# Claude Code, 웹에서 작업 예약 실행하기

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- GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=27958](https://news.hada.io/topic?id=27958)
- GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/27958.md](https://news.hada.io/topic/27958.md)
- Type: GN+
- Author: [neo](https://news.hada.io/@neo)
- Published: 2026-03-29T07:33:07+09:00
- Updated: 2026-03-29T07:33:07+09:00
- Original source: [code.claude.com](https://code.claude.com/docs/en/web-scheduled-tasks)
- Points: 7
- Comments: 1

## Summary

GitHub Actions나 cron 대신 **Claude가 직접 코드를 실행하는 자동화 플랫폼**으로 확장된 셈입니다. 개발자 입장에서는 LLM이 단순한 도우미가 아니라 **지속적 작업자(agent)**로 진입하는 지점입니다. 특히 클라우드 예약 기능은 로컬 리소스 제약 없이 실행되지만, **보안·권한 관리**를 명확히 설정하지 않으면 예기치 않은 변경이 생길 수 있습니다. 결국 이는 `.github/workflows` 대신 **프롬프트 기반 워크플로 정의서**를 쓰는 새로운 방식으로 볼 수 있습니다.

## Topic Body

- **클라우드 예약 기능**으로 반복 업무를 자동화하고, 컴퓨터가 꺼져 있어도 백그라운드에서 실행 가능  
- 예약 방식은 **Cloud**, **Desktop**, **`/loop`** 세 가지로, 실행 위치와 주기 설정 단위가 다름  
- 웹, 데스크톱 앱, CLI에서 **작업 이름·저장소·환경·주기·커넥터**를 지정해 예약 생성 가능  
- **시간대 자동 변환**, **맞춤 주기 설정**, **MCP 커넥터 연동**으로 Slack·Linear·Google Drive와 통합 가능  
- 개발자는 이를 통해 코드 리뷰, CI 분석, 문서 동기화 등 **지속적 자동화 워크플로우** 구축 가능  
  
---  
  
### 웹에서 작업 예약 실행  
- **클라우드 기반 예약 작업**으로 반복 업무를 자동화할 수 있음  
  - Anthropic이 관리하는 인프라에서 실행되어, 사용자의 컴퓨터가 꺼져 있어도 계속 작동  
  - 예시로 매일 아침 Pull Request 검토, 야간 CI 실패 분석, 문서 동기화, 주간 의존성 감사 등이 있음  
  - Claude Code on the web의 모든 사용자(Pro, Max, Team, Enterprise)에게 제공  
  
### 예약 옵션 비교  
- Claude Code는 **Cloud**, **Desktop**, **`/loop`** 세 가지 예약 실행 방식을 지원  
  - Cloud는 Anthropic 클라우드에서 실행되어 컴퓨터가 꺼져 있어도 작동  
  - Desktop과 `/loop`는 로컬 머신에서 실행되며, 세션 유지 여부와 파일 접근 권한이 다름  
- Cloud 작업은 **1시간 단위 최소 간격**, Desktop과 `/loop`는 **1분 단위 간격** 설정 가능  
- Cloud는 **자동 실행**되며 권한 프롬프트 없이 동작, Desktop은 작업별 권한 설정 가능  
  
### 예약 작업 생성 절차  
- 예약 작업은 **웹, 데스크톱 앱, CLI**에서 생성 가능  
  - 웹: [claude.ai/code/scheduled](https://claude.ai/code/scheduled)에서 **New scheduled task** 클릭  
  - 데스크톱: Schedule 페이지에서 **New remote task** 선택  
  - CLI: `/schedule` 명령으로 대화형 설정 또는 `/schedule daily PR review at 9am`과 같이 직접 지정  
- 생성 단계  
  - **작업 이름 및 프롬프트 작성**: 자율 실행되므로 명확하고 완결된 프롬프트 필요  
  - **저장소 선택**: GitHub 저장소를 추가, 기본 브랜치에서 클론 후 `claude/` 접두 브랜치에 변경사항 푸시  
  - **환경 선택**: 네트워크 접근, 환경 변수, 설치 스크립트를 포함한 클라우드 환경 지정  
  - **주기 선택**: 기본은 현지 시간 기준 매일 오전 9시, CLI에서 `/schedule update`로 세부 조정 가능  
  - **커넥터 검토**: Slack, Linear, Google Drive 등 MCP 커넥터 포함 여부 선택  
  - **생성 완료**: 생성 후 목록에 표시되며, 다음 예약 시간에 자동 실행 또는 **Run now**로 즉시 실행 가능  
  
