Claude Code: AI 코드 에디터를 능가하는 5가지 방법

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요약

Anthropic의 CLI 기반 AI 코딩 도구 Claude Code는 기존 AI 코드 에디터를 뛰어넘는 생산성을 제공합니다. init 명령어로 프로젝트를 자동 온보딩하고, 실시간 메모리 업데이트와 하위 디렉터리별 claude.md 파일로 구조화된 컨텍스트를 제공합니다. 내장된 플래닝 시스템과 컨텍스트 압축, 테스트 주도 개발 기능으로 워크플로우를 체계화하며, 헤드리스 CLI 모드로 CI/CD에도 유연하게 통합됩니다. 단, 세밀한 코드 작업이나 GUI 기반 대시보드는 여전히 IDE가 필요하다는 점을 균형 있게 다룹니다.

주요 키워드

Anthropic Claude Code claude.md 메모리 관리 플래닝 워크플로우 컨텍스트 압축 테스트 주도 개발 헤드리스 모드 AI 코딩 에이전트 CLI 인터페이스

하이라이트

🔑 init 명령어로 프로젝트 전체 리포지토리를 자동 스캔해 claude.md 파일로 온보딩과 메모리 관리를 한 번에 완료합니다.
⚡️ #hash 커맨드를 통해 코딩 도중 흐름을 끊지 않고도 새로운 메모리 규칙을 즉시 추가할 수 있습니다.
🌟 하위 디렉터리별 claude.md 파일을 읽어 상위 컨텍스트와 연동, 대규모 리포지토리에서도 영역별 지식 구성을 지원합니다.
📌 내장된 플래닝 워크플로우는 작업 복잡도를 자동 판단해 단계별 To-Do 목록을 생성하고 진행 상황을 실시간 추적합니다.
🚀 compaction 명령으로 긴 대화나 실행 기록을 요약·압축해 최신 작업에 집중할 수 있도록 컨텍스트를 관리합니다.
🧪 테스트 주도 개발(TDD) 기능으로 AI가 통합 테스트를 생성·수정·실행하며, 안정적인 기능 확장을 돕습니다.
⚙️ -p 플래그를 이용한 헤드리스 모드에서 단일 커맨드라인으로 프롬프트 입력과 출력을 깔끔하게 처리해 CI/CD에 바로 연동할 수 있습니다
❗️ GUI 기반 Kubernetes 대시보드나 데이터베이스 탐색기 같은 외부 도구는 지원하지 않아, 세밀한 수작업에는 여전히 IDE가 필요합니다

용어 설명

Claude Code

Anthropic에서 개발한 CLI 기반 AI 코딩 에이전트로, 내장된 메모리 시스템과 워크플로우 관리를 제공합니다.

claude.md

init 명령어로 생성되는 프로젝트 컨텍스트 파일로, 리포지토리 구조와 설정을 요약해 저장합니다.

#hash 커맨드

프롬프트를 벗어나지 않고 실행 중인 세션에 새로운 메모리 규칙을 추가할 때 사용하는 명령어입니다.

compaction 명령

긴 대화나 작업 내역의 컨텍스트를 요약·압축해 최신 작업에 집중하도록 돕는 기능입니다.

내장 플래닝(Planning)

작업 난이도에 따라 단계별 To-Do 목록을 생성·추적하는 워크플로우로, 복잡한 작업도 체계적으로 관리합니다.

헤드리스 모드(Headless Mode)

-p 플래그로 단일 커맨드라인에서 프롬프트 입력과 결과 출력을 수행해 CI/CD나 자동화 스크립트에 연동합니다.

기존 AI 코드 에디터 대신 Anthropic의 명령줄 도구 Claude Code를 사용해 본 경험을 소개합니다. 5가지 핵심 워크플로우를 살펴보고, 장단점을 평가해 전환 여부를 결정하도록 유도합니다.

[00:00] 화려한 AI 코드 에디터는 잊으세요. Anthropic의 이 커맨드 라인 도구가 필요한 전부일 수 있습니다. 지난 2주 동안 Claude Code를 일상 개발 워크플로우에 집중적으로 활용하며 최첨단 코딩 IDE보다 뛰어난 성능을 보이는 부분들을 발견했습니다.

[00:15] 이 영상에서는 제가 유용하다고 느낀 다섯 가지 핵심 워크플로우와 함께 아직 부족한 부분들도 공유해 드립니다. 여러분이 전환해야 할지 결정하는데 도움이 될 것입니다.

[00:29] Claude Code는 뛰어난 메모리 관리 시스템을 구축했습니다. 새 프로젝트를 시작할 때 'init' 명령어를 실행하면 전체 저장소를 분석하여 README, package.json, 각종 설정 파일과 디렉토리 구조를 종합적으로 개요화합니다.

init 명령어가 리포지토리의 README, package.json, 루트 디렉터리 구조를 스캔해 claude.md를 생성합니다. 이를 통해 프로젝트 컨텍스트를 자동으로 메모리에 저장하고 팀과 공유합니다.

