AI 코딩을 위한 클로드 코드 PRO 6가지 핵심 팁 (MCP + 에이전트)

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요약

이 영상은 AI 코딩 시대에 비대칭적 생산성을 달성하기 위한 클로드 코드(CLA Code) PRO 6가지 핵심 팁을 소개합니다. 컨텍스트 프라이밍과 컨텍스트 윈도우 강화로 에이전트가 코드베이스를 빠르게 이해하도록 돕고, slash 커맨드·릴리즈 노트·Thinking Mode·JSON 기반 mCP 서버 추가 방법을 통해 워크플로우를 최적화합니다. 궁극적으로는 툴을 조합해 시스템이 다시 시스템을 만드는 에이전트 코딩(agentic coding) 패러다임을 구축하는 것이 목표입니다.

주요 키워드

컨텍스트 프라이밍 컨텍스트 윈도우 Agentic Coding mCP Server Thinking Mode Token Efficiency Flag Slash Commands JSON Sonet(3.7 텍스트 에디터) 릴리즈 노트

하이라이트

🔑 컨텍스트 프라이밍으로 CLA 코드에 필수 파일을 자동 로드해 작업 초기화 속도를 대폭 향상합니다.
⚡️ ‘Context is King’ 원칙으로 에이전트가 상황을 정확히 이해하도록 컨텍스트 윈도우를 채워야 합니다.
🔍 slash relase 명령어로 최신 릴리즈 노트를 조회해 CLA 코드 팀이 그림자 배포한 새 기능을 놓치지 않습니다.
🚀 Think Mode(think harder, Ultra think) 옵션과 thinking tokens 설정으로 클로드 3.7의 하이브리드 추론 성능을 극대화합니다.
📌 Slash 커맨드(SL Fetch, SL SQL)와 사전 정의된 mCP 프롬프트로 반복 작업을 빠르게 자동화합니다.
🌟 JSON 포맷으로 mCP 서버를 한 번에 추가·관리해 설정 시간을 절약합니다.
🔄 에이전트 코딩으로 시스템이 다시 시스템을 만드는 워크플로우로 생산성을 배가할 수 있습니다.

용어 설명

컨텍스트 프라이밍

에이전트 실행 시 README 등에 코드베이스 핵심 파일 목록을 전달해 초기 컨텍스트를 설정하는 기법

컨텍스트 윈도우

AI 모델이 한 번에 처리·참조할 수 있는 토큰(문맥) 크기 및 정보 범위

Agentic Coding (에이전트 코딩)

AI 에이전트를 활용해 코딩 워크플로우를 자동화하고 시스템을 구축하는 패러다임

mCP Server

Claude 코드에서 외부 엔드포인트나 유틸리티 도구를 호출할 때 연결하는 서버 구성 요소

Sonet

Claude 3.7 버전에 도입된 텍스트 에디터 도구로, 파일 읽기·쓰기 등 정밀 편집 기능 제공

Thinking Tokens

클로드 모델의 추론(Reasoning) 과정에서 사용되는 토큰으로, think harder 등 모드 전환 시 활용

영상에서는 AI 코딩 시대에 비대칭적 생산성을 달성하기 위한 CLA 코드 PRO의 6가지 팁을 소개합니다. 코드 작성이 아닌 시스템 구축에 집중해 생성적 AI를 활용한 워크플로우를 만들고, 반복 가능한 가치 창출 방식을 강조합니다.

[00:00] 인디 개발자 Dan이 Claude Code Pro를 사용한 6가지 핵심 팁을 소개하며, 생성형 AI 시대에서의 비대칭적 엔지니어링 실현 방법을 설명합니다.

[00:12] Claude Code, MCP, AI 코딩 어시스턴트를 통해 시스템을 구축하는 시스템을 만들 수 있으며, 이는 엔지니어들에게 큰 장점이 됩니다.

[00:56] Claude Code 팀의 새로운 업데이트와 빠른 배포를 위한 기술들을 소개하며, 특히 컨텍스트 프라이밍이라는 새로운 기능에 대해 설명합니다.

컨텍스트 프라이밍은 CLA 코드가 빈 페이지 상태에서 코드베이스의 핵심 파일을 로드하도록 돕습니다. README에 간단한 프롬프트를 추가해 parallel read와 sub-agent 호출로 컨텍스트 윈도우를 채워 초기 작업 속도를 높입니다.

[01:31] Claude를 처음 시작할 때는 빈 에이전트 상태이며, 코드베이스를 이해시키기 위해 README에 컨텍스트 프라이밍을 추가하는 방법을 설명합니다.

[02:30] Claude Code는 유료 서비스이지만, 컨텍스트 프라이밍을 통해 효율적인 작업이 가능하며 200k 컨텍스트 토큰 제한 내에서 작업할 수 있습니다.

[03:23] 단일 파일 에이전트 코드베이스를 소개하며, 이 작업 내용은 채널 설명란의 링크를 통해 확인할 수 있다고 설명합니다.

[03:44] '맥락이 핵심'이라는 두 번째 팁을 소개하며, AI 코딩에서 컨텍스트의 중요성을 강조합니다.

AI 에이전트가 컨텍스트 윈도우를 통해 볼 수 있는 정보를 늘려야 합니다. fetch와 fircrawl 같은 mCP 수집기(collectors)와 executor 도구를 구분해 활용하면, 에이전트가 작업 수행을 위해 필요한 정보를 정확히 확보하고 처리합니다.

[04:30] MCP 서버와 도구들을 '수집기'와 '실행기' 두 가지 클래스로 분류하고, 각각의 역할을 설명합니다.

[04:53] 수집을 위한 두 가지 주요 도구인 기본 fetch 도구와 Fir Crawl MCP를 소개하고 그 특징을 설명합니다.

[05:26] Sonnet 3.7을 사용하는 새로운 파일 편집기 에이전트를 소개하고, 이를 통한 파일 편집 기능을 시연합니다.

[06:33] 새로운 README 요약 파일을 통해 수행된 작업의 간단명료한 요약을 확인할 수 있습니다.

[06:47] Anthropic이 3.7 버전을 위해 특별히 설계한 새로운 텍스트 편집 도구가 효과적인 에이전트 구축에 매우 중요한 역할을 합니다.

