Claude Code 완벽 가이드 – 모든 최고 전략 총정리

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요약

이 영상은 Claude Code(클로드 코드)의 설치부터 고급 활용법까지 시작부터 끝까지 꼼꼼히 안내합니다. 글로벌 규칙 설정, 권한 관리, 커스텀 슬래시 커맨드, MCP 서버 연동, PRP(제품 요구사항 프롬프트) 기반 컨텍스트 엔지니어링, 서브 에이전트·훅(Hook), GitHub CLI 통합, 안전한 YOLO 모드, 병렬 에이전트 워크플로우까지 다양한 전략과 팁을 실습 예제로 설명합니다. 각 기능별 모범 사례를 적용하면 AI 코딩 어시스턴트의 생산성과 자율성을 극대화할 수 있습니다.

주요 키워드

Claude Code cloud.md global rules MCP 서버 PRP 컨텍스트 엔지니어링 서브 에이전트 훅(Hook) YOLO 모드 git work tree GitHub CLI

하이라이트

🔑 글로벌 규칙: 프로젝트 루트에 cloud.md를 작성해 Claude Code의 시스템 프롬프트를 제어하고, 고유 패턴과 베스트 프랙티스를 일관되게 적용합니다.
⚡️ 권한 관리 자동화: settings.local.json에서 허용·거부 리스트를 정의해 반복 승인 없이 안전하게 터미널 명령을 실행하도록 설정할 수 있습니다.
🚀 커스텀 슬래시 커맨드: cloud/commands 폴더에 마크다운 파일을 추가해 복잡한 워크플로우를 단일 명령으로 재사용합니다.
🌟 MCP 서버 활용: Serena 등 외부 벡터 데이터베이스·편집 엔진을 연동해 대규모 코드베이스 검색·수정 능력을 대폭 향상시킵니다.
📌 PRP 기반 컨텍스트 엔지니어링: 초기 MD 작성→PRP 생성→PRP 실행의 3단계로 AI 코딩 어시스턴트에 ‘생산 준비’ 프롬프트를 제공합니다.
🔍 서브 에이전트: 메인 에이전트가 전문화된 서브 에이전트를 호출해 검증·테스트 등 세부 작업을 분리·병렬 수행하도록 구성합니다.
⚙️ 훅(Hook) 자동화: 도구 호출 전·후 지점을 정의하여 커스텀 스크립트를 실행하고 로그 기록, CI 연동 등을 결정론적으로 제어합니다.
📦 GitHub CLI 통합: Claude Code가 gh CLI를 호출해 이슈 열람, 코드 수정, 테스트, PR 생성까지 원격 리포지토리에서 완전 자동화 개발을 실현합니다.
🔒 안전한 YOLO 모드: Dev Container 환경에서 --dangerously-skip-permissions 옵션으로 권한 요청 없이 자율 실행하면서도 호스트 보안을 유지합니다.
🤖 병렬 에이전트 개발: git work tree를 이용해 다수의 에이전트를 독립 브랜치에서 동시에 실행·비교·선택하는 고속 개발 패턴을 구현합니다.

용어 설명

Claude Code

Anthropic이 제공하는 터미널 기반 AI 코딩 어시스턴트

global rules

AI 행동을 제어하는 최상위 시스템 프롬프트(클라우드.md 파일) 설정

cloud.md

Claude Code 전역 규칙을 담는 마크다운 파일, 코드 작성 패턴·베스트 프랙티스 정의

MCP 서버

AI 어시스턴트에 외부 도구나 데이터베이스(벡터 검색 등)를 연결하는 플러그인 인터페이스

PRP(제품 요구사항 프롬프트)

Feature 정의→컨텍스트 생성→코드 실행의 컨텍스트 엔지니어링 3단계 대용량 프롬프트 템플릿

컨텍스트 엔지니어링

AI에게 충분한 배경 지식과 맥락을 제공해 원하는 결과를 안정적으로 얻도록 만드는 기법

서브 에이전트

메인 AI 에이전트가 호출하는 작은 단위 전문 에이전트로, 독립된 컨텍스트와 도구를 가집니다

훅(Hook)

도구 호출 전·후 특정 시점에 커스텀 스크립트를 실행해 자동화·로그·검증을 추가하는 기능

YOLO 모드

Dev Container 내부에서 권한 확인 없이 Claude Code가 완전 자율 실행하도록 하는 안전 모드

Dev Container

VS Code에서 프로젝트를 컨테이너 환경으로 띄워 호스트 보안을 유지하며 일관된 개발 환경 제공

git work tree

하나의 리포지토리에서 여러 브랜치를 별도 디렉터리로 체크아웃해 동시 작업을 가능케 하는 Git 기능

GitHub CLI

gh 명령어로 로컬 터미널에서 이슈·PR·리포지토리 관리 등 GitHub 기능을 호출하는 도구

Claude Code에 빠진 이유와 채널에서 다룬 맥락 엔지니어링, 본 영상의 목표인 시작부터 끝까지 풀 커버 전략을 안내합니다.

[00:00] Claude Code에 대한 개인적인 경험과 열정을 소개하며, 이 도구로 할 수 있는 놀라운 일들과 채널에서 다뤄온 내용들을 설명합니다.

[00:23] Claude Code의 모든 기능을 처음부터 끝까지 완전히 다루는 가이드의 필요성과 목적을 제시하고, 실용적인 전략과 팁들을 제공하겠다고 소개합니다.

[00:47] Claude Code의 한계점들(비용, 속도 제한 등)을 인정하면서도, 이 전략들이 다른 AI 코딩 어시스턴트에도 적용 가능하다고 설명합니다.

[01:10] GitHub 저장소의 README 파일을 통해 모든 전략들을 제공할 것이라고 안내하고, 컨텍스트 엔지니어링과 PRP 프레임워크의 중요성을 강조합니다.

GitHub 레포와 Context Engineering 깃헙 저장소 링크를 공유하고, IDE 내 터미널에서 Cloud Code 설치·인증 과정을 시연합니다.

[01:38] 이 가이드에서 다룰 주요 전략들의 개요를 제시합니다: 글로벌 규칙, 권한 관리, 사용자 정의 슬래시 명령어, MCP 서버, Archon 버전 2 베타 출시 예고, PRP 프레임워크를 통한 컨텍스트 엔지니어링, 서브 에이전트 활용 등을 순서대로 다룰 예정이라고 설명합니다.

[02:32] Claude Code의 고급 기능들을 소개하며, 서브 에이전트와 코드 훅을 통한 개발 라이프사이클 자동화, GitHub CLI 통합을 통한 이슈 및 PR 자동 관리에 대해 설명합니다.

[03:07] YOLO 모드를 통한 컨테이너 환경에서의 안전한 위험 권한 사용법과 병렬 에이전트 개발로 여러 Claude Code 인스턴스를 동시에 활용하는 방법을 다룹니다.

[03:34] 경험 수준에 관계없이 Claude Code 사용 방식을 혁신할 수 있는 전략들을 제공하며, Mac, Linux, Windows 환경에서의 간단한 설치 방법을 안내합니다.

[04:25] Claude Code 시작 방법을 설명하고, 좋은 수준에서 훌륭한 수준으로 발전시키기 위한 전략들을 소개하며, 첫 번째 전략인 글로벌 규칙과 claude.md 파일의 역할을 설명합니다.

cloud.md 파일로 시스템 프롬프트를 정의해 전역 베스트 프랙티스, 설계 원칙, 회사 규칙 등을 AI에게 적용하는 방법을 설명합니다.

[05:02] Claude Code의 글로벌 규칙 설정을 위한 claude.md 파일에 대해 설명하며, 이는 윈드서프나 커서 규칙과 같은 고수준 지시사항으로 베스트 프랙티스와 패턴을 정의하는 시스템 프롬프트 역할을 한다고 소개합니다.

[05:17] claude.md를 만드는 두 가지 방법을 제시합니다. 첫 번째는 내장된 /init 명령어를 사용하는 간단한 방법이고, 두 번째는 직접 세밀하게 만드는 방법으로, 후자를 더 선호한다고 말합니다.

[05:49] Python 기반 애플리케이션용 claude.md 템플릿 예시를 제공하며, Dynamis 커뮤니티에서 다양한 프로젝트 타입별 claude.md 템플릿을 개발하고 있다고 소개합니다.

[06:20] Dynamis 커뮤니티의 컨텍스트 엔지니어링 허브를 소개하며, 이곳에서 글로벌 규칙, Claude 훅, 서브에이전트, 슬래시 명령어, PRP 템플릿 등 AI 코딩 리소스를 제공하여 초기 컨텍스트 설정 시간을 절약할 수 있다고 설명합니다.

[06:44] 실제 claude.md 파일 생성 과정을 시연합니다. 폴더 루트에 claude.md 파일을 만들고 준비된 템플릿 내용을 복사하여 붙여넣는 간단한 과정을 보여줍니다.

[07:06] 설정 완료 후 터미널에서 시스템 지시사항을 확인하는 방법을 설명하며, claude.md 파일이 자동으로 인식되어 KISS, YAGNI 같은 원칙들이 적용됨을 보여줍니다. 또한 레포지토리의 여러 레벨에 claude.md 파일을 둘 수 있다고 언급합니다.

[07:30] Claude.md 파일을 프로젝트의 다양한 폴더(frontend, backend)에 배치할 수 있으며, Claude Code는 현재 작업 중인 폴더의 컨텍스트를 지능적으로 인식합니다.

[07:55] 많은 팀들이 Claude.md를 절약적으로 사용하여 패턴과 모범사례를 외부 문서에 두고 글로벌 룰에서 참조하는 방식을 채택하고 있습니다. 이는 팀 공유와 AI 도구 전환에 유리합니다.

settings.local.json에 allow·deny 리스트를 설정해 ls, git, python 같은 반복 명령을 승인 없이 실행하도록 하고 rm처럼 위험 명령은 제한합니다.

[08:44] Claude Code의 프롬프팅 전략으로는 'important', 'proactively', 'ultra think' 같은 내장 키워드가 있으며, Claude의 과도한 엔지니어링 성향을 제어하는 프롬프팅 기법들이 중요합니다.

[09:50] 권한 관리는 Claude Code 사용의 핵심 요소로, 기본적으로 모든 명령과 코드 편집에 권한을 요청하지만 특정 명령들을 자동 승인하도록 설정할 수 있습니다.

[09:56] Claude Code에서 권한 설정을 위한 허용 목록과 거부 목록 시스템을 설명하며, settings.local.json 파일을 통해 승인 없이 실행할 명령어들을 정의하는 방법을 소개합니다.

[10:20] grep, ls, 디렉토리 조작, Python 명령어 등 일반적으로 안전한 명령어들을 허용하되, rm(삭제) 명령어는 절대 자동 승인하지 말 것을 강조하고 bash * 같은 전체 권한 부여의 위험성을 경고합니다.

[11:15] 권한 설정의 중요성을 정리하고, 커스텀 슬래시 명령어를 통해 Claude Code용 에이전트 워크플로우를 구축하는 방법을 설명합니다. .claude/commands 폴더에 마크다운 파일로 재사용 가능한 지시사항을 만드는 과정을 안내합니다.

cloud/commands 폴더에 Markdown 파일을 추가해 복잡한 워크플로우(예: 컨텍스트 초기화 등)를 `/명령어` 형태로 재사용하는 방법을 안내합니다.

[12:02] 컨텍스트 프라이밍이라는 구체적인 슬래시 명령어 예시를 소개하며, 이는 Claude Code가 기존 코드베이스에 빠르게 적응할 수 있도록 하는 강력한 도구라고 설명합니다. 새로운 대화 세션을 시작할 때 특히 유용하다고 강조합니다.

[12:28] 새로운 기능을 구현하기 전에 코드베이스를 먼저 파악하는 것의 중요성을 설명합니다. 슬래시 명령어를 프롬프트로 활용하는 방법을 소개하며, cursor나 curo 같은 다른 AI 어시스턴트에서도 이를 활용할 수 있다고 안내합니다.

[12:39] 슬래시 명령어의 재사용성과 편의성을 강조합니다. 복사 붙여넣기 대신 간단한 명령어로 실행할 수 있고, 팀원들과 쉽게 공유할 수 있다는 장점을 설명합니다.

[13:04] 실제 실행 과정을 시연합니다. 클라우드 코드를 종료하고 새 세션을 시작하여 .claude 폴더의 새 명령어들을 로드한 다음 /primer 명령어를 실행하는 과정을 보여줍니다.

[13:16] 프라이머 명령어가 실행되는 모습을 실시간으로 확인합니다. tree 명령어 실행, claude.md와 readme 읽기 등의 과정을 통해 컨텍스트 프라이밍이 어떻게 작동하는지 설명합니다.

Serena MCP 서버를 추가해 대규모 코드베이스의 시맨틱 검색·편집을 강화하고, 곧 공개될 Archon v2를 예고합니다.

[13:35] 슬래시 명령어의 고급 기능인 매개변수 사용법을 설명합니다. $arguments 키워드를 사용하여 명령어를 매개변수화하고, 공백 뒤에 전달된 값으로 이를 치환하는 방식을 상세히 안내합니다.

[14:08] 다른 AI 코딩 어시스턴트에서도 유사한 기능을 구현할 수 있지만, 클라우드 코드의 슬래시 명령어가 훨씬 편리하다는 점을 강조합니다.

[14:22] MCP 서버 소개로 주제를 전환합니다. 클라우드 코드의 한계를 인정하면서도 외부 도구와의 연결을 통한 확장 가능성을 제시합니다. MCP가 클라우드 코드를 다양한 도구들과 연결하는 핵심 방법임을 설명합니다.

[14:33] 채널에서 다뤘던 MCP 관련 콘텐츠를 언급하며, AI RAG용 crawl, Supabase, Neon 등의 구체적인 도구들을 예시로 제시합니다. 클라우드 코드 내에서 데이터베이스를 관리할 수 있는 가능성을 암시합니다.

[14:56] Claude Code 내 데이터베이스 관리 기능을 소개하며, 특히 Serena MCP 서버가 코드베이스 이해와 검색에서 Claude Code보다 뛰어난 성능을 보인다고 설명합니다.

[15:26] Serena는 시맨틱 검색과 코드 편집에 특화된 MCP 서버로, 기존 코드베이스 작업에 적합하며 많은 시청자들이 요청한 내용임을 언급합니다.

[15:43] UVX 설치 확인 후 터미널에서 Serena MCP 서버를 추가하는 실제 명령어 과정을 시연하며, Claude CLI에서 벗어나 작업하는 모습을 보여줍니다.

[15:57] claude MCP list 명령으로 연결된 MCP 서버들을 확인하고, Archon과 Serena가 정상 연결된 것을 보여주며 필요시 제거 방법도 설명합니다.

[16:13] Claude Code가 허가 없이 MCP 서버를 사용할 수 있도록 설정에 mcp_serena와 mcp_archon을 추가하는 방법을 실제로 시연합니다.

[16:47] Serena의 실제 사용 예시를 위해 primer.md 슬래시 명령을 편집하여 Serena가 코드베이스를 검색하고 오류 발생시 계속 시도하도록 설정했음을 설명합니다.

[17:01] 더 완전한 예시를 위해 최근 채널에서 다룬 Pantic AI PRP 템플릿을 코드베이스에 추가하여 Serena가 검색할 수 있는 콘텐츠를 준비하고, Claude로 돌아가 primer 명령을 실행할 예정임을 말합니다.

[17:29] Claude에서 primer 명령을 다시 실행하면 이번에는 Serena MCP를 통해 훨씬 더 향상된 방식으로 작동하여 코드베이스를 더 깊이 있게 이해할 수 있습니다.

[18:14] Dynamis 커뮤니티와 함께 AI 코딩 어시스턴트를 위한 MCP 서버로 Archon을 대대적으로 개편하고 있으며, 수요일 13일과 토요일 16일에 베타 출시 및 라이브 스트리밍 행사를 진행할 예정입니다.

초기 MD 작성→PRP 생성→PRP 실행의 3단계로 AI에게 완전한 컨텍스트를 제공해 생산 준비 코드 출력을 자동화합니다.

[18:57] 새로운 Archon은 놀라운 사용자 인터페이스를 통해 코딩 어시스턴트와 실시간으로 작업 관리, 지식 크롤링, 다양한 전략을 제공하는 지식과 작업 관리 백본 역할을 합니다.