[00:59] 이 정보는 'claude.md' 파일로 저장되며 프로젝트 컨텍스트, 저장소 구조, 표준 빌드 명령어 등을 포함합니다. 이는 개발자 온보딩에 매우 효과적이며, 설정 고민 없이 바로 시작할 수 있게 해줍니다.

[01:45] 또 다른 멋진 워크플로우는 코딩 세션 중에 프롬프트를 떠나지 않고도 메모리에 계속 정보를 추가할 수 있다는 점입니다. 해시 명령어를 사용하여 새로운 메모리 규칙을 입력하면 적절한 메모리에 추가할 수 있습니다.

#hash 커맨드로 코딩 중 필요한 메모리 규칙을 즉시 추가할 수 있습니다. 대화 흐름을 유지하면서 프로젝트 컨텍스트나 개인 설정(예: 사용자명)을 자동으로 반영합니다.

[02:20] 보통은 팀원들과 공유되도록 프로젝트 컨텍스트에 추가하는 것이 좋습니다. 시스템은 단순히 텍스트를 그대로 추가하는 것이 아니라, 메모리의 컨텍스트를 분석한 다음 적절하게 파일에 업데이트를 적용합니다.

[02:45] 이렇게 추가된 새 메모리는 워크플로우 내에서 즉시 적용됩니다. 예를 들어 사용자를 특정 이름으로 부르도록 지정하면 바로 반영되는 것을 볼 수 있습니다.

[03:01] Claude에서는 코딩 중에 흐름을 방해하지 않고 메모리 업데이트를 할 수 있습니다. 또한 대규모 저장소에서 하위 디렉토리마다 claude.md 파일을 만들어 루트부터 모든 상위 디렉토리의 컨텍스트 파일을 자동으로 읽어들일 수 있습니다.

각 서브폴더에 claude.md를 두면 루트부터 상위 컨텍스트를 재귀적으로 읽어옵니다. 대규모 리포지토리에서 모듈별로 구체적 설정을 유지하면서 전체 맥락을 통합할 수 있습니다.

[03:40] 저장소 루트에는 프로젝트 설명과 구조, 명명 규칙 등 전체적인 컨텍스트를 두고, 각 하위 폴더에는 특정 컴포넌트에 맞는 구체적인 지침을 담은 claude.md 파일을 배치할 수 있습니다.

[04:00] Claude Code의 두 번째 훌륭한 기능은 네이티브 계획 워크플로우가 내장되어 있다는 점입니다. Slack MCP 서버에 새 도구를 추가하는 예시를 통해 이를 확인할 수 있습니다.

복잡도에 따라 자동으로 플랜 생성 여부를 판단하고, Slack API 예시처럼 단계별 To-Do 리스트를 만들어 진행 상황을 추적합니다. 우선순위에 따라 작업을 수행해 흐름이 뒤틀리지 않습니다.

[04:30] Claude Code는 작업의 복잡성에 따라 자동으로 계획 수립 여부를 결정하지만, 사용자가 명시적으로 '계획을 세우고 검토를 기다려라'라고 지시할 수도 있습니다. 계획은 할 일 형식으로 보기 좋게 제시됩니다.

[05:07] 계획에는 코드 검토, API 문서 확인, 스키마 설계, 코드 구현, 테스트, 업데이트 등 종합적인 작업이 포함되며, 각 작업의 진행 상황을 확인할 수 있습니다. 웹 검색 기능 추가로 API 사용법도 직접 검색 가능합니다.

[05:38] Claude Code는 모든 작업을 인간적인 방식으로 수행하며, 전체 실행 과정에서 자체 진행 상황을 추적하는 기능이 매우 편리합니다.

긴 디버깅 세션 중 컨텍스트 용량을 퍼센트로 표시하며, compaction 명령으로 불필요한 대화 내역을 요약·압축합니다. 사용자가 직접 유지할 내용을 지정해 핵심 정보만 보존할 수 있습니다.

[05:56] 클로드 코드는 작업 구성 파일을 홈 디렉토리에 저장하며, JSON 파일로 작업의 상태와 우선순위를 관리합니다. 두 개의 작업은 완료되었고 하나는 진행 중입니다.

[06:34] 클로드 코드는 작업 계획 기능 덕분에 구현 과정에서 방향을 잃지 않고 원래 작업을 기억합니다. 복잡한 작업에는 계획을 적용하고 간단한 작업에는 바로 실행하는 방식으로 사용자 습관을 학습합니다.

[07:31] 클로드 코드는 컨텍스트 관리에 효과적인 방법을 제공합니다. 컨텍스트 길이가 한계에 도달하면 오른쪽 하단에 남은 컨텍스트 양을 표시하고, 자동 압축 기능이 작동합니다.

