 중 하나로, 작업 흐름을 정의합니다.

Cursor 규칙

Taskmaster 작업 생성 시 적용되는 또 다른 룰 세트로, 세부 규칙을 제공합니다.

자동 승인 (auto approve)

AI 코더가 작업 승인 과정을 자동으로 처리하도록 설정하는 모드입니다.

영상 인사 후 Taskmaster 개념을 소개합니다. AI 코더용 작업 관리 시스템입니다.

[00:00] TaskMaster 소개와 인사말. TaskMaster가 AI 코딩을 위한 놀라운 도구임을 소개

요구사항을 작은 작업 단위로 분해합니다. 의존 관계와 코드 스니펫을 포함합니다.

[00:24] TaskMaster의 기본 개념 설명. MCP 서버 유무에 관계없이 사용 가능한 AI 코더용 작업 관리 시스템

[00:40] TaskMaster의 작동 방식 설명. 프로젝트를 작은 작업으로 분할하고 상세한 구현 정보 제공

Perplexity로 라이브러리 정보를 수집합니다. Claude 3.7 Sonnet로 작업 세부사항을 생성합니다.

[01:14] TaskMaster가 사용하는 AI 모델 소개. Perplexity와 Claude 3.7 Sonnet 모델 활용

[01:39] 작업 관리 및 추적 기능 설명. 작업 의존성 관리와 완료 상태 추적 가능

[02:14] 스폰서 Photogenius AI 소개. 다양한 AI 이미지, 비디오, 3D 모델 생성 기능 제공

AI 이미지·영상·3D 모델 생성 플랫폼을 안내합니다. 프로모션 코드 할인 혜택 정보를 제공합니다.

[03:22] PhotoGenius.ai 소개와 할인 코드 안내가 끝나고 본 영상으로 돌아갑니다.

MCP 서버와 터미널 통신 두 가지 방식을 설명합니다. MCP가 더 안정적이라고 추천합니다.

[03:26] Taskmaster 사용 방법에는 MCP 옵션 사용 여부에 따른 두 가지 방식이 있으며, MCP를 사용하면 더 안정적으로 작동합니다.

Klein 설정에서 MCP 설정을 편집합니다. Taskmaster 청크와 API 키를 등록합니다.

[03:54] Klein AI 코더에서 MCP 서버 설정을 구성하고 필요한 API 키를 입력하는 방법을 설명합니다.

[04:31] 프로젝트 요구사항 문서(PRD)를 작성하여 Taskmaster가 하위 작업을 생성하도록 준비합니다.

PRD 문서로 Mind Sweeper 요구사항을 작성합니다. 실시간 2인용 지뢰찾기 예시입니다.

[04:54] 실시간 2인용 지뢰찾기 게임 프로젝트를 예시로 PRD 작성을 시연합니다.

초기화 후 scripts·tasks 폴더가 생성됩니다. JSON 색인 파일과 세부 작업이 포함됩니다.

[05:16] Taskmaster 초기화 과정과 생성되는 폴더 구조, 작업 목록 관리 방법을 설명합니다.

Taskmaster CLI로 작업 목록을 시각화합니다. Windsurf·Cursor 규칙 파일을 적용합니다.

[06:22] Taskmaster CLI 도구 설치와 사용법을 소개하고, 더 나은 시각화 인터페이스를 제공합니다.

[06:49] Klein에서 윈드서프와 커서 규칙 파일을 설정하고 자동 승인 모드로 전환하여 작업을 시작합니다.

Klein을 자동 승인 모드로 전환합니다. 작업을 순차적으로 자동 수행합니다.

[07:09] Taskmaster가 작업을 순차적으로 진행하며 컨텍스트 7을 활용하여 지뢰찾기 게임을 업데이트합니다.

[07:45] Taskmaster는 복잡한 프로젝트나 접근 방식이 불확실한 경우에 특히 유용하며, 웹소켓이나 동기화 엔진 선택과 같은 결정을 도와줍니다.

복잡 프로젝트에서 오류 감소 효과를 확인합니다. 비용과 맥락 미반영 이슈도 언급합니다.

[08:16] GPT-4 사용으로 인한 높은 비용과 간단한 작업의 복잡화가 단점이지만, 복잡한 앱 개발에는 효과적입니다.