[19:25] PRP 프레임워크를 사용한 컨텍스트 엔지니어링은 기능이나 새로운 프로젝트를 정의하는 3단계 프로세스로, 이전에 채널에서 자세히 다룬 중요한 전략입니다.

[19:54] PRP 프레임워크의 세 단계 프로세스를 설명합니다. 프로젝트 생성, 코딩 어시스턴트를 위한 포괄적인 문서 생성, 그리고 슬래시 명령어를 통한 실행 과정을 소개합니다.

[20:12] PRPS 폴더 내에서 초기 MD 파일을 정의하는 방법을 설명합니다. 구축하고자 하는 것의 개요, 예시, 문서, 고려사항들을 포함하여 작성하는 과정을 안내합니다.

[20:26] Pydantic AI 에이전트 구축을 위한 템플릿 사용 예시를 보여줍니다. 간단한 리서치 에이전트를 구축하는 과정을 통해 도구, 의존성, 시스템 프롬프트 설정 방법을 설명합니다.

[20:56] 예시와 문서화의 중요성을 강조합니다. Pydantic AI의 다양한 에이전트 예시들을 참조하여 PRP 생성 시 맥락을 제공하고, 공식 문서에서 직접 정보를 가져오는 방법을 설명합니다.

[21:35] 자주 발생하는 실수들, 특히 환경 변수 관리와 관련된 고려사항들을 미리 명시하는 것의 중요성을 언급합니다.

[21:45] PRP 생성의 실제 실행 과정을 시연합니다. Claude Code에서 새 대화를 시작하고 slash generate 명령어를 사용하여 초기 MD 파일을 기반으로 제품 요구사항 프롬프트를 생성하는 과정을 보여줍니다.

[22:23] 마지막 단계에서 Archon이 내부적으로 사용되고 있으며, MCP 서버를 통해 RAG 검색과 코드 예제 조회가 이루어지고 있음을 보여줍니다. 이를 통해 Archon의 작동 방식을 엿볼 수 있습니다.

[22:41] PRP 생성 과정에서 베이스 PRP 템플릿을 기반으로 대규모 프롬프트를 만들어 코드를 생성합니다. Pantic AI를 위한 핵심 원칙과 해야 할 것, 하지 말아야 할 것을 다루는 구체적인 베이스 PRP를 제작했습니다.

[23:05] PRP의 장점으로 단계별 작업 가이드, 검증 루프(검증 게이트), 최종 체크리스트, 안티패턴을 포함한다고 설명합니다. AI 코딩 도우미가 자체 검증을 통해 결과물의 품질을 확인할 수 있도록 합니다.

[23:40] PRP 실행 전 반드시 검증해야 한다고 강조합니다. 베이스 PRP 준수 여부, 사양 충족도, 전반적 품질을 확인하여 다른 엔지니어도 이를 사용해 에이전트를 정확히 구현할 수 있어야 합니다.

[24:04] Claude Code로 돌아가서 /clear로 대화를 지우고 새로운 맥락에서 시작합니다. generate 대신 execute PRP 명령어를 사용하여 brave research agent.md 경로를 제공합니다.

[24:26] 전체 에이전트 구축이 시작되며, 먼저 슬래시 명령어의 인수로 제공된 PRP를 읽습니다. 이후 구조 내의 모든 예제들을 읽고, 문서에 대한 웹 연구를 수행하며, Serena를 사용해 코드 구조를 이해하고 Archon도 활용합니다.

[24:50] PRP 프레임워크를 통해 구현된 AI 에이전트가 완성되었으며, RAG를 포함한 다양한 기술이 내부적으로 활용되고 있다. 약 20분의 구현 과정을 거쳐 완성된 에이전트는 검증 과정을 통해 정제되었다.

메인 에이전트가 호출하는 Validation Gate 서브 에이전트를 정의해 테스트·검증 루프를 분리하고 자동화하는 예시를 선보입니다.

[25:14] 완성된 AI 에이전트는 CLI 인터페이스로 구현되어 있으며, 스트리밍, 웹 검색 도구, 대화 기록 등의 기능을 제공한다. 이는 PRP 프레임워크와 문서화된 예제들 덕분에 한 번에 구축될 수 있었다.

[25:51] 클로드 코드 서브 에이전트는 코딩 프로세스를 더욱 강력하게 만드는 기능으로, 주 에이전트가 특화된 서브 에이전트들을 호출할 수 있게 한다. 각 서브 에이전트는 독립적인 컨텍스트 윈도우를 가지며, 주 에이전트가 맞춤형 프롬프트를 제공한다.

[26:36] 서브 에이전트들은 각각 특화된 시스템 프롬프트를 가지고 있으며, 접근 가능한 도구를 제한할 수 있고 위임된 작업에서 자율적으로 작동한다. 주 에이전트는 여러 서브 에이전트를 병렬로 실행할 수 있어 코딩 워크플로우에 병렬 처리를 쉽게 추가할 수 있다.

[27:00] 모든 에이전트는 .claude 폴더 내의 agents 폴더에 저장된다. 에이전트 생성 방법은 두 가지가 있는데, /agents 명령을 통해 클로드 코드가 안내하는 방식이거나 제공된 템플릿을 사용하여 직접 파일을 만드는 방식이다.

[27:20] GitHub 저장소에서 제공되는 서브 에이전트 템플릿들을 소개하며, PRP 프레임워크의 창시자 라스무스가 만든 검증 게이트 에이전트를 예시로 설명합니다.

[27:33] 검증 게이트가 PRP 프레임워크에서 중요한 역할을 하는 이유를 설명합니다. 코드 실행 후 에이전트가 자율적으로 테스트를 작성하고 반복하여 코드 검증을 완료하는 과정입니다.

[27:53] validation gates.md 파일을 생성하여 서브 에이전트를 만드는 과정을 보여줍니다. 에이전트의 이름, 설명, 도구, 모델 지정 등의 구성 요소를 설명합니다.

[28:40] 다른 AI 코딩 어시스턴트들과 달리 클로드 코드는 공식적인 서브 에이전트 기능을 제공하지만, 프롬프트만으로도 유사한 기능을 구현할 수 있다고 설명합니다.

tools 사용 전후에 커스텀 스크립트를 실행하도록 settings.local.json에 훅을 정의해 로그·CI 연동 등 반복 작업을 결정론적으로 처리합니다.

[29:16] 클로드 코드의 에이전트 구현 방식이 단순 프롬프트보다 유연하다는 장점을 강조하며, 실제 데모를 보여주기 위해 새로운 세션에서 검증 게이트 에이전트를 테스트합니다.

[29:48] PRP 프로세스 중간에서 validation gate 키워드를 사용하여 서브 에이전트를 호출하는 시뮬레이션 과정을 설명합니다.

[29:54] 전문화된 서브 에이전트가 별도의 대화 창에서 작업 목록을 처리하고, 결과를 기본 에이전트로 다시 전달하는 과정을 보여줍니다.

[30:14] 기본 에이전트가 제공된 설명을 바탕으로 언제 서브 에이전트를 호출할지 지능적으로 판단하는 방법을 시연합니다.

[30:25] Claude Hooks의 개념을 소개하며, 이것이 Claude Code의 동작에 결정론적 제어를 추가하는 강력한 방법이라고 설명합니다.

[30:32] 다양한 액션 시점(도구 사용 전후, 서브 에이전트 사용 후 등)에서 커스텀 명령을 실행할 수 있는 hooks의 기능을 설명합니다.

[30:46] Hero에는 이미 내장되어 있지만 다른 AI 코딩 어시스턴트에는 없는 기능이며, Claude Code가 업계 선두주자이므로 다른 IDE들도 따라할 것이라 예상한다고 말합니다.

[31:03] Hooks를 추가하는 방법을 설명하며, JSON으로 정의하고 settings.local.json에 추가해야 한다고 안내합니다.

[31:09] Hooks 폴더에 정리하는 방법과 hooks.json 파일 생성 과정을 보여주며, 템플릿에 포함된 기본적인 hooks 예제들을 소개합니다.

[31:30] 실제 hooks 설정을 위해 JSON을 복사하고 설정 파일에 추가하는 과정을 시연합니다.

[31:45] 도구 호출 시마다 bash 스크립트가 실행되도록 하는 명령과 matcher를 이용한 필터링 기능을 설명합니다.

[31:56] Hooks 폴더에 log_tool_usage.sh 파일을 생성하고 템플릿 내용을 복사하는 과정을 보여주며, hook에서 매개변수를 받을 수 있는 기능도 언급합니다.

gh CLI 인증 후 `/fix-github-issue` 커맨드를 통해 이슈 조회→코드 수정→테스트→PR 생성까지 원격 리포지토리 작업을 자동화합니다.

[32:14] Claude Code의 훅 기능을 시연하며, 편집이 발생할 때마다 타임스탬프와 함께 로그를 생성하는 방법을 보여줍니다.

[32:46] 실제로 .gitignore 파일을 변경하여 훅이 작동하는지 테스트하고, logs 폴더가 성공적으로 생성되는 것을 확인합니다.

[33:08] GitHub CLI와 Claude Code를 연동하는 방법을 소개하며, 로컬 개발 환경뿐만 아니라 GitHub 저장소에서도 작업할 수 있는 강력한 기능을 설명합니다.

[34:00] 실제 GitHub 저장소에서 이슈를 생성하고, Brave 에이전트에 인사말 기능을 추가하는 데모용 이슈를 만들어 Claude Code가 해결하도록 할 예정임을 소개합니다.

[34:40] GitHub 이슈를 자동으로 해결하기 위한 커스텀 슬래시 커맨드를 생성하는 과정을 설명합니다. 템플릿에서 제공하는 fix github issue 커맨드를 사용하여 이슈 번호를 인수로 받아 GitHub CLI를 통해 이슈를 파악하고 해결책을 구현하는 방법을 보여줍니다.

Dev Container 환경에서 `--dangerously-skip-permissions`로 권한 요청 없이 자율 실행하면서도 컨테이너 격리로 호스트 보안을 유지합니다.

[35:08] GitHub CLI의 gh issue view를 사용해서 이슈를 분석하고, 코드베이스를 살펴보며 해결책을 구현합니다. 테스트 작성, 검증, 새 브랜치 생성, GitHub 푸시, 그리고 풀 리퀘스트 생성까지 완전한 엔드투엔드 자동화 과정을 설명합니다.

[35:42] /fixGithub issue 1 커맨드를 실행하여 실제 GitHub 이슈를 해결하는 데모를 진행합니다. 시스템이 GitHub에서 이슈를 가져와서 '용감한 에이전트를 위한 인사말' 이슈의 전체 내용을 파악하고 할 일 목록을 생성하는 과정을 보여줍니다.

[36:07] 자동화 프로세스가 완료된 결과를 확인합니다. GitHub에서 이슈를 읽고, 해결책을 구현하며, 테스트를 작성하고, 새 브랜치를 만들어 푸시한 후 단일 슬래시 커맨드로 풀 리퀘스트까지 생성했습니다. 이는 슬래시 커맨드와 GitHub CLI 통합의 강력한 기능을 보여주는 사례입니다.

[36:28] GitHub 리포지토리에서 실제 결과를 확인합니다. 이슈를 참조하는 새로운 커밋과 브랜치가 생성되었고, 새 풀 리퀘스트도 만들어졌습니다. 변경사항에는 테스트 코드와 CLI 업데이트를 통한 인사말 추가가 포함되어 있으며, 이 모든 변경사항을 검토하고 메인 브랜치에 머지할 수 있습니다.

[37:01] Claude Code를 GitHub 저장소와 직접 통합하여 일반 개발자처럼 이슈와 PR에서 참조하고, 문제를 수정하며 PR을 자동으로 생성할 수 있다고 설명합니다.

[37:16] Devcontainers를 이용한 YOLO 모드를 소개하며, 이미 권한 설정과 settings.local.json 구성이 완료되었다고 언급합니다.

git work tree 기반으로 여러 브랜치에 독립된 코드베이스를 복제해 다수의 에이전트를 동시에 실행·비교·선택하는 고속 개발 패턴을 다룹니다.

[37:34] 파일 삭제와 같은 위험한 작업에 대한 보호 장치가 필요한 이유를 설명하며, Cloud Code가 현재 프로젝트 외부의 중요한 파일까지 삭제할 수 있는 위험성을 경고합니다.

[38:02] 안전한 환경에서 Claude가 완전히 자율적으로 작동하도록 하는 해결책으로 dev containers와 YOLO 모드를 제안합니다.

[38:18] Dev containers의 작동 방식을 설명하며, 격리된 환경에서 실행되어 전체 머신을 보호하고 방화벽을 통해 접근 권한을 제어할 수 있다고 설명합니다.

[38:39] Dev containers가 Anthropic의 공식 아이디어라고 소개하며, 문서 페이지와 Docker 파일 등의 리소스를 제공한다고 설명합니다.

[38:54] VS Code, Cursor, Wind surf 등 다양한 에디터에서 dev container를 실행할 수 있다고 설명하며, 실제 설정 과정을 시연하겠다고 말합니다.

[39:26] Dev Container 환경 설정 과정을 설명합니다. F1 키를 눌러 'dev container'를 선택하고 '컨테이너에서 다시 열기'를 통해 자동으로 새로운 VS Code 환경이 구축됩니다.

[39:47] Dev Container가 성공적으로 실행되면 왼쪽 하단에 컨테이너 표시가 나타납니다. 터미널에서 Claude를 실행하면 격리된 환경에서 새로운 Claude Code 세션이 시작되고 인증 과정을 거치게 됩니다.

[40:27] 위험하게 권한 건너뛰기 모드를 활성화하는 방법을 보여줍니다. 이 모드에서는 파일 편집이나 삭제 시 승인 요청 없이 완전히 자율적으로 작업이 수행됩니다.

[41:00] 안전한 YOLO 모드의 보호 장치들을 설명합니다. Anthropic에서 구축한 방화벽 기능과 웹사이트 허용 목록 등의 보안 기능이 Docker 파일을 통해 제공됩니다.

[41:20] 병렬 에이전트 실행에 대한 소개입니다. git work tree를 활용하여 GitHub 저장소의 다른 브랜치들을 동시에 열어두고 각각에 대해 Claude Code 인스턴스를 실행하는 강력한 방법을 제시합니다.

[41:46] 병렬 코딩 에이전트 시스템에서 각 에이전트는 독립된 브랜치에서 작동하여 완전한 격리를 보장하고, 서로 간의 충돌 없이 안전하게 코드베이스를 다룰 수 있다.

[41:55] 코드베이스를 여러 작업 트리에 복제하고, 각 트리에서 변경사항을 구현한 후 원하는 결과를 메인 브랜치로 병합할 수 있는 워크플로우를 설명한다.

[42:09] 작업 트리 설정에는 수동 방법과 자동화된 방법이 있으며, 자동화된 슬래시 커맨드 방식이 더 효율적이라고 강조한다.

[42:19] 수동 방법의 기본 개념을 설명하되, 모든 브랜치와 작업 트리를 수동으로 생성하고 각각에서 클로드를 실행하는 것은 번거롭다고 인정한다.

[43:10] 자동화된 프로세스로 'prep parallel' 슬래시 커맨드를 소개하며, 이는 기능 이름과 병렬 에이전트 개수를 인수로 받아 자동으로 브랜치와 작업 트리를 생성하는 시스템이다.

[44:07] 병렬 실행의 개념을 설명하며 여러 에이전트가 코드베이스에서 동일한 기능을 처리하는 방식을 소개합니다.

[44:14] 병렬 에이전트의 두 가지 활용법을 명확히 합니다 - 코드베이스의 다른 부분을 동시에 작업하거나, 동일한 기능을 여러 번 다르게 구현하여 최고의 구현을 선택하는 방식입니다.

[44:32] Claude가 실수할 때를 대비한 병렬 처리의 이점을 설명하며, prep parallel 명령어를 소개합니다.

[44:39] PRP와 유사한 구조로 prep 명령어와 execute 명령어가 있다고 설명하며, execute parallel MD 파일을 생성합니다.

[44:54] execute parallel 명령어의 구조를 설명합니다 - 기능 이름, 실행할 계획, 병렬 작업 트리 수를 인수로 받으며, plan.md 파일에서 구현할 기능을 명시합니다.