[07:03] Anthropic이 새로 출시한 토큰 효율성 도구 베타 플래그를 기존 에이전트에 추가하는 작업을 진행합니다.

[07:25] Claude Code에 내장된 도구들의 중요성을 보여주기 위해, 여러 페이지의 문서를 처리하는 방법을 시연합니다.

[08:04] 도구를 수집기와 실행기로 구분하여 생각하는 것의 중요성을 강조하며, Claude Code의 새로운 병렬 실행 기능을 통해 효율적인 작업 처리가 가능합니다.

[08:34] YOLO 모드에서 Claude Code를 완전한 에이전트 형태로 작동시켜, 도구 사용 문서와 효율적인 도구 사용을 결합한 새로운 문서를 생성합니다.

[08:55] 기존의 단일 파일 에이전트 편집기를 Sonic 3.7 파일 편집 도구로 업데이트하고, 새로운 플래그를 적용하는 과정을 진행합니다.

[09:24] D-efficiency 플래그를 사용한 업데이트 방법을 설명하면서, 컨텍스트 윈도우에 이미 있는 파일은 다시 읽을 필요가 없다고 강조합니다.

slash relase 명령어로 최신 릴리즈 노트를 조회해 CLA 코드 팀이 그림자 상태로 배포하는 새로운 기능을 빠르게 확인할 수 있습니다. 배포 내용을 즉시 파악해 워크플로우에 반영하고, 업데이트 관리 부담을 줄입니다.

[09:43] Flask API 생성 과정에서 efficiency 토큰 플래그, thinking 토큰, Max compute loops를 설정하고 있습니다.

[10:04] 최근 Anthropic API가 Claude 3.7 Sonnet의 대규모 도입으로 인해 부하가 심한 상황을 설명합니다.

[10:32] Claude code의 주요 기능인 코드 리뷰와 실행에 대해 설명하고, /release 명령어를 통한 업데이트 추적의 중요성을 강조합니다.

Think Mode(think harder, Ultra think) 옵션을 사용해 Claude 3.7의 하이브리드 베이스 추론 기능을 활성화합니다. --efficiency 플래그와 thinking tokens 설정으로 토큰 사용량을 최적화하며 심화된 추론 프로세스를 실행합니다.

[11:12] thinking 모드의 새로운 기능을 소개하고, 하이브리드 기반 추론 모델의 활용 방법을 설명합니다.

[11:50] efficiency 모드 적용 전후를 비교하기 위해 두 가지 버전으로 테스트할 계획을 설명합니다.

[12:07] 효율성 테스트를 위해 think 모드와 명령어를 결합하여 임시 파일에서 테스트를 시작합니다.

[12:34] Claude 코드에서 에이전트를 실행하여 efficiency 모드와 일반 모드의 결과를 비교합니다.

[12:56] thinking 토큰이 너무 많아 1,024로 값을 낮추어 다시 테스트를 진행합니다.

[13:30] 코드 실행 중 발생한 문법 오류를 Claude가 자동으로 수정하여 해결합니다.

[14:30] efficiency 플래그 사용 전후의 토큰 사용량을 비교하여 분석을 진행합니다.

[14:59] 토큰 효율성 분석 결과, 전체적으로 5.7%의 토큰 감소를 달성했으며, 특히 비용이 높은 출력 토큰에서 효과적인 절감을 보였습니다.

[15:28] AI 코딩에서 컨텍스트의 중요성을 강조하며, Claude의 컨텍스트 윈도우와 /release 명령어를 통한 최신 업데이트 확인 방법을 설명합니다.

[15:50] 효율성 플래그를 통한 새로운 베타 기능 활용으로 토큰 사용량을 최적화하는 방법을 소개합니다.

Slash 커맨드(SL Fetch, SL SQL 등)를 통해 미리 정의된 mCP 프롬프트를 빠르게 실행할 수 있습니다. 변수화된 프롬프트로 웹 크롤링, SQL 예제 생성 등 반복 작업을 자동화해 생산성을 대폭 단축합니다.

[16:16] MCP 서버의 내장된 프롬프트 기능을 소개하며, 슬래시 명령어를 통해 빠르게 프롬프트를 활성화하는 방법을 설명합니다.

[16:58] MCP 서버에서 사전 정의된 프롬프트를 활용하여 SQLite와 같은 도구를 효율적으로 사용하는 방법을 시연합니다.

[17:47] MCP 서버 설치 후 데이터 설정이 시작되며, 시나리오를 단계별로 살펴볼 수 있습니다. MCP 서버의 핵심 기능은 다양한 프롬프트에 접근할 수 있다는 점입니다.

[18:03] Claude MCP 서버를 JSON 형식으로 빠르게 추가하는 방법을 소개합니다. 기존 fetch 서버를 제거하고 새로운 설정을 시작합니다.

[18:33] Claude를 'clld'로 단축어를 설정하고, do/MCP 명령어로 연결된 서버를 확인할 수 있습니다. JSON 형식으로 서버를 추가하는 방법이 소개됩니다.

JSON 포맷으로 mCP 서버를 한 번에 추가·관리할 수 있습니다. CLA mCP add 명령에 JSON 문자열을 전달해 대화형 위저드 없이도 신속하게 서버 설정을 자동화합니다.

[19:16] JSON 설정 시 불필요한 부분을 제거하고 실제 필요한 객체 내용만 남기는 과정을 설명합니다.

[19:50] 클립보드 기능을 활용해 JSON 설정을 붙여넣고, 새로운 fetch MCP 서버를 추가하는 과정을 보여줍니다.

[20:21] JSON 형식으로 빠른 서버 추가가 가능하며, 새로 추가된 단계별 마법사 기능도 사용할 수 있음을 설명합니다.

[20:39] JSON 접근 방식이 더 빠르지만, UI를 통한 설정도 프로젝트 범위와 서버 경로 등을 쉽게 설정할 수 있는 좋은 방법임을 설명합니다.

[21:05] Claude 코드가 급속도로 대중화되면서 엔지니어링의 새로운 단계로 발전하고 있으며, 수동 코딩에서 코파일럿을 거쳐 AI 코딩 도구로 발전해왔음을 설명합니다.

[21:28] 에이전트 코딩이 다음 큰 단계이며, Claude 코드 3.7이 MCP와 결합하여 다양한 도메인에서 강력한 기능을 제공함을 강조합니다.