기존 코드 맥락 미반영 문제를 지적합니다. 일상 작업보다는 초기 개발에 적합합니다.

[08:36] 파일 컨텍스트를 고려하지 못하는 한계가 있어 일상적인 워크플로우에 완전히 통합하기는 어렵습니다.

구독과 후원을 안내하며 영상을 마무리합니다. 다음 영상 예고를 전합니다.

타임라인 정보가 없습니다.

[00:00] [음악]

[00:03] [박수]

[00:04] 안녕하세요, 다시 만나뵙게 되었네요.

[00:07] 최근에 TaskMaster라는 것을 발견했는데 정말 놀라웠습니다.

[00:11] 그래서 이것에 대해 이야기해보려고 합니다.

[00:14] 이를 통해 어떻게 오류를 줄이고

[00:16] 작업을 더 쉽게 만들 수 있는지 설명해드리겠습니다.

[00:19] 이것이 실제로 무엇인지 이야기해보죠.

[00:22] TaskMaster는 AI 코더를 위한

[00:24] 작업 관리 시스템입니다.

[00:27] 이것은 MCP 서버를 사용하거나

[00:30] 사용하지 않고도 활용할 수 있습니다.

[00:33] 사용 방법과 설정에 따라 달라지죠.

[00:37] 작동 방식은 간단합니다.

[00:40] 프로젝트 요구사항을 받아서

[00:43] AI가 쉽게 수행할 수 있는

[00:45] 여러 개의 작은 작업으로 나눕니다.

[00:48] 이러한 작업들은 단순한 한 줄짜리가 아닙니다.

[00:51] 대신, 작업이 어떻게 구현되어야 하는지에 대한

[00:54] 상세한 파일들로 구성됩니다.

[00:58] 라이브러리를 사용할 경우,

[01:01] 구현 방법에 대한

[01:03] 예제 코드가 포함되며,

[01:05] 최선의 구현 방법을 연구하고

[01:08] 그와 관련된 것들도 찾아볼 수 있습니다.

[01:11] 이는 두 가지를 사용하는데,

[01:14] perplexity와 Anthropic의

[01:17] Claude 3.7 Sonnet 모델입니다.

[01:21] 정말 멋진 점은, 프로젝트 요구사항을

[01:25] 입력하면

[01:27] 원하는 작업과 관련된 내용을

[01:29] 여러 하위 작업으로 분할한다는 것입니다.

[01:33] 각각의

[01:34] 하위 작업에는 다른 작업과의

[01:37] 의존성 정보도 포함됩니다.

[01:39] 그리고 perplexity를 사용하여

[01:42] 새로운 라이브러리와 관련된

[01:44] 상세 정보를 생성하고

[01:47] 예제 코드도 작성합니다.

[01:50] 이후 선택한 AI 코더가

[01:53] 작업을 추적하고

[01:56] 각 작업의 완료 여부를

[01:59] 표시할 수 있습니다.

[02:02] 핵심은 이 모든 것이 잘 작동한다는 것입니다.

[02:05] 지금부터 설정 방법과

[02:08] 활용법을 알려드리겠습니다.

[02:10] 하지만 그전에

[02:12] 오늘의 스폰서를 소개해드리겠습니다.

[02:15] 오늘의 스폰서는

[02:17] Photogenius AI입니다. Photogenius AI는

[02:20] 올인원 AI 기반

[02:22] 아트 생성기로,

[02:24] 텍스트를 입력하면 바로

[02:26] 멋진 비주얼을 생성해줍니다.

[02:28] 이미지 생성, 비디오 생성,

[02:31] 심지어 3D 모델 생성까지

[02:34] 한 곳에서 제공합니다.

[02:36] Flux, Stable Diffusion, Google의 이미지 생성,

[02:38] V2 비디오 생성 모델, Cling 등

[02:41] 상상할 수 있는 모든

[02:43] 이미지나 비디오 생성 모델을

[02:44] 프롬프트만 입력하면

[02:47] 몇 초 만에 생성해냅니다.

[02:49] 3D 모델도 마찬가지로

[02:51] 순식간에 생성할 수 있습니다.

[02:53] 게다가 고급 AI 이미지 편집도

[02:55] 가능한데, AI 아바타 생성기,

[02:58] 배경 제거, 로고 생성기,

[03:00] 이모지 생성기, YouTube

[03:03] 썸네일 생성기, 앱 아이콘

[03:05] 생성기 등 다양한 도구를 제공합니다.

