클로드 코드가 주목받는 이유

Brian Casel 구독자 5,910명

요약

이 영상은 Cloud Code와 Cursor 내장 에이전트를 직접 사용해 보며 인터페이스와 성능 차이를 상세히 비교합니다. 터미널 기반의 Cloud Code가 대규모 자동화 작업에 강점을 보이는 반면, Cursor는 코드 변경을 라인 단위로 검토하고 승인하는 세밀한 협업에 유리함을 보여 줍니다. MCP 프로토콜 연동, Slash 명령어 커스텀, Plan Mode 도입 등 실제 워크플로우를 시연하며 에이전트 중심 코딩(Agentic Coding)이 곧 다가올 개발 패러다임임을 강조합니다. 최적의 결과를 얻기 위해 명확한 요구사항 수립과 단계별 계획 수립(PRD 작성)의 중요성을 함께 제시합니다.

주요 키워드

Agentic Coding Cloud Code Cursor 에이전트 MCP 프로토콜 Plan Mode Slash Commands Linear 연동 GitHub Actions 터미널 인터페이스 IDE 통합

하이라이트

🔑 Cloud Code는 터미널 기반 에이전트를 통해 대규모 과제를 자동화하고, Cursor UI는 세밀한 코드 리뷰와 협업에 강점을 보여 줍니다.
⚡️ MCP 프로토콜 연동으로 Linear 이슈 관리와 직접 통신해 태스크를 Cloud Code에서 바로 처리할 수 있습니다.
🚀 Slash 명령어 커스텀 기능을 활용하면 자주 쓰는 워크플로우를 스크립트화해 생산성을 극대화할 수 있습니다.
📌 Plan Mode를 통해 AI에게 작업 전에 실행 계획을 검토하도록 요구해 정확도를 높이고 오답을 줄입니다.
🌟 GitHub Actions 통합으로 Cloud Code 에이전트를 원격 PR 검토와 자동화된 작업에 활용해 배포 주기를 단축합니다.
🛠 에이전트 코딩 시대가 도래함에 따라 코드를 직접 작성하기보다 에이전트를 설계·조율하는 능력이 핵심 역량으로 부상합니다.
💡 AI 에이전트를 효과적으로 활용하려면 명확한 요구사항과 구체적 지시를 제공해야 하며, 모호한 암시는 원하는 결과를 얻기 어렵습니다.
🧩 대규모 태스크에는 Cloud Code, 미세 조정이 필요한 프론트엔드 디자인에는 Cursor를 선택해 상황에 따른 최적의 에이전트를 활용할 수 있습니다.

용어 설명

Agentic Coding(에이전트 코딩)

AI 에이전트를 활용해 코드를 직접 작성하기보다 에이전트를 설계·조율하는 개발 패러다임입니다.

MCP 프로토콜

Anthropic이 제안한 Multi-Channel Protocol로, 다양한 개발 도구·이슈 트래커와 AI 에이전트를 연결해 줍니다.

Plan Mode

Cloud Code의 핵심 기능으로, 본격적인 코드 변경 전에 AI에게 실행 계획을 검토받아 단계별 흐름을 확정하는 워크플로우입니다.

Slash Commands(슬래시 명령어)

터미널 기반 Cloud Code에서 /키로 호출해 사용하는 커스텀 스크립트 명령어로, 자주 쓰는 작업을 자동화합니다.

Git Work Tree

하나의 Git 저장소에서 서로 다른 브랜치나 디렉터리를 동시에 체크아웃해 멀티태스킹 개발을 가능하게 하는 기능입니다.

Cloud Code와 Cursor 에이전트의 인터페이스 및 성능 비교에 대한 두 가지 핵심 질문을 제기합니다. 터미널 기반 Cloud Code가 UI 중심의 Cursor보다 나은지, 그리고 같은 Claude 모델을 사용할 때 성능 차이가 있는지 탐색합니다.

[00:00] Claude Code가 주목받고 있지만 Cursor 사용자들은 정말 더 나은지 의문을 가질 수 있습니다. 지난 몇 주간 Cursor 내에서 Cloud Code를 사용하며 두 가지 핵심 질문에 집중했습니다.

[00:13] 첫 번째는 터미널 기반 코딩 에이전트 인터페이스가 Cursor의 채팅 및 코드 검토 UI보다 실제로 더 나은지에 대한 것입니다.

[00:31] 두 번째는 성능 관련 질문으로, 이미 Cursor에서 Claude의 강력한 모델들에 접근할 수 있다면 Claude Code 인터페이스를 통해 사용할 때 더 나은 성능을 보이는지에 대한 것입니다.

[00:47] 이 비디오에서는 Cursor 내에서 Cloud Code를 실제로 어떻게 사용하는지, 언제 Cloud Code를 선택하고 언제 Cursor의 내장 에이전트를 선호하는지 구체적인 상황들을 보여드리겠습니다.

[01:06] Anthropic이 Cloud Code 출시로 전달하는 메시지가 흥미롭습니다. 그들은 소프트웨어 엔지니어링의 미래가 코드 엔지니어링이 아닌 코드를 작성하는 에이전트를 엔지니어링하는 것이라고 말하고 있습니다.

Anthropic의 출시 의도를 해석하며 ‘코드를 직접 작성하는 대신 에이전트를 설계·조율하는 것이 소프트웨어 개발의 미래’라는 메시지를 전달합니다. 그러나 전문가가 완전히 코드 작성에서 손을 떼지는 않을 것임을 짚어 줍니다.

[01:30] 현실적으로 우리가 코드베이스에서 직접 작업하지 않는 미래에 도착했는지 체크해보면 아직은 아닙니다. 실제 일상에서는 때로는 Claude Code로 전체 작업을 에이전트에게 위임하고, 때로는 Cursor로 에이전트와 직접 협업하며 다양한 모드를 전환합니다.

[02:00] 하지만 에이전틱 코딩이 미래라는 모멘텀의 방향은 부인할 수 없으며, Claude Code로 우리는 그 미래로 발걸음을 내딛기 시작했습니다.

Anthropic 개발자 Boris Churnney와의 인터뷰를 통해 펀치 카드·어셈블리 단계를 넘어 이제는 프롬프트를 통해 모델이 코드를 작성하는 개발 경험의 변화를 설명합니다.

[02:14] 현재 빌더들에게 일어나는 변화의 속도는 업계에서 전에 본 적 없는 수준입니다. 그래서 AI와 함께 빌딩하는 새로운 시대의 도구와 기술을 따라잡기 위한 주간 빌더 브리핑을 제공하고 있습니다.

[02:31] Claude Code를 이해하기 위해 Anthropic의 창조자 Boris Churnney와의 인터뷰를 들어보겠습니다. 그는 이것을 진화로 보며, 현대 언어들이 비슷한 계열로 평준화되었다고 설명합니다.

[02:59] 프로그래밍의 패러다임이 변화하고 있으며, 이제 코드도 직접 작성할 필요 없이 프롬프트만으로 모델이 코딩을 처리하는 시대가 되었다고 설명합니다.

[03:06] Claude를 아직 사용하지 않는 사용자들을 위해 독특하고 새로운 가치를 제공하는 Claude Code의 주요 기능들을 소개하겠다고 합니다.

Cloud Code를 Cursor, VS Code 등 다양한 IDE와 연동해 사용하는 방법을 시연합니다. 선택한 파일·코드 라인을 자동으로 컨텍스트에 반영하고 전용 창 혹은 터미널 팝업으로 실행하는 과정을 보여 줍니다.

[03:15] Claude Code의 핵심적인 특징인 터미널 기반 인터페이스를 설명하며, Cursor에서 터미널을 통해 작업하는 환경을 보여줍니다.

[03:24] Claude 설치는 간단한 npm 명령어로 가능하며, 설치 후 어떤 터미널에서든 실행할 수 있는 휴대성이 Claude Code의 주요 장점이라고 강조합니다.

[03:41] Claude Code는 Cursor, VS Code, Windsurf 등 다양한 IDE와 직접 통합이 가능하며, 어떤 환경에서든 사용할 수 있는 유연성을 제공합니다.

[04:01] 터미널에서 slash IDE 명령어로 IDE 연결을 관리할 수 있으며, 이미 Cursor 통합이 설치되어 있는 상태를 보여줍니다.

[04:11] Claude Code가 현재 작업 중인 파일을 정확히 인식하고, 선택된 코드 라인 수까지 파악하여 컨텍스트 윈도우에 반영하는 기능을 설명합니다.