[45:18] 데모용으로 Brave 에이전트 CLI를 빨간색과 주황색 테마로 변경하는 간단한 예시를 제시합니다.

[45:35] 명령어 지침의 내용을 설명합니다 - 동일한 기능을 구현하는 여러 Claude 코드 에이전트를 생성하고, 각각이 results.md에 최종 변경사항을 보고하도록 합니다.

[45:59] 작업 플로우를 설명합니다 - 각 작업 트리에서 구현된 내용을 확인하고 테스트하여 가장 좋은 구현을 선택해 메인 브랜치로 가져오는 과정입니다.

[46:08] 실제 데모를 시작하며 새로운 Claude 세션을 열고 '/prep parallel CLI UI updates 3' 명령어를 실행합니다.

[46:28] 모든 작업 트리가 성공적으로 생성되고 검증되었으며, 각 폴더에 코드베이스가 복제되어 병렬 처리 준비가 완료되었다고 확인합니다.

[46:47] 병렬 실행 명령어를 설정하여 CLI UI 업데이트 기능을 3개의 다른 클로드 코드 하위 에이전트가 동시에 구현하도록 배포합니다.

[47:34] PRP 프레임워크와 병렬 실행을 결합하면 더욱 강력한 기능이 될 것이라고 언급하며, 향후 시도해보고 싶은 기능이라고 설명합니다.

[47:48] 세 개의 하위 에이전트가 정확히 동시에 실행되고 있음을 깜빡이는 불빛으로 확인할 수 있으며, 각자의 속도로 독립적으로 작업을 진행하고 있습니다.

[48:11] 모든 병렬 작업이 완료되었고, 주 에이전트가 각 하위 에이전트의 작업 결과를 요약하여 제공합니다. CLI UI 업데이트에 대한 서로 다른 구현들이 생성되었습니다.

[48:24] 첫 번째 하위 에이전트의 결과물을 실제로 설정하여 UI를 확인해본 결과, 원래 버전이 더 좋다고 평가하지만 빨간색과 주황색 구현은 잘 되었다고 평가합니다.

[48:43] Claude Code로 생성된 병렬 브랜치들이 지시사항대로 정확히 구현되었으며, 각 브랜치의 결과물들이 일관성 있게 생성되었음을 확인하고 있습니다.

[48:52] 병렬로 작업한 브랜치들을 메인 브랜치로 병합하는 과정을 설명합니다. git checkout main과 merge 명령어를 통해 선택한 브랜치를 메인에 통합하고 GitHub에 푸시하는 간단한 워크플로우를 소개합니다.

[49:11] Claude Code 완전 가이드의 마무리 부분으로, 처음부터 끝까지 모든 핵심 기능들을 상세히 다뤘음을 강조합니다. 예상보다 길어진 영상이지만 견고한 기초를 제공하기 위해 모든 세부사항을 빠뜨리지 않고 설명했다고 밝힙니다.

[49:38] 슬래시 커맨드, 서브 에이전트, 훅 등 Claude Code의 다양한 기능들이 각각 전용 영상이 필요할 만큼 중요하다고 언급하며, 시청자들에게 더 자세히 알고 싶은 내용이 있으면 댓글로 요청해달라고 당부합니다.

[00:00] 저는 지난 몇 달 동안 Claude Code에 완전히 빠져있었습니다.

[00:02] 저는 이 터미널에서 살고 숨쉬고 있죠.

[00:04] 제가 최근에 제 채널에서

[00:06] Claude Code와 컨텍스트 엔지니어링을

[00:07] 이렇게 많이 다루는 이유가 있습니다.

[00:10] 이제 이런 도구들과 프레임워크로

[00:12] 할 수 있는 일들이 정말 놀랍습니다.

[00:14] 무엇이든 만들 수 있는 것 같아요.

[00:16] 하지만 최근에 제 채널에서

[00:17] 이렇게 많이 얘기했음에도 불구하고,

[00:19] 처음부터 끝까지 완전히 다룬 적은

[00:21] 실제로 없었습니다.

[00:23] Claude Code의 모든 기능과

[00:25] 이 아름다운 코딩 어시스턴트를

[00:27] 최대한 활용하는 방법에 대해

[00:29] 자세히 알아보겠습니다.

[00:31] 바로 지금 여러분과 함께 다룰 내용입니다.

[00:33] 글로벌 규칙과 명령어의 모범 사례,

[00:36] 전략, 그리고 팁들을 얘기할 거고,

[00:38] 에이전틱 워크플로우와 후크,

[00:39] 서브 에이전트와 병렬 에이전트까지

[00:41] 모든 것을 자세히 다뤄보겠습니다.

[00:43] 따라서 이전에 Claude Code를

[00:44] 많이 사용해 보셨더라도,

[00:47] 여전히 많은 것을 얻으실 수 있습니다.

[00:49] 또한 Claude Code가 완벽하지 않다는 것도 알고 있습니다.

[00:52] Anthropic의 새로운 속도 제한,

[00:54] 장애, 비용 등의 문제가 있죠.

[00:56] 이러한 전략들을 살펴보면서

[00:57] 다른 AI 코딩 어시스턴트에

[00:59] 어떻게 적용되는지도 얘기해 드리겠습니다.

[01:02] 확실히 Claude Code에만 국한되지 않지만,

[01:04] 단연코 최고 중의 최고입니다.

[01:06] 그래서 오늘은 여러분을 위한

[01:08] 정말 가치 있는 가이드가 될 것입니다.

[01:10] 바로 시작해 보겠습니다.

[01:12] 오늘 여러분께 드릴 모든 팁과

[01:13] 전략들을 이 README에 정리해서

[01:15] 제가 최근에 구축하고 있는

[01:17] 컨텍스트 엔지니어링 GitHub 저장소에

[01:19] 추가할 예정입니다.

[01:20] 설명란에 링크를 걸어두겠으니

[01:22] 저와 함께 따라오시면서

[01:24] 이 모든 전략들을 함께 구현해 보실 수 있습니다.

[01:26] 컨텍스트 엔지니어링과 PRP 프레임워크는

[01:28] 제가 최근에 집중하고 있는 주요 내용입니다.

[01:30] 이 가이드에서 그것도 다룰 것이지만,

[01:32] 제 채널에서 한 번도 다뤄본 적이 없는

[01:34] 다른 중요한 내용들도

[01:35] Claude Code를 최대한 활용하는 데 정말 중요한 것들입니다.

[01:38] 오늘 함께 살펴볼 모든 전략들의

[01:39] 개요를 말씀드리자면,

[01:40] 먼저 글로벌 규칙부터 시작하겠습니다.

[01:42] cloud.MD 파일들과

[01:44] 이것들을 사용하는 모범 사례들 말이죠.

[01:46] 그 다음 권한 관리에 대해 알아보겠습니다.

[01:48] 사용자 정의 슬래시 명령어들을 다뤄서

[01:51] 단일 명령어로 실행할 수 있는

[01:52] 에이전틱 워크플로우를 설정할 수 있습니다.

[01:55] 그 다음은 MCP 서버에 대해 알아보고

[01:57] 이에 대한 몇 가지 중요한 추천사항들을

[01:58] 준비했습니다. 그리고 Archon 오버홀에 대한 큰 예고도 있습니다.

[02:02] 다음 주에 출시될 Archon 버전 2 말이죠.

[02:04] 그에 대한 베타 런칭이 있습니다.

[02:07] 이 비디오 중간에 더 자세히 다룰 예정이니

[02:08] 계속 시청해 주세요.

[02:10] 그 다음은 PRP 프레임워크를 활용한

[02:12] 컨텍스트 엔지니어링에 들어가겠습니다.

[02:14] 이에 대한 간략한 개요와

[02:15] 3단계 프로세스로

[02:17] 시작할 수 있는 방법을 알려드려서

[02:19] AI 코딩 어시스턴트에게

[02:21] 프로덕션 준비가 완료된 소프트웨어를

[02:23] 구축하는 데 필요한 모든 것을 제공하는

[02:25] 컨텍스트 엔지니어링의 완전한 프레임워크를

[02:28] 갖출 수 있습니다. 그 다음은 서브 에이전트 활용에 대해,

[02:30] Claude Code의 새로운 기능 중 하나인데

[02:32] 정말 정말 흥미진진합니다. 그리고 우리는

[02:34] Claude Code 훅에 대해서도 다룰 예정이라

[02:36] 개발 라이프사이클의 다양한 부분에

[02:38] 자동화 기능을 내장할 수 있습니다.

[02:39] Claude Code를 사용하면서 말이죠. 그 다음에는

[02:42] GitHub CLI 통합에 대해 알아보겠습니다.

[02:44] Claude Code가 GitHub와 직접적으로

[02:46] 상호작용할 수 있는 능력이 얼마나 놀라운지

[02:49] 보실 수 있을 겁니다. 이슈 관리와

[02:51] PR 관리를 저장소에서 직접 처리하고

[02:53] 요청 사항에 따라 자동으로 PR을

[02:56] 생성해 주는 기능까지 있습니다.

[02:57] 여기서 슬래시 명령어를 사용해서

[02:59] GitHub 이슈를 자동으로 수정하는

[03:01] 방법도 살펴보겠습니다. GitHub로 가서

[03:03] 이슈를 찾고, 수정하고, 풀 리퀘스트를

[03:05] 생성하는 모습을 실제로 보여드리겠습니다.

[03:07] 또한 YOLO 모드라고 불리는 기능도

[03:09] 다뤄볼 예정입니다. Claude에 위험한

[03:11] 권한을 부여하되, 컨테이너 환경에서

[03:13] 안전하게 실행하는 방법입니다. 그리고

[03:15] 마지막으로, 병렬 에이전트 개발에

[03:18] 대해 깊이 있게 살펴보고 싶습니다.

[03:19] 여러 Claude Code 인스턴스가 코드베이스의

[03:22] 다른 부분에서 동시에 작업하거나

[03:25] 같은 기능을 동시에 구현하도록

[03:26] 할 수 있어서 다양한 옵션 중에서

[03:28] 선택할 수 있습니다. 이것으로 오늘

[03:30] 다루고 싶었던 모든 내용을

[03:32] 마무리하게 됩니다. 지금까지 설명한

[03:34] 내용을 보시면 Claude Code를

[03:35] 얼마나 경험하셨든 상관없이

[03:37] 분명 유용한 정보들이 있을 것이고

[03:39] 어쩌면 Claude Code를 사용하는

[03:41] 방식을 완전히 혁신시킬 수도

[03:43] 있을 겁니다. 자, 그럼 IDE에서

[03:45] 완전히 빈 폴더를 열어놨는데

[03:47] 설명에 링크된 템플릿에서

[03:49] 복사해온 모든 전략들이 담긴

[03:51] readme만 있을 뿐입니다.

[03:52] Claude Code를 설치하거나 사용해본

[03:54] 적이 없으시더라도 걱정하지 마세요.

[03:57] 매우 간단한 설치 방법을

[03:58] 여기 readme 상단에

[04:00] 준비해 놨습니다. Mac과 Linux의 경우

[04:02] 명령어 하나면 됩니다. Windows도

[04:04] 최근에 지원하기 시작했지만

[04:05] 여전히 Windows 내 Linux 서브시스템에서

[04:07] 더 나은 경험을 할 수 있어서

[04:09] 관련 설명도 여기에 추가했습니다.

[04:11] 몇 가지 추가 단계가 있는데

[04:13] 저도 직접 따라서 설치해봤습니다.

[04:15] IDE에서 Ctrl+J를 눌러 터미널을

[04:16] 열었습니다. Ubuntu WSL1이 실행 중이고

[04:19] Claude 명령어를 실행하면 됩니다.

[04:22] 자, 터미널이 열렸고 Claude Code를

[04:23] 시작하는 것은 정말 간단합니다.

[04:25] 원하는 작업을 말해주기만 하면 됩니다.

[04:27] 저장소에 대한 질문이나 XYZ를

[04:30] 구현해달라고 요청하는 식으로요.

[04:32] 바로 시작해보세요. Claude Code를

[04:34] 처음 사용하신다면 몇 가지 명령어를

[04:37] 시도해보고 어떤 기능들이 있는지

[04:38] 확인해보세요. 그리고 Claude Code를

[04:40] 좋은 수준에서 훌륭한 수준으로

[04:41] 끌어올리고 싶다면, 바로 그때가

[04:43] 지금부터 자세히 다룰 모든 전략들을

[04:45] 구현하기 시작해야 할 때입니다.

[04:46] 첫 번째 전략부터 시작하겠습니다.

[04:48] 바로 글로벌 규칙입니다. 기본적으로

[04:50] Claude Code를 조정하는 시스템 프롬프트로

[04:52] 원하는 방식으로 동작하게 만들 수 있습니다.

[04:54] 여러분의 claude.md 파일은 마치

[04:57] Wind Surf 규칙이나 Cursor 규칙과 같습니다.

[04:59] 다른 IDE를 사용해보셨다면 아시겠지만, 이는 고수준의 지시사항입니다.

[05:02] 윈드서프 규칙이나 커서

[05:04] 규칙과 같은 거죠. 다른 IDE를 사용해본 적이 있다면 말이에요.

[05:06] 이건 고수준 지시사항으로

[05:08] 베스트 프랙티스나 따르고 싶은

[05:10] 패턴들을 넣는 곳입니다.

[05:11] 기본적으로 Claude Code를 위해

[05:13] 직접 만들 수 있는 시스템 프롬프트죠.

[05:15] 이걸 만드는 방법은 두 가지가 있습니다.

[05:17] 첫 번째는 가장 쉬운 방법으로

[05:19] 내장된 /init 명령어를 사용하는 것입니다.

[05:22] 여기 터미널에서 Claude Code로 가서

[05:23] /init을 입력하면

[05:26] 초기화 과정을 안내해주는데

[05:27] claude.md 생성이

[05:29] 그 과정의 일부입니다.

[05:31] Claude Code가 자체적으로

[05:34] 시스템 프롬프트를 만드는 과정을 안내해줍니다.

[05:36] 하지만 제가 더 선호하는 방법은

[05:38] 직접 claude.md를 만드는 것입니다.

[05:41] 이 지시사항 세트에 대해

[05:43] 정말 꼼꼼하게 작업하는 걸 좋아하거든요.

[05:44] 이게 바로 코딩 어시스턴트를 위한

[05:46] 최고 수준의 지시사항이니까요.

[05:49] 예시로 보여드리자면, 설명에 링크된

[05:51] 레포지토리로 돌아가면

[05:52] claude.md를 준비해두었는데

[05:55] 일반적으로 Python 기반

[05:57] 애플리케이션을 빌드할 때 사용하는 것입니다.

[05:59] 이걸 Python 템플릿으로 사용하시면 되고

[06:01] 또한 Dynamis 커뮤니티에서는

[06:03] 에이전트 빌딩이나 Next.js 앱

[06:05] 또는 Rust 애플리케이션 같은

[06:08] 다양한 종류의 프로젝트를 위한

[06:09] 다양한 claude.md들을 작업 중입니다.

[06:11] 이 모든 템플릿들을 만들고 있고

[06:13] 이는 커뮤니티 이니셔티브의

[06:15] 일부로 진행하고 있습니다.

[06:17] 컨텍스트 엔지니어링 허브는

[06:20] 최근 Dynamis에서 시작한 것으로

[06:21] 정말 흥미진진합니다.

[06:23] 기본적으로 글로벌 규칙 같은

[06:25] AI 코딩 리소스의 금광을 만들고 있습니다.

[06:28] 지금 얘기하고 있는 것처럼 Claude

[06:29] 훅과 서브에이전트, 다양한 슬래시

[06:31] 명령어와 PRP 템플릿 등을 말이죠.

[06:33] 무엇을 빌드하든 상관없이

[06:35] 여기 와서 리소스를 찾으면

[06:37] AI 코딩 어시스턴트의 초기 컨텍스트

[06:39] 설정에 몇 시간을 절약할 수 있습니다.

[06:41] 이에 관심이 있고 참여하고 싶다면

[06:43] dynamus.ai를 꼭 확인해보세요.

[06:44] 그 리소스에서 Python

[06:46] 규칙을 가져와서 시작할 수 있도록

[06:49] 준비해두었습니다.