[08:13] 컨텍스트 압축 과정에서 사용자는 직접 특정 지시를 내릴 수 있어, 자동 처리 대신 컨텍스트에 유지할 내용을 직접 지정할 수 있습니다. 예를 들어 '나를 얀이라고 부르는 데 집중하라'와 같은 지시가 가능합니다.

[09:05] 대화 맥락을 효과적으로 관리하는 기능이 있어 작업 흐름을 유지할 수 있습니다. compact 명령어를 사용하면 이전 작업을 간결하게 요약하고 현재 작업과 다음 단계를 명확히 보여줍니다.

[09:47] Claude Code는 테스트 주도 개발(TDD)에 뛰어납니다. 테스트를 생성하고 이를 통해 개발을 진행하는 능력이 있어, 기존 기능을 망가뜨리지 않고 새 기능을 추가할 수 있는 자신감을 줍니다.

AI가 없는 시스템에 통합 테스트를 생성하고, 실패한 테스트를 반복 수정해 모두 통과할 때까지 실행합니다. 안정적인 기능 추가와 AI 셀프 디버깅을 위한 핵심 워크플로우입니다.

[10:50] AI 코딩 에이전트를 활용한 테스트는 수동 테스트보다 신뢰성이 높습니다. 매번 동일한 상호작용을 보장하므로 오류 발생 가능성이 줄어들고, 에이전트가 테스트 결과를 기반으로 자가 수정할 수 있습니다.

[12:00] Claude는 명령줄에서 헤드리스 모드로 직접 실행할 수 있는 기능을 제공합니다. claw 명령에 -p 매개변수와 경로를 추가하여 사용할 수 있습니다.

-p 옵션으로 프롬프트를 커맨드라인에 직접 입력하고 결과만 출력해 CI나 스크립트에 통합합니다. 로그 없는 깔끔한 출력으로 자동화와 배치 작업에 적합합니다.

[12:10] Claude Code의 헤드리스 모드를 통해 명령줄에서 직접 실행할 수 있으며, -p 파라미터로 단일 명령에 전체 프롬프트를 제공할 수 있습니다.

[12:40] 헤드리스 모드에서는 중간 로그 없이 깔끔한 출력을 제공하며, CI 통합이나 일회성 작업에 유용합니다. 이 설계는 인간 인 더 루프 상호작용에 최적화되어 있습니다.

[13:27] IDE는 여전히 필요합니다. 코딩 에이전트가 부족한 부분이 있고, 미세한 코드 조정이나 Kubernetes 대시보드, 데이터베이스 탐색기와 같은 외부 도구 통합에는 한계가 있습니다.

Cloud Code는 대다수 작업을 자동화하지만, 세밀한 코드 수정이나 GUI 도구 연동에는 여전히 IDE가 필요합니다. AI 에이전트를 보조 도구로 활용하면서 두 방식을 병행하는 워크플로우를 권장합니다.

[14:30] Claude Code는 OpenAI의 Codex나 ADA 같은 다른 CLI 코딩 에이전트보다 훨씬 발전된 워크플로우를 제공하지만, 오픈소스가 아니라서 다른 모델로 교체할 수 없습니다.

[00:00] 화려한 AI 코드 에디터는 잊으세요. Anthropic의

[00:02] 이 커맨드 라인 도구가 필요한 전부일지도 모릅니다.

[00:04] 지난 2주 동안, 저는

[00:06] 일상적인 개발 작업에서 Claude Code를

[00:08] 집중적으로 활용해 왔는데

[00:10] 최첨단 코딩 IDE보다도 완전히

[00:12] 뛰어난 성능을 보이는 부분들을 발견했습니다.

[00:15] 이 영상에서는 제가 매우 유용하다고 느낀

[00:18] 다섯 가지 핵심 워크플로우와

[00:20] 아직 부족한 부분들도 함께 공유해 드리겠습니다.

[00:23] 여러분이 전환해야 할지 궁금하신가요?

[00:25] 영상 끝까지 시청해 보세요.

[00:26] 영상 끝까지 시청해 보세요.

[00:29] Claude Code는 뛰어난 메모리 관리 시스템을

[00:31] 구축했는데, 이는 온보딩 과정도 정말 잘

[00:33] 작동하게 만듭니다.

[00:35] 새 프로젝트를 시작할 때, 가장 먼저

[00:38] init 명령어를 실행하라고 요청합니다.

[00:39] 이 명령어는 전체 저장소를

[00:42] 분석하며 README 파일, package.json,

[00:45] Cursor 룰, GitHub Copilot

[00:48] 인스트럭션, Winds 룰,

[00:49] 모든 읽을 수 있는 포맷을 읽고

[00:51] 전체 디렉토리 구조까지 나열하여

[00:54] 프로젝트 전체에 대한 종합적인 개요를 만듭니다.

[00:57] 프로젝트 전체에 대한 종합적인 개요를 만듭니다.

[00:59] Claude는 이 파일을 claude.md라고 명명하고

[01:01] 작성합니다.

