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

[00:00:00] 시작 및 개요

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.

[00:01:11] 팁 1: 컨텍스트 프라이밍

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.

[00:03:48] 팁 2: 컨텍스트는 킹

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.

[00:09:28] 팁 3: 릴리즈 노트 확인

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.

[00:10:53] 팁 4: Thinking Mode 활용

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.

[00:16:13] 팁 5: Slash 커맨드 & 사전 정의 프롬프트

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.

[00:18:58] 팁 6: mCP 서버 JSON 추가

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.

[00:21:30] 결론 및 향후 방향

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.