시스템이 다시 시스템을 만드는 에이전트 코딩 워크플로우로 생산성을 극대화하세요. CLA 코드와 mCP 서버를 조합해 에이전트 디자인과 아키텍처를 이해하고 지속적으로 확장 가능한 도구 체인을 구축하는 것이 핵심입니다.

[22:00] 엔지니어들이 시스템을 구축하는 시스템에 집중해야 하며, 에이전트를 통해 생산성과 영향력을 확장할 수 있음을 설명합니다.

[22:32] 채널에서 다양한 사용 사례의 에이전트 구축과 설계에 초점을 맞출 것이며, 이를 통해 컴퓨팅 자원을 더 효과적으로 활용할 수 있음을 강조합니다.

[00:00] 안녕하세요, 엔지니어 여러분. 인디 개발자 Dan입니다.

[00:02] 이번 영상에서는 Claude Code Pro 꿀팁 6가지를 소개해드리려고 합니다.

[00:06] 이를 통해 생성형 AI 시대에서 비대칭적인

[00:08] 엔지니어링을 실현할 수 있을 것입니다.

[00:12] 이 영상의 핵심 주제는

[00:15] Claude Code와 같은 도구들,

[00:19] MCP와 AI 코딩 어시스턴트, 그리고 에이전트들이

[00:22] 시스템을 만드는 시스템을 구축할 수 있게

[00:26] 해준다는 것입니다. 이것이 바로

[00:29] 우리 엔지니어들이 가진 장점입니다.

[00:33] 바이브 코딩은 가장 쉽게 얻을 수 있는

[00:35] 시스템 구축 방법이며, 이를 통해

[00:38] 여러분이 만든 가치를 계속해서 재사용할 수 있습니다.

[00:42] 이러한 관점에서, 제가 추천하는 최고의

[00:45] Claude Code 팁들을 공유해드리겠습니다.

[00:48] 이를 통해 여러분의 엔지니어링을 가속화할 수 있죠.

[00:51] 생성형 AI 시대에서

[00:53] [박수]

[00:56] Claude Code 팀이 조용히 업데이트를 배포하고 있습니다.

[01:00] 그들의 새로운 릴리즈들과

[01:03] 여러분이 더 빠르게 배포하는 데 도움이 될

[01:06] 몇 가지 테크닉들을 살펴보겠습니다.

[01:09] 제가 새롭게 가장 좋아하는 기술인

[01:11] 컨텍스트 프라이밍부터 시작해보겠습니다.

[01:15] 커서를 열고 Claude를 실행해보면

[01:18] 5개의 MCP 서버가 있는 것을 볼 수 있는데,

[01:20] 이 중 몇 가지를 이 영상에서 다룰 예정입니다.

[01:23] 먼저, 컨텍스트 프라이밍이 무엇이고

[01:26] Claude Code를 더 효율적으로 사용하는 데

[01:28] 어떻게 도움이 되는지 알아보겠습니다.

[01:31] Claude를 처음 시작하면

[01:33] 사실상 빈 에이전트입니다. 여러분이 보는 것을

[01:36] 볼 수 없고, 코드베이스도 볼 수 없으며

[01:38] 여러분이 아는 것을 알지 못합니다. 말 그대로 백지 상태죠.

[01:41] 우리가 무엇을 작업하고 있는지 알려줘야 합니다.

[01:44] 저는 모든 README 파일에

[01:46] 이것을 추가하기 시작했습니다.

[01:48] README를 열어서

[01:50] 컨텍스트 프라이밍을 검색해보면 이 간단한 프롬프트가 있습니다.

[01:52] 이것을 복사해서 Claude에 붙여넣어보겠습니다.

[01:55] 이렇게 하면 Claude가

[01:57] 코드베이스의 핵심 파일들을 읽고

[02:00] git ls-files를 실행하여 코드베이스를 이해하게 됩니다.

[02:02] 여기서 볼 수 있듯이

[02:06] Claude Code 엔지니어들이

[02:07] 몇 가지 멋진 새로운 기능들을 구현했습니다.

[02:09] 이 멋진 서브에이전트 콜 도구로 병렬 읽기를 수행하고

[02:11] 있는데요,

[02:14] 이 모든 항목들이 이제

[02:16] Claude Code의 컨텍스트 윈도우에 애플리케이션

[02:19] 시작 시 추가됩니다.

[02:21] 여기서 보시다시피 좋은 요약을 제공하고 있지만

[02:25] 더 중요한 것은 이 정보가 이제

[02:28] 컨텍스트 윈도우 내에 있다는 것입니다.

[02:30] sl cost를 입력해보면 알 수 있듯이

[02:33] 물론 이것은 저렴한 도구가 아닙니다.

[02:35] Claude Code를 사용하려면 비용을 지불해야 하지만

[02:37] 보시다시피 우리가 지금까지

[02:39] 수행한 작업들이 40센트 정도의

[02:41] 비용이 들었고, 이것이 이제 Claude Code의 컨텍스트

[02:45] (즉, 활성 메모리)가 되었습니다.

[02:48] 이를 통해 AI 코딩 어시스턴트를 성공적으로 설정할 수 있고

[02:51] 코드베이스의 핵심 요소들을 다운로드함으로써

[02:54] 바로 시작할 수 있습니다.

[02:56] 이런 것을 README에 추가하는 것을

[02:58] 강력히 추천드립니다.

[03:00] 그러면 Claude Code 인스턴스를

[03:02] 리셋해야 할 때 빠르게 시작할 수 있습니다.

[03:04] 200k 컨텍스트 토큰 윈도우 제한에 가까워질 때

[03:08] 잠시 후에 보시겠지만

[03:10] AI 코딩 프롬프트를 실행할 때

[03:13] 이런 작은 트윅으로도

[03:14] 작업 속도가 상당히 빨라집니다.

[03:18] git ls-files를 실행하면 코드베이스의

[03:20] 전반적인 구조를 볼 수 있고, 저는 때때로

[03:23] 보시다시피

[03:25] 우리는 지금 단일 파일 에이전트 코드베이스에서 작업하고 있습니다.

[03:28] 이것은 우리가 채널에서

[03:29] 작업해온 내용이며

[03:32] 여기서 하는 모든 작업은

[03:33] 설명란의 링크를 통해 확인하실 수 있습니다.