[04:37] 터미널 창뿐만 아니라 Cursor 상단에 직접 배치된 전용 창에서도 Claude Code를 사용할 수 있는 옵션을 보여줍니다.

[04:50] 전용 창 사용에 대한 개인적인 의견을 표현하며, 화면 레이아웃과 코드 파일 가시성 측면에서의 문제점을 지적합니다.

[05:06] Claude Code의 철학이 터미널에서 에이전트와 상호작용하여 기존 코드베이스에서 벗어나는 방향이지만, 실제로는 여전히 코드, 에이전트, 터미널 간 빈번한 전환이 필요하다고 설명합니다.

[05:22] 개인적으로는 터미널에 머무르면서 Command T로 터미널을 제어하고 Command L로 Cursor 채팅을 조작하는 워크플로우를 선호한다고 설명합니다.

[05:40] Cursor 내에서 Claude Code를 사용하는 개발자의 선호 방식과 MCP 통합 기능을 소개합니다. Anthropic이 개발한 MCP 프로토콜을 통해 다양한 개발 도구들을 Claude Code와 연결할 수 있습니다.

Linear 이슈 트래커와 MCP 통합 설정 방법을 소개하고, 최신 티켓을 불러와 코드 작업을 위임하는 과정을 실습합니다. Cloud Code로 여러 파일 변경부터 상태 업데이트·코멘트 자동 작성까지 이뤄지는 흐름을 확인합니다.

[06:00] Linear 이슈 관리 도구와 MCP 통합을 실제로 시연합니다. 최근 Linear 이슈를 Claude Code에서 직접 조회하고 가져오는 과정을 보여주며, 작은 작업에서는 다소 느린 성능을 언급합니다.

[07:20] Builder Methods 웹사이트의 연락처 양식 개선 작업을 Claude Code에 맡깁니다. 이메일과 제목 사이에 AI 코칭, 스폰서십, 강좌 등의 옵션을 가진 선택 드롭다운을 추가하고, 메일러도 업데이트하는 복합적인 작업을 요청합니다.

[08:12] 작업 진행 중 claw.md 파일 소개. 이 파일은 cursor rules와 유사하게 Claude의 메모리 역할을 하며, 매번 작업할 때 참조할 수 있는 노트들을 포함합니다.

[08:29] Linear MCP 처리 지침 설명. Linear 이슈에서 작업을 시작할 때 이슈 상태를 진행 중으로 바꾸고, 완료 시 댓글을 달고 검토 중으로 상태를 변경하는 등의 조직적 작업들을 자동화합니다.

[08:56] 권한 요청 시스템 설명. Claude가 허가를 요청하면 shift tab으로 자동 승인을 켤 수 있으며, 모든 권한은 Claude 설정 로컬에 저장됩니다.

[09:18] Claude Code와 Cursor의 차이점 비교. Claude Code는 여러 파일을 한 번에 편집할 수 있게 하는 반면, Cursor는 각 파일 편집마다 개별 승인이 필요합니다.

[09:49] 작업 완료 알림 기능 소개. claw.md 파일에 작업 완료 시 유리 소리를 재생하는 기능을 추가하여, 다른 앱에서 작업 중일 때도 알림을 받을 수 있도록 했습니다.

[10:32] 작업 완료 후 Linear 확인. 실제로 Linear에서 체크리스트 항목들이 완료되었는지 확인하고, Claude가 수행한 작업들을 검토합니다.

[10:46] 셀렉트 드롭다운 기능을 테스트하며 스타일링 개선이 필요하지만 원하는 옵션들이 제대로 구현되었음을 확인했습니다.

Cursor에서 라인 단위 승인·거부하며 세밀히 협업하는 방식과 Cloud Code의 오토 에디트(auto accept edits)로 대규모 작업을 한 번에 수행하는 방식의 장단점을 비교합니다.

[10:57] 문의 메시지 전송 시 선택된 정보가 메일러에 제대로 전달되는지 테스트를 진행하여 성공적으로 작동함을 확인했습니다.

[11:11] Claude Code의 로그에서 개별 코드 변경 사항을 검토할 수 있지만, 세밀한 제어가 필요한 경우에는 Cursor 인터페이스가 더 적합하다고 평가했습니다.

[11:43] Claude가 요구사항을 정확히 수행했으며, 간단한 작업뿐만 아니라 복잡한 작업에서도 뛰어난 성능을 보인다고 평가했습니다.

커맨드 폴더에 저장한 마크다운(.md) 기반 스크립트를 통해 ‘get commit’ 같은 반복 작업을 자동화하는 방법을 설명합니다. 인자 전달과 스크립트 확장으로 고급 워크플로우도 구성할 수 있습니다.

[11:53] Claude Code의 강력한 기능 중 하나인 커스텀 슬래시 명령어를 소개하며, git commit용 커스텀 명령어를 예시로 설명했습니다.

[12:20] 커밋 메시지 생성을 위한 상세한 지침을 마크다운 파일로 작성하여, 매번 지침을 반복 작성하지 않고 재사용할 수 있는 시스템을 구축했습니다.

[12:45] Claude Code 사용이 늘어날수록 커스텀 명령어 라이브러리가 확장되며, 슬래시 키로 쉽게 접근할 수 있는 편리한 사용법을 설명했습니다.

[13:07] 커스텀 명령어는 스크립트 작성이 가능하고 인수 전달을 통해 더 강력한 기능을 제공하며, 이는 에이전트를 개발자와 코드 사이의 레이어로 발전시키는 방향이라고 설명했습니다.

[13:23] Claude Code의 GitHub Actions 통합 기능에 대해 소개하며, 이를 통해 GitHub에서 직접 Claude를 호출하여 PR 리뷰나 작업을 요청할 수 있다고 설명합니다.

GitHub Actions와 Cloud Code 연동으로 PR 리뷰·테스트 같은 원격 에이전트 작업을 자동화하는 방법을 소개합니다. 터미널을 넘어 완전한 원격 에이전트 실행 시나리오를 제시합니다.

[13:45] AI 도구의 의미에 대해 생각해보며, 터미널에서 Claude Code 작업이 코드에서 한 단계 멀어지는 것이라면, GitHub Actions를 통한 상호작용은 더욱 멀어지는 것이라고 분석합니다.

[14:18] 에이전트가 로컬 환경이 아닌 원격에서 작업을 수행하는 상황에 대해 언급하며, 개발자의 역할이 에이전트 자체를 엔지니어링하는 것으로 변화하고 있다고 설명합니다.

[14:36] Boris와의 인터뷰 내용을 인용하며, 업계가 손으로 코드를 작성하는 것에서 에이전트를 오케스트레이션하고 코드를 리뷰하는 방향으로 전환하고 있다고 말합니다.

[15:21] 에이전틱 코딩이 미래 방향이라는 점에 동의하면서도, 여전히 AI와 함께 더 직접적으로 작업하는 것을 선호하는 상황들이 있다고 언급합니다.

[15:37] 자신의 프로젝트 코드 80%가 AI에 의해 작성되지만, 작업에 따라 AI 에이전트와 상호작용하는 방식이 다르다고 설명하며, 특히 프론트엔드 디자인 작업에서 Cursor의 인터페이스를 선호한다고 말합니다.

[16:13] Claude Code는 세밀한 제어나 직접적인 협업보다는 큰 작업에서 진가를 발휘합니다. 코드베이스의 여러 파일을 다루는 복잡한 작업에서 체계적으로 실행하는 능력이 뛰어나며, 작업이 잘 계획되고 정의되어 있을 때 최고의 성능을 보입니다.

[16:39] Cursor의 백그라운드 에이전트와 Claude Code는 비슷한 사용 사례를 가집니다. 둘 다 에이전트에게 작업을 위임하고 사용자가 다른 일을 할 수 있게 해주는 도구입니다. Claude Code는 자율 에이전트로서 더 큰 작업에서 더 성공적이고 자신감 있게 작업하는 반면, Cursor는 작은 버그 수정이나 범위가 제한된 작업에서 더 나은 성능을 보입니다.

[17:32] Claude Code의 능력은 사용자가 제공하는 계획의 질에 달려 있습니다. Boris에 따르면, 파워 유저들이 발견한 가장 중요한 패턴은 Claude에게 코딩을 시작하기 전에 먼저 계획을 세우도록 요청하는 것입니다. 많은 초보 사용자들이 복잡한 기능을 바로 요청했다가 기대와 다른 결과에 좌절감을 느끼는데, 먼저 계획을 세우고 확인받는 과정이 이를 해결해줍니다.