[01:04] 전체 디렉토리를 읽고

[01:06] 컨텍스트를 자체 메모리 시스템에 직접 업데이트한 것을

[01:09] 확인할 수 있습니다.

[01:12] 이러한 정보에는 프로젝트 컨텍스트,

[01:14] 저장소 구조, 표준 빌드 명령어 및

[01:16] 개발 워크플로우에 대한 개요가

[01:18] 포함됩니다.

[01:20] 이는 개발자 온보딩에 아주 좋은 방법입니다.

[01:23] Cursor 룰 파일을 어떻게 시작할지,

[01:26] Whinserver 룰에 무엇을 넣어야 할지 등을

[01:28] 고민할 필요가 전혀 없기 때문이죠.

[01:31] Claude Code는 이 워크플로우를

[01:33] 기본적으로 통합했습니다.

[01:35] 정말 편리하죠. Cursor도 최근에 이 기능을

[01:38] 추가했으니, 다른 AI 코드 에디터에서도

[01:41] 이런 기능을 더 많이 볼 수 있길 바랍니다.

[01:43] 또 다른 정말 멋진 워크플로우는

[01:45] 코딩 세션 중에 프롬프트를 떠나지 않고도

[01:48] 이 메모리에 계속 추가할 수 있다는 점입니다.

[01:50] 기능을 코딩한 후 Claude가 뭔가 이상한 걸

[01:53] 했다고 깨달았을 때, 혹은 단순히

[01:55] 스타일을 변경하고 싶을 때 사용할 수 있습니다.

[01:57] 여기서는 '항상 나를 예판이라고 부르라'고

[01:59] 말해볼 겁니다.

[02:00] 말해볼 겁니다.

[02:02] 해시 명령어는 Claude Code에게

[02:04] 새로운 메모리 규칙을 입력하고 싶다는 것을 알려줍니다.

[02:11] 엔터를 치고 추가하면, 어떤 메모리에

[02:14] 추가할지 물어볼 것입니다.

[02:16] 보통은 팀원들과 공유되도록

[02:19] 저장소에 커밋되는 프로젝트 컨텍스트에

[02:20] 추가하는 것이 좋습니다.

[02:22] 그러면 그 메모를 받아서

[02:24] claude.md 파일에 추가합니다.

[02:26] 이는 단순히 그대로 추가하는 것이 아니라,

[02:27] 메모리의 컨텍스트를 분석한 다음

[02:30] 백그라운드에서 실제 파일에 업데이트를 적용합니다.

[02:33] 이렇게 추가된 새 메모리는

[02:36] 이 워크플로우 내에서 직접 참조됩니다.

[02:38] 이제 나를 '예판'이라고 부르라고 했으니

[02:40] hello라고 입력하면

[02:42] 예판이라고 응답해야 합니다.

[02:45] 이렇게 추가된 새 메모리는 이 워크플로우 내에서

[02:49] 직접 참조됩니다. 이제 '안녕'이라고 치면

[02:51] 예판이라고 부를 것입니다.

[02:54] 자, 됐네요.

[02:57] 그렇죠.

[03:01] 코딩 작업 중에 흐름을 방해하지 않고 이런 메모리 업데이트를

[03:04] 많이 할 수 있습니다. 또 다른 정말 멋진

[03:06] 점은 Claude 내에서 대규모 저장소가

[03:08] 있을 경우, 하위 디렉토리에 직접

[03:12] claude.md 파일을 생성할 수 있다는 것입니다.

[03:14] 하위 디렉토리에서 Claude Code를 실행할 때마다,

[03:17] 루트까지 거슬러 올라가 존재하는 모든

[03:19] 상위 디렉토리의 claude.md 파일을

[03:22] 읽어들이므로 해당 컨텍스트를

[03:25] 하위 폴더에 직접 적용하는 방법을 알게 됩니다.

[03:27] 따라서 저장소의 루트에는

[03:30] 전체적인 컨텍스트를 포함할 수 있고

[03:32] 여기에는 간략한 프로젝트 설명,

[03:34] 대략적인 저장소 구조 및

[03:36] 모든 시스템 컴포넌트에 적용되는

[03:38] 명명 규칙 등이 포함될 수 있습니다.

[03:40] 그리고 크고 복잡한 컴포넌트가 있을 때

[03:43] 모든 시스템 컴포넌트에 적용되는

[03:45] 명명 규칙들을 상상해보세요. 또한 크고 복잡한 컴포넌트가 있을 때

[03:47] 각 하위 폴더에 별도의 claude.md 파일이

[03:49] 있어서 모든 하위 폴더에 있는

[03:52] 각각의 컴포넌트에 매우 구체적인

[03:54] 지침 세트를 적용할 수 있습니다.

[03:57] 두 번째 훌륭한 기능은

[03:59] 네이티브 계획 워크플로우가 Claude에

[04:01] 직접 내장되어 있다는 것입니다.