[06:51] 여기서 보여드릴 것은

[06:52] 폴더 루트에서

[06:55] 새 파일을 만들고

[06:56] claude.md라고 이름을 짓는 것입니다.

[06:58] 그리고 준비해둔 템플릿에서

[07:00] 내용을 복사해서 붙여넣기만 하면 됩니다.

[07:01] claude.md로 코딩 어시스턴트의

[07:03] 글로벌 규칙을 설정하는 건 이렇게 쉽습니다.

[07:06] 이제 터미널에 가서

[07:08] '어떤 시스템 지시사항이 있나요?'라고

[07:09] 물어볼 수 있습니다.

[07:10] 여기서 다룰 내용의 일부는

[07:12] claude.md입니다. 명시적으로 읽을 필요도 없어요.

[07:14] 자동으로 가져와지거든요.

[07:16] 여기 보시면

[07:18] claude.md에서 직접 다룬

[07:19] KISS와 YAGNI 같은 것들이 있습니다.

[07:24] 또한 레포지토리의 다른 레벨에

[07:27] 여러 개의 claude.md를 가질 수도 있습니다.

[07:29] 지금 바로 어떻게 보이는지 보여드리겠습니다.

[07:30] 지금 제가 여기에 예시로 보여드리고 있는 것처럼요.

[07:32] frontend 폴더에 claude.md 파일을 하나 두고

[07:35] backend 폴더에도 하나를 둘 수 있습니다.

[07:38] 이런 파일들은 Claude Code에서 자동으로 읽지는 않지만

[07:42] Claude Code 내부에는 시스템 프롬프팅이 있어서

[07:44] 제가 frontend 폴더에서 작업하고 있을 때

[07:47] 거기서 claude.md를 발견하면

[07:49] frontend 관련 컨텍스트를 찾으러 간다는 걸 이해합니다.

[07:51] 이런 식으로 매우 지능적으로 동작하죠.

[07:55] 그리고 여기서 정말 프로 팁을 하나 드리자면

[07:59] 많은 팀들이 claude.md를 매우 절약적으로 사용하고 있어요.

[08:03] 즉, claude.md에 많은 컨텍스트를 넣지 않고

[08:07] 대신 패턴과 모범 사례, 그리고 다른 비즈니스 문서들을

[08:10] claude.md 외부에 두고

[08:12] 글로벌 룰에서 그 파일들을 참조하는 방식을 씁니다.

[08:15] 이렇게 하면 팀 멤버들끼리 공유하기가 훨씬 쉬워지고

[08:18] AI 코딩 어시스턴트를 바꿔가며 사용하기도 쉬워져요.

[08:21] 이것도 제가 말씀드리겠다고 했던 내용 중 하나죠.

[08:23] 네, 그래서 이게 글로벌 룰을 관리하는 정말 강력한 방법입니다.

[08:27] 그리고 여기서 한 가지 더 말씀드리면

[08:30] 다른 AI 코딩 어시스턴트들도 항상 어떤 형태의 글로벌 룰이나

[08:34] 가이드 문서를 가지고 있습니다.

[08:37] Cursor든 Kirao든 Augment Code든

[08:41] 모든 도구가 글로벌 룰이라는 개념을 가지고 있어요.

[08:44] 마지막으로 글로벌 룰과 관련된 한 가지는

[08:48] Claude Code의 프롬프팅 전략입니다.

[08:51] 이것만으로도 영상 하나를 만들 수 있겠지만

[08:54] 몇 가지만 빠르게 말씀드리자면

[08:57] Claude Code에는 키워드들이 있어요.

[09:00] 'important', 'proactively', 'ultra think' 같은 것들이

[09:04] 실제로 모델에 내장되어 있습니다.

[09:07] 그래서 적절할 때 이런 키워드들을 사용하는 것이 중요해요.

[09:10] 꼭 한번 시도해보세요.

[09:13] 'ultra think'를 프롬프트에 넣어보시고

[09:17] 문제를 고민할 때 얼마나 더 많은 토큰을 사용하는지 보세요.

[09:21] 또한 Claude는 과도한 엔지니어링을 하거나 오래된 코드를 구현하거나

[09:25] 하위 호환성을 위해 오래된 코드를 유지하는 경향이 있어요.

[09:29] 그래서 그런 것들에 대한 프롬프팅이 중요합니다.

[09:33] 'production ready' 같은 키워드들은

[09:36] 과도한 엔지니어링을 유발하므로 염두에 두는 것이 중요해요.

[09:40] 네, 프롬프팅에 관한 정보의 보물창고가 있어요.

[09:43] 여기서는 글로벌 룰을 만들 때나

[09:46] 그 외의 프롬프팅에서도 도움이 될 몇 가지를 공유하고 싶었습니다.

[09:50] 다음은 권한 관리입니다.

[09:53] 기본적으로 Claude는 명령을 실행하거나 코드베이스의 코드를 편집하기 전에

[09:58] 권한을 요청할 것입니다.

[10:02] 보안상 좋은 일이지만 매번 작은 행동 하나하나에

[10:06] 승인을 해주고 싶지는 않겠죠.

[10:10] 그래서 권한을 묻지 않고도 실행할 수 있는 명령 세트를 설정할 수 있습니다.

[10:15] 이를 할 수 있는 방법이 두 가지 있어요.

[10:19] 첫 번째는 Claude Code의 permissions 명령을 사용하는 것입니다.

[10:23] 이 과정을 거치면 안내해줄 겁니다.

[09:56] 허용 목록과 거부 목록을 살펴보겠습니다.

[09:59] CLI 내에서 이 모든 규칙을 설정할 수 있습니다.

[10:00] 하지만 제가 좋아하는 방법은 settings.local.json 파일에서

[10:05] 직접 정의하는 것입니다.

[10:08] 이는 .claude 디렉토리에 있는 특별한 파일입니다.

[10:09] 이 .claude 디렉토리에는

[10:12] 슬래시 명령어와 서브 에이전트 같은

[10:13] 다른 요소들도 저장됩니다.

[10:15] 하지만 이 파일 내에서

[10:17] JSON으로 이 모든 작업을 허용할 수 있습니다.

[10:20] 제가 제공하는 템플릿에는

[10:22] settings.local.json이 있고

[10:24] 평소 제가 승인 없이

[10:25] 실행 권한을 주는 모든 명령어들이 포함되어 있습니다.

[10:30] grep이나 ls 같은 명령어로

[10:32] 코드베이스를 검색하고

[10:34] 디렉토리를 이동하거나 만들고

[10:37] 파이썬 명령어를 실행하는 것들입니다.

[10:39] 이 모든 작업을 허용하고 있습니다.

[10:41] 하지만 절대 추가하지 않는 것이 하나 있는데

[10:43] 바로 rm, 즉 제거 명령어입니다.

[10:46] 파일을 삭제하기 전에는 항상 승인을 받고 싶기 때문입니다.

[10:48] 이것이 제 권장사항 중 하나입니다.

[10:51] 또 다른 중요한 점은

[10:52] bash *를 절대 주지 말라는 것입니다.

[10:54] 이는 승인 없이 모든 명령어를

[10:56] 실행할 수 있다는 뜻이기 때문입니다.

[10:57] 따라서 명시적으로

[10:59] 개별 명령어나 명령어 그룹을 지정해서

[11:01] 실행 권한을 주어야 합니다.

[11:03] 모든 것을 허용하는 것보다는 말이죠.

[11:05] 그건 너무 위험합니다.

[11:06] 정말 그렇게 하고 싶다면

[11:08] 개발 컨테이너에서 YOLO 모드로 실행할 수 있는데

[11:11] 이는 나중에 이 가이드에서 다룰 예정입니다.

[11:13] 권한 설정에 대한 내용은 여기까지입니다.

[11:15] 처음부터 이렇게 설정해두면 정말 유용합니다.

[11:18] 더 자율적으로 작동할 수 있고

[11:20] 일일이 감시할 필요가 없어집니다.

[11:21] 이제 커스텀 슬래시 명령어

[11:23] 마스터하기로 넘어가보겠습니다.

[11:26] 여기서 우리만의 에이전트 워크플로우를

[11:28] Claude Code의 간단한 프롬프트로 구축할 수 있습니다.

[11:30] 슬래시 명령어를 만들려면

[11:32] claude 폴더 안에

[11:34] commands라는 폴더를 만들어야 합니다.

[11:36] 그리고 마크다운 파일로 슬래시 명령어를 만들 수 있습니다.

[11:38] 이걸 primer.md라고 하겠습니다.

[11:40] 잠시 후 템플릿에서 가져올

[11:42] 예시 중 하나입니다.

[11:44] 여기서 우리는

[11:45] Claude Code의 고급 프롬프트로

[11:47] 재사용할 수 있는 지시사항 집합을 만듭니다.

[11:50] 이것들을 매우 정교하게 만들 수도 있습니다.

[11:52] 앞서 말했듯이

[11:54] 전체 에이전트 워크플로우를 구축하고

[11:56] Claude Code를 다단계 프로세스로 안내할 수 있습니다.

[11:58] 지금은 간단하게 유지하겠지만

[12:00] 정말 멀리 갈 수 있다는 점을 알아두세요.

[12:01] 여기서 사용할 예시는

[12:02] Claude Code를 위한 컨텍스트 프라이밍입니다.

[12:05] 이는 지시사항과 단계들의 집합으로

[12:07] Claude Code가 현재 작업하고 있는 코드베이스에

[12:10] 빠르게 적응할 수 있도록 하는 단계들입니다.

[12:12] Claude Code를 위한 매우 강력한 명령어입니다.

[12:15] 기존 코드베이스로 작업할 때

[12:16] 새로운 대화를 시작하는 상황에서

[12:18] 실행하기 좋습니다.

[12:20] Claude Code와 새롭게 시작하는 상황에서 말이죠.

[12:22] 브랜드 뉴 대화를 시작할 때

[12:24] Claude Code가 새롭게 들어오는 상황에서 유용합니다.

[12:28] 코드베이스를 먼저 파악한 다음 새로운 기능을 구현하길 원할 거예요.

[12:29] 그래서 기본적으로 여기에 있는 프롬프트를 사용하는데,

[12:31] 참고로 cursor나 curo 같은

[12:33] 다른 AI 코딩 어시스턴트들은 이런 슬래시 명령어가 없어서

[12:35] 그냥 이것을 프롬프트로 사용하면 됩니다.

[12:37] 하지만 이걸 슬래시 명령어로 만드는 것의 좋은 점은

[12:39] 재사용성이 뛰어나다는 거예요.

[12:41] 이걸 복사 붙여넣기하거나 클라우드 코드에서

[12:44] 일일이 타이핑하는 대신

[12:45] 슬래시 명령어만 입력하면 되죠.

[12:47] 잠깐 후에 어떻게 생겼는지 보여드리겠습니다.

[12:49] 그리고 팀원들과 프롬프트를 공유하기도 매우 쉬워요.

[12:51] 한 줄로 실행할 수 있는 명령어를

[12:53] 보내주기만 하면 되니까요.

[12:54] 이 프라이머가 바로 그런 예입니다.

[12:56] 이제 실행하려면 클라우드 코드로 돌아가서

[12:58] 클라우드 코드를 종료하고

[13:00] 완전히 새로운 세션을 시작해야 해요.

[13:01] 그래야 .claude 폴더에 추가한

[13:04] 모든 새 명령어를 로드할 수 있어요.

[13:06] 그다음 /primer를 실행하면 됩니다.

[13:08] 자, 실행해볼게요.

[13:10] 여기 나열한 모든 명령어를

[13:12] 차례대로 실행하기 시작할 거예요.

[13:13] 먼저 tree 명령어를 사용하고

[13:16] 실행하는 모습을 볼 수 있을 거예요.

[13:18] 그다음 claude.md와 readme를 읽을 거예요.

[13:20] 하나씩 실행하겠죠.

[13:22] 좋아요. tree 명령어를 실행했네요.

[13:23] 다음에 claude.md를 읽는 모습을 볼 거예요.

[13:25] 여기 있네요. 좋습니다.

[13:27] 이런 식으로 작동한다는 걸 이해하셨을 거예요.

[13:29] 여기서 컨텍스트를 프라이밍하고 있는 거죠.

[13:31] readme로 돌아가서

[13:33] 슬래시 명령어에 대해 마지막으로 다루고 싶은 것은

[13:35] 매개변수를 사용할 수 있다는 점이에요.

[13:36] 인수와 함께 슬래시 명령어를 사용할 수 있어요.

[13:39] 이렇게 달러 사인이 있는

[13:41] 슬래시 명령어가 있을 때

[13:43] arguments 키워드가 있다는 것은

[13:46] /analyze performance 같은 명령어를 호출할 때

[13:49] 공백 다음에 다른 매개변수를 전달하면

[13:50] 여기 있는 달러 사인 arguments를

[13:52] 채우게 된다는 뜻이에요.

[13:54] 여기 입력한 내용으로

[13:57] 이 키워드를 바꾸게 되는 거죠.

[14:00] 슬래시 명령어를 매개변수화할 수 있어서

[14:02] 명령어를 더욱 편리하게 만들 수 있는

[14:05] 정말 좋은 기능이죠.

[14:06] 다른 AI 코딩 어시스턴트에서는

[14:08] 이 명령어를 보고 프롬프트로 사용하라고 하고

[14:10] 매개변수로는 이 값을 사용하라고

[14:12] 말할 수 있어요.

[14:14] 다른 코딩 어시스턴트에서도 이런 식으로 할 수 있지만

[14:16] 슬래시 명령어가 클라우드 코드를

[14:18] 훨씬 쉽게 만들어주죠.

[14:19] 다음으로 MCP 서버에 대해 이야기하고 싶어요.

[14:22] 클라우드 코드가 훌륭하긴 하지만

[14:23] 외부 도구로 향상시킬 수 있는

[14:25] 기회가 여전히 많아요.

[14:27] MCP는 클라우드 코드를

[14:28] 이런 도구들과 연결하는 방법이에요.

[14:30] 제 채널에서 MCP에 대해 많이 다뤘어요.

[14:33] 클라우드 코드와 함께 사용하는 방법도 포함해서요.

[14:35] 하지만 여기에 MCP 서버를 관리하고

[14:37] 추가하는 방법에 대한 간단한 설명이 있어요.

[14:39] 제 채널에서 다른 것들도 이야기했는데

[14:41] AI RAG용 crawl이나 Supabase, Neon 같은 것들로

[14:44] 데이터베이스를 관리할 수 있어요.

[14:46] 클라우드 코드 내에서요.

[14:49] 여기서 정말 집중하고 싶은 것은

[14:51] 제게 큰 변화를 가져다준

[14:52] 하나가 있다는 점이에요.

[14:56] Claude Code 내에서 데이터베이스를 관리할 수 있습니다. 여기서

[15:00] 제가 정말 집중하고 싶은 것 중 하나는

[15:02] 저에게 큰 변화를 가져다준

[15:05] Serena MCP 서버입니다. 이것은

[15:07] 정말 놀라운 도구입니다. 지난주에 처음 발견했는데

[15:09] 이미 제게 많은 도움을 주고 있습니다.

[15:12] 이 MCP 서버는 Claude Code가 코드베이스를

[15:14] 이해하고 검색하며

[15:16] 요청한 변경사항을 위해 편집할 파일을 찾는

[15:17] 작업들을 수행하는데,

[15:19] 다만 더 뛰어나게 해냅니다. 이것은 시맨틱

[15:23] 검색과 코드 편집에 특화된

[15:26] MCP 서버입니다. 코딩에 집중된

[15:29] MCP 서버로, 정말 게임체인저라고 할 수 있습니다.

[15:31] 이것을 Claude Code에 추가해서

[15:33] 코드베이스 이해력을 향상시킬 수 있습니다.

[15:36] 기존 코드베이스와 함께 작업하기에 훌륭한 MCP입니다.

[15:38] 이것이 많은 분들께서 제 채널에서

[15:39] 더 많이 다뤄달라고 요청하신

[15:41] 내용이라는 것을 알고 있습니다.

[15:43] UVX가 설치되어 있는지 확인하세요.

[15:44] WSL에서 설치하는 방법입니다.

[15:47] 그리고 이 명령어로 Serena를 추가할 수 있습니다.

