ElevenLabs로 만든 놀라운 Claude Code 지원 AI 음성 에이전트

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요약

이 영상에서는 11Labs의 대화형 AI와 Twilio를 활용해 Cloud Code 지원용 AI 음성 에이전트를 구축하는 전 과정을 소개합니다. 시스템 프롬프트 설정, 클라우드 코드 문서를 담은 지식 베이스 업로드, 음성 합성 및 LLM 선택 과정을 간단히 살펴보고 실제 전화 통화 예시로 에이전트를 테스트합니다. 통화 기록과 전사 내용을 API로 가져와 OpenAI로 자동 분석해 성능 리포트를 생성하는 파이프라인을 보여줍니다. 이를 통해 누구나 손쉽게 비즈니스 지원 에이전트를 구현하고 대화 데이터를 활용해 성능을 모니터링할 수 있다는 점을 강조합니다.

주요 키워드

Conversational AI Claude Code 11Labs Twilio Knowledge Base System Prompt Gemini 2.5 Transcription OpenAI API 파이프라인

하이라이트

🔑 compact 슬래시 명령어는 Cloud Code 대화 이력을 핵심 정보 중심으로 요약해 관리하기 쉽게 해준다.
⚡️ 11Labs Agents 탭에서 시스템 프롬프트와 지식베이스를 설정해 에이전트에게 역할과 관련 문서를 학습시킬 수 있다.
🌟 Twilio 전화번호를 연동해 실제 전화 통화 기반의 음성 지원 에이전트를 간단히 구현할 수 있다.
🚀 Alexandra 음성(TTS)과 저비용 Gemini 2.5 Flash 모델 조합으로 실시간 대화 성능과 비용 효율성을 모두 잡았다.
📌 API로 통화 이력과 전사 데이터를 자동으로 수집해 OpenAI로 대화 분석 리포트를 생성하는 파이프라인을 구축했다.
🔍 대화 분석 리포트에는 이슈 유형, 기술 정확도, 주요 인사이트, 개선 기회가 포함돼 에이전트 성능을 객관적으로 평가할 수 있다.
🎓 스폰서 영상은 영상 강좌 플랫폼 videocourse.com을 소개하며, 2일 만에 약 100,000뷰를 달성한 성공 사례를 공유한다.
💡 Cloud Code 지원 대화 시연에서 MCP, verbose 플래그, 권한 건너뛰기, Vim 모드 등 주요 기능을 예시를 통해 명확히 설명한다.

용어 설명

Conversational AI

자연어 대화를 처리하고 생성하는 인공지능 기술

시스템 프롬프트 (System Prompt)

AI 에이전트 역할 및 동작 지침을 정의하는 초기 메시지 설정

지식 베이스 (Knowledge Base)

AI가 참조할 수 있도록 업로드한 문서나 데이터 집합

Twilio

음성·메시지 통신을 위한 전화번호 제공 및 클라우드 커뮤니케이션 플랫폼

Text-to-Speech (TTS) 출력 형식

텍스트를 음성으로 변환하기 위한 오디오 포맷 설정

대형 언어 모델 (LLM)

자연어 처리와 생성 기능을 수행하는 대규모 언어 AI 모델(Gemini 2.5 등)

전사 (Transcription)

음성 데이터를 텍스트로 변환한 기록

Model Context Protocol (MCP)

Cloud Code가 외부 도구나 서비스를 상호작용할 수 있게 하는 프로토콜

영상 시작부에서 화자와 AI 에이전트 'Alex'의 데모 통화가 소개된다. 사용자는 'compact' 슬래시 명령어 동작을 묻고, 에이전트가 대화 요약 기능을 설명한다.

[00:00] 클로드 코드 지원 AI 에이전트인 알렉스가 사용자의 질문에 응답하는 시연을 보여주며, 슬래시 커맨드 'compact'의 기능에 대해 설명합니다.

11Labs Conversational AI 대시보드의 Agents 탭을 살펴보고, Twilio 전화번호 연동을 통해 실제 전화 통화를 받을 준비 과정을 보여준다.

[00:35] 일레븐랩스 대화형 AI를 사용해 만든 클로드 코드 지원 음성 에이전트의 설정 과정을 설명하기 시작합니다.

[01:06] 일레븐랩스 대화형 AI의 에이전트 탭에서 에이전트를 구성하는 방법과 Twilio를 통한 전화번호 연결에 대해 설명합니다.

