Claude Code의 모든 기능 활용법

(blog.sshh.io)

Claude Code를 개인 프로젝트와 기업용 모노레포 환경에서 광범위하게 활용하며, 핵심 구성요소와 고급 기능의 실제 사용 방식을 정리
효과적인 에이전트 운용의 핵심은 출력 스타일이나 UI가 아닌 최종 PR의 품질에 있으며, "설정 후 방치(shoot and forget)" 방식의 위임이 목표
코드베이스의 중심은 CLAUDE.md 파일로, 에이전트의 행동 규칙과 도구 사용법을 정의하는 “헌법” 역할 수행
컨텍스트 관리, 슬래시 명령어, 서브에이전트, Hooks, GitHub Action(GHA) 등 다양한 기능을 통해 협업과 자동화 수준 향상
Skills와 MCP(Model Context Protocol) 의 관계를 구분해, 스크립팅 중심의 유연한 에이전트 구조를 강조
Claude Code를 단순한 CLI 도구가 아닌 엔터프라이즈급 AI 개발 인프라로 확장할 수 있는 실질적 가이드 제공

Cladude 코드를 매우 많이 사용함
- 취미 프로젝트는 VM에서 주 여러 번 실행, --dangerously-skip-permissions로 떠오르는 아이디어를 즉시 코드화
- 업무에선 팀에서 AI-IDE 규칙 및 도구를 구축하며, 우리 엔지니어링 팀이 코드 생성만으로 월 수십억 토큰 소비
CLI 에이전트 시장은 Claude Code, Gemini CLI, Cursor, Codex CLI로 혼잡하지만 실질적 경쟁은 Anthropic과 OpenAI 둘이 경쟁
- 하지만 개발자들과 대화 해보면 도구 선택은 표면적 요소에 의존함
  - "운 좋은" 기능 구현 이나 선호하는 시스템 프롬프트의 "Vibe" 등
- 현 시점에서 이러한 도구들은 모두 상당히 우수한 상태임
일부는 출력 스타일이나 UI에 대한 과도한 집중을 하기도 함
- "you're absolutely right!" 같은 아첨은 주목할 만한 버그가 아님
- 오히려 사용자가 과도하게 루프에 관여하고 있다는 신호
나의 핵심 사용 철학은 "Shoot and Forget" 임
- 위임, 컨텍스트 설정, 작업 수행 순서로 진행
- 도구는 최종 PR로 판단하며, 도달 과정이 아닌 결과물로 평가
이 글음 지난 몇 개월간 Claude Code 사용 경험 기반 생태계 전체에 대한 성찰 임
- 내가 사용하는 거의 모든 기능 (그리고 사용하지 않는 기능)
- 기본적인 CLAUDE.md 파일
- 커스텀 슬래시 커맨드
- Subagent, Hook, GitHub Actions의 강력한 세계
글이 상당히 길어져서 전체 읽기보다는 레퍼런스로 활용 권장

CLAUDE.md: 에이전트의 헌법

루트 CLAUDE.md는 레포지토리 작동 방식에 대한 에이전트의 주요 진실 공급원
- 취미 프로젝트: Claude가 원하는 대로 자유롭게 작성
- 엔터프라이즈 모노레포: 13KB 규모로 엄격 관리 (25KB까지 확장 가능)
- 엔지니어 30% 이상이 사용하는 도구만 문서화
- 각 내부 도구 문서화에 최대 토큰 수 할당 ("광고 공간" 판매 방식)
- 도구를 간결하게 설명하지 못하면 CLAUDE.md 준비 미완료
팁과 일반적 안티패턴
- 가드레일로 시작, 매뉴얼 아님: Claude가 잘못하는 부분 기반으로 소규모 문서화 시작
- @-파일 문서화 금지
  - 다른 곳의 광범위한 문서를 @-언급하면 매 실행마다 전체 파일이 컨텍스트 윈도우에 임베딩되어 비대화
  - 단순히 경로만 언급하면 Claude가 무시하는 경향
  - 에이전트에게 파일을 읽어야 하는 이유와 시점을 "제안" 해야 함
  - 예: "복잡한 사용법이나 FooBarError 발생 시 고급 문제 해결을 위해 path/to/docs.md 참조"
- "절대 안 됨"만 말하지 말 것
  - "절대 --foo-bar 플래그 사용하지 말 것" 같은 부정형 제약 회피
  - 에이전트가 해당 플래그를 사용해야 한다고 생각할 때 막힘
  - 항상 대안 제시
- CLAUDE.md를 강제 함수로 활용
  - CLI 명령이 복잡하고 장황하면 설명 문단을 작성하지 말 것 (인간 문제 패치)
  - 대신 명확하고 직관적인 API를 가진 간단한 bash 래퍼 작성 후 래퍼 문서화
  - CLAUDE.md를 최대한 짧게 유지하는 것은 코드베이스와 내부 도구 단순화를 위한 환상적인 강제 함수