Cloud Code의 Plan Mode 기능을 활용해 실제 Linear 이슈를 불러와 AI에게 실행 계획 수립을 요청합니다. ‘think hard’ 키워드를 사용해 계획 품질을 높이고, 세부 계획 수립 후 작업을 실행하는 과정을 보여 줍니다.

[18:16] Anthropic 팀이 최근 계획 모드를 Claude Code의 핵심 기능으로 발표했습니다. Shift+Tab으로 접근 가능하며 자동 편집 수락과 토글할 수 있습니다. 실제 예시로 Builder Methods에서 'AI로 구축하기' 강의를 개발하는 프로젝트를 계획해보겠는데, 현재 출시 전 모드에 있는 네 가지 강의 중 하나를 클릭하면 대기자 목록 양식으로 이동하게 됩니다.

[18:52] 4개의 다른 대기자 명단 폼이 있고, 각각에 대해 누구나 가입할 수 있습니다. 현재는 가입 시 단순히 가입되었다는 페이지만 보여주지만, 곧 출시될 강의들이므로 피드백을 수집하고 주요 질문들을 파악하고 싶어합니다.

[19:15] 4개 강의 모두에 대한 설문조사를 만들어야 하고, 각 구독자가 관심 있는 강의를 파악하여 강의별 특화된 질문을 제공해야 합니다. 이를 위해 어떤 강의에 관심을 표명했는지 파악하고 각 강의별 설문조사 응답을 보내는 조정 작업이 필요합니다.

[19:44] 이 기능을 리니어 이슈에 직접 작성했습니다. AI 도움 없이 머릿속 아이디어를 그대로 기능으로 옮긴 것입니다. 복사해서 클로드 코드에 붙여넣을 수도 있지만, 리니어 MCP 통합이 연결되어 있어서 바로 가져와서 계획을 요청했습니다.

[20:07] 'think hard' 키워드에 대해 설명하겠습니다. 프롬프트에서 'think hard'라고 요청하면 클로드 코드가 더 많은 시간을 들여 생각하고 분석하여 더 합리적인 답변을 제공합니다. 'think harder'나 'ultrathink'와 같이 단계를 높일 수도 있어서, 각각 더 많은 리소스와 시간을 투입하게 됩니다.

[20:41] 현재 클로드 오푸스 모델을 사용하고 있는데 이는 최고급 모델입니다. 비싸긴 하지만 맥스 플랜을 사용하고 있어서 클로드 코드 작업에는 현재 최고의 거래라고 볼 수 있습니다. 분석과 계획 수립을 기다리고 있었는데 결과가 나왔습니다.

[21:00] 클로드의 계획이 완성되었습니다. 계획 단계는 프로세스의 핵심 부분이자 모범 사례입니다. Anthropic 팀이 이를 일급 기능으로 설계한 것을 테두리 디자인에서도 확인할 수 있습니다. 클로드 코드로 성공하려면 계획 단계에서 시간을 들여 노력을 선투자해야 하며, 클로드 코드가 이러한 워크플로를 잘 지원합니다.

[21:29] 클로드와 계획을 명확히 하고 진행하기 전에 이미 구현된 부분들이 아닌 백엔드 폼 구현에 집중하도록 지시합니다.

[21:40] 클로드에게 설문 폼 구현 계획을 제안해달라고 요청하며, 리니어 이슈를 참조하고 신중하게 생각해보라고 지시합니다.

[21:55] 클로드가 번호와 불릿 포인트로 잘 정리된 구현 계획을 제시했고, 원하는 방식 그대로 구현하려는 것을 확인한 후 진행하기로 결정합니다.

[22:11] 클로드가 작업을 수행하며 자체적으로 할일 목록을 만들고 진행사항을 체크해나가는 모습을 관찰합니다.

[22:22] 클로드 코드의 멀티태스킹 한계에 대해 설명합니다. 자율 에이전트로서 큰 작업을 독립적으로 수행할 때 가장 잘 작동하지만, 여러 인스턴스를 동시에 실행하면 같은 git 브랜치에서 코드 충돌 위험이 있습니다.

[23:06] git work tree를 사용한 멀티태스킹 워크플로우를 언급하며, 아직 완전히 파악하는 중이지만 향후 이에 대한 영상을 제작할 계획을 밝힙니다.

[23:35] 작업이 완료되어 페이지를 새로고침하고 테스트해본 결과, 새로운 설문 폼이 구현되었지만 요청하지 않은 추가 스타일링이 포함되어 있어 클로드 메모리 파일을 업데이트할 필요성을 느낍니다.

[24:03] AI 에이전트와 작업할 때는 원하는 것과 원하지 않는 것을 명확하게 지시해야 하며, 이는 지속적으로 에이전트를 개선하고 시스템에 피드백을 구축하는 과정이라고 설명합니다.

[24:25] 실제 테스트 결과 감사 페이지가 제대로 작동하고 있으며, 첫 번째 단계에서 이메일 주소 전달 기능도 잘 구현되었다고 확인합니다.

[24:52] 설문 양식 제출 후 데이터가 어디로 가는지 궁금해하며, 연락처 양식과 달리 설문 데이터는 이메일로 전송되지 않는다는 문제점을 발견합니다.

AI 에이전트에게 모든 세부 요구사항을 정확히 전달하지 않으면 누락이나 오차가 발생함을 테스트 사례로 제시합니다. 프로젝트 요구사항 문서(PRD) 작성과 단계별 계획 수립의 중요성을 강조합니다.

[25:18] Claude가 설문 제출 액션에 주석을 남겼으며, 데이터베이스 저장 기능을 완전히 구현하지 않았지만 이는 Claude Code의 잘못이 아니라 계획에 세부사항을 포함시키지 않은 자신의 실수라고 인정합니다.

[25:42] AI 모델들은 주어진 작업을 수행하는 데 매우 뛰어나지만, 원하는 것을 정확하고 명시적으로 지시해야 한다는 중요한 교훈을 강조합니다.

[26:01] AI에게 작업을 요청하기 전에 미리 계획을 세우는 것이 업계 모범 사례가 되고 있으며, 이는 어떤 도구를 사용하든 마찬가지라고 설명합니다.

[00:00] Claude Code가 지금 큰 주목을 받고 있습니다.

[00:01] 하지만 Cursor 같은 도구를 사용해 왔다면

[00:03] Claude Code가 정말 더 나은지 궁금할 겁니다.

[00:05] 저는 지난 몇 주 동안

[00:08] Cursor 내에서 Cloud Code를 사용해왔고

[00:09] 두 가지 질문에 꽤 빠져있습니다.

[00:11] 첫 번째는 인터페이스에 관한 것입니다.

[00:13] Claude Code 같은 코딩 에이전트의 터미널 기반 인터페이스가

[00:17] 정말로 더 나은지 말이죠

[00:19] 에이전트와 채팅하고 코드 변경사항을 검토하고

[00:22] 승인하는 Cursor의 UI보다

[00:26] 아니면 잘못된 비교일까요?

[00:28] 두 번째 질문은 성능에 관한 것입니다.

[00:31] 만약 Cursor 내에서 이미

[00:33] Claude의 가장 강력한 모델인

[00:36] Sonnet과 Opus에 접근할 수 있다면

[00:39] 이 모델들이 Claude Code 인터페이스를 통해

[00:41] 사용할 때 더 나은 성능을 보일까요?

[00:45] 이 비디오에서

[00:47] 제가 실제로 Cursor 내에서

[00:50] Cloud Code를 어떻게 사용하는지

[00:52] 그리고 언제 Cloud Code를 사용하고

[00:55] 언제 Cursor의 내장 에이전트를

[00:57] 선호하는지 구체적인 상황들을

[00:59] 보여드리겠습니다.

[01:01] 둘 다 꽤 강력한 장점이 있습니다.

[01:04] 하지만 흥미로운 것은

[01:06] Anthropic이 Cloud Code 출시로

[01:09] 내놓은 메시지입니다.

[01:12] 이 제품으로 우리에게

[01:14] 무엇을 말하고 있을까요?

[01:16] 어디로 가고 있는 걸까요?

[01:18] 그들이 말하고 있는 것은

[01:20] 소프트웨어 엔지니어링의 미래가

[01:22] 코드 엔지니어링에 있지 않다는 것입니다.