시스템 프롬프트로 에이전트 역할과 톤을 설정하고, Cloud Code 공식 문서를 텍스트 파일로 정리해 지식베이스에 업로드해 AI가 관련 정보를 참조하도록 구성한다.

[01:39] 에이전트의 언어 설정과 시스템 프롬프트 구성을 보여주며, 클로드 코드 지원 에이전트의 역할과 태도를 정의합니다.

음성 합성 부분에서 Alexandra 목소리를 선택하고 TTS 출력 포맷을 Twilio에 맞춰 설정한다. LLM으로는 비용 효율적인 Gemini 2.5 Flash를 선택해 테스트한다.

[02:04] 클로드 코드 관련 정보를 수집하여 지식 베이스에 업로드하는 과정을 설명하고, 음성 설정과 TTS 출력 형식 구성에 대해 언급합니다.

[02:56] LLM 모델 선택 옵션을 소개하며, Claude 4, Gemini 2.5 Pro/Flash 등 다양한 모델과 가격 정보를 설명합니다. 비용 효율성을 고려해 Gemini 2.5 Flash를 선택했다고 합니다.

11Labs API를 이용해 완료된 통화 이력을 가져오고 전사 데이터를 확보한다. 이를 통해 후속 분석용 원시 데이터를 파이프라인에 전달할 준비를 한다.

[03:25] 11Labs의 분석, 보안, V채팅 등 추가 기능들을 언급하고, 통화 기록 데이터를 API를 통해 가져와 OpenAI로 대화 분석을 수행하는 파이프라인을 설명합니다.

[03:55] 코드베이스/지식베이스를 활용해 더 상세하고 어려운 질문들을 테스트할 계획을 세우며, 슬래시 명령어 등 복잡한 기능에 대해 AI 에이전트의 응답 능력을 검증하려 합니다.

전사된 대화 텍스트를 OpenAI API로 전송해 자동으로 성능 분석 리포트를 생성한다. 대화 유형, 정확도, 주요 인사이트, 개선 기회 등이 포함된다.

[04:30] 전사 내용을 활용한 코드 지원 분석 시스템을 소개하고, 일반 텍스트 형태로 다양한 용도로 활용 가능함을 설명합니다. AI 에이전트의 빠른 응답 속도와 낮은 지연시간을 강조합니다.

스폰서 영상에서 영상 강좌 플랫폼 videocourse.com을 소개하고, 2일 만에 86,400뷰와 60명 구독자를 달성한 성과를 공유한다.

[05:22] 자신의 videocourse.com 플랫폼을 소개하며, AI 비디오 마스터리와 수동 수입 창출을 위한 교육 과정임을 설명합니다. 며칠 전 시작한 테스트 채널이 첫 이틀간 86,400 조회수를 달성했다고 성과를 공유합니다.

[05:53] 유튜브 채널이 2-3일 만에 86,400 조회수와 60명 구독자를 얻으며 성공적으로 성장하고 있다고 보고합니다. 거의 10만 조회수에 도달했으며, 플랫폼이 잘 작동하고 있다고 평가합니다.

[06:06] 시청자들에게 플랫폼 링크를 확인하라고 안내하고, Google V3 VO 강의가 있지만 비용이 비싸서 저예산 옵션도 개발 중이라고 설명합니다.

Cloud Code AI 에이전트와의 실전 통화 시연에서 코드 편집, MCP, verbose 플래그, 권한 프롬프트 건너뛰기, Ctrl+D 종료, Vim 모드 지원 등 다양한 기능을 묻고 답한다.

[06:31] 클로드 코드 지원 에이전트 알렉스가 크리스와 상담을 시작합니다. 크리스가 클로드 코드를 다운로드하고 시작하려고 한다며 도움을 요청합니다.

[06:46] 알렉스가 클로드 코드 기본 사항을 안내하겠다고 하며, 크리스의 목적을 파악하기 위해 코드베이스 이해, 코드 변경 등 어떤 작업을 원하는지 질문합니다.

[07:03] 크리스가 코드베이스 편집을 원한다고 답하고, 알렉스가 클로드 코드가 바로 그런 용도로 설계되었다며 버그 수정, 새 기능 추가, 리팩토링 등 다양한 작업이 가능하다고 설명합니다.