[15:49] 여기 터미널로 이동하겠습니다.

[15:51] Claude CLI에 있지 않고 지금 잠시 나와있는 상태입니다.

[15:53] MCP 서버를 추가할 수 있습니다.

[15:55] 좋습니다. Serena를 추가했습니다.

[15:57] 이제 claude MCP list를 실행할 수 있습니다.

[15:59] 이 명령어는 연결된 MCP 서버들을

[16:00] 알려주고 Archon과 같은 연결을 확인해줍니다.

[16:03] 잠시 후에 그것에 대해 이야기하겠습니다.

[16:04] 그리고 Serena도 보입니다.

[16:06] 또한 cloud MCP remove Serena 명령으로

[16:08] 해당 연결을 제거할 수도 있습니다.

[16:10] 물론 지금은 그러고 싶지 않습니다.

[16:11] 그리고 Claude Code가

[16:13] 허가를 구하지 않고 Serena를 실행할 수 있도록

[16:15] 설정에 추가할 수 있습니다.

[16:17] 여기서 mcp_serena라고

[16:19] 입력할 수 있습니다.

[16:21] 이것이 모든 도구에 자동으로 접근할 수 있도록 하는

[16:25] 특정 구문입니다. mcp

[16:28] 다음에 MCP 서버 이름을 입력합니다.

[16:30] 예를 들어 mcp archon도 입력할 수 있습니다.

[16:33] 좋습니다. 이제 이러한 MCP 서버들의

[16:35] 모든 도구를 허가 없이 사용할 수 있습니다.

[16:38] 이것이 제가 일반적으로 선호하는 방식이며

[16:40] 여러분께도 같은 방식을 추천합니다.

[16:41] 그리고 다른 할 수 있는 일은

[16:43] 여기서 Serena의 실제 예시를

[16:45] 보여드리려고 합니다.

[16:47] 제 primer.md 슬래시 명령을 편집해서

[16:48] Serena를 사용해 코드베이스를 검색하고

[16:51] 오류가 발생하면 계속 Serena를 사용하도록 지정했습니다.

[16:55] 가끔 그런 일이 생기기 때문입니다.

[16:57] 새로운 MCP 서버를 활용해

[16:58] 슬래시 명령의 동작을 변경할 것입니다.

[17:00] 더 완전한 예시를 제공하기 위해

[17:01] 여기서 코드베이스에 몇 가지를

[17:03] 추가하겠습니다.

[17:05] 이것을 복사해서

[17:07] 최근에 제 채널에서 다룬

[17:09] Pantic AI PRP 템플릿을 가져와서

[17:11] 여기 repo에 콘텐츠로 추가하겠습니다.

[17:13] Serena가 검색할 수 있는

[17:15] 무언가를 만들어보겠습니다.

[17:17] 좋습니다. 더 완전한

[17:19] 코드베이스가 생겼네요.

[17:20] 이제 다시 Claude로

[17:22] 돌아갈 수 있습니다.

[17:24] 그리고 primer 명령을 실행할 수 있습니다.

[17:26] 하지만 이번엔 완전히 다르게 동작할 것입니다.

[17:29] Claude로 돌아가서 다시 primer 명령을 실행할 수 있는데

[17:31] 이번에는 완전히 다르게 작동할 겁니다.

[17:32] 자, 됐습니다.

[17:34] primer를 전송하면 이전처럼

[17:36] tree 명령을 사용하여 시작할 것입니다.

[17:38] claw.md와 readme를 읽지만

[17:40] 곧 여기서

[17:42] 건너뛰어 보겠습니다.

[17:43] 좋아요, 실제로 됐네요.

[17:44] Serena를 사용하기 시작하고 있고

[17:47] Serena MCP 내의 다양한 도구를

[17:49] 활용하여 제 코드베이스를

[17:51] 정말로 이해하는 것을 볼 수 있습니다.

[17:53] 이걸 보세요. Serena에 대한

[17:55] 이 모든 다양한 호출들, 그리고

[17:56] 이미 settings.local.json에

[17:59] Serena MCP에 대해 추가했기 때문에

[18:01] 하나도 승인할 필요가 없었습니다.

[18:02] 그래서 여기서 이 명령의

[18:04] 전체 출력을 보여드리지는 않겠지만

[18:05] 우리 코드베이스를

[18:07] 훨씬 더 잘 이해하게 될 것입니다.

[18:09] 특히 코드베이스가 커질수록

[18:11] Claude Code가 어려움을 겪기 시작할 때

[18:12] Serena 같은 도구가 필요합니다.

[18:14] 그리고 MCP의 마지막 내용으로

[18:17] 저와 Dynamis 커뮤니티의 몇몇 동료들이

[18:19] Archon의 대대적인 개편을

[18:21] 진행하고 있습니다. AI 코딩 어시스턴트를 위한

[18:23] MCP 서버로 만들고 있습니다.

[18:25] 정말 기대됩니다.

[18:27] 모든 AI 코딩 어시스턴트를 위한

[18:30] 지식과 작업 관리 백본이 될 것입니다.

[18:32] 그리고 이번 수요일 13일,

[18:35] 중부 시간 오후 7시에 제 다음 영상이

[18:37] 이 새로운 버전의 Archon의

[18:40] 공식 오픈소스 베타 출시가 될 것입니다.

[18:43] 그리고 또 다른 축하로

[18:45] 런치 파티를 열 예정입니다.

[18:46] 16일 토요일 중부 시간

[18:49] 오전 9시에 라이브 스트리밍을 할 예정입니다.

[18:51] 그러니 꼭 달력에 표시해 두세요.

[18:52] 이것은 놀라운 사용자 인터페이스를 가진

[18:55] Archon을 위한 큰 축하가 될 것입니다.

[18:57] 이제 코딩 어시스턴트와 함께

[18:59] 실시간으로 코딩 프로젝트의 작업을

[19:02] 관리할 수 있습니다. MCP 서버를 통해

[19:04] 업데이트되고 여러분이 업데이트할 때

[19:06] 실시간으로 서로 소통하게 됩니다.

[19:08] 지식 기능도 있어서

[19:10] 제 crawl for AI rag MCP처럼

[19:11] 문서를 크롤링할 수 있습니다.

[19:13] 그리고 제가 작업해온

[19:15] 모든 다양한 전략들이 있습니다.

[19:17] 우리는 Archon에 마음과 영혼을 쏟고 있습니다.

[19:19] 그래서 지금 여러분께

[19:21] 조금의 예고편을 보여드리는 것입니다.

[19:23] 곧 훨씬 더 많은 것들이 올 예정입니다.

[19:25] 여러분과 함께 다루고 싶은 다음 전략은

[19:27] PRP 프레임워크를 사용한 컨텍스트 엔지니어링입니다.

[19:30] 최근에 제 채널에서 이것에 대해

[19:32] 많이 다뤘습니다. 정말로 자세히

[19:34] 알아보고 싶으시다면 여기 영상을

[19:35] 링크해 드릴게요. 왜냐하면

[19:37] 여기서 다루고 있는 많은 것들처럼

[19:39] 정말로 별도의 영상이 필요하기 때문입니다.

[19:41] 그런데 말이지만, 이 전략들 중 하나를

[19:43] 완전한 영상으로 더 보고 싶으시다면

[19:45] 댓글로 꼭 알려주세요.

[19:47] 하지만 PRP 프레임워크를 사용한

[19:49] 컨텍스트 엔지니어링은 정확히

[19:51] 기능이나 새로운 것을 정의하는 3단계 프로세스입니다

[19:54] 프로젝트를 생성하는 것입니다. 포괄적인

[19:56] 문서를 생성하여 코딩 어시스턴트를

[19:58] 위한 맥락을 제공하고, 이를 실행합니다.

[20:00] 그리고 슬래시 명령어를 통한 지침이

[20:03] 마지막 두 단계를 처리해 줍니다.

[20:05] 이 과정을 빠르게 살펴보겠습니다.

[20:06] 더 자세한 내용은

[20:08] 다른 영상을 확인해 보세요.

[20:09] 깊이 있게 다루고 싶으시다면 말이죠.

[20:12] PRPS 폴더 내에서

[20:14] 항상 초기 MD를 정의합니다.

[20:17] 여기서 우리가 구축하고자 하는 것을

[20:19] 개괄하고, 제공하려는 예시나

[20:20] 문서, 기타 고려사항들을

[20:22] 포함합니다.

[20:24] 제가 이전에 채널에서 만든

[20:26] 템플릿을 사용하겠습니다.

[20:29] Pydantic AI 에이전트를 구축하는

[20:32] 것에 특화된 템플릿입니다.

[20:34] 여기서는 간단한 예시로

[20:36] 사용하겠습니다. 기능을 설명하는데,

[20:38] 정말 간단하게 하기 위해

[20:40] 여기 있는 기본값을

[20:41] 사용하겠습니다. Pydantic AI를

[20:43] 사용한 간단한 리서치 에이전트를

[20:45] 구축할 것입니다. 종종 도구와

[20:47] 의존성, 시스템 프롬프트를

[20:49] 설명하는 것이 도움이 됩니다.

[20:50] 에이전트를 위해서 말이죠.

[20:52] 여기서는 정말 간단하고 빠르게 하기 위해

[20:54] 이 부분을 삭제하겠습니다.

[20:56] 가지고 있는 예시들을 제공하고자 합니다.

[20:59] 제가 여러분에게 제공한

[21:01] Pydantic AI 사용 사례처럼

[21:03] 이미 여기에 Pydantic AI로

[21:04] 구축된 다양한 에이전트들의

[21:06] 예시들이 있습니다. 이것들을

[21:09] 참조하여 PRP를 생성할 때,

[21:11] 즉 코딩 어시스턴트를 위한

[21:13] 모든 맥락이 담긴 긴 형태의 프롬프트가

[21:15] 이 모든 예시들을

[21:17] 포함하게 됩니다. 그래서 이러한 것들을

[21:19] 참조하여 맥락에 가져와서

[21:21] 구축할 수 있는 예시들을 갖게 됩니다.

[21:23] 문서화도 비슷한 방식으로

[21:25] Pydantic AI 문서에서

[21:28] 직접 참조합니다. 그래서

[21:30] 해당 페이지들을 읽게 됩니다.

[21:32] 어디서 필요한 모든 정보를

[21:33] 찾아야 하는지 명시적으로

[21:35] 알려주고, 기타 고려사항들도

[21:38] 포함합니다. 제가 자주 보는

[21:39] 실수들, 환경 변수를

[21:41] 관리하는 방식 같은 것들을

[21:43] 바로 여기서 지적하고 있습니다.

[21:45] 초기 MD를 생성한 후

[21:47] README로 돌아가서 다음 단계는

[21:50] PRP를 생성해야 합니다.

[21:52] Claude Code로 다시 돌아가서

[21:54] 대화를 지우겠습니다.

[21:56] 새로 시작하기 위해서죠. 그리고

[22:00] slash generate pydantic AI PRP 또는

[22:02] 제품 요구사항 프롬프트를

[22:04] 생성하는 슬래시 명령어를

[22:06] 사용합니다. 그리고 초기 MD의

[22:10] 경로를 제공합니다.

[22:11] 시작해 보겠습니다. 시간이

[22:12] 좀 걸릴 것이므로 완료되면

[22:15] 다시 돌아오겠습니다. 이 과정은

[22:17] 제 초기 MD를 검토하고

[22:19] 모든 맥락을 수집하기 위해

[22:22] 필요한 연구를 수행한 다음

[22:23] 마지막 단계를 살펴보겠습니다. 이것을 보세요.

[22:26] 내부적으로 Archon도 사용하고 있습니다.

[22:27] 제가 지시하지도 않았는데, MCP 서버가

[22:29] 연결되어 있어서 RAG 검색과

[22:30] 코드 예제 조회에 사용하고 있습니다.

[22:32] 그래서 여러분은 Archon이 어떻게

[22:34] 작동하는지 약간 맛보게 되는 거죠.

[22:36] 다음 주 베타 출시에서 훨씬 더 많이

[22:37] 보게 되실 겁니다. 하지만 네,

[22:39] 기본적으로 PRP를 생성할 때

[22:41] 우리가 하고 있는 것은 이 베이스 PRP를

[22:43] 기반으로 모든 것을 만드는 것입니다.

[22:46] 이것이 대규모 프롬프트를 생성하는

[22:49] 데 사용하는 템플릿이며, 다음 단계에서

[22:51] 이를 실행하여 모든 코드를

[22:53] 생성할 것입니다. 그래서 우리는

[22:54] Pantic AI의 핵심 원칙, 해야 할 것과

[22:56] 하지 말아야 할 것을 다룹니다. 이 베이스

[22:59] PRP를 Pantic AI로 AI 에이전트를

[23:01] 구축하는 데 매우 구체적으로 제작했고,

[23:04] 필요한 모든 맥락을 다루고 있습니다.

[23:05] PRP에서 정말 좋아하는 또 다른 점은

[23:08] 여기처럼 단계별로 해야 할 일을

[23:10] 포함하는 다양한 작업을 다룬다는 것입니다.

[23:12] Pantic AI로 에이전트를 구축하는 방법이죠.

[23:15] 그다음 검증 루프, 즉 검증 게이트로

[23:17] 들어갑니다. AI 코딩 도우미에게

[23:19] 자신을 검증하는 방법을 알려줘서

[23:21] 결과물이 AI 에이전트에 대해

[23:23] 우리가 중요하게 생각하는 기준에 따라

[23:25] 좋은지 확인할 수 있게 합니다.

[23:26] 정말 정말 좋습니다. 마지막 체크리스트와

[23:28] 일부 안티패턴이 있습니다. 기본적으로

[23:30] 여기서 생성할 내용이지만,

[23:32] 초기 MD에서 우리가 만들고 싶은

[23:35] 에이전트에 특화되어 있습니다. 그리고

[23:37] PRP가 생성되었습니다. 그리고

[23:40] PRP를 실행하기 전에 항상, 항상

[23:42] 검증해야 합니다. 베이스 PRP를

[23:45] 준수했는지, 모든 것이 여러분의

[23:46] 사양에 맞게 채워졌는지, 모든 것이

[23:48] 좋아 보이는지 확인해야 합니다.

[23:50] 다른 엔지니어에게 이것을 준다면,

[23:52] 그들이 이를 사용하여 에이전트를

[23:54] 여러분이 원하는 대로 정확히 종단 간

[23:55] 구현할 수 있어야 합니다. 그것이

[23:58] PRP와 같은 광범위한 프롬프트로

[24:00] 우리가 가진 목표입니다. 그리고 네, 이것은

[24:02] 저에게 완벽해 보입니다. 이제

[24:04] 이를 실행할 수 있습니다. Claude Code로

[24:07] 돌아가겠습니다. 일반적으로 /clear로

[24:09] 대화를 지우는 것이 좋습니다.

[24:11] PRP에 필요한 모든 것이 있기 때문에

[24:13] 여기서 새로운 맥락으로 시작하고

[24:15] 싶습니다. 이제 다른 명령어를 사용할

[24:17] 수 있습니다. generate 대신

[24:19] execute PRP입니다. 그리고 다시 여기서

[24:23] brave research agent.md의 경로를

[24:24] 제공하겠습니다. 좋습니다.

[24:26] 이제 시작합니다. 전체 에이전트를

[24:29] 구축해 줄 것입니다. 먼저 PRP를

[24:31] 읽을 것입니다. 왜냐하면 그것이

[24:32] 슬래시 명령어에 제공하는

[24:34] 인수이기 때문입니다. 앞서

[24:35] 슬래시 명령어의 인수에 대해

[24:37] 이야기했습니다. 그다음 여기 구조에

[24:38] 있는 다른 모든 것들을 읽을 것입니다.

[24:40] 우리가 지시한 모든 예제를

[24:42] 포함해서 말입니다. 문서에 대한

[24:43] 웹 연구를 할 것입니다. Serena까지

[24:45] 사용하고 있습니다. 이것을 보세요.