[04:04] 예를 들어 보여드리겠습니다. Slack MCP를 사용하여

[04:07] Claude에게 요청했습니다.

[04:10] Slack MCP 서버에 새로운 도구를 추가해보자고 했습니다.

[04:12] 이 도구는 채널에 메시지를 보내고

[04:14] 사용자에게 보내는 비공개 메시지에

[04:17] 해당 메시지 ID를 참조하는 기능입니다.

[04:19] 이건 단지 다른 도구들을 연결하는

[04:21] 능력과 여러 API 호출을 만드는 능력을

[04:24] 테스트하는 것이고, 저는

[04:26] 명시적으로 먼저 계획을 세우라고 요청했습니다.

[04:29] 대부분의 경우 이렇게 할 필요는 없습니다.

[04:31] Claude Code 자체가

[04:33] 작업이 충분히 복잡한지, 계획이 필요한지

[04:35] 스스로 결정합니다. 하지만 저는 그냥

[04:37] 제 마음의 평화를 위해 추가합니다.

[04:39] 물론 선택적으로 '먼저 계획을 세우고

[04:40] 진행하기 전에 내 검토를 기다려라'라고

[04:43] 말할 수도 있습니다. 실행하기 전에

[04:45] 계획을 확인하고 싶은 경우에요.

[04:47] 그러면 정말 보기 좋은 할 일 형식으로

[04:49] 계획을 제시하고 각 단계를 진행하면서

[04:52] 진행 상황을 보여줍니다.

[04:54] 이 계획을 보면, 기존 Slack MCP 서버

[04:57] 코드를 검토하고, API 문서를 읽고,

[04:59] 스키마를 설계한 다음,

[05:01] 코드 구현, 테스트, 그리고

[05:04] 업데이트를 진행할 것을 알 수 있습니다.

[05:06] 매우 종합적인 작업 세트이며

[05:07] 각 작업을 통해 진행되는 것을

[05:09] 볼 수 있습니다. 먼저 서버 코드를 검토하고,

[05:13] 모든 관련 내용을 읽고,

[05:15] 항목에 체크 표시를 한 다음, Slack API

[05:17] 문서를 검토합니다. 그리고

[05:19] 며칠 전부터 웹 검색 기능이

[05:21] 추가되었기 때문에, Claude Code 내에서

[05:23] 벗어나지 않고도 API 사용법을

[05:26] 직접 검색할 수 있고,

[05:28] 그 작업을 완료한 다음 계속 진행합니다.

[05:30] 꽤 긴 작업이라서 전체 워크플로우를

[05:32] 여기서 보여드리진 않겠지만,

[05:35] 매우 인간적인 방식으로 모든 작업을

[05:38] 수행하는 것을 알고 있으며,

[05:40] 전체 실행 과정에서 자체 진행 상황을

[05:42] 추적할 수 있어 매우 편리합니다.

[05:45] 모든 작업을 매우 인간적인 방식으로

[05:48] 실행하는 방법을 알고 있으며 전체 실행 과정에서

[05:51] 자체 진행 상황을 추적할 수 있어

[05:53] 매우 편리합니다.