[07:20] 크리스가 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)에 대해 질문하고, 알렉스가 MCP는 클로드 코드에서 사용 가능하며 외부 도구와 서비스와의 상호작용을 가능하게 한다고 설명합니다.

[07:48] 크리스가 MCP를 로컬에서 실행할 수 있는지 질문하고, 알렉스가 MCP 서버는 로컬에서 실행 가능하며 본인 컴퓨터나 로컬 네트워크의 도구와 서비스에 연결할 수 있다고 답합니다.

[08:06] 크리스가 d-verbose 플래그에 대해 질문하고, 알렉스가 이는 자세한 로깅을 활성화하여 완전한 턴별 출력을 보여주어 디버깅에 도움이 된다고 설명합니다.

[08:30] 크리스가 사용자 권한 없이 허용되는 도구 목록 명령에 대해 질문하고, 알렉스가 allow-tools 플래그를 사용하거나 settings.json 파일에서 설정할 수 있다고 답합니다.

[08:48] 사용자가 Claude 코드에서 권한 확인을 건너뛰는 방법에 대해 질문하고, AI가 skip permission prompts 플래그 사용법과 주의사항을 설명합니다.

터미널 로그를 통해 신규 대화가 감지되는 과정을 확인하고, 전사·요약·퍼포먼스 리포트를 검토한다. 데이터 기반으로 지원 품질을 객관적으로 평가한다.

[09:06] Ctrl + D 단축키에 대한 질문에 AI가 세션 종료 기능과 파일 끝 신호의 개념을 설명합니다.

[09:27] 사용자가 친구의 네오빔 사용에 대해 문의하자, AI가 Claude 코드의 vim 모드 지원과 설정 방법을 안내합니다.

[09:49] 대화가 마무리되며 사용자가 만족감을 표현하고, AI가 친절한 인사와 함께 세션을 종료합니다.

[10:06] 화자가 AI와의 대화가 성공적이었다고 평가하며, 터미널에서 새로운 대화 데이터가 발견되어 분석이 시작되었다고 설명합니다.

[10:33] 전체 대화 트랜스크립트를 검토하며, 사용자와 AI 간의 질의응답 내용을 확인하고 분석 결과를 살펴봅니다.

[10:51] Claude 코드 지원 성능 보고서를 통해 AI 에이전트의 훌륭한 성능과 고객 만족도, 기술적 정확성을 확인합니다.

11Labs Conversational AI와 Twilio 연동 워크플로의 간편함을 강조하며, 비즈니스용 음성 지원 에이전트를 손쉽게 구축해 대화 데이터를 활용할 것을 제안한다.

[11:27] 분석 결과에서 추가 교육이 불필요하다는 평가와 함께, 트랜스크립션 시스템이 고객과 AI의 대화를 명확히 구분해서 기록한다는 점을 강조합니다.

[11:55] 대화 분석 기능의 유용성을 설명하며, 대화 내용 다운로드 기능에 대해 언급. 현재 다운로드가 작동하지 않는 문제가 있지만 일반적으로는 대화를 저장하고 다시 들을 수 있다고 설명.

[12:11] 11랩 플랫폼으로 돌아가서 대화를 재생하는 기능을 시연. 클로드 코드 지원 에이전트 Alex와의 실제 대화 내용을 재생하여 기능이 잘 작동함을 보여줌.

[12:30] 간단한 지원 에이전트 제작 과정을 정리하며, 사용의 용이성을 강조. 현재 모든 사용자에게 공개되었는지는 확실하지 않지만, 트윌리오 번호만 있으면 비즈니스용 지원 에이전트를 쉽게 만들 수 있다고 설명.

[12:57] 11랩의 대화형 AI 기능을 추천하며 전사 기능 등을 활용한 파이프라인 구축 가능성을 언급. 본인은 아직 초보 단계이며 테스트 목적으로만 워크플로우를 만들어봤다고 설명.

[00:00] 안녕하세요. 저는 클로드 코드 지원

[00:02] 에이전트 알렉스입니다. 오늘 어떻게 도와드릴까요? 안녕하세요

[00:04] 알렉스. 클로드 코드에 대해 질문이 있습니다.

[00:07] 지금 로그인하려고 하는데,

[00:10] 슬래시 커맨드에 대한 질문이 있어요.

[00:14] 맞죠? 컴팩트라는

[00:16] 슬래시 커맨드가 있는데요.