[03:35] 우리는 UV를 사용하여

[03:38] 강력한 단일 파일 에이전트를 구축하고 있고

[03:40] 곧 이것들을 살펴볼 예정입니다.

[03:43] 이것이 첫 번째 팁이었고

[03:44] 두 번째 팁으로 넘어가겠습니다. '맥락이 핵심'입니다.

[03:48] AI 코딩 분야에서 일해오신 분들이라면

[03:51] 이미 알고 계시겠지만

[03:53] 언어 모델을 다룰 때는 항상

[03:55] Claude 코드와 AI 코딩 도구에

[03:57] 작업 수행에 필요한 컨텍스트를 제공해야 합니다.

[04:00] 여기서 /MCP를 입력하면

[04:04] 현재 프로젝트에 5개의 MCP 서버가 있는 것을 볼 수 있습니다.

[04:07] 생성형 AI 시대의

[04:09] 성공하는 엔지니어들은 항상

[04:12] AI 에이전트의 관점에서 생각할 것입니다.

[04:14] 그들이 무엇을 볼 수 있는지,

[04:17] 만약 누군가가 이 컨텍스트와

[04:19] 이 도구로 나에게 프롬프트를 준다면

[04:22] 과제를 수행할 수 있을지

[04:23] 적절한 도구와 MCP 서버를 갖추는 것이

[04:27] Claude 코드 인스턴스가 성공하는데 필요한 것을 제공합니다.

[04:30] MCP 서버와 도구들은

[04:32] 수집기와 실행기 두 가지 클래스로 나눌 수 있습니다.

[04:36] 먼저 수집기로 컨텍스트를 수집하고

[04:40] 그 다음 실행기로

[04:43] CRUD 작업을 실행합니다.

[04:45] 파일을 업데이트하고 데이터베이스를 업데이트하며

[04:48] 가지고 있는 정보를 처리합니다.

[04:50] 수집기와 실행기가 있는 거죠.

[04:53] 현재 저는 수집을 위한 두 가지 주요 도구를 사용합니다.

[04:56] Anthropic 서버에서 제공하는

[04:59] 기본 fetch 도구와

[05:02] Fir Crawl MCP를 사용합니다. Fir Crawl은

[05:06] 간단한 도구입니다. 후원을 받는 것은 아니지만

[05:08] 제가 추천하는 도구입니다.

[05:10] 웹사이트를 스크랩하고 크롤링하거나

[05:12] 단일 웹사이트에서 정보를 추출하고

[05:14] 여러 페이지를 탐색하고 싶을 때 좋습니다.

[05:16] 또한 SSR과 서버 렌더링 이슈,

[05:19] 그리고 fetch 도구가 가진

[05:21] 제한사항들을 우회하는 데 도움을 줍니다.

[05:24] 이제 살펴보겠습니다.

[05:26] Sonnet 3.7을 사용하는

[05:27] 새로운 파일 편집기 에이전트를 살펴보겠습니다.

[05:32] 이것은 정말 멋진 것인데요,

[05:34] 파일을 편집할 수 있는 간단한

[05:36] 새로운 Sonnet 3.7 텍스트 에디터를 사용하는 에이전트입니다.

[05:40] Sonnet은 특별히

[05:42] 파일을 정확하게 편집할 수 있는

[05:44] 에이전트를 구축할 수 있게 해주는

[05:47] 완전히 새로운 텍스트 에디터 도구입니다.

[05:50] 이것은 에이전트에게 매우 중요한 도구이며

[05:53] 실행기 도구의 좋은 예시입니다.

[05:55] 이 에이전트 안에 있는

[05:57] 새로운 도구로

[05:58] 이렇게 할 수 있습니다. 복사해서

[06:00] UV 단일 파일 스크립트를 사용하여

[06:02] 새 터미널을 열고

[06:05] readme-summary.md로 요약해보겠습니다.

[06:10] 이것은 간단한 파일 편집 에이전트로

[06:14] 읽기와 쓰기가 가능합니다.

[06:17] 전체 화면으로 보시면

[06:19] 여기서 view 도구를 호출하여

[06:21] readme를 읽고 20줄이 있으며

[06:24] 이제 파일을 작성했습니다.

[06:26] 3번의 에이전트 루프로, 실제로는 2번만에

[06:29] 파일을 읽고 생성한 다음

[06:31] 결과를 보고했습니다.

[06:33] 여기 토큰 출력을 보시면

[06:35] 이제 새로운 README 요약을 열어볼 수 있는데

[06:37] 여기서 보시면

[06:39] 정확히 여기 있네요. 아주 간단명료하게

[06:41] 수행된 작업이 요약되어 있습니다.

[06:43] 이것은 모두 Anthropic의 새로운

[06:47] 텍스트 편집 도구를 기반으로 만들어졌는데

[06:50] 3.7 버전을 위해 특별히 설계되었죠.

[06:53] Anthropic은 파일 편집이

[06:56] 효과적인 에이전트 구축에 얼마나 중요한지 알고 있습니다.

[06:59] 이 에이전트에 추가하고 싶은

[07:01] 새로운 기능이 하나 더 있는데

[07:03] Anthropic이 새로 출시한

[07:05] 토큰 효율성 도구 베타 플래그입니다.

[07:09] 이 내용을 가져와서

[07:11] 기존 에이전트에 추가해보겠습니다.

[07:13] 이전 명령어를 실행하는 대신

[07:16] 이걸 복사해서

[07:17] 이 효율성 설정을 복사하도록 하겠습니다.

[07:21] 그러면 베타 플래그와 함께 실행될 거예요.

[07:23] 이건 단일 페이지라서 매우 간단한데

[07:25] 보통은 그냥 복사하면 되지만

[07:26] Claude Code에 이런 도구들이

[07:28] 내장되어 있다는 것이 얼마나 중요한지

[07:30] 보여드리고 싶습니다.

[07:32] 문서가 여러 페이지라고 가정해볼까요?

[07:34] 여기서 제가 할 일은

[07:35] 이걸 복사해서 새 파일을 열고 붙여넣은 다음

[07:38] 이 URL도 복사해서

[07:41] 여기에 붙여넣고

[07:43] 이 파일에 바로 프롬프트를 작성하는 거죠.

