좋아 보이는 에이전트 스킬을 동료 깃허브 저장소에서 발견해서 따라 써보고 싶은데, 막상 적용하려고 하면 막막할 때가 있죠. SKILL.md 파일을 다운로드해서 어디다 저장할지 검색하고, 의존하는 스크립트까지 같이 챙겨오고, 며칠 뒤에 원본이 업데이트되면 또 수동으로 덮어쓰고... 😅 게다가 직접 만든 스킬을 동료에게 공유할 때도 비슷한 문제가 생깁니다. 스펙에 맞게 잘 작성했는지 확인하기도 쉽지 않고, 검색이 잘 되도록 메타데이터를 챙기는 일도 신경 쓸 게 한두 가지가 아니거든요. GitHub이 이 문제를 해결하려고 GitHub
클로드 코드를 쓰다 보면 어느 순간 궁금해지는 게 있어요. 이번 달에 토큰을 얼마나 썼지? 비용은 얼마쯤 나왔을까? 세션 중에 /cost로 현재 비용을 확인할 수는 있는데, 지난주 월요일에 얼마를 썼는지나 프로젝트별 비용 분포는 알기 어렵죠. ccusage는 이 질문들에 답해주는 CLI 도구예요. 클로드 코드가 로컬에 남기는 세션 로그 파일을 분석해서 일별, 월별, 세션별 토큰 사용량과 비용을 테이블 형태로 보여줘요. 설치할 필요도 없이 npx 한 줄이면 바로 실행할 수 있어서 진입 장벽이 거의 없어요. 바로 실행해보기 ccusag
외출했는데 갑자기 "아, 그 파일 정리해놔야 했는데" 싶을 때 있잖아요. 아니면 회의 준비 자료를 미리 만들어놓고 싶은데 컴퓨터 앞에 갈 시간이 없을 때요. 이럴 때 폰으로 메시지 하나 보내면 내 데스크톱에서 Claude가 알아서 처리해주면 얼마나 좋을까요? Anthropic이 2026년 3월에 내놓은 Dispatch가 딱 이걸 해줍니다. Claude 모바일 앱에서 메시지를 보내면 내 컴퓨터에서 돌아가는 Claude가 파일을 열고 앱을 조작한 뒤 결과를 정리해서 폰으로 알려주는 거예요. 어떻게 동작하고 어떻게 쓰는 건지 하나씩 살펴
클로드 코드에게 "이 기능 만들어줘"라고 하면 곧바로 코드를 쓰기 시작합니다. 빠르긴 한데, 가끔 불안할 때가 있어요. 테스트는 나중에 추가하려나? 설계는 괜찮은 건가? 파일이 너무 커지는 거 아닌가? 사람이 개발할 때는 자연스럽게 거치는 고민들인데, AI한테는 명시적으로 시키지 않으면 넘어가 버리는 부분이죠. Superpowers는 이런 고민을 플러그인 하나로 해결하려는 시도입니다. Jesse Vincent가 만든 이 클로드 코드 플러그인은 TDD, 체계적 디버깅, 브레인스토밍 같은 소프트웨어 엔지니어링 방법론을 Claude의 워
클로드 코드로 긴 작업을 하다 보면 궁금한 게 생깁니다. 컨텍스트 윈도우를 얼마나 쓴 거지? 비용은 지금 얼마쯤 됐지? 매번 /cost나 /model을 쳐서 확인할 수 있긴 한데 작업 흐름이 끊기죠. 상태줄(statusline)은 이런 정보를 터미널 하단에 항상 띄워주는 기능입니다. 셸 스크립트 하나로 컨텍스트 사용량이나 비용, Git 브랜치 같은 걸 실시간 대시보드처럼 꾸밀 수 있어요. 한번 설정해두면 작업 흐름을 끊지 않고 세션 상태를 한눈에 파악할 수 있습니다. 상태줄이 뭔가요? 상태줄은 클로드 코드 화면 맨 아래에 붙는 커스
클로드 코드로 작업하다 보면 가끔 이런 상황이 생깁니다. 오타 하나 고치려고 했는데 Opus가 코드베이스 전체를 분석하느라 30초를 기다린다거나, 반대로 복잡한 아키텍처 리팩토링을 맡겼는데 Haiku가 피상적인 답만 내놓는 경우요. 두 경우 모두 언어 모델과 추론 강도가 작업에 맞지 않아서 생기는 문제인데요. 클로드 코드에서 언어 모델과 추론 강도는 모든 상호작용의 품질과 속도에 가장 직접적으로 영향을 주는 설정입니다. 이 글에서는 어떤 언어 모델과 추론 강도 조합이 어떤 작업에 적합한지 그리고 상황에 따라 전환하는 방법을 하나씩
매일 아침 출근하면 습관처럼 하는 일이 있습니다. PR 리뷰 목록 확인하고, CI 실패한 거 훑어보고, 의존성 업데이트 알림 살펴보고... 중요한 일이긴 한데 매번 직접 하자니 번거롭죠. "이거 Claude가 알아서 해주면 안 되나?" 싶은 생각, 한 번쯤은 드셨을 겁니다. 클로드 코드에는 바로 이런 반복 업무를 자동으로 처리해주는 예약 작업(Scheduled Tasks) 기능이 있습니다. 컴퓨터를 꺼도 돌아가는 Cloud 예약 작업, 로컬 파일에 접근할 수 있는 Desktop 예약 작업, 세션 안에서 가볍게 폴링하는 /loop까지