[00:18] 이게 무엇을 하는지 잘 모르겠어요. 설명해 주실 수 있나요? 네,

[00:22] 물론 도와드릴 수 있습니다.

[00:24] 컴팩트 슬래시 커맨드는

[00:25] 클로드 코드 내에서 대화 기록을

[00:27] 관리하는 데 도움을 주도록 설계되었습니다. 기본적으로

[00:29] 핵심 정보에 집중하여

[00:31] 대화를 간소화합니다. 이는

[00:34] 대화를 체계적으로 유지하는 데 유용합니다

[00:35] 방금 보신 것은 제가 만든 클로드 코드 지원

[00:38] AI 음성 에이전트입니다. 실제로 새로운

[00:41] 일레븐랩스의 대화형 AI를 사용해서 이것을 설정했는데

[00:44] 설정하기가 꽤 쉽습니다. 오늘은

[00:46] 제가 어떻게 했는지

[00:47] 설명해드리려고 합니다. 세부적으로

[00:49] 깊이 들어가지는 않을 거지만, 제가 어떻게

[00:51] 설정했는지에 대한 개요를

[00:53] 보여드릴 것입니다. 그리고 다른 것도 있는데

[00:56] 이 대화가 끝난 후에

[00:58] 이것을 임포트해서

[01:01] 분석할 수 있습니다. 자,

[01:03] 여기서 시작해보겠습니다. 일레븐랩스

[01:06] 대화형 AI에는 에이전트라는

[01:08] 탭이 있습니다. 여기서 우리 에이전트를

[01:12] 구성할 수 있습니다. 하지만 한 가지

[01:14] 더 있어요. 제가 폰을 들고 있는 걸

[01:16] 보셨죠? 이 전화번호를

[01:20] 얻으려면, 이것은

[01:22] Twilio에 연결되어 있습니다. 그래서 실제로 사람들이

[01:25] 자신의 폰으로 전화를 걸 수 있는

[01:28] 실제 전화번호가 필요하다면

[01:30] Twilio 계정이 필요합니다. 하지만

[01:33] 이것을 구현하는 다른 방법들도

[01:34] 있을 것 같습니다. 저는 그냥

[01:36] 제가 어떻게 설정했는지 설명하고 싶어요. 자,

[01:39] 대화형 AI에는

[01:41] 에이전트라는 것이 있습니다. 우리는

[01:42] 언어를 선택할 수 있습니다. 지금은 영어로

[01:44] 설정했지만, 노르웨이어도 가능합니다.

[01:46] 시도해봤어요. 여기에 제가 설정한

[01:48] 간단한 시스템 프롬프트가 있습니다.

[01:50] 당신의 이름은 알렉스입니다. 당신은 클로드 코드 지원 에이전트입니다.

[01:52] 당신의 임무는 고객들을

[01:54] 클로드 코드 소프트웨어 지원으로 돕는 것입니다.

[01:56] 고객들의 질문에 도움을 주세요.

[01:58] 정중하고, 좋은 기분으로, 자연스럽게 말하며,

[01:59] 인내심을 갖고 도움을 주세요. 좋습니다,

[02:01] 꽤 좋네요. 하지만 이 시스템은

[02:04] 클로드 코드에 대해 아무것도 모릅니다.

[02:07] 그래서 제가 앞서서 한 것은

[02:09] 클로드 코드에 대한 모든 정보를

[02:13] 수집한 것입니다. 그냥

[02:15] 그들의 설정 페이지로 가서

[02:18] 여기 클로드 코드의 문서, 모든 것을

[02:21] 살펴봤습니다. 몇 페이지를 복사해서

[02:24] 여기 제 텍스트 파일에 붙여넣었고

[02:26] 대화형 AI로 돌아갔습니다.

[02:29] 지식 베이스라는 것이 있습니다.

[02:31] 여기서 더 아래로 스크롤하면

[02:32] 에이전트 지식 베이스가 있는데, 저는

[02:34] 클로드코드.txt를 업로드했고 이제 우리 에이전트는

[02:37] 제가 원하는 모든 정보를 갖고 있습니다

[02:39] 우리를 도와야 할 것에 대해서요.

[02:42] 정말 멋지죠?

[02:43] 다시 위로 스크롤하면

[02:46] 음성으로 갈 수 있습니다. 저는

[02:47] 제 일레븐랩스 설정에 있던 알렉산드라 음성을 선택했습니다.