[01:25] 코드를 작성하는 에이전트를

[01:27] 엔지니어링하는 것이죠.

[01:30] 잠깐 현실 체크를 해보죠.

[01:32] 우리가 전문 디자이너, 개발자로서

[01:33] 더 이상 코드베이스에서

[01:35] 직접 작업하지 않는 미래에

[01:38] 도착했을까요? 아닙니다.

[01:40] 실제로 이 비디오에서

[01:42] 제 일상이 어떤지 보여드리겠습니다.

[01:44] 때로는 Claude Code로 전체 작업을

[01:47] 에이전트에게 위임하고

[01:50] 때로는 에이전트와 직접 협업하며

[01:52] Cursor로 코드 변경사항을

[01:55] 한 줄씩 승인하는 식으로

[01:57] 다양한 모드를 전환하며 작업합니다.

[02:00] 하지만 여전히 모멘텀이

[02:02] 어디로 이동하고 있는지 부인할 수 없습니다.

[02:05] 에이전틱 코딩이 미래인 것 같습니다.

[02:07] 그리고 Claude Code로

[02:09] 우리는 실제로 그 미래로

[02:11] 발걸음을 내딛기 시작했습니다.

[02:14] 한 발 뒤로 물러서서 보면

[02:16] 지금 우리 빌더들에게 일어나는

[02:18] 변화의 속도는 이 업계에서

[02:22] 전에 본 적 없는 수준입니다.

[02:24] 그래서 주간 빌더 브리핑을

[02:27] 보내고 있습니다.

[02:29] buildermethods.com에서

[02:31] 5분 분량의 무료 읽을거리로

[02:33] 여러분과 저 모두가

[02:35] AI와 함께 빌딩하는 새로운 시대의

[02:37] 오늘날의 도구와 우리의 기술을

[02:39] 따라잡는 데 도움이 됩니다.

[02:42] 이제 Claude Code를 이해하기 위해

[02:43] Anthropic의 창조자

[02:45] Boris Churnney와의 인터뷰를

[02:46] 들어보겠습니다.

[02:48] 이것을 진화로 봅니다.

[02:51] 언어들이 어느 정도 평준화되었다고 생각합니다.

[02:54] 모든 현대 언어들이 비슷한 계열에 속하죠.

[02:57] 몇 개의 큰 언어 계열이 있고

[02:59] 심지어 코드조차도요. 당신은 프롬프트를 다루고

[03:02] 모델이 코딩 부분을 알아서 처리합니다.

[03:03] 이것은 프로그래머로서 저에게

[03:04] 정말 엄청나게 흥미진진한 일입니다.

[03:06] 아직 Claude를 일상적으로 사용하지 않는다면

[03:09] 저는 몇 가지 기능들을 보여드리고 싶습니다

[03:10] 독특하고 새로운 가치를 제공하는

[03:13] 기능들 말이죠. 시작해 보겠습니다

[03:15] 우선 Claude Code가

[03:16] 터미널 기반 인터페이스라는 점을

[03:18] 살펴보겠습니다. 지금 제가 Cursor에 있고

[03:21] 아래쪽에 터미널이 있습니다.

[03:24] 물론 저는 이미 Claude를

[03:26] 시스템에 설치했습니다. 간단한

[03:28] 한 줄 npm 명령어입니다. 설치

[03:30] 방법은 Claude 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.

[03:32] 설치가 완료되면 어떤 터미널에서든

[03:33] 실행할 수 있습니다. 그리고 이것이

[03:35] Claude Code의 장점 중 하나입니다

[03:37] 말 그대로 어디든 가져갈 수 있다는 것입니다.

[03:38] 다른 환경이나

[03:41] IDE, 코드 에디터로 가져갈 수 있습니다.

[03:43] Cursor, VS Code, Windsurf, 심지어

[03:46] 어떤 터미널 클라이언트든 상관없이

[03:48] Claude Code를 어디서든 실행할 수 있습니다.

[03:51] 하지만 정말 멋진 것은

[03:53] 인기 있는 IDE와의 직접적인

[03:55] 통합을 제공한다는 것입니다

[03:58] Cursor와 VS Code와

[04:00] Windsurf 등 다른 모든 에디터들까지 말이죠.

[04:01] 터미널에서 Claude가 실행되면

[04:05] slash IDE를 실행하여 IDE

[04:06] 연결을 관리할 수 있습니다.

[04:08] 보시다시피 저는 이미 Cursor 통합을

[04:11] 설치했습니다. 이것이 의미하는 바는

[04:13] 제가 여기 파일에 있으면

[04:15] 정확히 어떤 파일에 있는지 알 수 있다는 것입니다.

[04:18] 또한 몇 줄을 하이라이트하면

[04:20] 구체적으로 5줄이 선택되었다는 것을

[04:23] 보여줍니다. 이것은 제가 에이전트에게

[04:25] 무언가 질문하거나 에이전트에게

[04:27] 이 특정 코드 라인들에 대해 지시할 때

[04:30] 컨텍스트 윈도우로 바로 들어갑니다

[04:32] 이 파일이나 코드베이스에 집중할 때

[04:34] 마치 Cursor의 채팅 창에서 하는 것처럼 말이죠.

[04:37] 실제로 터미널 창에서만

[04:39] 사용할 필요는 없습니다.

[04:41] Cursor 상단에 직접 배치되어 있기도 합니다.

[04:43] 이 아이콘을 클릭하면 터미널을 없애고

[04:45] Claude Code를 전용 창에서

[04:48] 사용할 수 있습니다.

[04:50] 저는 이것을 왔다 갔다 하고 있는데

[04:51] 솔직히 이렇게 전용 창으로

[04:54] 사용하는 것이 얼마나 좋은지 모르겠습니다.

[04:55] 아마 화면상의 배치나

[04:58] 레이아웃의 문제인 것 같습니다

[04:59] 실제로 제 코드 파일들을

[05:01] 가려버리기 때문입니다.

[05:03] 이것이 Claude Code의 철학 중 일부입니다

[05:06] 터미널에서 에이전트와 상호작용하고

[05:08] 실제 현장의 코드베이스에서

[05:10] 우리를 어느 정도 멀어지게 하는 것이죠.

[05:12] 하지만 현실은 저는 여전히

[05:15] 코드와 Cursor 에이전트와

[05:18] 터미널 사이를

[05:19] 꽤 자주 오가고 있습니다.

[05:22] 그래서 실제로는 여기 머무르는 것을 선호합니다

[05:24] Command T로 터미널을 열고

[05:27] 닫을 수 있고, 추가 터미널을

[05:30] 실행할 수도 있고

[05:32] Command L 단축키로 Cursor 채팅을

[05:34] 열고 닫을 수 있기 때문입니다.

[05:36] 이것이 제가 사용하는 리듬이자

[05:38] 레이아웃입니다

[05:40] Cursor 내에서 Claude Code를 사용하는

[05:43] 제가 선호하는 방식입니다. 이제 정말

[05:45] 흥미로운 기능 중 하나는 MCP

[05:48] 통합입니다. Anthropic은 MCP

[05:50] 프로토콜의 창시자이며, 이 영상을

[05:53] 녹화하기 바로 2일 전에

[05:55] Claude Code에서 공식 MCP 지원을

[05:58] 발표했습니다. 이게 무슨 의미일까요?

[06:00] 개발 워크플로우에서 사용할 수 있는

[06:02] 다양한 도구들을

[06:03] Claude Code 내에서 바로 통합하고

[06:07] 상호작용할 수 있다는 뜻입니다.

[06:09] 저의 경우, Linear를 사용해서

[06:11] 티켓과 이슈 관리를 하고

[06:14] 버그를 작성하고 제품의

[06:16] 로드맵을 계획하는 것을 좋아합니다.

[06:18] Linear의 MCP 서버를 Claude Code와

[06:21] 통합해서 사용할 수 있는데, 이는

[06:23] 다음 Linear 이슈를 가져와서

[06:25] Claude Code가 작업하도록 하는

[06:27] 워크플로우를 크게 개선합니다.

[06:29] 지금 바로 살펴보겠습니다.

[06:30] 이미 Linear MCP를 Claude Code에

[06:33] 연결했고, Claude Code의 공식

[06:36] 문서에서 설정 방법을 확인할 수 있습니다.