[07:47] 가져와서 결합하고 실행하는 겁니다.

[07:49] 이걸 복사하면 우리는 Claude Code MCP 안에

[07:51] fetch 도구를 가지고 있으니까

[07:54] 그냥 붙여넣고 실행하면 됩니다.

[07:56] 이제 두 파일 모두에서 fetch를 실행하고

[07:58] 새로운 마크다운 문서를 만들 거예요.

[07:59] 이전 영상에서도 다뤘지만

[08:01] 한 번 더 강조하고 싶은데

[08:02] 도구를 수집기와 실행기로

[08:04] 생각하는 것이 매우 중요합니다.

[08:07] 여기서 보시면 Claude Code의 새로운

[08:09] 병렬 실행 서브태스크가

[08:12] 두 작업을 동시에 실행했고

[08:15] 지금은 실제 내용을 순회하면서

[08:17] 새로운 파일을 만들고 있습니다.

[08:19] AI 문서를 살펴보면

[08:21] 이미 여러 문서가 있는 것을 볼 수 있고

[08:23] 이제 새로운 마크다운 문서를

[08:25] 만들 것입니다.

[08:27] 수집된 내용으로

[08:29] 자동으로 생성될 거예요.

[08:32] 훌륭합니다. 이제

[08:34] YOLO 모드로 들어가서 Claude Code가

[08:36] 완전한 에이전트 형태로 작동하게 할 거예요.

[08:39] '예'를 누르면 보시다시피

[08:41] 여기 새로운 문서가 추가되었는데

[08:45] 도구 사용 문서와 효율적인 도구 사용이

[08:48] 결합되어 있습니다.

[08:50] 이제 컨텍스트를 수집했으니

[08:53] 후속 AI 코딩 프롬프트를 작성해서

[08:55] 기존의 단일 파일 에이전트 편집기를

[08:58] 새로운 Sonic 3.7 파일 편집 도구로

[09:00] 업데이트할 수 있습니다.

[09:04] 실제로 사용하도록 업데이트해보죠.

[09:06] 모든 것을 축소해서

[09:08] 우리가 가진 것을 보면

[09:09] 모든 파일 편집 도구가 있고

[09:11] 이제 새로운 플래그를 사용하도록

[09:13] 업데이트할 수 있습니다.

[09:15] 파일 참조 단축키를 사용할 건데

[09:18] 저는 커맨드 시프트 R을 사용합니다.

[09:20] 이 단축키 설정을 추천드립니다.