[02:50] Twilio를 사용하려면 이것을 TTS로

[02:53] 출력 형식으로 설정하는 것을 기억하세요.

[02:56] 그리고 여기서 LLM도 선택할 수 있다는 걸 볼 수 있습니다.

[02:59] 만약 여기로 돌아가면, 어떤

[03:02] LLM이 이것을 지원할지 볼 수 있습니다. 저는 그냥

[03:04] Gemini 2.0 플래시를 선택했습니다. 하지만

[03:07] 여기를 보면, 다른

[03:09] 모델들도 많이 선택할 수 있습니다. 우리는

[03:11] Claude 4를 할 수 있고, Gemini도 할 수 있습니다

[03:14] 2.5 Pro 2.5 플래시가 있고 여기에

[03:18] 가격도 나와 있습니다. 저는 그냥 Gemini

[03:21] 2.5 플래시를 선택했습니다. 매우 저렴하고

[03:23] 제가 사용하는 케이스에서는 꽤 잘 작동하는 것 같습니다

[03:25] 여기에 다른 옵션들도 있습니다

[03:27] 분석, 보안,

[03:30] V 채팅 같은 것들이 있습니다. 하지만 제가

[03:33] 관심 있었던 것은 이 통화

[03:35] 기록을 얻는 것이었습니다. 맞죠. 여기서 볼 수 있는

[03:37] 우리가 한 통화들은 이것이

[03:39] API를 사용해서 가져올 수 있기 때문입니다. 이것은

[03:41] 우리가 나눈 대화였습니다. 맞죠. 우리는

[03:43] 여기서 요약을 볼 수 있고

[03:45] 전사 내용도 있어서 모든 것을

[03:47] 가져와서 이 데이터를 사용해서

[03:49] 추가 분석을 할 수 있습니다. 맞죠. 만약 우리가

[03:52] 이쪽으로 가면, 네, 커서를

[03:55] 할 수 있습니다. 여기가 제 코드베이스나

[03:58] 지식 베이스 같은 곳입니다. 저는

[04:00] 다시 전화를 걸어서 더

[04:02] 자세한 질문들을 할 예정입니다. 답하기

[04:04] 어려운 질문들 말이죠. 우리는 더 많이

[04:07] 슬래시 명령어에 대해 물어볼 수 있고 이것들을 많이 할 수 있습니다

[04:09] 그리고 이게 끝나면, 볼 수 있듯이

[04:12] 11 Labs 대화

[04:15] 폴링이 있습니다. 그래서 우리가 전화를 끊자마자

[04:17] 새로운 대화가 11에 등록되면

[04:19] Labs에서, 우리는 이것을

[04:21] 여기로 가져와서 OpenAI를 통해 실행해서

[04:24] 대화 분석을 만들 예정입니다. 그래서 그것이

[04:27] 제가 설정한 파이프라인이고

[04:30] 여기서 한 가지 더 보여드리겠습니다. 그래서 우리가

[04:32] 전사 내용을 가져올 때, 우리는

[04:35] 코드 포트 코드를 할 예정입니다

[04:38] 지원 분석을 하고 여기에 몇 가지 포인트가

[04:40] 있습니다. 우리가 여기서 하고 싶은 것은 여기가

[04:42] 우리가 전사 내용을 넣고 결과로

[04:44] 이 분석 보고서를 얻는 곳입니다. 보여드리겠습니다

[04:46] 하지만 이것이 그냥 일반

[04:49] 텍스트이기 때문에 우리는 이것을 사용할 수 있었습니다

[04:52] 우리가 원하는 어떤 것이든. 그래서, 저는 우리가

[04:53] 지원팀에 다시 전화할 것 같습니다.

[04:55] 더 명확한

[04:57] 질문들을 할 예정입니다. 그리고 동시에, 우리가

[05:00] 에이전트와 대화하면서, 저는

[05:03] 여기서 꽤 어려워 보이는

[05:05] 질문들을 찾을 예정입니다. 그리고 우리는

[05:07] 그들이 우리에게 꽤 빠르게 답할 수 있는지 볼 예정입니다

[05:09] 왜냐하면 지연 시간이 꽤

[05:11] 좋다고 생각하기 때문입니다. 그래서, 그냥

[05:14] 에이전트에게 다시 전화를 걸어서

[05:18] 클라우드 코드에 대해 더 어려운 질문들을

[05:20] 해보겠습니다. 하지만 먼저

[05:22] 오늘의 스폰서에 대해 말씀드리겠습니다. 그리고 그것은

[05:24] 바로 저입니다. 그래서 저는

[05:26] videocourse.com 같은 것을 만들었습니다.