[06:38] 정말 훌륭한 문서들이 있어서

[06:40] 매우 유용합니다. 이렇게 설치하면

[06:41] 문자 그대로 입력해서

[06:43] "가장 최근 Linear 이슈가 뭐야?"

[06:45] 같은 질문을 할 수 있습니다.

[06:48] 하나를 찾았는데, 실제로는

[06:50] 제가 원하는 것이 아니었습니다.

[06:51] 하지만 더 빠른 방법은

[06:53] Linear에 직접 들어가서

[06:56] 최신 이슈를 가져오는 것입니다.

[06:58] 찾았습니다. 실제로는 거기까지

[07:00] 가는데 몇 분 정도 걸렸습니다.

[07:01] 그런데 말씀드리자면, Claude Code가

[07:04] 이런 작은 일상적인 작업들에는

[07:06] 다소 느린 편이라는 것을 발견했습니다.

[07:08] 그래서 Claude Code는 실제로

[07:10] 에이전트 역할을 하며

[07:12] 더 큰 작업을 수행하는 데

[07:13] 더 적합하다고 생각합니다.

[07:15] 이에 대해서는 나중에 다룰 예정이지만,

[07:17] 이슈를 찾았고 제가 이미 이 특정

[07:20] 이슈에 작성한 모든 세부 정보를

[07:21] 찾았습니다. 이제 Claude Code가

[07:24] 실제로 이 작업을 수행하도록 하겠습니다.

[07:26] 제가 말하는 것이 무엇인지

[07:27] 살펴보겠습니다. Builder Methods의

[07:29] 새 웹사이트를 작업하고 있습니다.

[07:31] 아래로 내려가면 이름, 이메일,

[07:33] 무엇에 관한 문의인지, 그리고

[07:35] 메시지로 구성된 연락처 양식이 있습니다.

[07:37] 실제로 이메일과 제목 줄 사이에

[07:39] 또 다른 필드를 추가하고 싶습니다.

[07:40] AI 코칭이나 스폰서십, 또는

[07:43] 제가 예정된 AI 구축 관련

[07:45] 강좌 중 하나에 대해 문의하는지

[07:47] 같은 몇 가지 옵션이 있는

[07:49] 선택 드롭다운이 될 것입니다.

[07:51] 연락 메시지가 무엇에 관한 것인지

[07:53] 알아야 합니다. 그래서 그 선택

[07:54] 드롭다운을 추가하도록 요청했습니다.

[07:56] 이것들이 그 선택의 옵션들이

[07:58] 될 것입니다. 또한 에이전트가

[08:00] 연락 메시지가 전송될 때 제가 받는

[08:03] 메일러를 업데이트해서

[08:04] 그 정보가 메일러에

[08:06] 포함되도록 하고 싶습니다.

[08:08] 여러 개의 파일이 관련되어 있습니다.

[08:09] 여기서는 큰 작업이 아니지만,

[08:11] 실제로 뭔가 작업하는 것을

[08:12] 그런데 이 작업이 진행되는 동안

[08:14] 다른 것을 보여드리고 싶습니다.

[08:17] 제 claw.md 파일에서 말인데요.

[08:20] 이것은 cursor rules와 매우 유사합니다.

[08:22] Claude의 메모리 같은 역할을 해요.

[08:24] 작업할 때마다

[08:26] 이 노트들을 참조할 수 있거든요.

[08:29] Linear MCP 처리 방법에 대한

[08:31] 지침을 추가했습니다.

[08:33] Linear 이슈에서 오는

[08:35] 작업을 시작할 때

[08:37] 몇 가지 특별한 작업을 하고 싶었어요.

[08:39] 이슈 상태를 진행 중으로 바꾸고

[08:41] 완료되면 이슈에 댓글을 달고

[08:42] 그리고 완료되면

[08:44] 진행 중에서 검토 중으로

[08:46] 상태를 변경하는 것들이죠.

[08:48] 그냥 조직적인 작업들인데

[08:50] 이런 지침들을

[08:51] 반복할 필요가 없어요.

[08:54] claw.md 파일에 내장되어 있거든요.

[08:56] 이런 상황이 가끔 나타나는데

[08:58] 뭔가 하려고 허가를 요청하죠.

[09:01] shift tab을 눌러서

[09:02] 자동 승인을 켜겠습니다.

[09:04] 그러면 특정 요청에 대해

[09:05] 허가를 주게 됩니다.

[09:08] 이런 것들이 다시 나타날 수 있어요.

[09:11] 모든 허가들은

[09:12] Claude 설정 로컬에 있고

[09:14] 진행하면서 부여하는

[09:16] 모든 권한들을 나열해줍니다.

[09:18] 이것이 Claude Code를 통해

[09:20] 에이전트와 작업할 때의

[09:22] 경험의 차이점 중 하나입니다.

[09:25] 실제로 에이전트가

[09:27] 여러 파일에 걸쳐

[09:30] 많은 변경사항을 만들도록

[09:32] 그냥 놔둘 수 있어요.

[09:34] 개별 파일을 실제로

[09:37] 승인할 필요가 없거든요.

[09:39] 반면 Cursor는

[09:41] 여러 파일을 편집할 때

[09:42] 여전히 검토하고

[09:44] 승인해야 해요.

[09:45] 말 그대로 버튼을 클릭해서

[09:46] 모든 파일 편집을 승인해야 하죠.

[09:49] 때로는 그게 좋고

[09:52] 때로는 Claude Code처럼

[09:54] 좀 더 손을 안 대는

[09:56] 방식을 선호해요.

[09:57] 자, 이제 모든 게 완료됐습니다.

[09:59] 그런데 혹시 들으셨나 모르겠지만

[10:01] 제 claw.md 파일에

[10:03] 작업이 완료되면

[10:05] 유리 소리를 재생하는

[10:07] 줄도 추가했어요.

[10:09] 관심을 끌기 위한 거죠.

[10:12] 에이전트가 뭔가 작업하고 있을 때

[10:14] 제가 다른 앱에서 작업하고 있으면

[10:16] 그 오디오 소리로

[10:18] 알려주는 거예요.

[10:21] Cursor에도 그런 기능이

[10:24] 내장되어 있는데 정말 좋아해요.

[10:26] 그래서 Claude 지침이나

[10:28] Claude 메모리라고 할 수 있는

[10:30] 곳에 그걸 추가했고

[10:32] 잘 작동합니다.

[10:34] 이 작업이 끝난 것 같네요.

[10:37] Linear를 보고

[10:39] 어떤 작업을 했는지

[10:41] 확인해보겠습니다.

[10:43] 실제로 Linear 설명에

[10:44] 넣어둔 체크리스트 항목들을

[10:46] 어떻게 구현했는지 확인해볼게요. 네, 여기 셀렉트 드롭다운이 있습니다.

[10:48] 스타일링을 좀 더 수정해서 선택기처럼 보이게 만들어야겠지만,

[10:51] 원하는 옵션들이 제대로 있는 것 같네요.

[10:54] 좋습니다. 자, 이제 테스트해보겠습니다.

[10:56] 이걸 선택해서

[10:57] 이 정보가 문의 메시지가 전송될 때

[10:59] 제가 받는 메일러에

[11:00] 제대로 전달되는지 확인해보겠습니다.

[11:02] 좋아요, 여기 메일러가 있고

[11:04] 실제로 메일러 내용에

[11:06] 제대로 추가해준 것 같네요.

[11:08] 제가 받은 메일에

[11:10] 잘 들어가 있습니다.

[11:11] 개별 코드 변경 사항은

[11:14] Claude Code의 로그를 다시 보면서

[11:17] 검토할 수 있습니다. 그런데 말이죠,

[11:19] 개별 코드 변경 사항을 보는 이런 경험은

[11:21] Claude Code 터미널 인터페이스에서는

[11:24] 그리 좋지 않습니다.

[11:26] 이런 부분에서는

[11:28] 세밀한 제어와 검토가 필요할 때

[11:29] Cursor 인터페이스와 상호작용하는 것을

[11:32] 정말 선호합니다. 개별 코드 라인을

[11:34] 승인하거나

[11:36] 특정 코드 라인을 거부하는 것은

[11:38] Cursor가 레이아웃하는 방식이 훨씬 편합니다.

[11:40] 하지만 여기서 보시다시피

[11:42] 기본적으로 제가 원했던 대로

[11:43] 모든 것을 정확히 수행했습니다.

[11:45] Claude는 확실히 매우 능력 있는 에이전트입니다.