[09:22] 이걸 붙여넣고

[09:24] D-efficiency 플래그를 통해 업데이트할 건데요

[09:29] 명확하게 설명드리자면

[09:31] 이 파일을 다시 읽을 필요가 없습니다

[09:33] 왜냐하면 이미 컨텍스트 윈도우에

[09:36] 있기 때문이죠. Claude가 방금

[09:38] 작성했으니 컨텍스트 윈도우에 있습니다

[09:40] 여러분은 항상 에이전트의 관점에서

[09:41] 생각해야 합니다

[09:43] 보시다시피 지금 read 도구를 실행 중이고

[09:45] 세 개의 엔드포인트가 있는 Flask API를

[09:47] efficiency 토큰 플래그와 함께 생성하고 있습니다

[09:49] thinking 토큰과 Max compute loops도

[09:52] 전달하고 있죠

[09:54] 자, 이제 코드가 들어오는데

[09:56] D-efficiency 플래그가 보이네요, 좋습니다

[09:59] 전체 화면으로 보면서

[10:00] 지켜보도록 하겠습니다

[10:02] 작은 오류가 발생했네요

[10:03] 조기 종료되었는데, 계속하겠습니다

[10:04] 최근 몇 주 동안 Anthropic API가

[10:06] 엄청난 부하를 겪고 있는데

[10:08] 아마도 Claude 3.7 Sonnet의

[10:10] 대규모 도입 때문일 겁니다

[10:14] Claude code 위에서 저도 최근에

[10:17] API 속도 제한을 많이 경험했습니다

[10:21] 좋아요, 잘 되는 것 같네요

[10:22] 변경사항이 적용된 것을 볼 수 있고

[10:25] Claude code가 모든 변경사항을

[10:27] 요약하고 있네요, 아주 좋습니다

[10:29] 새로운 message args 베타 플래그도 보이죠

[10:32] 이제 팁 3과 4를 함께 알려드리겠습니다

[10:35] Claude code로 리뷰하고

[10:37] 이 코드를 실제로 실행할 건데

[10:40] 이전 영상에서 다뤘던 내용입니다

[10:41] 루프를 닫고

[10:43] AI 코딩 도구가 필요한 피드백을

[10:45] 얻을 수 있도록 하는 거죠

[10:47] 실제로 명령을 실행함으로써 말이에요

[10:49] 하지만 Claude 내에 알아야 할

[10:51] 몇 가지 핵심 명령어가 있습니다

[10:53] /release를 입력하면 릴리스 노트를 볼 수 있죠

[10:56] 이게 세 번째 팁인데, 단순해 보일 수 있지만

[10:58] Claude code 엔지니어들이 조용히

[11:01] 업데이트를 배포하고 있기 때문에

[11:02] 릴리스되는 모든 것을

[11:04] 추적하고 있어야 합니다

[11:05] 여기서 엔터를 누르면

[11:07] 정말 멋진 것을

[11:09] 하나 보여드리고 싶은데요

[11:12] thinking 모드로 Claude에게

[11:14] 계획을 세우라고 할 수 있습니다

[11:17] 명백히 Claude의 하이브리드 기반 추론 모델

[11:20] 기능을 활용하는 거죠

[11:22] think, think harder 또는 ultra think라고 하면

[11:26] 이러한 기능을 활용할 수 있습니다

[11:28] 이게 네 번째 팁이에요

[11:30] 방금 설정한 팁을 사용해보죠

[11:32] MCP 서버를 사용해 이 컨텍스트를 가져와서

[11:35] 새로운 efficiency 플래그를 설정했습니다

[11:37] 이 프롬프트를

[11:39] 약간 수정하겠습니다 - 세 개의 엔드포인트가 있는

[11:41] Flask API를 에이전트 워크스페이스 안에 만들죠

[11:44] 좋아 보입니다

[11:47] efficiency 모드로 실행될 거고

[11:49] thinking 토큰도 사용할 건데

[11:50] 제가 하고 싶은 건 두 가지 버전을

[11:52] 만드는 겁니다 - efficiency 적용 전후를

[11:55] 비교해서 실제 차이를

[11:57] 볼 수 있도록 말이죠

[11:58] 지금 실행하진 않을 겁니다

[12:00] 그럴 필요가 없거든요

[12:01] 이 작업은 Claude code에 넘기고

[12:03] AI 코딩 도구에

[12:05] 맡길 거예요

[12:07] 이것을 복사한 다음

[12:09] think 모드와 결합할 건데요

[12:12] 다음과 같이 하겠습니다. 임시 파일로 이동해서

[12:14] 이 명령어를 붙여넣고

[12:16] 토큰 효율성을 테스트해볼 건데요

[12:19] 다음 명령어를 efficiency 플래그 없이 실행하고

[12:22] 그 다음에 플래그를 추가해서 실행할 겁니다

[12:25] 좋습니다

[12:26] 커서와 탭으로 자동완성이 잘 되고 있네요

[12:28] 여기에 추가하고 싶은 내용은

[12:30] 리뷰 과정에서 심층적으로 생각하도록 기록하는 것입니다

[12:34] 이제 이것을 Claude 코드에 붙여넣고

[12:35] 실행시켜 보겠습니다

[12:38] 이제 에이전트가 실제로 실행될 텐데요

[12:40] 결과를 추적하면서

[12:42] efficiency 모드와 일반 모드 두 가지로

[12:45] 실행될 거예요

[12:48] 보시다시피

[12:51] 에이전트의 출력을 보면

[12:53] thinking 토큰에 문제가 있네요

[12:56] 너무 많은 토큰을 전달하고 있어서

[12:57] 이 값을 줄여보겠습니다

[12:58] 이 값을 낮출 건데

[13:00] thinking 토큰의 최소값으로 실행해보죠

[13:02] 1,024로 설정하겠습니다

[13:04] 복사해서 다시 붙여넣고 실행하겠습니다

[13:08] 첫 번째 명령어를 실행할 건데

[13:09] efficiency 베타 플래그 없이

[13:10] 실행해보겠습니다

[13:13] 여기서 전체 토큰 사용량을 볼 수 있고

[13:15] 이제 efficiency 플래그를 붙여서 실행할 겁니다

[13:18] 보시다시피 총 5,700개의 토큰을 사용했네요

[13:20] 이 결과를 복사해서

[13:23] 파일에 저장하고

[13:25] efficiency 모드로 실행해보겠습니다

[13:28] efficiency를 적용해서

[13:30] 약간의 에러가 발생했는데

[13:31] Claude가 처리하도록 하겠습니다

[13:32] Claude가 작업을 마치게 두죠

[13:35] 여기서 볼 수 있듯이 오류를 발견했는데

[13:38] 실제로 이전 문법을 사용하고 있었어요

[13:40] anthropic beta를 임포트하는 구문인데

[13:43] 이런 경우를 위해 문서가 있어서 다행이죠

[13:45] 필요할 때

[13:46] 자동으로 수정할 수 있습니다

[13:48] 방금 변경사항을 적용했고

[13:51] 이제 확인해보면 됐네요

[13:54] 좋습니다

[13:55] 계속 진행해서 efficiency 토큰이

[13:58] 제대로 사용되고 있는지 확인해보겠습니다

[14:01] 여기 있네요

[14:03] 이 코드는 제거해도 되겠고

[14:05] 저는 항상 신중하게 확인하는 편인데

[14:08] 특히 rm 명령어를 사용할 때는

[14:10] 매우 조심스럽게 확인합니다

[14:12] 이 파일은 제거해도 괜찮아 보이고

[14:14] 이제 다시 실행할 준비가 됐네요

[14:16] 그래요, 한번 살펴보죠

[14:18] efficiency 플래그 없이 실행하고 싶은데

[14:20] 프로세스를 다시 실행하려고 하네요

[14:22] 좋습니다

[14:25] 이 값을 복사해보죠

[14:27] 여기 있네요

[14:30] 6,000개의 토큰이 있습니다

[14:32] 토큰 값을 업데이트해보죠

[14:35] 여기 6,000개의 토큰이 있고

[14:37] 리셋하고 다시 실행하려고 합니다

[14:39] 이번에는 efficiency 플래그를 붙여서요

[14:41] 예를 선택하고

[14:43] efficiency 토큰 플래그가 얼마나 토큰을 절약해주는지

[14:46] 에이전트에서 확인해보겠습니다

[14:51] 한번 살펴보죠

[14:54] Claude 코드가 좋은 분석을 보여주고 있네요

[14:56] 토큰 효율성 없이 실행했을 때

[14:59] 효율성 측면에서 보면 6K 토큰이 있고,

[15:01] 폭은 5.7 정도로, 엄청난 절감은 아니지만

[15:06] 그래도 나쁘지 않은 수준입니다.

[15:08] 약 5.7%의 감소를 보였고,

[15:11] 가장 큰 절감 효과는

[15:13] 실제로 우리가 원하는 부분인

[15:15] 출력 토큰에서 나타났습니다.

[15:17] 출력 토큰은 가격이

[15:18] 백만 개당 15달러 정도인데,

[15:21] 이는 정말 좋은 결과입니다.

[15:22] 출력 토큰 절감이 중요한데,

[15:24] 이것은 여러 팁과 기술이

[15:26] 결합된 예시입니다.

[15:28] 컨텍스트가 핵심이죠.

[15:29] AI 코딩 어시스턴트가 볼 수 있는 것에

[15:31] 주의를 기울여야 하며,

[15:34] 컨텍스트 윈도우 내에 있는 내용과

[15:36] 그리고 /release에 대해서도 살펴봤습니다.

[15:39] /release notes는 Claude 코드 엔지니어들이

[15:41] 어떤 작업을 하고 있는지 알려줍니다.

[15:43] 이는 정말 중요한 부분이며,

[15:44] 또한 Claude의 사고 토큰도 활용했죠.

[15:47] Claude 3.7의 추론 기능,

[15:49] 이것은 정말 강력합니다.

[15:50] 이제 우리 에이전트를 업데이트했고,

[15:52] --efficiency를 검색하면

[15:54] 새로운 효율성 플래그를 볼 수 있습니다.