[05:29] 이것은 만약 여러분이

[05:31] AI 비디오에 깊이 파고들고 싶다면 AI를 마스터하는 플랫폼입니다

[05:33] 비디오로 수동적 수입을 만들어보세요. 만약

[05:35] 부업을 하고 싶고

[05:37] 시작하고 AI에 파고들고 싶다면

[05:39] 비디오, 저는 이것이 시작하기 좋은 곳이라고 생각합니다

[05:40] 그래서 몇 가지 예시를 보여드리겠습니다

[05:43] 제가 방금 시작한 채널이 있습니다

[05:44] 며칠 전에 테스트 채널로

[05:47] 시작한 것입니다. 여기서 볼 수 있듯이

[05:49] 첫 이틀 동안 우리는

[05:51] 86,400조회수를 만들었습니다

[05:53] 조회수와 60명의 구독자를 얻었습니다.

[05:57] 방금 시작한 걸 보실 수 있어요.

[05:59] 이틀 전인가요? 네, 2-3일 전이네요.

[06:02] 거의 10만 조회수에 도달했습니다.

[06:05] 확실히 잘 작동하고 있어요.

[06:06] 만약 관심이 있으시다면

[06:08] 이 플랫폼을 확인해보세요.

[06:09] 아래 설명에서 링크를 찾을 수 있습니다.

[06:10] 그리고 Google V3

[06:12] VO 강의가 올라와 있어요. 하지만 저는

[06:14] 예산 친화적인 옵션도 작업하고 있어요.

[06:17] V3가 매우 비싸거든요.

[06:20] 그 모듈은 아마

[06:21] 며칠 내에 올라올 예정이고

[06:24] 저예산으로 AI 비디오 만들기가 될 거예요.

[06:26] 관심이 있으시다면

[06:27] 아래 설명을 확인해보세요.

[06:29] 그럼 이제 비디오로 돌아가죠.

[06:31] 안녕하세요. 저는 클로드 코드 지원 에이전트 알렉스입니다.

[06:34] 오늘 무엇을 도와드릴까요?

[06:36] 안녕하세요 알렉스. 저는 크리스입니다.

[06:39] 클로드 코드에 대해 질문이 있어요.

[06:41] 방금 다운로드했고 시작할 준비가 되었어요.

[06:44] 도와주실 수 있나요?

[06:46] 안녕하세요 크리스. 기꺼이 도와드리죠.

[06:48] 클로드 코드 시작하기 기본 사항을

[06:49] 안내해드릴 수 있습니다.

[06:51] 최고의 조언을 드리기 위해

[06:53] 클로드 코드로

[06:54] 무엇을 달성하고 싶으신지

[06:56] 좀 말씀해주실 수 있나요?

[06:57] 코드베이스를 이해하거나

[06:59] 코드 변경을 하거나 다른 걸 원하시나요?

[07:03] 제 코드베이스를 편집하려고 해요.

[07:06] 그게 클로드 코드에 맞는 용도인가요?

[07:09] 네, 절대적으로 그렇습니다.

[07:11] 클로드 코드는 코드베이스 편집을 도와주도록

[07:13] 설계되었습니다.

[07:15] 버그 수정, 새 기능 추가,

[07:17] 코드 리팩토링 등 다양한 작업을 도와줄 수 있어요.

[07:20] 오케이, 꽤 흥미롭네요.

[07:23] 구체적인 질문이 있어요.

[07:27] 지금 메뉴에 있는데

[07:30] MCP라는 게 있더라고요. 사용 가능한가요?

[07:34] 네, MCP 즉 모델 컨텍스트 프로토콜은

[07:36] 클로드 코드에서 사용 가능합니다.

[07:38] 클로드 코드가 외부 도구와

[07:40] 서비스와 상호작용할 수 있게 해줍니다.

[07:42] MCP와 사용법에 대해

[07:44] 더 알고 싶으신가요?