[11:48] 물론 이것은 꽤 간단한 작업이었지만,

[11:50] 훨씬 복잡한 작업에서도

[11:51] 똑같이 잘 수행한다고 생각합니다.

[11:53] Claude Code를 정말 강력하게 만드는

[11:55] 또 다른 기능은 슬래시 명령어입니다.

[11:58] 커스텀 슬래시 명령어 말이죠.

[12:00] 터미널 인터페이스이고

[12:01] 슬래시 키를 사용해서

[12:04] 작업하는 방식입니다. 이 상단에 있는

[12:06] get commit은 제가 실제로

[12:09] 커스텀 슬래시 명령어로 만든 것입니다.

[12:12] 커스텀 슬래시 명령어는

[12:14] cloud 폴더 내의 commands에 있습니다.

[12:16] 이 프로젝트에서는 git commit용으로

[12:18] 하나만 만들었습니다. 마크다운 파일이고,

[12:20] 매번 git 커밋 메시지를 어떻게 생성할지에 대한

[12:22] 제 지침들입니다.

[12:25] 커밋 메시지를 어떻게 작성하고 싶은지에 대한

[12:27] 정말 상세한 설명입니다.

[12:29] 좋은 커밋 메시지 예시,

[12:30] 나쁜 커밋 메시지 예시,

[12:32] 모든 것이 들어있습니다.

[12:34] 분명히 Claude Code에게 변경 사항을 커밋하라고 요청할 때마다

[12:36] 이 모든 지침들을 다시 작성하지는 않을 거예요.

[12:38] 그래서 이런 커스텀 명령어들은

[12:40] 제가 반복해서 재사용할 수 있는

[12:42] 저장된 명령어 모음집 같은 것입니다.

[12:45] 그리고 당연히 Claude Code를 더 많이 사용할수록

[12:47] 이런 커스텀 명령어 라이브러리를

[12:49] 더 크게 늘려갈 수 있습니다.

[12:51] 사용할 때 좋은 점은

[12:53] 슬래시 키만 누르면

[12:55] 커스텀 명령어들이 맨 위에 나타난다는 것입니다.

[12:57] 이 첫 번째 것이 제 명령어고,

[12:59] 더 있다면 역시 맨 위에 나타날 것입니다.

[13:01] 그 아래에는

[13:03] Claude Code가 제공하는 다른 슬래시 명령어들이 있습니다.

[13:05] 이런 커스텀 명령어들은 스크립트로도 작성할 수 있어서

[13:07] 이 명령어들에 인수를 전달하고

[13:10] 더 강력한 작업을 수행할 수도 있습니다.

[13:12] 다시 말하지만, 이것이 바로

[13:14] 에이전트를 우리와 실제 코드 사이의

[13:16] 레이어로 엔지니어링하는 방향으로 이끌고 있는 것입니다.

[13:23] 이런 변화가 정말 흥미롭습니다.

[13:25] 또 다른 흥미로운 기능이 있는데,

[13:26] 저는 아직 사용하지 않고 있지만

[13:27] 언젠가는 쓸 것 같은 기능이

[13:29] Claude Code의 GitHub Actions 통합입니다.

[13:32] 실제로 설정해두면

[13:34] GitHub 내에서 바로

[13:35] Claude를 언급하고 PR 리뷰를 요청하거나

[13:38] 작업을 맡기면

[13:41] GitHub Actions를 통해

[13:43] 그 작업을 수행합니다.

[13:45] 저는 항상 생각해봅니다.

[13:47] AI와 함께 개발할 때 사용하는

[13:49] 도구들이 갖는 의미가 무엇인지 말이죠.

[13:51] 지금 Claude Code에서

[13:53] 일어나는 변화가 정말 흥미롭습니다.

[13:55] 터미널에서 Claude Code로 작업하는 것이

[13:58] 코드를 직접 다루는 것에서

[14:00] 한 단계 멀어진다면,

[14:03] GitHub Actions를 통해 Claude Code와 상호작용하는 것은

[14:06] 터미널에서 또 한 단계

[14:08] 더 멀어지는 것입니다.

[14:10] 이제 우리는 말 그대로

[14:12] 작업을 위임하는 원격 에이전트에

[14:14] 대해 이야기하고 있습니다.

[14:16] 에이전트가 나가서 작업을 수행하고

[14:18] 완료합니다. 이는 심지어

[14:20] 우리의 로컬 환경에서도 일어나지 않습니다.

[14:22] 다시 말하지만, 우리는

[14:25] 에이전트가 우리를 위해 일하는 세계로

[14:28] 이동하고 있습니다.

[14:30] 그리고 디자이너, 개발자, 아키텍트로서

[14:32] 우리의 역할은 에이전트 자체를

[14:34] 엔지니어링하는 것입니다.

[14:36] 이제 Claude Code의 인터페이스와

[14:39] 성능에 대한 제 질문으로 돌아가겠습니다.

[14:42] Boris와의 인터뷰에서

[14:44] 이 부분이 흥미로웠습니다.

[14:46] 손으로 코드를 작성하는 데 익숙했다면,

[14:48] 이제 업계는 코드를 작성하는

[14:50] 에이전트를 오케스트레이션하는

[14:53] 방향으로 전환하고 있습니다.

[14:54] 그리고 이제는 손으로 코드를 작성하는 것보다

[14:56] 코드를 리뷰하는 것에

[14:58] 더 중점을 두고 있습니다.

[15:00] 사람들이 이런 전환에

[15:02] 적응해야 한다고 생각합니다.

[15:04] 프로그래머로서 이는

[15:06] 정말 흥미진진합니다.

[15:07] 훨씬 더 많은 것을 훨씬 더 빠르게

[15:10] 할 수 있기 때문입니다.

[15:13] 여전히 몇 가지 상황에서는

[15:16] 직접 코드를 작성해야 하지만,

[15:18] 이제는 그것이 좀 싫어집니다.

[15:21] 물론 이것이 우리가 향하는 방향이라는 것에

[15:24] 동의합니다. 손으로 코드를 작성하는 것에서

[15:27] 에이전틱 코딩으로 말이죠.

[15:30] 하지만 여전히 AI와 함께 작업하더라도

[15:33] 더 직접적으로 참여하는 것을

[15:35] 선호하는 상황들이 있습니다.

[15:37] 제 프로젝트 코드의 약 80%는

[15:40] 이제 제가 직접 타이핑하는 것이 아니라

[15:43] AI가 작성한다고 말할 수 있습니다.

[15:45] AI 에이전트와 상호작용하는 방식은

[15:47] 작업에 따라 다릅니다.

[15:49] 여전히 많은 상황에서

[15:52] 저는 AI와 적극적으로 협업하여

[15:53] 기능을 설계하고 제작하고 완성하는 데

[15:56] Cursor의 인터페이스를 선호합니다.

[15:58] 특히 프론트엔드 디자인 작업에서

[16:01] Tailwind CSS를 작성하고,

[16:04] 브라우저를 확인하고, 조정하고,

[16:06] 픽셀 단위로 완벽하게 만들 때

[16:09] 더욱 그렇습니다.

[16:12] 저는 또한 Cursor의 에이전트 인터페이스를

[16:13] 세밀한 제어나 기능에 대한 직접적인 협업을

[16:17] 제공하지 않습니다. 하지만 Claude Code가

[16:19] 진짜 빛을 발하는 상황들이 있습니다. 바로

[16:21] 큰 작업이 있을 때, 코드베이스의 여러 파일을

[16:23] 다뤄야 하고 많은 작업이 필요할 때 말이죠.

[16:25] Claude Code는 정말 뛰어나고

[16:27] 체계적으로 이런 작업들을 실행하는 데

[16:31] 매우 능숙합니다. 물론 작업이 잘 계획되고

[16:33] 잘 정의되어 있다는 전제 하에서 말이죠.

[16:36] Claude Code의 계획 모드에 대해서는

[16:37] 곧 설명하겠습니다. 이 채널의 지난 영상에서

[16:39] Cursor의 새로운 백그라운드 에이전트 기능을 보여드렸는데,

[16:44] 이것은 Claude Code와 매우 유사한 사용 사례를

[16:46] 가지고 있습니다. 두 경우 모두 본질적으로

[16:50] 에이전트에게 작업을 위임하고 우리가

[16:52] 다른 일을 하는 동안 따로 작업하게 하는 것이니까요.