[03:07] 가장 좋은 점은

[03:09] 단 10달러부터 시작한다는 것입니다.

[03:11] 게다가 이미 저렴한 가격에서

[03:14] 제 쿠폰 코드 king25를 사용하면

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[03:19] 설명란의 링크를 통해

[03:22] 설명란의 링크를 통해 멋진 작업물을

[03:24] 생성해보세요. 이제 영상으로 돌아가겠습니다.

[03:26] 먼저, Taskmaster를 사용하는 방법에는 두 가지가 있습니다.

[03:29] 하나는 MCP 옵션을 사용하는 것이고

[03:32] 다른 하나는 사용하지 않는 것입니다. 기본적으로는 동일한 기능을 수행합니다.

[03:35] MCP 서버를 실행하지 않으면,

[03:38] 코더가 터미널 명령어를 통해

[03:41] Taskmaster와 통신하게 되는데,

[03:43] MCP를 사용하면 좀 더 안정적으로

[03:46] 작동합니다.

[03:48] 자, 이제 MCP 옵션을 사용하는 방법을

[03:50] 보여드리겠습니다. 우선,

[03:54] 원하는 AI 코더로 이동하세요.

[03:55] Klein을 사용해보겠습니다.

[03:59] 설정으로 이동해서

[04:00] MCP 서버 설정을 편집하고

[04:03] 여기에 taskmaster 코드를 붙여넣기 하겠습니다.

[04:06] 이때 API 키도 반드시

[04:09] 알맞게 입력해야 합니다.

[04:11] perplexity API 키는 선택사항이지만,

[04:13] 최상의 결과를 얻기 위해서는 사용을 추천합니다.

[04:17] 원하는 경우 모델을

[04:18] 변경할 수도 있고, perplexity 모델도

[04:21] reasoning으로 변경할 수 있습니다.

[04:23] 하지만 기본 설정을

[04:26] 유지하는 것을 추천합니다.

[04:29] 이제 사용을 시작할 수 있습니다.

[04:31] 하지만 사용하기 전에, 프로젝트 요구사항 문서나

[04:35] 텍스트 파일을 작성해달라고 해보겠습니다.

[04:37] 이것이 바로 Taskmaster가

[04:40] 하위 작업을 생성하는데 필요한

[04:42] 파일입니다.

[04:44] Taskmaster가 하위 작업을 만드는 데

[04:46] 필요한 내용입니다.

[04:47] AI 코더에게 PRD를 만들어달라고 요청하세요.

[04:51] 아이디어를 설명하기만 하면 됩니다.

[04:54] 제 경우에는 실시간으로

[04:57] 두 명이 플레이할 수 있는 지뢰찾기 게임을

[04:59] 만들고 싶었고, 지뢰를 먼저 클릭하는

[05:02] 사람이 지는 게임을 만들고 싶었습니다.

[05:06] 꽤 재미있죠. 이렇게 요청하면

[05:09] Klein과 같은 AI 코더가

[05:12] 작성해줄 것입니다. 이제 완성됐네요.

[05:16] 이제 Taskmaster 초기화

[05:18] 옵션을 선택하면

[05:22] 프로젝트에서 Taskmaster를 초기화합니다.

[05:24] 폴더들이 생성되는 것을 볼 수 있죠.

[05:27] 생성된 폴더에는 scripts와 tasks가 있습니다.

[05:29] tasks 폴더에는 상세 작업들과

[05:33] 작업 목록이 담긴

[05:36] JSON 파일이 포함되어 있어서

[05:39] 꽤 유용합니다.

[05:42] 파싱이 완료되면 작업들이 표시됩니다.

[05:44] 이제 우리가 만든 PRD를 파싱할 텐데

[05:48] 일반적으로 따라야 할

[05:50] 형식이 있습니다.

[05:53] Klein에게 예시 PRD를 확인하고

[05:57] PRD를 업데이트하도록

[06:00] 요청하세요.

[06:02] 완료되면 PRD를 파싱하도록 요청하세요.

[06:06] 잠시 후면 완료되고

[06:08] 여기에서 볼 수 있듯이 많은 작업들이 생성되며

[06:12] 이는 task JSON 파일에도

[06:14] 업데이트됩니다.