[05:56] 내부를 좀 들여다보면,

[05:58] 클로드 코드는 이 작업 구성 파일을

[06:01] 자체 홈 디렉토리에 직접 저장합니다

[06:03] do.claw/todos 디렉토리 내부에서

[06:06] cl/todos에서 이 ID를 찾을 수 있는데

[06:08] 이것이 당신의 대화 ID입니다

[06:10] JSON 파일을 보면 각 작업을 모두 나열할 뿐만 아니라

[06:13] 현재 상태와 우선순위도 표시하는 것을 볼 수 있습니다

[06:15] 보시다시피 두 개의 작업을 완료했고 하나는 진행 중입니다

[06:18] 이것이 명확하게 강조되어 있습니다

[06:21] 흥미롭게도 우선순위도 이 목록에 포함되어 있습니다

[06:23] 터미널의 UI에서는 직접 보이지 않지만

[06:25] 클로드는 분명히

[06:27] 우선순위가 높은 작업부터 먼저 처리하려고 합니다

[06:30] 나중의 작업으로 내려가기 전에요

[06:32] 전반적으로 클로드 코드가

[06:34] 실제 구현 계획을 더 잘 유지한다고 느꼈습니다

[06:36] 내장된 이 작업 계획 덕분에

[06:39] 항상 '내가 완료해야 할 작업이 이것이다'라는 것을

[06:41] 기억하고 돌아올 수 있습니다

[06:44] 디버깅을 하다가 다른 문제, 또 다른 문제로 넘어가며

[06:47] 결국 원래 작업이 무엇인지 잊어버리는 토끼굴에

[06:50] 빠지는 대신에 항상 돌아갈 수 있죠

[06:53] 이것이 내가 완료해야 할 작업이라는 것을요

[06:55] 디버깅 중에 다른 이슈, 또 다른 이슈를 발견하며

[06:57] 토끼굴로 빠져서

[06:59] 원래 작업이 무엇인지 잊어버리게 되는 대신이요

[07:01] 다른 AI 코드 에디터들이 계획 모드를

[07:04] 별도의 기능으로 구현한 것을 몇 개 본 적이 있지만

[07:07] AI 코딩 에이전트에게는

[07:09] 이것이 훨씬 더 나은 사용자 경험입니다

[07:11] 작업의 의도를 자동으로 파악하고

[07:13] 사용자의 습관도 학습해서

[07:16] 복잡한 작업에는 자동으로 계획을 적용하고

[07:19] 간단한 작업에는 바로 실행하는 방식을 알게 됩니다

[07:22] 복잡한 작업에는 자동으로 계획을 적용하고

[07:24] 간단한 작업에는 바로 실행으로 넘어가는 거죠

[07:26] 클로드 코드는 이것을 정말 잘 수행합니다

[07:28] 다음으로, 클로드 코드는 컨텍스트를 관리하는

[07:31] 정말 간단한 방법을 제공합니다

[07:33] 아마 긴 디버깅 세션 동안

[07:35] 출력 품질이 크게 떨어지는 것을

[07:38] AI 코드 에디터에서 경험해 보셨을 겁니다

[07:40] 클로드 코드에서는 실행 중에

[07:42] 긴 대화를 찾아볼까요

[07:45] 예를 들어 구현한 프로젝트를 보죠

[07:47] 아직 그 한계에 도달하지 않았지만

[07:49] 특정 컨텍스트 길이를 초과하면

[07:52] 오른쪽 하단 모서리에 백분율 표시가 나타납니다

[07:54] 압축을 시작하기 전에 남은 컨텍스트 양을 나타내는 거죠

[07:57] 이것은 자동으로 트리거할 수도 있는데

[08:00] 실행하면 모든 대화 내용과

[08:03] 도구 실행, 완료된 작업,

[08:05] 진행 중인 작업을 검토하고

[08:08] 이전 실행 컨텍스트를 모두 낭비하지 않으면서

[08:11] 자동으로 최신 작업에 집중할 수 있습니다

[08:13] 또 다른 멋진 점은

[08:16] 이 압축 과정에서 직접 특정 지시를 내릴 수 있다는 것입니다

[08:18] 여기서 또 다른 간단한 예를 들어보겠습니다

[08:20] 예를 들어 '나를 얀이라고 부르는 데 집중하라'

[08:22] 라고 지정할 수 있죠

[08:24] 자동으로 처리하게 두는 대신

[08:27] 컨텍스트에 유지해야 할 내용에 대한

[08:29] 직접적인 지시를 지정할 수 있습니다

[08:32] 그래서 긴 기능을 구현할 때

[08:35] 또 다른 멋진 점은

[08:38] 이 압축 과정에서 직접 특정 지시를 내릴 수 있다는 것입니다

[08:40] 여기서 또 다른 간단한 예를 들어보면

[08:43] 예를 들어 '나를 얀이라고 부르는 데 집중하라'