AI 코딩 에이전트로 작업하다 보면 한 가지 답답한 순간이 있습니다. 에이전트가 코드를 작성하다가 어느 시점에 "완료했습니다"라고 선언하는데, 정작 빌드가 깨져 있거나 테스트가 실패하는 거죠. 그래서 다시 지시하고 또 고치고 또 확인하고... 이 과정을 수십 번 반복하다 보면 "차라리 내가 짜는 게 빠르겠다"는 생각이 들기도 합니다 😅 그런데 2025년 말, 호주에서 염소를 키우던 한 개발자가 이 문제를 아주 단순한 방법으로 해결했습니다. Bash while 루프 하나로요. 이름도 기가 막히는데, Ralph Wiggum입니다. R
클로드 코드로 복잡한 리팩토링을 지시하려고 프롬프트를 작성하고 있습니다. "이 함수에서 에러 핸들링 로직을 분리하고, 재시도 메커니즘을 추가하되, 기존 인터페이스는 유지해줘. 그리고 관련 테스트도..." 여기까지 타이핑하다 보면 손가락이 먼저 지칩니다. 머릿속에는 이미 완성된 문장이 있는데 키보드로 옮기는 과정이 병목이 되는 거죠. 특히 코드 경로나 변수명은 타이핑이 편하지만 맥락 설명이나 의도를 전달할 때는 말이 훨씬 빠릅니다. 2026년 3월 3일, Anthropic이 이 문제에 대한 답을 내놨습니다. 클로드 코드에 음성 모드가
책상에서 클로드 코드로 리팩토링하고 있었는데 갑자기 택배가 옵니다. "잠깐이면 되겠지" 하고 나갔다 오면 흐름이 끊기죠. 퇴근 후 소파에서 뒹굴거리다가 "아까 그 작업 어디까지 했더라?" 싶을 때도 있고요. Anthropic이 2026년 2월에 내놓은 Remote Control(원격 제어)은 딱 이 문제를 풀어줍니다. 터미널에서 돌아가는 클로드 코드 세션을 스마트폰이나 다른 컴퓨터 브라우저에서 그대로 이어 쓸 수 있거든요. 원격 제어가 뭔가요? 한마디로 내 컴퓨터에서 돌아가는 클로드 코드 세션에 원격으로 접속하는 겁니다. 클로드 코
클로드 코드에는 두 가지 메모리 시스템이 있습니다. 개발자가 직접 작성하는 CLAUDE.md와 Claude가 스스로 학습하는 자동 메모리(auto memory)입니다. CLAUDE.md가 "이렇게 해"라는 명시적인 지시라면, 자동 메모리는 Claude가 작업하면서 "아, 이 프로젝트에서는 이렇게 하는구나"하고 스스로 메모하는 노트에 가깝습니다. | | CLAUDE.md | 자동 메모리 | | --------- | ------------------------------- | ---------------------------------
클로드 코드를 쓰다 보면 /help나 /clear 같은 슬래시 커맨드가 익숙해집니다. 이런 커맨드는 세션 초기화, 모델 전환 같은 단일 동작을 바로 실행하죠. 그런데 슬래시 /를 눌러보면 이것과는 좀 다른 느낌의 명령어들이 눈에 띕니다. /simplify, /batch, /loop 같은 것들인데요. 이것들은 슬래시 커맨드가 아니라 **내장 스킬(Bundled Skills)**입니다. 슬래시 커맨드가 고정된 로직을 실행하는 것과 달리, 내장 스킬은 프롬프트 기반으로 동작해요. Claude에게 상세한 플레이북을 주고 도구를 조합해서 작
소프트웨어 보안은 늘 개발자들의 골칫거리입니다. 코드 리뷰를 하고, 정적 분석 도구를 돌리고, 보안 감사를 받아도 취약점은 끊임없이 발견되죠. 특히 비즈니스 로직 결함이나 복잡한 접근 제어 문제는 기존 도구로는 잡아내기가 정말 어렵습니다. Anthropic이 최근 발표한 Claude Code Security는 이 문제에 완전히 다른 방식으로 접근합니다. 패턴을 매칭하는 게 아니라 코드를 읽고 추론해서 취약점을 찾아내는 거죠. 보안 취약점, 왜 이렇게 잡기 어려울까 소프트웨어 업계에서 보안 취약점은 만성적인 문제입니다. 취약점은 너무