[16:55] 이것이 제가 Cursor의 백그라운드 에이전트나

[16:57] Claude Code의 이상적인 사용 사례를

[16:59] 생각하는 방식입니다. 제가 다른 일을 하는 동안

[17:02] 큰 작업을 맡을 수 있는 에이전트죠.

[17:04] 그리고 이 부분에서 Claude Code가

[17:06] 성능 면에서 정말 우위를 가지고 있다고

[17:08] 생각합니다. Claude Code를 실제 자율 에이전트로

[17:09] 생각해보면, 더 큰 작업들에서

[17:12] 더 성공적이고 자신감 있게 작업하는 것 같습니다.

[17:14] 반면 Cursor의 백그라운드 기능은 여전히 유용하지만,

[17:17] 더 작은 버그 수정이나 범위가 제한된

[17:20] 백그라운드 작업에서 더 나은 성능을 보입니다.

[17:23] 다른 영상에서 말했듯이 백로그를 처리하는 데

[17:26] 정말 좋습니다. 그래서 Claude Code는

[17:28] 매우 능력이 뛰어나다고 생각하지만,

[17:30] 그 능력은 여러분이 실행하도록 요청하는

[17:32] 계획의 수준에 달려 있습니다. 그럼 Claude Code의

[17:34] 계획 모드에 대해 이야기해보겠습니다.

[17:37] 계획 모드가 왜 Claude Code 제품의

[17:39] 핵심 부분이 되었는지 이해하기 위해

[17:42] Boris가 한 말을 들어보겠습니다.

[17:44] Anthropic 내외의 파워 유저들이 시작한

[17:47] 가장 큰 변화는 Claude에게 코딩을 시작하기 전에

[17:49] 계획을 세우도록 요청하는 것이라고 말하고 싶습니다.

[17:50] Claude Code를 처음 사용하기 시작하는 사람들이

[17:52] 가끔 하는 일은 '이 정말 크고 복잡한

[17:54] 기능을 작성해줘'라고 말하는 것입니다.

[17:57] 그리고 사람들이 종종 하는 일 중 하나는

[17:59] Claude Code를 처음 사용할 때

[18:00] '정말 크고 복잡한

[18:02] 기능을 작성해줘'라고 말하는 것입니다.

[18:03] 그러고 나서 자신이 머릿속으로 상상했던 방식으로

[18:05] 작동하지 않으면 좌절감을 느끼게 됩니다.

[18:07] 여러분이 하고 싶은 일과 Claude가 하고 싶은 일을

[18:09] 정렬하는 정말 좋은 방법은

[18:11] Claude에게 계획을 세우고 먼저 여러분에게

[18:13] 확인받도록 요청하는 것입니다.

[18:16] 불과 며칠 전, Anthropic 팀이

[18:18] Claude Code의 핵심 기능으로 계획 모드를 발표했습니다.

[18:20] Shift+Tab으로 접근할 수 있고

[18:23] 자동 편집 수락 켜기와 토글할 수 있습니다.

[18:25] 이것은 실제로 작업을 진행할 때 사용하거나

[18:28] 여기서 계획 모드로 들어갈 수 있습니다.

[18:29] 그럼 실제로 제가 구축하고 싶은

[18:31] 다음 기능을 계획해보고

[18:33] 여기서 무엇을 작업하고 있는지

[18:35] 보여드리겠습니다. Builder Methods에서

[18:37] AI로 구축하는 과정에 대한 강의를

[18:39] 출시할 계획입니다. 저는 이것을

[18:42] 적시 AI 학습 강의라고 부릅니다.

[18:44] 현재 이 네 가지 강의는 출시 전 모드에 있습니다.

[18:47] 그래서 이 중 하나를 클릭하면

[18:49] 이런 대기자 목록으로

[18:51] 이동하게 됩니다

[18:52] 폼이 있습니다. 그리고 각각에는

[18:55] 누구나 가입할 수 있는

[18:57] 다른 대기자 명단이 있어요. 그래서 누군가 이메일을

[18:59] 작성하고 대기자 명단에 가입하면

[19:01] 현재는 단순히 이 페이지로 이동해서

[19:03] 가입되었다고 표시되죠. 하지만

[19:05] 이것들은 곧 출시될 강의들이므로

[19:07] 실제로 피드백을 수집하고

[19:09] 주요 질문이 무엇인지 파악해서

[19:11] 이런 강의들을 정말로

[19:13] 유용하고 도움이 되도록 만들고 싶어요. 맞죠?

[19:15] 그래서 설문조사 양식을 좋아하는데

[19:17] 4개 강의 모두에 대한 설문조사를

[19:20] 만들어야 하고

[19:23] 각 구독자가 어떤 강의에

[19:25] 관심이 있는지 파악하고

[19:27] 그 질문들이 강의에 특화되어야 해요.

[19:29] 그래서 약간의 조정이

[19:31] 필요할 거예요.

[19:32] 어떤 강의에 그 사람이

[19:34] 관심을 표명했는지 파악하고

[19:36] 4개 강의 각각에 대한

[19:38] 설문조사 응답을 보내는 것 사이의

[19:40] 조정이 필요하죠. 맞나요? 그래서

[19:41] 이 기능을 이 리니어 이슈에

[19:44] 작성했어요. 이건 제가 직접

[19:46] 작성한 거예요. AI의 도움을 받아서

[19:47] 작성할 수도 있었지만, 이건 제가

[19:49] 머릿속에 있는 기본적인 기능을

[19:51] 꺼낸 것 같아요. 이것이

[19:52] 설명입니다. 이걸 복사해서

[19:54] 클로드 코드에 붙여넣을 수도 있어요. 하지만

[19:56] 리니어 MCP 통합이 모두

[19:59] 연결되어 있으니

[20:01] 이렇게 해보겠습니다. 저기 있는

[20:02] 리니어 이슈를 가져오겠습니다.

[20:05] 이 이슈를 계획해 주세요. 이제 계획을 세우는 동안

[20:07] think hard 키워드에 대해

[20:09] 말씀드리고 싶어요. 맞죠? 그 프롬프트에서

[20:12] 제가 할 수 있었던 것은

[20:13] "이 이슈를 검토하고

[20:15] 계획을 세우고 think hard를 해주세요"라고

[20:18] 요청하는 것이었어요. 이것은

[20:20] 클로드 코드가 조금 더 많은 시간을

[20:23] 들여 생각하고 분석하고

[20:25] 더 합리적인 답변을

[20:28] 내도록 트리거하는 키워드입니다.

[20:31] think harder라고 할 수도 있고

[20:33] 이 작업에 ultrathink라고

[20:35] 할 수도 있어요. 각각은

[20:38] 리소스와 시간의 수준을

[20:39] 단계적으로 높여서 계획에

[20:41] 투입할 거예요. 그렇긴 하지만

[20:43] 현재 클로드 오푸스 모델을 사용하고 있는데

[20:45] 이것은 최고 중의 최고라고 할 수 있어요.

[20:47] 물론 좀 비싸긴 하지만

[20:49] 맥스 플랜을 사용하고 있어서

[20:51] 클로드 코드 작업에는 아마

[20:53] 현재 최고의 거래일 거예요. 그래서

[20:55] 분석하고 이 계획을 생각해내기를

[20:58] 기다리고 있어요. 그리고

[21:00] 여기 나왔네요. 클로드의 계획입니다.

[21:04] 다시 말하지만, 계획 단계는

[21:06] 프로세스의 핵심 부분이에요. 이것은

[21:08] 모범 사례입니다. 그래서 Anthropic 팀에서

[21:11] 일급 기능으로 설계했어요.