[08:47] 라고 지정할 수 있습니다

[08:51] 자동으로 처리하게 두는 대신

[08:55] 컨텍스트에 유지해야 할 내용에 대한 직접 지시를 할 수 있습니다

[08:58] 그래서 긴 기능을 구현할 때

[09:00] 명확하게 지정할 수 있습니다

[09:02] 긴 기능을 구현할 때

[09:05] 항상 새 대화를 처음부터 시작할 수 있지만

[09:07] 현재 대화에서 유지하고 싶은 맥락이 있을 수 있습니다

[09:09] 특히 연속해서 기능을 구현하는 과정에서

[09:11] 서로 관련된 기능들을 구현할 때는

[09:12] 모든 맥락을 처음부터 다시 가져올 필요 없이

[09:14] 작업 흐름을 유지하고 싶을 때가 있습니다

[09:16] 매번 맥락을 처음부터 불러올 필요가 없게 되죠

[09:17] 그래서 이 compact 명령어는 정말 편리합니다

[09:20] 히스토리를 볼 때 이전 작업을 요약해서 보여주지만

[09:22] 훨씬 더 간결한 방식으로 보여줍니다

[09:25] 처음에 레포지토리를 분석하고

[09:27] cla.md 파일과 요약을 생성하고

[09:29] 마지막으로 현재 작업과 다음에 집중해야 할

[09:31] 선택적 다음 단계들을 보여줍니다

[09:34] 이것은 정말 잘 설계되었다고 생각합니다

[09:37] 사용자에게 더 많은 제어권을 주면서도

[09:40] 지나치게 복잡한 UX를 만들지 않았기 때문입니다

[09:42] 모든 AI 코드 에디터들이 이 부분을

[09:44] 배워야 한다고 생각합니다

[09:47] 다음은 테스트 주도 개발(TDD)입니다

[09:49] Claude Code는 테스트를 만들고

[09:52] 그 테스트를 통해 개발을 진행하는 데 정말 뛰어납니다

[09:54] 저는 항상 테스트 주도 개발을 중요시해 왔습니다

[09:57] 프로토타입을 처음 만들 때 테스트를 만들지 않더라도

[09:59] MVP에 좀 더 진지한 기능을 추가하기 시작할 때

[10:02] 항상 테스트로 후속 작업을 하려고 노력합니다

[10:04] 이것은 Claude Code가 원래 테스트가 없던 시스템에

[10:07] 테스트를 생성하는 또 다른 예시입니다

[10:10] 그리고 모든 테스트를 통과할 때까지

[10:12] 완성해 나가는 모습을 볼 수 있습니다

[10:13] 여기서 저는 Slack 서버 레포지토리에서

[10:15] 몇 가지 기능을 추가하려고 했습니다

[10:18] 기능 추가를 시작하기 전에 먼저 물었습니다

[10:22] "전체 시스템에 대한 통합 테스트를 만들어 줄 수 있나요?"

[10:25] 그러자 10분 정도의 실행 세션을 진행하며

[10:28] 문서를 읽고 모의 구현을 진행했습니다

[10:30] 중간에 한 번 정도의 안내만 받고

[10:33] 실제로 실행되는 테스트를 만들어냈습니다

[10:35] 이제 기존 기능을 망가뜨릴 걱정 없이

[10:39] 새 기능을 추가할 수 있다는 자신감이 생겼습니다

[10:40] 그리고 모든 테스트가 통과하는 지점까지 도달하기 전에

[10:43] 이전에 실패했던 모든 테스트를 반복적으로

[10:45] 개선해나가는 모습을 명확히 볼 수 있었습니다

[10:47] 좋은 테스트를 작성하는 능력을 갖추고

[10:50] 특히 AI 코딩 에이전트를 활용해 테스트를 작성하면

[10:52] 훨씬 더 나은 보장을 얻을 수 있고

[10:54] 더 나은 에이전트 코딩 루프를 경험할 수 있습니다

[10:57] AI 에이전트가 테스트 출력을 기반으로

[11:00] 지속적으로 자가 수정할 수 있기 때문입니다

[11:03] 이는 수동 테스트를 통해 클릭하고

[11:05] 상호작용하며 기다리는 것보다 훨씬 더 신뢰할 수 있습니다

[11:08] playwright MCP 서버를 사용할 수 있다고

[11:10] 말씀하시는 분들도 계실 텐데요

[11:12] 잘 작성되고 엄격한 테스트만큼 좋은 것은 없습니다

[11:14] 매번 정확히 동일한 상호작용을 보장하기 때문에

[11:17] 오류가 발생할 여지가 없기 때문입니다

[11:20] 마지막으로, 명령줄에서 직접

[11:23] 헤드리스 모드로 Claude를 실행할 수 있는 기능입니다

[11:26] claw 명령에 -p 매개변수를 추가하고

[11:28] 전체 경로를 제공하면 됩니다

[11:30] 이를 통해 훨씬 더 나은 보장을 얻을 수 있고

[11:33] AI 에이전트가 테스트 결과를 기반으로

[11:37] 지속적으로 스스로를 수정할 수 있어

[11:39] 훨씬 더 나은 에이전트 코딩 루프를 경험할 수 있습니다

[11:42] 수동으로 클릭하고 상호작용하는 테스트를 기다리는 것보다

[11:44] 훨씬 더 신뢰할 수 있기 때문이죠

[11:46] playwright MCP 서버를 사용할 수 있다고

[11:48] 말하는 분들도 있겠지만, 잘 작성된 엄격한 테스트만큼

[11:51] 좋은 것은 없습니다

[11:53] 매번 정확히 동일한 상호작용을 보장하기 때문에

[11:56] 오류 발생 여지가 전혀 없습니다

[11:58] 마지막으로 중요한 것은

[12:00] 명령줄에서 직접 Claude를 실행할 수 있는 기능입니다

[12:03] 헤드리스 모드를 통해 말이죠

[12:06] 명령줄에서 헤드리스 모드로 Claude를 직접 실행할 수 있습니다

[12:09] 명령줄에서 헤드리스 모드로 Claude를 직접 실행할 수 있는 기능입니다.

[12:12] claw 명령어에 -p 파라미터를 추가하고

[12:15] 단일 명령줄에 전체 프롬프트를 직접 제공할 수 있습니다.

[12:18] 그리고 여기서도 slack mcp 서버에서

[12:21] 서버의 전체 폴더 구조를 제공하고

[12:23] 구성 요소를 설명해 달라고 요청했습니다.

[12:26] 따라서 기본적으로 설명을 위한 md 파일을

[12:27] 제공해야 합니다. 맞죠.