### 실행 주기 옵션  
- 예약 주기는 **시간대 자동 변환**을 지원하며 지정한 현지 시간에 실행  
- 실행은 몇 분 지연될 수 있으나 각 작업마다 일정한 오프셋 유지  
- 기본 제공 주기  
  - Hourly: 매시간 실행  
  - Daily: 하루 한 번, 기본 9:00 AM  
  - Weekdays: 평일만 실행  
  - Weekly: 주 1회 지정 요일 및 시간에 실행  
- 2시간마다, 매월 1일 등 **맞춤 주기**는 CLI의 `/schedule update`로 설정 가능  
  
### 저장소 및 브랜치 권한  
- 각 실행 시 저장소를 새로 클론하며 기본 브랜치에서 시작  
- 기본적으로 `claude/` 접두 브랜치에만 푸시 가능  
- 보호 브랜치 수정이 필요할 경우 **Allow unrestricted branch pushes** 옵션으로 제한 해제 가능  
  
### 커넥터  
- 예약 작업은 **MCP 커넥터**를 통해 외부 서비스와 상호작용 가능  
  - 예: Slack 채널에서 지원 요청을 읽고 Linear에 이슈 생성  
- 기본적으로 연결된 모든 커넥터가 포함되며, 필요 없는 항목은 제거 가능  
- 커넥터는 작업 생성 폼, **Settings > Connectors**, CLI `/schedule update`에서 관리 가능  
  
### 환경 설정  
- 각 작업은 **클라우드 환경**에서 실행되며, 네트워크 접근, 환경 변수, 설치 스크립트를 제어  
- API 접근, 의존성 설치, 네트워크 제한 등을 위해 사전 구성 필요  
- 기본 환경(Default) 외에 사용자 정의 환경 생성 가능  
  
### 예약 작업 관리  
- **Scheduled** 목록에서 작업을 클릭하면 상세 페이지로 이동  
  - 저장소, 커넥터, 프롬프트, 주기, 과거 실행 내역 확인 가능  
- ## 실행 내역 보기 및 상호작용  
  - 각 실행(run)을 클릭하면 전체 세션으로 열림  
  - Claude의 수행 내용, 변경사항 검토, Pull Request 생성, 대화 이어가기 가능  
  - 세션 제목 옆 드롭다운으로 이름 변경, 보관, 삭제 가능  
- ## 작업 편집 및 제어  
  - **Run now**로 즉시 실행  
  - **Repeats** 토글로 일시 중지 또는 재개  
  - 편집 아이콘으로 이름, 프롬프트, 주기, 저장소, 환경, 커넥터 수정  
  - 삭제 아이콘으로 작업 제거 (기존 세션은 유지)  
  - CLI에서도 `/schedule list`, `/schedule update`, `/schedule run` 명령으로 관리 가능  
  
### 관련 리소스  
- [Desktop scheduled tasks](https://code.claude.com/docs/en/desktop#schedule-recurring-tasks): 로컬 파일 접근이 필요한 데스크톱용 예약 작업  
- [`/loop` and CLI scheduled tasks](https://code.claude.com/docs/en/scheduled-tasks): CLI 세션 내 경량 반복 실행  
- [Cloud environment](https://code.claude.com/docs/en/claude-code-on-the-web#cloud-environment): 클라우드 작업 실행 환경 구성  
- [MCP connectors](https://code.claude.com/docs/en/mcp): Slack, Linear, Google Drive 등 외부 서비스 연결  
- [GitHub Actions](https://code.claude.com/docs/en/github-actions): 저장소 이벤트 기반 CI 파이프라인에서 Claude 실행