[07:48] 아니요, 별로요. MCP를 로컬에서 실행할 수 있는지

[07:51] 궁금했어요.

[07:55] 질문을 이해했습니다.

[07:57] 네, MCP 서버는 로컬에서 실행할 수 있습니다.

[07:59] 이를 통해 클로드 코드를

[08:01] 본인 컴퓨터나

[08:03] 로컬 네트워크에서 실행되는 도구와 서비스에 연결할 수 있습니다.

[08:06] 오케이, 꽤 멋지네요.

[08:08] 여기 궁금한 플래그가 하나 있는데

[08:10] d-verbose예요.

[08:13] 그게 뭘 하는 건가요? verbose 플래그는

[08:16] 매우 유용합니다. 사용하면

[08:18] 자세한 로깅이 활성화됩니다.

[08:20] 즉, 클로드 코드가

[08:22] 완전한 턴별 출력을 보여주어

[08:24] 프린트와 인터랙티브 모드 모두에서

[08:26] 디버깅에 도움이 될 수 있습니다.

[08:30] 오케이. 사용자에게 권한을 묻지 않고

[08:33] 허용되어야 할

[08:34] 도구들을 나열하는 명령이 있나요?

[08:36] 네, 있습니다.

[08:38] allow-tools 플래그를 사용해서

[08:40] 클로드 코드가 권한을 묻지 않고

[08:42] 사용할 수 있는 도구 목록을

[08:44] 지정할 수 있습니다.

[08:45] settings.json 파일에서도 설정할 수 있어요.

[08:48] 좋네요. 만약 권한 확인을 건너뛰고 싶다면

[08:50] 어떻게 할 수 있나요?

[08:54] 권한 프롬프트를 건너뛰려면

[08:56] skip permission prompts 플래그를 사용할 수 있습니다.

[08:58] 하지만 Claude 코드가 명시적인 승인 없이

[09:00] 작업을 수행할 수 있게 될 수 있으므로

[09:02] 주의해서 사용해 주세요.

[09:04]

[09:06] 알겠습니다. 그럼 Ctrl + D를 누르면

[09:09] 어떻게 되나요?

[09:14] VS Code에서 Ctrl + D를 누르면

[09:16] 세션이 종료됩니다. 이는 파일 끝 신호로

[09:18] 프로그램에 더 이상 입력이 없다는 것을

[09:20] 알려주는 것입니다.

[09:22] 좋네요, 정말 멋지네요. 좋아 보이고요.

[09:25] 한 가지 더 물어보고 싶은 게 있는데

[09:27] 제 친구가 네오빔을 좋아하는데

[09:29] 지원되나요?

[09:34]

[09:36] 네, Claude 코드는 vim 모드를 지원합니다.

[09:38] vim 플래시 명령어로 활성화하거나

[09:41] settings JSON 파일을 통해

[09:43] 영구적으로 설정할 수 있습니다.

[09:44] 이렇게 하면 Claude 코드 안에서

[09:47] Vim 스타일 편집을 사용할 수 있습니다.

[09:49] 고마워요, Alex. 정말 좋았어요.

[09:53] 이제 만족스러워요.

[09:57] 별말씀을요, Chris. 도움이 되어서

[09:59] 기쁩니다. 앞으로 더 궁금한 게 있으면

[10:00] 언제든 물어보세요.

[10:02] 즐거운 코딩 되세요. 고마워요. 안녕히 계세요.

[10:06] 꽤 멋지지 않나요?

[10:07] 잘 작동했어요. 우리가 물어본 것들에

[10:09] 전부 답변을 해줬다고 생각해요.

[10:10] 이제 어떻게 될까요? 터미널을 보면

[10:12] 여기서 새로운 대화 하나를

[10:15] 찾은 걸 볼 수 있어요, 맞죠?

[10:19] 새로운 대화 하나를 찾았고

[10:21] 이 데이터를 가져오기 시작했어요.

[10:23] OpenAI가 이것에 대한 분석을 할 거예요.

[10:26] 이미 끝난 것 같네요.

[10:28] 우리의... 네, 여기서 다른 것들을

[10:31] 먼저 살펴볼 수 있어요.

[10:33] 트랜스크립트 말이에요. 여기 전체

[10:36] 트랜스크립트가 있어요. 제 이름이

[10:38] Chris인 걸 볼 수 있고요. 안녕, Alex.