[24:46] Serena를 사용해서 우리 코드 구조를

[24:49] 이해하고 있습니다. Archon도

[24:50] RAG도 사용할 예정입니다. 내부적으로

[24:52] 정말 많은 일이 벌어지고 있어요. 그래서

[24:53] 일시정지하고 완전한 구현이

[24:55] 완료되면 다시 돌아오겠습니다. 그리고

[24:57] 완료되었네요. 약 20분 후에

[24:59] AI 에이전트가 완성되었습니다. PRP와 마찬가지로

[25:02] 여기서 출력된 코드를 검토하고

[25:04] 검증해보실 것을 강력히 권합니다.

[25:06] 저는 카메라 밖에서 이 작업을 했고

[25:08] 몇 가지를 정리하기 위해 두 번

[25:10] 반복했습니다. 이제 이 에이전트를

[25:12] 실행하고 정말 빠르게

[25:13] 여기서 작동하는 것을 보여드릴

[25:14] 수 있습니다. 바로 컨텍스트

[25:17] 엔지니어링의 힘입니다. 여기서는

[25:18] 데모를 위한 매우 기본적인

[25:20] 에이전트입니다만, 우리가 만든

[25:22] CLI가 꽤 좋습니다. 스트리밍 기능도 있고

[25:24] 웹 검색 도구도 있습니다.

[25:26] 2025년 제프 베조스의 순자산이 얼마인지

[25:29] 물어볼 수 있습니다. 그리고 웹 검색 도구를

[25:32] 사용하고 있다는 것도 보여줍니다.

[25:34] 텍스트 스트리밍과 대화 기록도

[25:35] 있습니다. 여기서 구축한

[25:37] 꽤 좋은 에이전트가 PRP 덕분에,

[25:39] 초기 MD 문서에서 참조한

[25:42] 예제들 덕분에 한 번에

[25:43] 만들어졌습니다. PRP 프레임워크로

[25:46] 컨텍스트 엔지니어링을 하는 것이

[25:48] 어떤 모습인지 높은 수준에서

[25:50] 보여드렸습니다. 그럼 이제

[25:52] 다음 단계로 넘어가겠습니다.

[25:54] 바로 코딩 프로세스를 PRP와 함께

[25:57] 더욱 강력하게 만드는 방법인데요.

[26:00] 사실 무엇이든 가능하지만, 특히

[26:02] 코딩 워크플로우에 특화된 지능을

[26:05] 추가하는 것입니다. 클로드 코드

[26:07] 서브 에이전트 덕분입니다. 서브 에이전트를 사용하면

[26:10] 주 클로드 코드 에이전트가

[26:12] 이들 중 어느 것이든 호출할 수

[26:14] 있는 능력을 갖게 됩니다. 그리고

[26:16] 주 에이전트가 실제로 서브 에이전트에

[26:18] 프롬프트를 보냅니다. 이것이 어떻게

[26:20] 작동하는지 이해하는 것이 매우 중요합니다.

[26:22] 서브 에이전트는 자체 컨텍스트 윈도우를

[26:24] 가지고 있습니다. 따라서 전체

[26:25] 대화 기록을 각 서브 에이전트로

[26:28] 가져오지 않습니다. 주 에이전트가

[26:30] 해당 서브 에이전트를 어떻게 사용하는지

[26:33] 알고 있는 방식에 따라 제작한

[26:34] 서브 에이전트용 프롬프트만 포함합니다.

[26:36] 조금 뒤에 그게 어떤 모습인지

[26:38] 보게 될 것입니다. 서브 에이전트는

[26:40] 각각 특화된 시스템 프롬프트를

[26:42] 가지고 있어서 매우 강력합니다.

[26:44] 접근할 수 있는 도구를 제한할 수 있고

[26:46] 위임된 작업에 대해 자율적으로

[26:48] 작동합니다. 주 에이전트는 또한

[26:50] 여러 서브 에이전트를 병렬로

[26:53] 시작할 수 있습니다. 따라서 병렬 에이전트

[26:56] 실행을 코딩 워크플로우에 추가하는

[26:58] 또 다른 매우 쉬운 방법입니다.

[27:00] 그리고 모든 에이전트는 .claude 폴더에

[27:02] 있으며, 여기서 새로 만들

[27:04] agents라는 폴더에 있습니다.

[27:06] 글로벌 규칙과 마찬가지로

[27:08] 에이전트를 생성하는 두 가지 방법이

[27:09] 있습니다. /agents 명령이 있는데

[27:11] /init과 비슷해서 클로드 코드가

[27:13] 에이전트 생성 과정을 안내해줍니다.

[27:15] 이런 식으로 파일을 출력하거나

[27:17] 이런 파일들을 직접 만들 수도

[27:18] 있습니다. 여기 여러분이 사용할 수 있는

[27:20] 폴더에서 아래 링크된 GitHub 저장소에 있습니다.

[27:22] 그 중에서 보여드리고 싶은 것 중 하나는

[27:24] 서브 에이전트의 파워를 빠르게 보여주기 위해

[27:25] 라스무스가 만든 것인데, 그는

[27:28] PRP 프레임워크의 창시자입니다. 그는

[27:31] 실제로 이것을 검증 게이트용으로 만들었습니다.

[27:33] 검증 게이트는 PRP 프레임워크의

[27:35] 매우 중요한 부분입니다.

[27:38] 왜냐하면 마지막에 PRP를 실행하고

[27:39] 코드가 출력되면 우리는

[27:42] 에이전트가 자율적으로 작동하길 원합니다.

[27:44] 테스트를 작성하고 그 테스트들을 반복해서

[27:46] 코드가 작동한다고 확신할 때까지 말이죠.

[27:48] 그래서 이를 처리할

[27:49] 전문 에이전트를 구축할 수 있습니다.

[27:52] 그래서 agents 폴더에

[27:53] 새 파일을 만들겠습니다. 검증

[27:55] 게이트.md라고 하겠습니다. 이들은 마크다운 파일로

[27:57] 글로벌 규칙과 같고, 조금 후에 다룰

[27:59] 훅과도 같습니다.

[28:00] 그리고 여기에 고유한 시스템 프롬프트가 있어

[28:02] 검증 게이트를 어떻게 구현하고 검증할지 정확히 알려줍니다.

[28:05] 그래서 상단에는 에이전트의 이름이 있습니다.

[28:08] 그다음 설명이 있습니다.

[28:10] 설명은 정말 중요합니다.

[28:12] 왜냐하면 이것이 우리의 기본 클로드

[28:14] 코드 에이전트에게 이 서브 에이전트가

[28:16] 무엇에 관한 것인지 그리고 어떻게 호출할 수 있는지

[28:18] 알려주기 때문입니다. 언제 그리고 어떻게

[28:21] 이 서브 에이전트를 사용할지 정말 알려줍니다.

[28:23] 그리고 또한 액세스할 수 있는

[28:25] 도구들을 설명할 수 있습니다.

[28:26] 다른 매개변수들도 있습니다.

[28:28] 심지어 모델을 지정할 수도 있습니다.

[28:30] 소넷이나 오푸스를 사용하고 싶다면

[28:33] 서브 에이전트에 그것을 지정할 수 있습니다.

[28:35] 이것이 우리 에이전트입니다. 이제 리드미로 돌아가서

[28:38] 말하고 싶은 것은

[28:40] 다른 AI 코딩 어시스턴트들은

[28:42] 커서나 히어로 같은 플랫폼에

[28:44] 서브 에이전트의 공식적인 개념이 내장되어 있지 않지만

[28:47] 클라이언트나 기타 어떤 것이든 여러분은

[28:50] 프롬프트만으로도 매우 유사한 것을

[28:51] 달성할 수 있습니다. 그리고 실제로

[28:53] 글로벌 규칙과 마찬가지로

[28:55] 슬래시 커맨드와 마찬가지로, 이 모든 서브 에이전트들은

[28:58] 정말 그냥 프롬프트일 뿐입니다. 그래서 여러분은

[29:00] 이 모든 다양한 프롬프트들로 가득 찬

[29:01] 폴더를 가질 수 있습니다. 그리고

[29:03] 글로벌 규칙에서 다음과 같이 말할 수 있습니다.

[29:04] 좋아, 개발 플로우에서 이 지점에 도달하면

[29:05] 이 프롬프트를 사용해서

[29:08] 검증 게이트를 수행하거나 문서를 업데이트하라

[29:11] 그게 무엇이든 말이죠.

[29:12] 그래서 매우 유사한 것을

[29:13] 달성할 수 있습니다. 단지 클로드 코드로

[29:16] 에이전트를 구현하는 방식이 너무 쉽습니다.

[29:17] 설명과 도구들, 그리고

[29:19] 다양한 모델 지정 같은 것들을 가질 수 있어서

[29:21] 프롬프트만으로 해야 하는 것보다

[29:23] 훨씬 더 유연합니다.

[29:24] 그래서 이렇게 하는 이유가 여전히 있지만

[29:26] 네, 이것의 데모를 보여드리겠습니다.

[29:27] 새로운 클로드 코드 세션에서

[29:29] 새로운 슬래시 커맨드와 마찬가지로 새로운 에이전트를 가져오려면

[29:31] 세션을 새로고침해야 합니다.

[29:33] 여기서 말하고 있습니다. 이것이 제 검증 게이트입니다.

[29:35] 브레이브 AI 리서치 에이전트의 모든 테스트가

[29:38] 작동하는지 확인해주세요.

[29:41] 그리고 서브 에이전트를 사용하라고 명시적으로 말하지 않았습니다.

[29:44] 물론 여기서 검증 게이트라고 말하면서

[29:46] 어느 정도는 명시적이긴 합니다.

[29:48] 하지만 이건 PRP 중간에서 작업할 때의

[29:49] 모습을 더 시뮬레이션하기 위한 것입니다

[29:50] 왜냐하면 validation gate는 우리가 사용하는

[29:52] 키워드이기 때문입니다.

[29:54] 자, 이제 시작됩니다.

[29:56] 전문화된 서브 에이전트를 호출하고 있고

[29:58] 서브 에이전트가 작업 목록을 만들고 있습니다.

[30:00] 별도의 대화 창에서 모든 것을 처리하고 있습니다.

[30:03] 그 다음 출력과 함께 제어를 다시

[30:05] 기본 에이전트로 넘길 것입니다

[30:08] 그러면 플로우를 계속하거나

[30:09] 최종 응답을 우리에게 제공할 것입니다.

[30:12] 우리는 지금 이 전체 과정을

[30:13] 볼 필요는 없습니다.

[30:14] 정말 빠르게 기본 에이전트가

[30:16] 언제 서브 에이전트를 호출할지

[30:18] 지능적으로 파악하는 방법을

[30:20] 보여드리고 싶습니다

[30:22] 여기 있는 설명을 기반으로 말이죠.

[30:25] 다음으로 Claude Hooks가 있습니다

[30:27] 이것은 Claude Code의 동작에

[30:30] 결정론적 제어를 추가하는

[30:32] 매우 강력한 방법입니다. 여기 모든 키워드들이

[30:35] 있습니다. 이러한 액션들 후에

[30:38] 우리만의 커스텀 명령을 호출할 수 있습니다.

[30:40] 도구를 사용하기 전, 도구를 사용한 후,

[30:42] 서브 에이전트를 사용한 후에도

[30:44] 실행되는 커스텀 명령을 만들 수 있습니다.

[30:46] 정말 강력합니다. 이것은 Hero에도

[30:49] 내장되어 있지만 다른 AI 코딩

[30:51] 어시스턴트에는 없습니다.

[30:52] 하지만 Claude Code가 업계 선두주자이고

[30:54] 선두주자를 항상 따라하기 때문에

[30:55] Cursor, Winner, Augment Code 같은

[30:57] 다른 IDE들도 hooks를 구현하게 될

[30:59] 것이라고 생각합니다.

[31:01] 정말 정말 강력합니다.

[31:03] hooks를 추가하기 위해서는 JSON으로

[31:06] 정의하고 settings.local.json에

[31:07] 추가하면 됩니다.

[31:09] 저는 보통 hooks 폴더에

[31:11] 정리하는 것을 좋아합니다.

[31:13] 그리고 여기에 JSON 파일을 하나 둡니다.

[31:15] hooks.json이라고 부르면 됩니다.

[31:17] 템플릿에 소개용 hooks 몇 개를

[31:19] 넣어두었습니다. 정말 기본적인

[31:21] hooks이지만

[31:22] 추가할 수 있는 다양한 종류의 hooks와

[31:25] 개발 라이프사이클에서

[31:26] 이러한 액션들이 발생할 수 있는

[31:28] 다양한 지점들을 소개하기 위함입니다.

[31:30] 이것을 복사해서

[31:31] 여기에 가져와서 간단하게 유지하겠습니다.

[31:33] 지금은 단일 hook로

[31:34] 줄이겠습니다

[31:36] 그리고 이 JSON을 복사해서 이미 다룬

[31:40] permissions 아래 설정에 넣겠습니다.

[31:42] 자, 됐습니다.

[31:44] 이제 실행되는 명령이 있습니다.

[31:45] 이 도구 중 하나를 호출할 때마다

[31:47] 이 bash 스크립트를 실행할 것입니다.

[31:50] 이 matcher를 사용해서

[31:52] 도구 사용 후에 필터링도 합니다.

[31:54] hooks 폴더 내에서

[31:56] 명령에서 경로를 호출하고 있으니

[31:58] 이 파일도 만들겠습니다.

[32:00] log_tool_usage.sh입니다.

[32:01] log tool usage.sh.

[32:03] 그리고 템플릿에서 내용을 복사해서

[32:05] 가져오겠습니다.

[32:07] 자, 됐습니다. 정말 간단합니다.

[32:08] hook에서 매개변수도 받을 수 있습니다.

[32:11] 사용된 특정 도구들을 로그하는 것 같은

[32:12] 작업도 할 수 있습니다

[32:14] 여기서 사용되는 도구들을 로깅할 수 있어요. 하지만 정말 간단하게 유지하고 있습니다.

[32:16] Claude가 편집을 했다고 나타내고

[32:17] 매번 타임스탬프와 함께 편집 내용을 기록합니다.

[32:19] 그래서 이제 우리가 Claude 세션을 새로고침하는 한

[32:21] 이 기능이 계속 호출될 것입니다.

[32:23] 그래서 새 세션을 시작하고

[32:25] Claude에게 변경을 요청해보겠습니다.

[32:27] 조금 바보 같은 예시지만

[32:29] 제 .gitignore 파일에 임의의 변경을 요청하고 있어요.

[32:31] 실제로 무엇을 하든 상관없습니다.

[32:32] 저는 단지 변경사항이 생겼을 때

[32:34] 제가 만든 훅이 호출되는 것을 보고 싶을 뿐입니다.

[32:36] 그러면 새로운 logs 폴더에

[32:38] 뭔가가 출력되는 것을 볼 수 있을 겁니다

[32:40] 우리 클라우드에 생성될 폴더 말이죠

[32:42] 그곳이 바로 우리 스크립트에서 지정한 위치거든요.

[32:44] 그럼 .gitignore에 변경사항을 만들어보겠습니다.

[32:46] 여기서 보세요. 잠깐만요. 됐습니다!

[32:48] 좋아요. 그리고 잠깐 후에. 짠!

[32:51] logs 폴더가 생겼습니다.

[32:53] 로그 파일도 있고요. Claude가 방금 편집을 했다고 나와 있습니다.

[32:56] 정말 잘 작동하네요.

[32:58] 이것이 훅의 기본적인 수준입니다.

[33:00] 훅으로 할 수 있는 일은 정말 많습니다.

[33:01] 솔직히 독립적인 비디오가 필요할 정도예요.

[33:03] 그래서 댓글로 알려주세요

[33:05] 훅에 대해 더 자세히 다루는 비디오나

[33:06] 서브 에이전트 같은 것에 관심이 있다면 말이에요.

[33:08] 다음으로는 GitHub CLI를 사용하는 것에 대해 알아보겠습니다

[33:10] Claude Code와 함께 사용하는 방법 말이에요.

[33:14] Claude Code가 우리의 로컬 개발 환경에서

[33:16] 작동하는 것만큼이나 유용하지만

[33:18] 또한 매우 강력하고

[33:20] GitHub 저장소 내에서도

[33:22] 작동하게 할 수 있습니다.

[33:24] 이슈와 풀 리퀘스트를 관리할 수 있어요.

[33:26] 그것이 바로 지금 보여드리고 싶은 것입니다.

[33:28] 그래서 GitHub CLI는

[33:30] 이 링크를 따라가서 설치할 수 있습니다.