[15:56] 여기서 볼 수 있듯이 토큰 효율성을 사용하면

[15:59] 이 새로운 베타 플래그가 추가됩니다.

[16:03] 정말 좋아 보이네요.

[16:06] 토큰을 5-6% 정도 절약했는데,

[16:08] 시간이 지나면서 확실히 누적될 것입니다.

[16:11] 자, 다섯 번째 팁입니다.

[16:13] 슬래시를 입력하고 아래로 몇 번 내리면

[16:16] 흥미로운 것을 볼 수 있습니다.

[16:17] 아래로 스크롤하면

[16:19] 몇 가지 프롬프트가 있는 것을 볼 수 있죠.

[16:22] MCP 서버에 내장된 프롬프트들이

[16:24] 바로 실행할 수 있게 되어 있습니다.

[16:27] fetch를 보면 예상할 수 있는 것처럼

[16:30] 기본적인 것들이 있고,

[16:32] 여기서 엔터를 치면

[16:33] Claude 코드가 URL을 설정할 수 있도록

[16:36] 준비해줍니다.

[16:38] 여기서 중요한 점은

[16:40] fetch 도구가 아니라

[16:42] 슬래시 명령어를 사용해서

[16:44] 프롬프트를 빠르게 활성화할 수 있다는 것입니다.

[16:46] 모델 컨텍스트 프로토콜 서버를 보면

[16:48] fetch를 다시 살펴보면 이 프롬프트가 있는데

[16:51] 이게 정말 멋진 기능이에요.

[16:53] 제가 볼 때 이것은

[16:55] MCP 서버의 잘 활용되지 않는 요소입니다.

[16:58] 미리 정의된 프롬프트를 만들 수 있어서

[17:00] MCP 호스트가 특정 변수를 전달할 수 있게 해줍니다.

[17:04] 간단한 예로 fetch가 있죠.

[17:06] /fetch를 입력하면

[17:08] 이제 접근 가능한 프롬프트가 됩니다.

[17:10] 또 다른 것을 보면

[17:12] SQLite용 프롬프트도 있습니다.

[17:14] 좀 더 새로운 것을 살펴보면

[17:16] 여기 프롬프트가 있는데

[17:18] MCP와 함께 SQLite를 사용하는 방법을

[17:21] 보여주는 데모가 있습니다.

[17:24] 이것을 지우고 MCP를 입력하면

[17:26] light MCP가 있는 것을 볼 수 있고

[17:29] /SQL을 입력하면 정확한 명령어가 나타납니다.

[17:32] 이것이 변수를 채울 수 있는 프롬프트입니다.

[17:36] 인수가 topic인 것을 볼 수 있고

[17:38] 여기서 엔터를 치면

[17:40] sales를 입력하면

[17:42] 설치된 SQLite MCP 서버로

[17:45] 다시 전송됩니다.

[17:47] 설치된 서버가 시작되면서

[17:49] 데이터 설정을 시작할 겁니다. 여기

[17:51] 위로 스크롤하면 이 시나리오를

[17:53] 단계별로 살펴볼 수 있습니다.

[17:55] 여기서 핵심은 MCP 서버를 통해

[17:57] 다양한 프롬프트에 접근할 수 있다는 것이죠.

[17:59] 이는 매우 강력한 기능이 될 수 있습니다.

[18:01] 한 가지 더 팁을 드리자면,

[18:03] Claude MCP 서버를 JSON 형식으로

[18:05] 매우 빠르게 추가할 수 있다는 점입니다.

[18:08] 제가 선호하는 방법을 보여드리겠습니다.

[18:11] 이 Claude 인스턴스를 닫고

[18:12] 여기서 $3를 사용한 것을 보실 수 있죠.

[18:14] 이제 예시로

[18:15] Claude MCP list 명령어를 실행해보겠습니다.

[18:18] fetch를 제거해보도록 하겠습니다.

[18:21] CLA MCP remove fetch 명령어를 실행하면

[18:26] 이렇게 제거가 되고,

[18:28] 화면을 지우고 MCP list를 실행하면 fetch 명령어가

[18:31] 더 이상 없는 것을 확인할 수 있습니다.

[18:33] 다시 Claude로 돌아가서,

[18:35] 저는 Claude를 'clld'로 단축어를 만들어 놓았는데요,

[18:37] 몇 글자를 절약할 수 있죠. do/MCP를 실행하면

[18:40] 연결된 MCP 서버들을 볼 수 있습니다.

[18:42] 릴리스 노트로 돌아가보면

[18:44] MCP 서버를 JSON 문자열로 추가할 수 있다는 것을 알 수 있습니다.

[18:48] 이는 간단하지만 매우 유용한 방법으로

[18:49] Claude 코드에서 MCP 서버를 시작하는데 도움이 됩니다.

[18:52] 이것을 복사해서 새 파일을 열고 붙여넣기 한 다음

[18:55] fetch를 다시 설치해보겠습니다.

[18:57] 이름은 fetch MCP가 될 것이고

[19:00] 이제 필요한 것은 JSON 뿐입니다.

[19:01] JSON을 어떻게 설정하는지 보여드리겠습니다.

[19:04] fetch 서버를 다시 열어보면

[19:07] 여기 UVX로 돌아가서 스크롤을 내리면

[19:09] 이 명령어가 있습니다.

[19:11] 이것을 복사해서 붙여넣기 한 다음

[19:14] 약간의 정리가 필요합니다.

[19:16] 실제 객체 내용만 필요하죠.

[19:18] 이것을 정리해보겠습니다.

[19:19] MCP 서버는 필요 없습니다. 이건 Claude 데스크톱용이고

[19:23] 실제 객체 내용만 있으면 됩니다.

[19:25] MCP 서버는 Claude 데스크톱용이고

[19:27] 이런 시작 키-값 쌍도 필요 없습니다.

[19:30] 그래서 이것을 제거하고

[19:32] 마지막 중괄호도 제거합니다.

[19:35] 이제 이것을 사용할 수 있습니다.

[19:36] 이것이 유효한 JSON이고

[19:39] 여기에 붙여넣을 수 있습니다. 제가 선호하는 방법은

[19:41] 이런 식으로 실행하는 것입니다.