## Comments



### Comment 54055

- Author: neo
- Created: 2026-03-29T07:33:08+09:00
- Points: 1

###### [Hacker News 의견들](https://news.ycombinator.com/item?id=47539188) 
- 공식 사이트에서는 **기능 출시**를 알리면서, 사용 제한은 팀원의 [트위터 계정](https://x.com/trq212/status/2037254607001559305)으로 공지되는 게 흥미로움  
  예전에 2배 사용량을 발표했을 때 이런 **‘러그풀’** 이 올 거라고 예측한 사람도 있었음 ([관련 트윗](https://x.com/Pranit/status/2033043924294439147))
  - 이런 접근이 합리적이라 생각함. 모두에게 가격을 올리는 대신, 특정 행동을 유도하는 방식임. 마치 **시간대별 통행료 차등제** 같은 개념임
  - Anthropic의 가격 정책 때문에 요즘은 **GLM-5**를 더 자주 쓰고 있음. Opus 수준은 아니지만 꽤 쓸 만함. 운 좋게 Alibaba Coding Model의 저가 플랜을 잡았는데, 지금은 그 플랜이 사라졌음
  - 클라우드 제공업체를 쓰면 이런 제약은 감수해야 함. 안정성을 원한다면 **Mac Studio**나 **Strix Halo** 같은 로컬 장비를 사서 직접 추론 환경을 갖추는 게 나음
  - 두 번째 트윗의 댓글을 보면 Anthropic의 **Claude Code 엔지니어**가 해당 내용이 사실이 아니라고 밝힘. 잘못된 정보가 퍼진 사례임

- 우리는 점점 **AI 기반 소프트웨어 반복 개발**이 기본이 되는 세상에 가까워지고 있음  
  신뢰할 수 있는 사용자가 피드백을 주면, AI가 티켓으로 정리하고, 또 다른 AI가 PR을 만들고, 검토 후 배포까지 하는 구조임  
  이제 거의 완성 단계에 와 있는 듯함
  - 예전엔 나도 그 방향을 믿었지만, 지금은 회의적임. 각 단계마다 **오류율**이 너무 높고, 그걸 줄이려는 시스템조차 또 다른 오류를 만듦  
    AI가 유지보수 가능한 코드를 쓰지 못하고, 오히려 속도를 늦춤. 결국 **AI 보조 코딩**이 훨씬 효율적임  
    FAANG이 한 줄당 300달러를 쓰는 이유는 속도가 아니라 **정확성과 구조** 때문임
  - 이런 방향성은 마음에 들지만 **추론 비용**이 너무 큼. 학습비용은 괜찮지만, 추론비용이 떨어지면 모델 공개 유인이 사라짐  
    **Taalas**가 모델을 하드웨어에 직접 구워 넣는다면 큰 진전이겠지만, 결국 **하드웨어 병목**으로 문제를 옮기는 셈임  
    언젠가 **게임보이 카트리지**처럼 모델을 꽂아 쓰는 시대가 올지도 모름
  - 사용자 입장에서는 이미 인간이 만든 소프트웨어와의 거리가 너무 멀어서, 누가 만들었는지 신경 쓰지 않음  
    해커뉴스 글을 읽는 것도, 이미 여러 계층의 자동화된 시스템을 거친 결과물임
  - 수십 년이 지나도 사용자가 **제대로 된 티켓**을 쓰는 일은 여전히 어려움
  - 그런 피드백 루프는 결국 **garbage-in → garbage-out**을 지수적으로 키우는 꼴임. “로봇이 스스로 고친다”는 환상과 같음

- 예전에 ChatGPT 비슷한 걸로 “매일 오전 8시에 출근길 교통 혼잡이 있을 때만 알려줘”라고 설정했는데, 혼잡이 없어도 매일 알림이 왔음
  - 대부분의 **에이전트 시스템**이 단순히 cron으로 해결하려 하지만, **prospective memory** 개념을 무시함  
    관련 글은 [The Missing Memory Type](https://theredbeard.io/blog/the-missing-memory-type/) 참고
  - 결국 **프롬프트를 더 명확히** 써야 함. 프로그래머 농담처럼, 조건을 잘못 쓰면 엉뚱한 결과가 나옴
  - 에이전트는 도구를 루프 안에서 실행함. 반복 가능한 결과를 원하면 “혼잡”의 정의를 도구로 명확히 해야 함  
    나는 **날씨, 열차 시간표, 근무 일정 캘린더, Telegram 알림 도구**를 연결해 이 시스템을 돌리고 있음  
    사실 cron으로도 충분히 구현 가능함
  - 직접 **pi-mono** 같은 걸 써서 평가 기준을 정의하면 됨 ([GitHub 링크](https://github.com/badlogic/pi-mono/))
  - 나도 같은 문제를 겪었음. 시스템이 **true positive**만 알리지 못하고 **false positive**까지 다 알림. 너무 멍청함

- 많은 사람과 회사가 웹 자동화를 원했지만, 사이트 운영자들이 막았음  
  그런데 이름에 **AI**를 붙이니 이제 허용되는 분위기임

- 최근 **GitHub Copilot Pro**에서 **Claude Code Max (20x)** 로 옮겼음  
  Claude는 여러 면에서 뛰어나지만, **원격/클라우드 에이전트** 부분은 약함  
  Elixir 프로젝트에서 “Claude on the web”을 설정하려다 **네트워크 방화벽** 문제로 실패함  
  로그도 끝부분만 보여서 디버깅이 힘듦  
  반면 Copilot의 “Coding Agents”는 **GitHub Actions** 인프라를 써서 훨씬 안정적임  
  “Schedule task on the web”도 같은 구조라, 비슷한 문제가 생길까 걱정됨