[33:32] 그리고 여기서 실행해야 할 몇 가지 명령어가 있습니다.

[33:34] 우선, GitHub 인증부터 해야 합니다.

[33:36] 이것은 OAuth 플로우를 안내해줄 것입니다

[33:38] 그리고 Claude 외부에서 말이에요.

[33:39] 여기서 이것을 지워보겠습니다.

[33:42] gh repo list 명령어를 실행해서

[33:43] 제대로 작동하는지 확인할 수 있습니다.

[33:45] 이렇게 하면 모든 GitHub 저장소를 나열합니다.

[33:47] 이제 Claude에 로그인된 상태이고

[33:49] 개발 환경에 gh 명령어가 있으니

[33:51] GitHub CLI 명령어를 사용할 수 있습니다.

[33:53] Claude Code가 이제 이것을 사용해서

[33:55] 원격 GitHub 저장소에서 작업할 수 있습니다.

[33:57] 정말 강력한 기능이에요.

[34:00] 예를 들어, 제 GitHub 저장소에서

[34:02] 할 수 있는 것이 뭐냐면요.

[34:04] 우리가 이 비디오에서 함께 만든 모든 것들이

[34:06] 이 프라이빗 GitHub 저장소에 있습니다.

[34:07] 지금 바로 이슈를 생성할 수 있어요.

[34:09] 그래서 여기서 이슈를 열어보겠습니다.

[34:11] Brave 에이전트를 위한 인사말이라고 할게요.

[34:13] 그리고 여기서 말할 수 있는 것은, 이건 단순히

[34:16] 데모 목적입니다만

[34:18] 제 Brave 에이전트가

[34:20] CLI를 처음 시작할 때 인사말이 필요하다고 할 수 있어요.

[34:23] 그냥 좀 우스꽝스러운 예시이긴 하지만

[34:28] 이 이슈를 생성하겠습니다.

[34:29] 자, 됐습니다.

[34:31] 그리고 이슈 번호는 1번입니다.

[34:33] 여기서 볼 수 있고요.

[34:34] URL에서도 확인할 수 있습니다.

[34:35] 이것이 조금 후에 중요할 겁니다

[34:36] 왜냐하면 Claude Code에게 이 이슈를 알려주고

[34:38] 그것을 해결하도록 할 것이기 때문입니다

[34:40] 우리를 위해서 말이죠. 그리고 이걸 실행하기 위해서

[34:43] 커스텀 슬래시 커맨드를 만들어보겠습니다.

[34:45] 이것도 템플릿에 준비해뒀으니

[34:47] 여러분이 사용하실 수 있습니다.

[34:48] 이걸 복사해서 마이클라우드로 가겠습니다.

[34:50] 커맨드 폴더에서 새 파일을 만들어보죠.

[34:53] fix github issue.md로, .sh가 아니라요. 그건 hooks용이에요.

[34:57] 네, 됐습니다. 좋아요.

[34:58] 이걸 붙여넣겠습니다. 기본적으로 우리가 하는 건

[35:00] 단계별로 안내하는 거예요. 제가 이슈를 알려주면

[35:03] 이게 우리가 전달하는 인수인데

[35:04] 여기에 이슈 번호를 입력하죠.

[35:05] 우리 경우에는 이슈 번호 1번이겠네요.

[35:07] GitHub CLI의 gh issue view를 사용해서

[35:09] 이슈를 파악하게 됩니다.

[35:12] 코드베이스를 살펴보고 해결책을 구현하죠.

[35:14] 테스트를 작성하고 검증하는데

[35:16] 이 과정에서 검증 게이트 서브에이전트도

[35:17] 호출할 수 있어요. 어떻게 될지 보죠.

[35:19] 모든 게 제대로 작동하는지 확인하고

[35:21] 풀 리퀘스트도 생성합니다.

[35:23] GitHub에 푸시하죠. 새 브랜치를 만들어서

[35:25] 거기에 올리거나 뭐든지 하고나서

[35:26] 풀 리퀘스트를 생성합니다.

[35:28] 완전히 엔드투엔드로 작동해요.

[35:29] GitHub로 나가서 로컬에서 작업하고

[35:31] 다시 GitHub에 PR로 돌아갑니다.

[35:33] 정말 멋지죠. Claude로 돌아가서

[35:35] 이걸 지우고 이 커맨드를 실행해보겠습니다.

[35:38] 간단해요. /fixGithub issue

[35:39] 그리고 이슈 번호 1을 입력하면 됩니다.

[35:41] 자, 전송해보겠습니다.

[35:42] 곧 이 댓글을 가져와서

[35:45] 개발 가이드로 사용할 거예요.

[35:48] 네, 맞네요. 여기서 이슈를 받아왔어요.

[35:50] 용감한 에이전트를 위한 인사말이네요.

[35:52] 텍스트는 잘렸지만 전체 텍스트는

[35:53] 여기서 받아왔습니다. 이제 모든 걸

[35:55] 수정하기 위한 할 일 목록을 만들고

[35:56] 마지막에 PR을 생성할 거예요.

[35:58] 이 플로우가 완료될 때까지

[35:59] 잠시 멈추고 돌아오겠습니다.

[36:01] 자, 완료됐네요.

[36:03] 전체 화면으로 보여드리겠습니다.

[36:04] 전체 요약을 보시죠.

[36:07] GitHub에서 이슈를 읽어서 찾아냈고

[36:08] 해결책을 구현하고 모든 걸 테스트했어요.

[36:11] 새 브랜치를 만들어서 푸시하고

[36:12] 단일 슬래시 커맨드만으로

[36:15] 풀 리퀘스트까지 생성했습니다.

[36:17] 이게 바로 슬래시 커맨드의 힘이죠.

[36:19] 우리가 만든 완전한 에이전틱 워크플로우와

[36:21] GitHub CLI 통합의 파워입니다.

[36:22] 제 이슈로 돌아가 보면

[36:24] 커밋과 이 이슈를 참조하는

[36:26] 새 브랜치가 생겼고

[36:28] 새 풀 리퀘스트도 만들어졌습니다.

[36:29] 여기서 새로고침하면

[36:32] 풀 리퀘스트 옆에 1이 보일 거예요.

[36:34] 네, 나타났네요. 들어가서

[36:36] 변경사항을 확인해볼 수 있어요.

[36:38] 네, 테스트도 만들었고

[36:39] CLI도 업데이트해서

[36:42] 멋진 인사말을 추가했네요.

[36:44] 정말 훌륭해 보입니다.

[36:46] 이제 이 변경사항들을 검토하고

[36:48] 메인 브랜치에 머지할 수 있어요.

[36:49] Claude에게 그 작업도 도움을 요청할 수 있죠.

[36:51] 여기 통합 기능들이 정말 아름답습니다.

[36:53] 물론 GitHub CLI와 Claude Code로

[36:55] 할 수 있는 일은 훨씬 더 많아요.

[36:57] Claude Code를 통합해서

[36:59] Claude Code와 함께 사용할 수도 있습니다.

[37:01] GitHub 저장소와 직접 통합할 수 있습니다. 그래서

[37:03] 일반 개발자처럼 이슈와

[37:05] PR에서 참조할 수 있고

[37:07] 문제를 수정하고 PR을

[37:08] 자동으로 생성할 수 있습니다. 정말 멋지죠. 여기서는

[37:11] 표면만 살짝 다뤘지만

[37:12] 이런 종류의

[37:14] 통합으로 무엇이

[37:16] 가능한지 소개해드리고 싶었습니다. 다음으로

[37:19] Devcontainers를 이용한 YOLO 모드로 넘어가겠습니다.

[37:21] 이 시점에서 우리는 이미

[37:23] 권한에 대해 다뤘습니다. 우리는 모든 것을

[37:24] settings.local.json에 설정했습니다.

[37:27] Claude가

[37:29] 특정 작업을 우리의

[37:31] 승인 없이 자동으로 수행하는

[37:33] 환경이 어떤 모습인지 이해했습니다. 그리고 파일

[37:34] 삭제와 같은 다른 작업들은 일반적으로

[37:36] 실행하기 전에 항상 승인을 받기를 원합니다. 그리고

[37:39] 우리가 이런 종류의

[37:40] 보호 장치를 두고자 하는 가장 큰 이유 중 하나는

[37:43] 파일 삭제와 같은 명령에 대해

[37:45] Cloud Code가 이론적으로

[37:47] 현재 프로젝트 외부의

[37:49] 파일을 삭제할 수 있기 때문입니다. 최악의 경우

[37:51] 컴퓨터의 중요한 파일을 삭제할 수 있습니다.

[37:54] 시나리오죠. 저는 그런 일이

[37:55] 일어나는 것을 본 적은 없지만, 이런 종류의

[37:57] 보호 장치는 우리가

[37:59] Cloud Code를 직접

[38:00] 컴퓨터에서 실행할 때 일반적으로 갖추고 싶은 것입니다. 그래서

[38:02] 이에 대한 해결책은, 만약 여러분이

[38:04] 안전한 환경을 원하면서도

[38:07] Claude가 절대 권한을

[38:09] 요청하지 않아서 완전히

[38:11] 자율적으로 작동할 수 있게 하고 싶다면, 그때

[38:13] dev container와 함께

[38:15] YOLO 모드를 활성화하고 싶을 것입니다. 기본적으로

[38:18] dev container를 사용하면 Cloud Code를 자체

[38:21] 격리된 환경에서 실행합니다. 그러면 우리의 전체

[38:23] 머신이 보호됩니다. 또한 dev

[38:25] container에 방화벽을

[38:27] 설정할 수 있어서 우리가 원하는 웹사이트에만

[38:29] 액세스할 수 있도록 할 수 있습니다. 그러면

[38:31] dangerously skip

[38:33] permissions로 실행할 수 있어서 더 이상

[38:35] 어떤 것에도 승인을 요청하지 않으면서도

[38:37] 안전할 수 있습니다. 그리고 dev

[38:39] containers는 Anthropic의

[38:41] 공식 아이디어입니다. 그래서 그들은

[38:43] 문서에 이 페이지를 가지고 있고

[38:44] 아래 설명에 링크를 남겨두겠습니다.

[38:45] 여기서 무엇을

[38:47] 설정하고 있는지 이해하고 싶다면 읽어보시면 됩니다. 그리고

[38:48] Docker 파일과 몇 가지

[38:50] 다른 것들을 제공합니다. 그래서 우리는 이 dev

[38:52] container를 만들 수 있고

[38:54] 어떤 VS Code에서도 직접 실행할 수 있습니다. Cursor나

[38:56] Wind surf 같은 포크도 가능합니다.

[38:59] Cloud Code와 함께 실행할 수 있습니다. 어떤 VS

[39:01] Code에서도 열기만 하면 됩니다.

[39:02] 네, 지금 어떻게 하는지 보여드리겠습니다. 저는

[39:05] Anthropic에서 포함된

[39:07] .devcontainer를 가지고 있습니다. 이것을

[39:08] 템플릿에 직접 포함시켰습니다. 지금

[39:10] 제가 할 일은 여기 두 폴더로

[39:12] 돌아가겠습니다. 이 dev container를

[39:14] 복사해서 이 비디오에서

[39:16] 작업해온 코드베이스에

[39:18] 바로 가져오겠습니다.

[39:20] 여기가 우리의 dev container이고

[39:22] readme로 돌아가서 실행하는 방법은

[39:24] VS Code에서

[39:26] F1 키를 누르기만 하면 됩니다. Dev Container를 선택하고

[39:28] 컨테이너에서 다시 열기를 선택하면

[39:31] 자동으로 dev container를 빌드하고

[39:32] 새로운 VS Code 환경이 열립니다.

[39:34] 저는 여기서 Windsurf를 사용해서

[39:36] 터미널에서 Claude Code를 실행하고 있습니다.

[39:37] 이제 dev container가 빌드되고

[39:38] 잠깐 후에 새로운 환경이

[39:40] 컨테이너 내부에서 완전히 독립적으로

[39:42] 실행되는 환경이 준비됩니다.

[39:43] 준비될 때까지 잠시 멈추고 돌아오겠습니다.

[39:46] 자, 준비됐습니다.

[39:47] dev container에 있다는 걸 확인하는 방법은

[39:49] 왼쪽 하단에

[39:50] container, dev container라고 표시되는 것입니다.

[39:52] 컨테이너에서 나가고 싶다면

[39:54] 로컬에서 폴더 다시 열기를 선택해서

[39:56] 일반 개발 환경으로

[39:58] 돌아갈 수 있습니다.

[39:59] 이제 Ctrl+J를 눌러서

[40:00] 터미널을 열고 Claude를 실행하면

[40:03] 새로운 Claude Code 세션이 열립니다.

[40:06] 저는 격리된 환경에 있기 때문에

[40:07] 기본적으로 새로운 가상 머신에서

[40:09] Claude Code를 처음부터

[40:12] 설정하는 과정을 안내해줍니다.

[40:14] 이는 당연한 일이죠. 그러면 여기서

[40:17] 인증 과정을 거쳐보겠습니다.

[40:18] 좋습니다. 방금 Claude Code와

[40:20] 인증할 수 있는 링크를 열었습니다.

[40:21] 마지막 몇 단계를 거쳤고

[40:22] 이제 Claude 안에 있습니다.

[40:24] 그런데 제가 할 수 있는 것은

[40:25] 이것을 지우고 Claude를 다시 열어서

[40:27] 위험하게 권한 건너뛰기를

[40:30] 실행할 수 있습니다.

[40:32] 오른쪽 하단에서 확인할 수 있습니다.

[40:35] 엔터를 누르겠습니다. 여기서

[40:37] 경고가 나타납니다. 권한 우회

[40:38] 모드에 있다고 하네요. 이를 수락하면

[40:40] 오른쪽 하단에서

[40:42] 권한을 우회하고 있다고 표시됩니다.

[40:43] 이제 더 많은 테스트 작성과 같은

[40:46] 작업을 할 때 어떤 것을 편집하기 전에

[40:49] 승인을 요청하지 않습니다.

[40:50] 파일을 삭제하더라도

[40:52] 승인을 요청하지 않습니다.

[40:54] 모든 것을 완전히

[40:56] 자율적으로 수행합니다.

[40:58] 하지만 우리에게는 보호 장치도 있습니다.

[41:00] Anthropic에서 이 컨테이너에

[41:01] 구축한 방화벽 기능이 있습니다.

[41:03] 방문할 수 있는 웹사이트의 허용 목록이 있고

[41:05] 그 목록에 추가할 수도 있습니다.

[41:07] 안전한 YOLO 모드 dev container 환경

[41:08] 설정에 관심이 있다면

[41:10] 꼭 살펴보시길 바랍니다.

[41:12] 이 모든 것은 이 Docker 파일 덕분입니다.

[41:14] 이 모든 것은 Anthropic 문서에서

[41:16] 직접 가져온 것입니다.

[41:17] 이제 우리는 안전한 YOLO 모드를 갖추었습니다.

[41:20] 마지막으로 Claude Code에서

[41:22] 병렬 에이전트 실행에 대해

[41:25] 설명드리겠습니다. git work tree라는

[41:27] 개념으로 이를 구현할 것입니다.

[41:29] 병렬 에이전트를 구현하는 방법은

[41:31] 여러 가지가 있습니다. 이미 서브 에이전트로

[41:33] 한 가지 방법을 봤지만, 이 방법은

[41:35] 정말 강력합니다. git work tree를 사용하면

[41:37] 기본적으로 GitHub 저장소의

[41:39] 다른 브랜치들을 동시에 열어둘 수 있고

[41:42] 각각에 대해 Claude Code 인스턴스를 실행할 수 있습니다.

[41:46] 각각에서 작동하고 있습니다. 그래서 우리는

[41:47] 격리가 보장됩니다. 서로

[41:49] 발목을 잡지 않을 거예요

[41:50] 모두 자신만의 브랜치를

[41:52] 열어두고 있기 때문입니다. 그래서 우리는 코드베이스를

[41:53] 이러한 다른 작업 트리들에

[41:55] 복제해 두었습니다. 그리고 기본적으로

[41:57] 각 작업 트리에서 원하는 변경사항을

[41:59] 구현한 후, 우리가

[42:01] 병합하고 싶은 것을 찾거나 아니면

[42:03] 모든 것을 병합하고 싶을 때

[42:04] 그것들을 우리의 메인 브랜치로

[42:07] 각 클로드 코드 인스턴스가 완료된 후 다시 가져올 수 있습니다.