[06:17] task JSON 파일에서 확인할 수 있고

[06:20] 이제 완료되었습니다.

[06:22] 제가 추천하는 것은

[06:25] 터미널을 열고

[06:28] Taskmaster CLI 도구를 설치한 다음

[06:31] Taskmaster list 명령어를 실행하면

[06:34] 생성된 작업들을 더 보기 좋은

[06:36] 그래픽 인터페이스로

[06:39] 확인할 수 있습니다.

[06:40] 참고하기가 더 편할 거예요.

[06:43] 규칙 파일도 사용되는데,

[06:45] wind 규칙이 생성됩니다.

[06:49] 서프와 커서 규칙도 함께 생성됩니다.

[06:51] 그래서 윈드서프 규칙 파일이나 커서 규칙 파일을

[06:53] Klein의 규칙으로 선택하기만 하면 됩니다.

[06:56] 그렇게 설정하고 나면,

[07:00] 이제 Klein을 자동 승인 모드로 설정할 수 있습니다.

[07:02] 그리고 모든 것을 구현하고 작업을

[07:05] 완료하도록 요청하면 됩니다.

[07:08] 보시다시피

[07:09] 작업을 시작하고, 내용을 업데이트한 다음

[07:12] Taskmaster에게 다음 할 일을 물어보고

[07:16] 하나씩 계속 진행합니다.

[07:19] 잠시 기다리면 대부분의 작업이

[07:23] 완료되었고, 중간중간 컨텍스트 7을

[07:26] 사용하는데, 이게 꽤 멋진 부분입니다.

[07:29] 이제 여기서 실행해보면,

[07:32] 아주 잘 작동하는 것을 볼 수 있습니다.

[07:34] 지뢰찾기 게임이 우리가 뭔가를 시도할 때마다

[07:38] 계속 업데이트되는 것을 볼 수 있고,

[07:40] 이런 점이 정말 좋습니다.

[07:43] 성능이 이렇게 좋다는 점이 마음에 듭니다.

[07:45] Taskmaster가 마음에 들지만, 저는 이것을

[07:48] 정말 복잡하고

[07:51] 어떻게 접근해야 할지 모르는 경우에만 사용합니다.

[07:54] 예를 들어, 웹소켓을 사용하는 것이

[07:56] 좋을지, 단순 동기화 엔진이

[07:57] 더 나을지 확실하지 않을 때

[08:00] Taskmaster가 이를 파악하고

[08:03] 해결책을 제시해 줄 수 있습니다.

[08:05] 물론 완벽하게 작동하지 않을 수도 있지만,

[08:08] 적어도 제가 더 잘 판단할 수 있는

[08:11] 지점까지는 도달하게 해줍니다.

[08:14] GPT-4를 사용하기 때문에

[08:16] 비용이 많이 들긴 합니다.

[08:19] 일상적인 작업에는

[08:22] 추천하지 않습니다.

[08:24] 간단한 작업을 너무 복잡하게 만들기 때문이죠.

[08:26] 하지만 처음부터 만들어야 하는

[08:30] 복잡한 앱을 만드는 데는 정말 좋습니다.

[08:32] 또 다른 단점은

[08:36] 파일의 컨텍스트를 고려하지

[08:38] 않는다는 점입니다.

[08:40] 따라서

[08:41] 그에 맞는 작업을 만들 수 없어서

[08:44] 아쉽고, 아직 제 워크플로우에

[08:47] 완전히 통합하지 못했습니다.

[08:49] 처음부터 무언가를 만드는 데는

[08:51] 정말 좋지만, 범용적으로

[08:53] 매일 사용할 수 있는 도구는

[08:56] 아닙니다. 앞으로 개선되길

[08:58] 바랍니다. 제가 흥미롭다고 생각해서

[09:02] 이것에 대해 공유하고 싶었습니다.

[09:04] 전반적으로 꽤 좋은 도구입니다.

[09:06] 여러분의 생각도 아래 댓글로 공유해주세요.

[09:09] 채널 구독과 Super Thanks로

[09:12] 후원도 가능합니다.

[09:14] 채널 멤버가 되어 특별한 혜택을

[09:16] 받으실 수도 있습니다.

[09:18] 다음 영상에서 만나요.

[09:20] 안녕히 계세요.

[09:22] [음악]