[19:43] dollar sign PB paste를 사용하면

[19:46] 클립보드에 있는 내용을

[19:48] 바로 사용할 수 있죠. Claude 코드를 닫고

[19:50] 이 값을 붙여넣은 다음

[19:52] 사용하고 싶은 JSON을 복사해서

[19:55] 여기에 엔터를 치면

[19:57] 우리가 정의한 대로

[19:59] 새로운 fetch MCP 서버가 추가됩니다.

[20:03] 이제 CLA MCP list를 입력하면

[20:05] 여기 바로 보이죠.

[20:08] Fetch DMCP가 보이고, Claude를 실행하면

[20:11] 5개의 MCP 서버가 발견된 것을 볼 수 있습니다.

[20:14] SL MCP를 입력하면

[20:17] 새로운 fetch MCP 서버가

[20:19] 실행되고 있는 것을 볼 수 있습니다.

[20:21] JSON 형식을 사용해서 Claude 코드에

[20:24] MCP 서버를 빠르게 추가할 수 있고

[20:26] 또한 Claude MCP add라는

[20:29] 단계별 마법사도 추가되었습니다.

[20:31] 화면을 지우고 실행해보면

[20:33] 설정 명령어가 있어서

[20:35] 이를 사용해서 단계별로

[20:37] 새로운 서버 추가를 진행할 수 있습니다.

[20:39] 명백하게 저는 JSON 방식이

[20:42] 더 빠르다고 생각합니다.

[20:44] 물론 이미 알고 있다면 말이죠.

[20:45] 하지만 여기에서도 똑같이

[20:47] 원하는 대로 이름을 지정할 수 있고

[20:49] 프로젝트 범위를 설정할 수 있습니다.

[20:50] 이것들은 모두 명령어

[20:52] 플래그이고, 서버 경로 등을

[20:54] 설정할 수 있죠.

[20:56] 이것은 프로세스를 진행하는

[20:57] 좋은 방법이라고 생각합니다. Claude 팀이

[20:59] 정말 잘 실행하고 있어요.

[21:01] 이 도구 안에서 많은 가치를 만들고 있죠.

[21:03] 다시 한 번 강조하지만

[21:05] 이전 영상에서 언급했듯이 Claude

[21:07] 코드가 엄청난 대중화를 이루고 있습니다.

[21:10] 이 도구는 엔지니어링의 다음 단계를

[21:12] 선도하고 있습니다. 우리는

[21:15] 처음에는 모든 것을 수동으로

[21:17] 코드를 직접 타이핑했었죠.

[21:20] 그 다음 코파일럿으로 발전했고

[21:22] 점진적으로 프롬프트를 작성하고

[21:25] AI 코딩 도구를 사용하게 되었습니다.

[21:28] 다음 큰 단계는 에이전트 코딩이고

[21:31] 이의 선두주자는

[21:33] Claude 코드 3.7입니다.

[21:36] 이는 혁신적인 도구로

[21:39] 에이전트 코딩에 새로운 가능성을

[21:40] 열어주고 있으며, MCP와 결합하면

[21:43] AI 코딩 어시스턴트를

[21:45] 에이전트 코딩 도구와 함께

[21:48] 단순한 프로그래밍 작업뿐만 아니라

[21:51] 도구를 실행하고

[21:54] 다양한 도메인에서 수집하고 실행할 수 있는

[21:57] 모든 기능을 갖출 수 있습니다.

[22:00] 엔지니어로서 이러한 도구들을 활용하고

[22:02] 시스템을 구축하는 시스템을

[22:04] 만드는 데 집중하는 것이 매우 중요합니다.

[22:07] 우리 채널이 나아갈 방향이자

[22:09] 제가 강력히 추천하는 것은

[22:10] 생산성을 높일 수 있는 에이전트 구축에

[22:14] 시간을 투자하는 것입니다.

[22:17] 에이전트는 여러분이 할 수 있는 일을 확장하고

[22:20] 영향력을 더욱 증폭시킬 수 있게 해줍니다.

[22:22] Claude 코드 자체가 하나의 에이전트라는 걸 기억하세요.

[22:26] 이는 엔지니어링을 위한 에이전트이자

[22:28] 터미널을 위한 에이전트입니다.

[22:30] 엔지니어링을 위한 에이전트죠.

[22:32] 우리 채널의 큰 초점은

[22:35] 다양한 사용 사례에 맞는 에이전트를 구축하고

[22:36] 에이전트 설계와 아키텍처를

[22:39] 근본적인 수준에서 이해하는 것입니다.

[22:43] 관심이 있다면 여정에 동참하세요.

[22:45] 구독해 주시고

[22:46] 이것이 우리의 영향력을 확장하고

[22:48] 우리를 대신해 더 많은 컴퓨팅 자원을

[22:52] 활용하는 방법입니다.

[22:54] 우리는 에이전트로 할 수 있는 일의

[22:57] 겉만 훑고 있을 뿐입니다. 이것이 우리의 독특한 이점이니

[23:00] 과소평가하지 마세요.

[23:03] 이제 수집과 실행 도구들을

[23:05] 모으기 시작할 때입니다.

[23:08] 이를 통해 계속해서

[23:10] Claude 코드와 같은 놀라운 AI 코딩 도구로

[23:12] 할 수 있는 일을 확장할 수 있습니다.

[23:16] 이것들은 제가 살펴보고 있는

[23:18] 여러 MCP 서버 중 일부일 뿐입니다.

[23:20] 댓글로 여러분이 선호하는 MCP 서버가

[23:22] 무엇인지 알려주세요. 많은 부분이

[23:24] 여러분이 사용하는 도구와 툴링에

[23:26] 따라 달라질 것입니다. PostgreSQL을 쓸 수도,

[23:28] Docker를 많이 사용할 수도 있죠.

[23:30] 그래서 Docker 도구를 사용할 수도 있고요.

[23:32] 댓글로 알려주세요.

[23:33] 여러분이 사용하는

[23:34] 선호하는 도구가 무엇인지요.

[23:36] 여기까지 시청하셨다면 좋아요를 누르고

[23:38] 구독하여 여정에 동참해 주세요.

[23:40] 핵심은 시스템을 구축하는

[23:42] 시스템을 만드는 데 집중하는 것입니다.

[23:46] 집중하고 계속 구축해 나가세요.