클로드 코드를 터미널에서 사용하는 것도 좋지만, GitHub 저장소에 통합해서 팀 전체가 활용할 수 있다면 어떨까요? PR을 올릴 때마다 Claude가 자동으로 코드를 리뷰하고, 이슈에 @claude를 태그하면 자동으로 수정 PR을 만들어주고, 심지어 매일 밤 자동으로 코드베이스 리포트를 생성할 수도 있습니다. 바로 클로드 코드 GitHub Actions가 가능하게 하는 일들이죠. 이번 글에서는 클로드 코드를 GitHub Actions와 통합해서 AI 기반 워크플로우를 자동화하는 방법을 알아보겠습니다. 클로드 코드 GitHub Ac
여러분은 WhatsApp, Telegram, Discord, Slack 같은 메신저를 하루에 얼마나 사용하시나요? 대부분이 이미 익숙하게 사용하는 이런 플랫폼에서 AI 비서를 직접 만날 수 있다면 어떨까요? 오늘 소개할 OpenClaw는 바로 그런 도구입니다. 🦞 OpenClaw란? OpenClaw는 여러분의 기기에서 직접 실행되는 개인 AI 비서입니다. 가장 큰 특징은 우리가 매일 사용하는 메신저 플랫폼을 통해 AI와 소통할 수 있다는 점인데요. WhatsApp, Telegram, Slack, Discord, Signal, iM
클로드 코드로 규모 있는 프로젝트를 진행하다 보면 한 세션에서 끝나지 않는 작업이 생기기 마련입니다. 인증 시스템을 추가하려면 DB 스키마부터 설계하고, API 엔드포인트를 만들고, 프론트엔드를 고치고, 테스트까지 작성해야 하죠. 문제는 이 과정에서 어디까지 했고 뭐가 남았는지 추적하기가 쉽지 않다는 겁니다. 🤔 예전에는 Claude Code가 내부적으로 Todo라는 간단한 체크리스트를 사용했는데요. 세션 메모리에만 존재해서 터미널을 닫거나 /clear를 하면 사라져 버렸습니다. 서브 에이전트도 메인 세션의 Todo를 볼 수 없었
이전 글에서 Agent Skills가 무엇인지, 왜 필요한지 살펴보았습니다. 컨텍스트 파일이 "프로젝트 소개서"라면, Skills는 "업무 매뉴얼"이라고 했죠. 이번 글에서는 한 걸음 더 나아가 직접 Skill을 설계하고 SKILL.md로 작성하는 방법을 알아보겠습니다. 🛠️ 좋은 Skill의 조건 Skill을 만들기 전에 어떤 Skill이 잘 동작하는지 생각해 볼 필요가 있습니다. 가장 중요한 건 범위가 명확해야 한다는 점입니다. "웹 개발하기" 같은 광범위한 Skill보다는 "Next.js API 라우트 작성하기"처럼 구체적인
AI 코딩 에이전트를 사용하다 보면 같은 종류의 작업을 반복적으로 요청하게 될 때가 있습니다. 예를 들어, "이 프로젝트에서는 Jest 대신 Vitest를 사용해", "API 테스트를 작성할 때는 이런 패턴을 따라줘", "마이그레이션 스크립트를 작성할 때는 항상 롤백 코드도 함께 작성해" 같은 지시를 매번 반복하게 되죠. 🤔 AGENTS.md나 CLAUDE.md 같은 컨텍스트 파일로 프로젝트 전반에 대한 정보를 제공할 수 있지만, 특정 작업에 대한 세부 지침까지 모두 담기에는 한계가 있습니다. 컨텍스트 파일이 너무 길어지면 AI가
클로드 코드를 사용하다 보면 "이 파일은 자동으로 수정되지 않았으면 좋겠는데", "코드 수정 후에 자동으로 Prettier를 돌리고 싶은데", "Claude가 작업을 마치면 알림을 받고 싶은데"와 같은 생각이 들 때가 있지 않으셨나요? 🤔 이런 요구사항들을 충족시키기 위해 클로드 코드는 Hooks라는 강력한 기능을 제공합니다. Hooks를 사용하면 클로드 코드의 라이프사이클 중 특정 시점에 사용자가 정의한 쉘 명령어나 스크립트를 자동으로 실행할 수 있습니다. Hooks란 무엇인가요? Hooks는 클로드 코드가 특정 작업을 수행하기
클로드 코드에서 서브 에이전트를 쓰면 대화 도중에 특정 작업을 별도의 에이전트에게 위임할 수 있습니다. 코드 탐색은 Explore에게, 리뷰는 커스텀 에이전트에게 맡기는 식이죠. 그런데 가끔은 대화 중에 에이전트를 호출하는 게 아니라, 시작부터 끝까지 하나의 에이전트로 세션 전체를 운영하고 싶을 때가 있습니다. "이번 세션은 코드 리뷰만 할 거야"라거나 "CI 파이프라인에서 린트 체크만 돌리고 싶어"라는 상황이요. 이럴 때 쓰는 게 바로 --agent 플래그입니다. 무엇이 달라지나 보통 클로드 코드를 실행하면 기본 시스템 프롬프트와