[42:09] 그리고 이를 설정하는 수동 방법이 있고

[42:11] 그리고 슬래시 커맨드를 사용한

[42:13] 정말 멋진 자동화된 방법이 있는데

[42:15] 여기서 당신과 함께 집중하고 싶습니다.

[42:17] 하지만 먼저 수동 방법부터

[42:19] 빠르게 시작해보겠습니다. 지금 당장

[42:20] 이 모든 명령어를 데모로

[42:22] 실행해보지는 않겠습니다. 그냥

[42:23] 빠르게 이것들을 짚어보고 싶습니다. 기본적으로

[42:25] 다른 기능 브랜치들을 만들면,

[42:27] feature/auth, feature/api 같은 것들을 말이죠,

[42:30] 이제 작업 트리를 추가할 수 있습니다. 그래서

[42:33] 작업 트리가 기반으로 할 브랜치를

[42:34] 지정하기만 하면 됩니다. 그리고

[42:39] 기본적으로 코드베이스를

[42:41] 작업 트리에 복제하고 싶은

[42:43] 로컬 파일 시스템의 경로를 제공합니다.

[42:45] 실제로 모든 것을 복제합니다. 그래서

[42:47] 별도의 브랜치에서 완전히

[42:49] 격리된 환경을 갖게 됩니다. 그리고

[42:51] 그 디렉토리로 이동해서 클로드를

[42:53] 실행할 수 있습니다. 그리고 생성하는

[42:54] 작업 트리 개수만큼 이를 수행할 수 있습니다. 정말

[42:59] 간단합니다. 하지만 이 모든 브랜치를 만들고,

[43:02] 이 모든 작업 트리를 설정하고,

[43:03] 그 각각에서 클로드를

[43:05] 여는 것은 꽤 번거롭습니다. 그래서

[43:07] 이 모든 것을 처리하는 자동화된 프로세스가 있습니다.

[43:10] 이것이 바로 여기서 여러분께

[43:11] 데모하고 싶은 것입니다. 그래서

[43:13] 템플릿에 몇 가지 슬래시 커맨드가 있는데

[43:14] 우리가 다뤘던 다른 것들과 함께

[43:16] 프라이머나 PRP 관련 것들처럼

[43:17] 지금 가져오고 싶은 것들이 있습니다. 첫 번째는

[43:20] prep parallel입니다. 이것을

[43:22] 복사해서 우리 커맨드로

[43:24] 가져와서 빠르게

[43:25] 설명해드리겠습니다.

[43:27] prep parallel.md는 여러

[43:30] 다양한 에이전트들의 병렬 실행을

[43:32] 준비하는 것입니다. 여기에 몇 가지

[43:34] 인수가 있습니다. 기능 이름이 있고,

[43:36] 구현하고자 하는 새 기능의 이름이 무엇인가요?

[43:38] 그리고 원하는 병렬 에이전트 또는

[43:40] 병렬 작업 트리의 개수는

[43:42] 얼마나 되나요? 그리고 병렬 에이전트

[43:44] 개수를 기반으로 한 루프에서

[43:46] 새로운 브랜치와 새로운

[43:48] git 작업 트리를 생성할 것입니다.

[43:50] 그곳으로 이동해서 모든 것이

[43:52] 제대로 설정되었는지

[43:53] 검증할 것입니다. 그리고

[43:55] 마지막에 git work tree list를 실행해서

[43:56] 모든 것이 설정되었는지

[43:58] 확인할 것입니다. 그래서 우리는

[44:00] 여러 다른 클로드 에이전트들의 실행을

[44:02] 준비하고 있는 것입니다. 그리고

[44:04] 여기 있는 이 예제에서는

[44:07] 병렬 실행을 통해서 이건

[44:08] 구체적으로 여러 다른

[44:10] 에이전트가 코드베이스에서 동일한 기능을

[44:12] 처리하도록 하는 것입니다. 그리고 여기서

[44:14] 명확히 하고 싶습니다. 다시 스크롤을 내려보겠습니다.

[44:17] 여기서 명확히 하고 싶은 건 여러분이

[44:18] 병렬 에이전트를 사용해서 코드베이스의 다른

[44:20] 부분들을 동시에 작업할 수 있다는 것입니다.

[44:22] 또는 우리가 지금 하고 있는 것처럼

[44:24] 병렬 에이전트를 사용해서 동일한 기능을

[44:26] 여러 번 다르게 구현할 수 있습니다. 그래서

[44:29] 최고의 구현을 선택할 수 있죠. 이건

[44:30] 단순히 개발을 더 빠르게 하는 방법인데

[44:32] 때로는 Claude가 실수를 하고

[44:34] 다시 시작해야 할 수 있거든요. 하지만 이제는

[44:35] 모든 걸 한 번에 처리할 수 있습니다. 이게 바로

[44:37] prep parallel입니다. 다음으로 가지고 있는 것은

[44:39] PRP와 비슷한데 prep 명령어가 있고

[44:41] 실제 실행 명령어가 있습니다. execute parallel

[44:42] 이죠. 이걸 가져와서 새 파일을

[44:45] 만들겠습니다. execute parallel MD.

[44:47] 여기 철자를 수정하겠습니다. 이름을 바꾸고.

[44:51] 오타는 좋지 않으니까요. 좋습니다.

[44:54] 이제 전체 내용을

[44:55] 여기에 붙여넣겠습니다. 우리는 기능 이름을

[44:57] 하나의 인수로, 실행할 계획을

[44:58] 가지고 있습니다. 이건 PRP에서

[45:01] 초기 MD와 같은 방식인데 여기서 생성하고

[45:03] 실제로 여기서 할 겁니다. plan MD를

[45:05] 만들고 여기서 새로운 기능을 위해

[45:07] 구현하고 싶은 모든 것을 명시할 겁니다.

[45:09] 그래서 여기서 Brave 에이전트 CLI를

[45:12] 기본 테마로 빨간색과 주황색 색상을

[45:15] 갖도록 변경한다고 말할 수 있습니다.

[45:18] 서브 에이전트에서 했던 것처럼 데모용으로

[45:21] 아주 간단한 것으로요. 다시 명령어로

[45:24] 돌아가면 실행할 계획이 있습니다. 그래서

[45:26] 슬래시 명령어 내에서 이 인수로

[45:28] plan.md의 경로를 전달할 겁니다.

[45:30] 그리고 병렬 작업 트리의 수가 있습니다.

[45:32] 이건 prep parallel에 전달한 것과 동일한 숫자여야 합니다.

[45:35] 그리고 여기 지침에서는 원하는 수만큼의

[45:37] Claude 코드 에이전트를 생성할 것이라고

[45:39] 말하고 있습니다. 동일한 기능을

[45:40] 구현하며 작동할 거라고요. 그래서 계획을

[45:42] 읽고 다른 작업 트리를 설정하고 다른 Claude 코드 에이전트를

[45:46] 실행하는 방법을 설명하고 있습니다.

[45:48] 그리고 각각이 포괄적인 results.md에

[45:50] 최종 변경사항을 보고하도록 해서

[45:51] 다른 Claude 코드 에이전트를 실행하고

[45:53] 각각이 포괄적인 results.md에

[45:54] 최종 변경사항을 보고하도록 하여

[45:56] 나중에 각 작업 트리에 들어가서

[45:59] 무엇이 구현되었는지 볼 수 있습니다.

[46:00] 각각을 테스트해보고 가장 마음에 드는 것을

[46:02] 찾아서 메인 브랜치로 가져올 수 있습니다.

[46:05] 이게 바로 우리가 지금 진행할 플로우입니다.

[46:08] 시작하면서 Claude로 들어가서

[46:09] 완전히 새로운 Claude 세션을 열 겁니다.

[46:11] 방금 이 슬래시 명령어들을 만들었거든요.

[46:12] 그래서 명령어는 /prep parallel이고

[46:14] 첫 번째 인수로 기능 이름이 필요합니다.

[46:16] CLI UI updates입니다. 그리고

[46:18] 병렬 작업 트리 수로 3을 입력합니다.

[46:20] 이걸 전송하겠습니다. 일련의 지침을

[46:22] 거쳐갈 것이고 잠시 중단하겠습니다.

[46:24] 실행이 완료되면

[46:25] 돌아오겠습니다.

[46:27] 지침을 거쳐갈 것이고 잠시 중단하겠습니다.

[46:28] 잠시 멈추고 작업이 완료되면 돌아오겠습니다. 좋습니다.

[46:30] 각각의 작업 트리를 생성하고 모든 것을 검증했습니다.

[46:32] 여기에서 이것도 확인할 수 있습니다.

[46:34] 새로운 트리 폴더로 들어가면

[46:35] 각각에 코드베이스가 복제되어 있습니다.

[46:37] 이것이 바로 작업 트리가 작동하는 방식입니다.

[46:40] 작업 트리가 작동해야 하는 방식과 정확히 일치합니다.

[46:42] 이제 병렬 프로세스를 실행할 준비가 되었습니다.

[46:44] 여기에서 병렬 실행으로 이동하겠습니다.

[46:47] 세 개의 인수를 받았습니다.

[46:49] 제가 할 일은 이렇습니다.

[46:51] 여기서 대화를 실제로 지워보겠습니다.

[46:53] 준비 작업의 컨텍스트는 필요하지 않기 때문입니다.

[46:55] 컨텍스트 없이 바로 실행에 뛰어들 수 있습니다.

[46:59] 명령어는 execute parallel이 될 것입니다.

[47:01] 그리고 같은 기능 이름을 사용합니다.

[47:04] 같은 이름으로 부르는 것이 좋겠네요.

[47:05] CLI UI 업데이트입니다.

[47:07] 그다음 plan.md를 참조합니다.

[47:09] 구현하려는 기능을

[47:10] 이해할 수 있는 곳이기 때문입니다.

[47:11] 일반적으로는 여기에 훨씬 더 많은 세부 사항이 있을 것입니다.

[47:13] 데모 목적으로 매우 기본적으로 유지하고 있지만

[47:14] 초기 MD처럼 꽤 잘 구성되어야 합니다.

[47:17] 그리고 병렬 실행을 진행합니다.

[47:20] 병렬 작업 트리 수는 3개로 하겠습니다.

[47:21] 그런데 말이지, 이것을 정말 멀리 가져가고 싶다면

[47:23] 전체 병렬 실행과 PRP 프레임워크를

[47:24] 결합할 수도 있습니다.

[47:26] 정말 멋질 것 같습니다.

[47:28] 가까운 미래에 꼭 가지고 놀아보고 싶은

[47:30] 정말 멋진 것입니다.

[47:32] 가까운 미래에 가지고 놀아보고 싶은 것입니다.

[47:34] 어쨌든, 이걸 실행해보겠습니다.

[47:35] 계획을 읽고

[47:37] 세 개의 다른 클로드 코드 하위 에이전트에게 배포할 것입니다.

[47:39] 동시에 실행되면서 같은 기능을 구현합니다.

[47:41] 그리고 마지막에 가장 좋은 것을 선택할 수 있습니다.

[47:43] 그런데 병렬 실행이라고 말할 때

[47:45] 모두가 정확히 같은 시간에 실행된다는 뜻입니다.

[47:48] 여기서 확인할 수 있습니다.

[47:50] 세 곳에 깜빡이는 불빛이 있기 때문입니다.

[47:52] 각 하위 에이전트에 대한 작업이 있습니다.

[47:53] CLI 색상 구현의 버전 1, 2, 3입니다.

[47:56] 오, 보세요. 그 중 하나가

[47:58] 오, 네, 그 중 하나가 이미 첫 번째 작업을 완료했습니다.

[48:00] 오, 네, 그 중 하나가 이미 첫 번째 작업을 완료했습니다.

[48:02] 그래서 구현을 진행하고 있습니다.

[48:03] 각자의 속도로 모두 독립적으로 실행되고 있습니다.

[48:04] 각자의 속도로 모두 독립적으로 실행되고 있습니다.

[48:07] 그래서 세 개 모두 완료되면 돌아오겠습니다.

[48:09] 그리고 완성되었습니다.

[48:11] 우리가 완료되었고, 주 에이전트가

[48:13] 여기 작업 트리에서 모든 다른 하위 에이전트들이

[48:15] 수행한 작업에 대한 요약까지 제공합니다.

[48:17] CLI UI 업데이트에 대한

[48:19] 약간 다른 구현들이 있습니다.

[48:23] 실제로 이것이 어떻게 보이는지 보여드리겠습니다.

[48:24] 하위 에이전트 중 하나, 첫 번째 것을 가져와서

[48:26] UV와 ENV로 환경을 설정했습니다.

[48:29] 원래 Brave 검색 에이전트와 똑같이 말입니다.

[48:31] 그리고 여기 우리 UI가 어떻게 보이는지 나와 있습니다.

[48:33] 솔직히 원래 것을 더 좋아합니다.

[48:38] 이건 그냥 바보 같은 예시였지만

[48:39] 빨간색과 주황색을 매우 잘 구현했습니다.

[48:43] 제가 지시한 대로 정확히 구현되었습니다. 그리고

[48:46] 다른 것들도 거의 똑같이 보일 거예요.

[48:47] 이름도 그렇고요. 그리고 여기서는

[48:48] 보여드리지 않겠지만, readme로

[48:50] 빠르게 돌아가서, 만약 제가

[48:52] 이것들 중 하나를 선택해서 메인

[48:54] 브랜치로 가져오고 싶다면, 몇 가지

[48:56] 명령어만 실행하면 됩니다. 그래서

[48:58] git checkout main을 실행하고, 그 다음

[48:59] 워크트리 기반의 이 브랜치들 중

[49:01] 어떤 것이든 메인 브랜치로

[49:04] 병합할 수 있고, GitHub에 푸시하면

[49:05] 됩니다. 이렇게 쉽게 병렬 에이전트

[49:07] 실행을 하고 나서 메인 브랜치로

[49:09] 다시 가져올 수 있습니다. 자,

[49:11] 이것으로 오늘 여러분에게 전해드릴

[49:13] Claude Code를 효과적으로 사용하는

[49:15] 방법에 대한 모든 내용이 끝났습니다.

[49:17] 처음부터 끝까지, Claude Code가

[49:18] 제공하는 모든 다양한 기능들과

[49:20] 이를 최대한 활용하는 방법까지요.

[49:22] 솔직히 말씀드리면, 이 가이드가

[49:23] 생각했던 것보다 훨씬 길어졌습니다.

[49:25] 하지만 세부사항을 빠뜨리고 싶지

[49:27] 않았어요. 이 모든 것들을

[49:29] 세심하게 다뤄서 여러분이

[49:30] 정말 견고한 기초와 명확한 이해를

[49:33] 가질 수 있도록 하고 싶었습니다.

[49:35] 슬래시 커맨드, 서브 에이전트,

[49:37] 훅 같은 아름다운 기능들로

[49:38] Claude Code를 최대한 활용하는

[49:40] 방법을 말이죠. 이 모든 것들은

[49:42] 각각 전용 비디오가 필요할 정도로

[49:44] 중요한 내용들입니다. 이미 비디오

[49:46] 전반에 걸쳐 몇 번 언급했지만,

[49:48] 댓글로 알려주시면 좋겠습니다.

[49:49] 제가 다룬 내용 중에서

[49:50] 더 자세히 확장해서 설명했으면

[49:53] 하는 것이 있다면 말이죠. 가까운

[49:55] 미래에 Claude Code와 AI 코딩

[49:57] 전반에 대해 더 많은 비디오를

[49:59] 만들고 싶습니다. 이것이 바로

[50:01] 미래이고, 코딩을 위한 AI는 현재

[50:03] 생성형 AI의 가장 흥미진진한

[50:06] 사용 사례 중 하나이거든요.

[50:07] 이 비디오를 즐겨보셨고

[50:09] AI 코딩과 AI 에이전트에 대한 더 많은 콘텐츠를

[50:12] 기대하신다면, 좋아요와

[50:13] 구독을 해주시면 정말 감사하겠습니다.

[50:15] 그럼 다음 영상에서 뵙겠습니다.