[21:12] 테두리를 보시면 정말로

[21:14] 강조하고 있는 것을 알 수 있어요. 이것이

[21:17] 클로드 코드로 성공할 수 있는 방법이라고

[21:19] 실제로 시간을 들여서

[21:21] 계획 단계에서 노력을 선투자하면

[21:24] 클로드 코드가 그 워크플로를

[21:25] 정말 잘 지원해줍니다. 여기가

[21:27] 그들이 내놓은 계획이에요. 이제 좀

[21:29] 클로드와 계획을 명확히 하고 싶어요

[21:30] 진행하기 전에 말이죠. 이미 구현된

[21:32] 부분들을 설명하고 있는데

[21:34] 백엔드에서 이 폼들을 구현하는 데

[21:36] 집중하길 원한다는 걸 확실히 하고 싶거든요

[21:38] 클로드에게 답변하고 있어요

[21:40] 이미 있는 디자인과 인터페이스를

[21:42] 설명했다고 말하면서

[21:43] 설문 폼 구현 계획을

[21:45] 제안해달라고 했어요. 몇 가지

[21:47] 세부사항도 더 추가했고요. 리니어 이슈를

[21:49] 참조하라고 했고 이번엔 신중하게

[21:51] 생각해보라고 요청했어요

[21:53] 어떻게 될지 봅시다

[21:55] 클로드가 업데이트된 구현 계획을 제시했네요

[21:58] 번호와 불릿 포인트로

[22:00] 정말 잘 정리해서 보여줬고

[22:01] 모든 내용을 검토해본 결과

[22:04] 제가 원하는 방식 그대로

[22:06] 구현하려는 것 같아요

[22:08] 그럼 진행해보죠

[22:11] 클로드가 제가 준 작업을

[22:13] 수행하고 있고 많은 변경사항을

[22:15] 만들고 있어요. 클로드가 자체적으로

[22:17] 할일 목록을 만들고

[22:19] 진행하면서 항목들을 체크해나가는 걸 보는 게 정말 좋아요

[22:22] 클로드가 작업하는 동안

[22:24] 지금 클로드 코드로 작업할 때

[22:26] 조금 어려운 부분에 대해

[22:28] 이야기해보기 좋은 시점인 것 같아요

[22:30] 바로 멀티태스킹 말이에요. 클로드 코드는

[22:33] 자율 에이전트로서 큰 작업들을

[22:35] 독립적으로 수행할 때 가장 잘 작동해요

[22:38] 물론 두 번째, 세 번째, 네 번째

[22:41] 클로드 코드 인스턴스를 다른

[22:43] 터미널 탭에서 열 수도 있지만

[22:45] 모두 같은 git 브랜치에서 작업하게 될 거예요

[22:47] 당연히 코드 충돌 위험이 있죠

[22:49] 작업들이 코드베이스의 완전히 분리된 부분에서

[22:53] 작업하지 않는 한 말이에요. 하지만 그런 경우는

[22:55] 드물죠. 또한

[22:57] 클로드가 작업하는 동안

[22:58] 제가 다른 부분에서

[23:00] 작업할 수 없다는 게 좀 답답해요

[23:02] 같은 이유로 충돌이

[23:04] 발생할 수 있거든요

[23:06] git work tree를 사용해서 적절한

[23:09] 멀티태스킹을 하는 워크플로우가 있어요

[23:13] 조금 더 복잡하긴 하지만요

[23:15] 아직 저도 그 워크플로우를

[23:16] 완전히 파악하는 중이에요

[23:18] 완전히 파악하게 되면 아마

[23:20] 이 채널에 클로드 코드에서의

[23:23] 멀티태스킹에 대한

[23:24] 또 다른 영상을 올릴 것 같아요

[23:27] 특히 커서처럼 능동적인 에이전트가 아니라

[23:29] 자율 에이전트로서 매우 강력하다는

[23:32] 점을 고려하면 정말 강력한 사용 사례가 될 것 같거든요

[23:35] 모든 작업이 완료된 것 같고

[23:37] 구현된 내용에 대한

[23:39] 모든 정보를 제공해줬네요

[23:41] 페이지를 새로고침해서

[23:42] 테스트해보죠. 코스 섹션으로 가서

[23:45] 코스를 구독해보겠어요

[23:47] 여기 새로운 설문 폼이 보이네요

[23:50] 제가 요청하지 않은 추가 스타일링도

[23:52] 좀 더해진 것 같아요

[23:54] 클로드 메모리 파일을

[23:56] 업데이트해서 더 구체적인 지시사항을 주어

[23:59] 제가 원하는 것을 정확히

[24:01] 조정할 수 있도록 해야겠어요

[24:03] 하는지, 하지 않기를 원하는지를

[24:06] 정확히 알 수 있겠죠? 그리고 실제로

[24:08] 이런 에이전트와 작업하는 과정은

[24:09] 함께 작업하면서 방향을 수정하고 싶은

[24:11] 영역을 찾아내고 그것을

[24:13] 시스템에 구축하는 것입니다. 그것을

[24:15] 지침에 구축하는 것이죠. 커서 룰이든

[24:16] claude MD 파일이든 말입니다. 그리고

[24:19] 이것이 바로 에이전트를

[24:22] 엔지니어링한다는 의미입니다. 맞죠. 하지만 전체적으로는

[24:24] 괜찮아 보입니다. 실제로

[24:25] 테스트해 보겠습니다. 그리고 첫 번째 단계에서

[24:27] 이메일 주소를 전달하는 것도 잘했네요.

[24:29] 전에는 없던 기능입니다.

[24:31] 그 로직을 추가했군요. 자, 그럼

[24:33] 보내보겠습니다. 좋아요, 이제

[24:34] 감사 페이지가 나왔습니다. 다시 말하지만, 프론트엔드

[24:37] 세부사항들은 제가

[24:40] 조정해야 할 부분이지만,

[24:41] 원하던 모든 콘텐츠는

[24:43] 다 들어있습니다. 그래서 모든 것이

[24:46] 실제로 정말 잘 작동하고 있습니다.

[24:48] 하지만 이 구현에서

[24:50] 방금 발견한 한 가지가 있습니다.

[24:52] 설문 양식을 제출했는데, 그 제출 내용이

[24:55] 어디로 갔을까요? 제 연락처

[24:57] 양식에서는 실제로 설문 정보가 담긴

[25:00] 이메일을 받게 됩니다. 그래서

[25:03] 이것을 봅니다. Claude가 실제로

[25:05] 제 컨트롤러의 설문 제출 액션에

[25:08] 이 주석을 추가했습니다. 여기서

[25:09] 일반적으로 설문 데이터를 데이터베이스에

[25:11] 저장하게 됩니다. 지금은 그냥

[25:13] 성공 페이지로 리다이렉트하겠습니다라고

[25:15] 되어 있어요. 기능을 완전히

[25:18] 완성하지는 않았지만, 이건

[25:21] Claude Code의 잘못이 아닙니다. 제

[25:24] 잘못입니다. 제가 그 세부사항을

[25:26] 계획에 포함시키지 않았어요. 그리고

[25:29] 계획을 검토할 때 어느 정도

[25:31] 놓쳤습니다. 그냥 연락처 양식에서

[25:33] 이미 하고 있는 것과 같은 방식으로

[25:35] 설문 응답을 보내야

[25:37] 한다고 가정할 것이라고 생각했지만,

[25:39] 그런 세부사항들을 정말 가정할 수는 없죠. 이런

[25:42] 모델들은, Claude Code든

[25:44] 함께 작업하는 다른 에이전트든,

[25:46] 주어진 작업을 수행하는 데

[25:48] 극도로 뛰어나지만, 정확히

[25:50] 무엇을 하고 싶은지에 대해

[25:52] 정말 명확해야 합니다. 그래서

[25:54] 이런 세부사항들을 자연스럽게

[25:57] 이해할 것이라고 가정할 수는 없습니다.

[25:58] 정말 흥미로운

[25:59] 교육적 순간이었다고 생각합니다. 그래서 여기서

[26:01] 패턴을 보기 시작하고 있기를 바랍니다, 맞죠?

[26:04] AI에게 기능을 구축하거나 작업을

[26:08] 실행하거나 대규모

[26:10] 프로젝트에서 여러 작업을 수행하도록 요청하기 전에

[26:12] 계획을 세우는 아이디어, 그것이 빠르게

[26:15] 업계 모범 사례가 되고 있습니다.

[26:16] 어떤 도구를 사용하든, 그런 종류의

[26:19] 워크플로우를 훌륭하게 수행하는

[26:21] Claude Code를 사용하든, 커서나

[26:23] 윈드서프나 다른 도구들을

[26:25] 사용하든, 미리 계획을 세우고

[26:28] 단계별로 계획을 실행하는 것입니다. 그래서

[26:31] PRD나 프로젝트 요구사항

[26:33] 문서를 개발하는 것이 전문가들이

[26:36] 오늘날 AI로 구축하는 방식입니다. 그리고 그것이

[26:39] 바이브 코딩이 어떻게 프로가 되는가에 대한

[26:41] 제 다른 영상의 주제입니다. 그래서

[26:43] 이 채널을 구독한 후에, 그 영상을 다음에 시청해 보세요. 거기서 뵙겠습니다.