- 사람들은 결국 **AI 대신 단순 규칙 기반 자동화**로 충분한 일을 AI로 하려 할 것 같음  
  “AI로 X를 해결하자”는 말이 회사에서도 자주 나오지만, 사실 필요 없는 경우가 많음
  - 업계 전반에서 “cron으로 작업 실행” 같은 기본 자동화를 일부러 막는 듯함  
    AI가 “then” 부분을 도와줄 수는 있지만, “if” 조건만 잘 다뤄도 충분히 유용함
  - 우리 회사도 비슷함. 인수합병 중인데, 투자자들이 “AI를 더 써야 경쟁에서 뒤처지지 않는다”고 압박함  
    **AI 도입이 목적이 되는 현상**이 문제임
  - 이런 시스템은 “오늘 좋은 딜이 있는지 확인해줘” 같은 **느슨한 직관적 작업**에 더 어울림
  - 사용자가 의도를 명확히 표현할 수 있다면 괜찮음.  
    나는 사람들이 **에이전트 스킬을 이해하도록 돕는 글**을 썼음  
    [Building Agent Evals](https://alexhans.github.io/posts/series/evals/building-agent...)  
    그리고 **비결정성 문제**를 다룬 글도 있음  
    [Error Compounding](https://alexhans.github.io/posts/series/evals/error-compound...)
  - 일반 사용자에게는 ‘then’ 부분을 작성하는 게 어려움. 결국 **자연어로 의도를 설명할 수 있는 AI**가 그 장벽을 낮춰줌

- 나는 **Claude Code Max 20x** 플랜인데도 클라우드 예약 작업이 3개로 제한됨  
  그래도 기능 자체는 멋짐. 로컬에서는 권한 문제로 귀찮았는데, 클라우드 샌드박스에서 돌릴 수 있음  
  내가 설정한 세 가지 작업은 다음과 같음  
  1. 월요일마다 `pnpm audit`과 `pnpm outdated` 실행 후 보안/업데이트 리포트 작성  
  2. 평일마다 **Sentry 로그와 메트릭**을 분석해 새 이슈 리포트 생성  
  3. 전날 `develop` 브랜치 커밋을 검토해 버그, 보안, 문서 누락 등을 점검  
  이걸 매일/매주 자동으로 돌리면 유용할 듯함. Claude Code의 **Sentry 커넥터**가 꽤 정확했음  
  나중엔 자동으로 **이슈 생성이나 PR 제출**까지 시도해볼 예정임
  - 사실 cron 한 줄이면 끝남  
    `0 7 * * 1-5 ANTHROPIC_API_KEY=sk-... /path/to/claude-cron.sh /path/to/repo >> ~/claude-reports.md 2>&1`

- **Claude**의 속도가 놀라움.  
  [Grok](https://grok.com/tasks)은 이미 이 기능을 제공하고 있었는데, 이제야 다른 곳들이 따라옴  
  이런 기능은 **사용자 락인 효과**가 큼. Grok은 10개의 동시 작업을 무료로 제공함  
  나는 매일 아침 여러 소스에서 뉴스를 추출하는 데 사용 중임

- 이 기능은 다소 제한적임. **스크린샷**을 찍거나 임의의 도메인으로 **curl 요청**을 보낼 수 없음  
  그래서 나는 **Cronbox**라는 클라우드 서비스를 만들었음  
  “Show HN: [Cronbox – Schedule AI Agents](https://cronbox.sh)”로 소개했었고,  
  예시 작업으로 [Pelican Rides a Bicycle](https://cronbox.sh/jobs/pelican-rides-a-bicycle?variant=term...)도 있음

- 기본적인 걸 놓친 것 같음. 이건 깃 저장소에 프롬프트를 실행하는 건 알겠는데, 결과는 어디로 가는지?  
  커밋 권한을 줘서 직접 반영하는 건지, 아니면 **MCP 도구**를 통해 작동하는 건지 궁금함
  - **MCP 번들링**을 통해 제공되는 구조임. 꽤 멋진 접근임
  - 우리는 매주 자동 **보안 감사**를 돌리고, 결과를 **Slack**에 게시했었음