[10:41] 그리고 여기 우리가 이야기한 모든 내용이 있어요.

[10:44] 여기서 제가 Ctrl + D에 대해 물어봤는데

[10:46] 좋은 답변을 받았죠, 맞나요?

[10:48] 완벽해요. 그리고 이게 우리가 얻은 분석이에요.

[10:51] Claude 코드 지원 성능 보고서예요.

[10:53] 날짜와 모든 것이 있고요.

[10:55] 모델도 있어요.

[10:58] 이슈 유형은 Claude 코드 시작하기에 대한

[11:00] 일반적인 문의와

[11:02] 특정 기능에 대한 질문들이에요.

[11:04] 기술적 정확성에 대해 물어본 것들도 있고요.

[11:08] 대화 분석도 있어요. 에이전트

[11:10] 성능이 훌륭했다고 나와요.

[11:13] 고객이 받은 지원에 매우

[11:15] 만족한 것 같다고 되어 있어요.

[11:17] 주요 인사이트도 있어요. 지원이 훌륭했고

[11:20] 시작점에 대한 사전 예방적 가이드를

[11:22] 제공했다고 나와요.

[11:24] 개선 기회들도 있고요.

[11:27] 액션 아이템은 필요 없고, 교육도

[11:31] 즉시 필요하지 않다고 되어 있어요.

[11:34] 에이전트가 훌륭한 지식을

[11:36] 보여줬다고 되어 있거든요.

[11:37] 인용문도 있고요. 꽤 멋지죠?

[11:40] 제가 그렇게 말했나요? 고객이 Alex에게

[11:43] 고마워요, 정말 좋았어요.

[11:44] 이제 만족스러워요라고 했나 보네요.

[11:46] 이 트랜스크립션의 좋은 점은

[11:49] 고객이 무엇을 말하는지 볼 수 있다는 거예요.

[11:51] 명확하게 구분해서 보여주죠, 맞나요?

[11:55] 분석에 정말 유용하네요.

[11:57] 대화 내용을 다운로드할 수도 있어야 해요.

[12:00] 지금은 왜 안 되는지 모르겠지만

[12:02] 보통은 여기서 대화를 받을 수 있고

[12:04] 다시 들어볼 수 있어요.

[12:07] 그런데 작동해야 하는데... 네.

[12:10] 무슨 일인지 알겠어요.

[12:11] 하지만 11랩으로 다시 돌아가서

[12:14] 대화를 클릭하면

[12:16] 다시 재생할 수 있어요, 맞죠?

[12:18] 맞아요.

[12:22] 네, 안녕하세요. 안녕하세요. 저는 Alex입니다.

[12:24] 클로드 코드 지원 에이전트예요.

[12:26] 오늘 어떻게 도와드릴까요?

[12:28] 안녕하세요.

[12:30] 네, 그것도 잘 작동하네요.

[12:32] 정말 멋지죠? 그래서, 이런 식으로

[12:36] 간단한 지원 에이전트들을 만들어왔어요.

[12:39] 사용하기 정말 쉽습니다.

[12:41] 이게 지금 모든 사람에게 공개되었는지

[12:44] 100% 확실하지는 않아요.

[12:46] 아마 그럴 거라고 생각하고

[12:49] 이것은 비즈니스용 지원 에이전트를

[12:51] 만드는 것을 정말 쉽게 해줍니다

[12:53] 트윌리오 설정 번호만 있으면 되니까요.

[12:57] 정말 재미있었어요.

[12:58] 이런 것에 관심이 있으시다면

[12:59] 11랩의 대화형 AI를

[13:01] 꼭 확인해보세요. 정말 멋지고

[13:03] 전사 기능 등을 사용해서

[13:06] 정말 멋진 파이프라인을 구축할 수 있어요.

[13:09] 저는 아직 살짝만 해봤어요.

[13:11] 깊이 있게 다루지는 않았고

[13:12] 그냥 테스트해보고 이 워크플로우를

[13:15] 만들어보고 싶었어요. 네, 그래서

[13:17] 즐거우셨으면 좋겠고

[13:18] 영감을 얻으셨기를 바랍니다.

[13:20] AI 영상에 관심이 있으시다면

[13:21] 아래 설명란의 링크를 확인해보세요.

[13:23] 아마 내일이나 곧 또 뵐 것 같아요.

[13:25] 네, 좋은 하루 되세요.