[12:30] 실행은 계속되고 기억해야 할 것은

[12:32] 저를 항상 EAT로 지칭하라는 것이죠.

[12:34] 그리고 마지막에

[12:36] 이 모든 것을 생성하고

[12:39] 중간에 상세한 로그 없이

[12:40] 깔끔하게 출력합니다.

[12:43] 이 기능은 에이전트 코딩 워크플로우를

[12:46] CI에 직접 통합하거나

[12:48] 일회성 작업에 모두 좋습니다.

[12:50] 코드베이스에 구체적인 것이 꼭 있을 필요는 없고

[12:53] 그냥 직접

[12:55] Claude Code를 활용해서

[12:56] 이것을 실행할 수 있습니다.

[12:58] CLCO 작업 뒤에 있는 설계 원칙을

[13:01] 명확하게 볼 수 있습니다.

[13:03] 그들은 인간 인 더 루프 상호작용을

[13:06] 모두 포함하도록 이것을 정말 미세 조정했습니다.

[13:09] 명령줄 사용을 강제함으로써 얻는 좋은 부작용은

[13:12] 텍스트 인터페이스가 코딩 에이전트와

[13:14] 상호작용하는 유일한 방법이라는 것입니다.

[13:16] 그래서 요구사항에 대해 더 생각하고

[13:19] 단일 프롬프트 라인에

[13:22] 더 간결하게 작성하도록 강제합니다.

[13:25] 그리고 큰 질문에 답하자면,

[13:27] IDE가 여전히 필요한가요? 절대적으로 그렇습니다.

[13:30] 코딩 에이전트가 부족한 부분이 있기 때문이죠.

[13:33] 기능을 구현하는 과정에서

[13:34] 여전히 잘 하지 못하거나

[13:38] 아주 작은 수정이 필요하고

[13:40] 수동으로 하고 싶을 때가 있습니다.

[13:42] 그런 작업을 위해서는

[13:44] 확실히 여전히 IDE가 필요합니다.

[13:46] Claude Code는 완전히 위임할 수 있는

[13:48] 작업에 적합하며

[13:50] 손댈 필요가 없는 작업에 좋습니다.

[13:52] 하지만 더 미세한 조정이 필요한 순간에는

[13:55] 여전히 코드 작업이 필요합니다.

[13:57] AI 코딩 에디터가 제공하는

[13:59] 따뜻하고 편안한 UI로 돌아가야 합니다.

[14:01] 그래야 인라인 탭 완성 기능으로

[14:03] 코딩하면서 수정할 수 있죠.

[14:05] 또한 Claude Code는 명령줄이 아닌

[14:09] 인터페이스와의 통합이 부족합니다.

[14:11] 기본 Kubernetes 대시보드와 같은 것을

[14:13] 사용할 수 없고

[14:16] 데이터베이스 탐색기도 제공하지 않습니다.

[14:20] 코드 외부 워크플로우가 필요하다면

[14:23] 여전히 IDE가 필요합니다.

[14:25] Claude Code는 제가 사용한 다른 코딩 에이전트보다

[14:27] 훨씬 더 발전했습니다.

[14:28] 여기에는 OpenAI의 Codex와

[14:29] ADA와 같은 다른 CLI 코딩 에이전트도 포함됩니다.

[14:32] Claude Code의 워크플로우는 제가 본 것 중

[14:36] 가장 좋습니다.

[14:38] 오픈소스가 아니라서

[14:41] Sonnet과 Haiku를

[14:43] Gemini나 GPT 4.1 또는 03과 같은

[14:46] 다른 모델로 교체할 수는 없습니다.

[14:49] Anthropic이 언젠가 이것을 오픈소스로

[14:52] 공개하길 정말 바랍니다만,

[14:56] 일상적인 개발에 사용할 좋은 도구가

[14:58] 있어서 행복합니다.

[15:01] 지금 제 핵심 워크플로우는 코드의 80%,

[15:05] 심지어 90%의 시간을 Claude Code를 사용하고

[15:07] 미세 조정이 필요한 작업은

[15:10] Kersonen과 Windsor로 돌아가는 것입니다.

[15:12] AI 코딩 에이전트를 더 잘 활용하는 방법을

[15:15] 배우고 싶다면,

[15:18] AI 코딩 에이전트에 대해 더 나은 규칙과

[15:21] 메모리를 설정하는 방법에 관한

[15:23] 이 비디오를 확인해보세요.

[15:25] 그때까지, 즐거운 개발 되시고

[15:28] 다음 영상에서 뵙겠습니다.

[15:29] 정확한 요구사항에 맞게

[15:31] AI 코딩 에이전트가 작동하도록

[15:34] 더 나은 규칙과 메모리를 설정하는 방법에 대한

[15:36] 이 비디오를 확인해보세요.

[15:39] 그때까지, 즐거운 개발 되시고

[15:41] 다음 영상에서 뵙겠습니다.