예시 구조

# Monorepo  

## Python  
- Always ...  
- Test with <command>  
... 10개 항목 ...  

## <Internal CLI Tool>  
... 80% 사용 사례에 집중한 10개 불릿 ...  
- <usage example>  
- Always ...  
- Never <x>, prefer <Y>  

복잡한 사용법이나 오류 시 path/to/<tool>_docs.md 참조

AGENTS.md 파일과 동기화하여 엔지니어가 사용하는 다른 AI IDE와 호환성 유지
추가 팁: "AI Can't Read Your Docs", "AI-powered Software Engineering", "How Cursor (AI IDE) Works" 참조

Compact, Context, Clear: 컨텍스트 윈도우 관리

/context 명령으로 200k 토큰 윈도우 사용 현황 확인
- Sonnet-1M에서도 전체 컨텍스트 윈도우가 효과적으로 사용되는지 불확실
- 모노레포 새 세션 기본 ~20k 토큰(10%) 소비, 나머지 180k는 변경 작업용 (빠르게 소진)
세 가지 주요 워크플로우
- /compact (회피): 자동 압축은 불투명, 오류 발생, 최적화 부족으로 최대한 회피
- /clear + /catchup (단순 재시작): 기본 재부팅 방식, /clear로 상태 지운 후 커스텀 /catchup으로 git 브랜치의 모든 변경 파일 읽기
- "Document & Clear" (복잡한 재시작): 대규모 작업용, Claude가 계획과 진행상황을 .md에 덤프 → /clear → 새 세션에서 .md 읽고 계속

커스텀 슬래시 커맨드

슬래시 커맨드는 자주 사용하는 프롬프트의 단순 바로가기, 그 이상도 이하도 아님
최소 설정
- /catchup: git 브랜치의 모든 변경 파일 읽기 프롬프트
- /pr: 코드 정리, 스테이징, PR 준비 헬퍼
복잡한 커스텀 명령 리스트는 안티패턴
- Claude 같은 에이전트의 핵심: 거의 모든 자연어 입력으로 유용하고 병합 가능한 결과 생성
- 엔지니어(또는 비엔지니어)에게 작업 수행을 위한 "매직 커맨드" 필수 리스트 학습 강요 = 실패
- 더 직관적인 CLAUDE.md와 더 나은 도구를 갖춘 에이전트 구축이 목표

커스텀 Subagent

이론상 강력한 컨텍스트 관리 기능
- 복잡한 작업: X 토큰 입력 컨텍스트 + Y 토큰 작업 컨텍스트 + Z 토큰 답변
- N개 작업 = 메인 윈도우에서 (X + Y + Z) * N 토큰
- Subagent 솔루션: (X + Y) * N 작업을 특화 에이전트에 위임, 최종 Z 토큰 답변만 반환
실전에서 커스텀 Subagent가 만드는 두 가지 새 문제
- 컨텍스트 게이트키핑: PythonTests Subagent 생성 시 메인 에이전트에서 모든 테스트 컨텍스트 숨김 → 전체적 추론 불가능 → 자체 코드 검증 방법 알기 위해 Subagent 호출 강제
- 인간 워크플로우 강제: Claude를 경직된 인간 정의 워크플로우로 강제 → 위임 방법 지시 = 에이전트가 해결해야 할 문제 자체
개인적으로는 Task(...) 기능 선호
- Claude 빌트인 Task(...) 기능으로 범용 에이전트 복제본 생성
  - CLAUDE.md에 모든 핵심 컨텍스트 배치
  - 메인 에이전트가 자체 복사본에 작업 위임 시점과 방법을 결정
  - Subagent의 컨텍스트 절약 이점은 유지하면서 단점은 제거
  - 에이전트가 자체 오케스트레이션을 동적으로 관리
- "Building Multi-Agent Systems (Part 2)"에서 "Master-Clone" 아키텍처라 명명
  - 커스텀 Subagent가 유도하는 "Lead-Specialist" 모델보다 강력히 선호

Resume, Continue, History

기본 수준 활용
- claude --resume과 claude --continue 빈번히 사용
- 버그가 있는 터미널 재시작 또는 오래된 세션 빠른 재부팅
- 며칠 전 세션 claude --resume하여 특정 오류 극복 방법 요약 → CLAUDE.md 및 내부 도구 개선
심화 활용
- Claude Code는 모든 세션 히스토리를 ~/.claude/projects/에 저장
- 원시 히스토리 세션 데이터 활용 스크립트 보유
- 로그에 대한 메타 분석 실행: 공통 예외, 권한 요청, 오류 패턴 검색 → 에이전트 대상 컨텍스트 개선

Hooks

엔터프라이즈 레포에서 핵심적: 취미 프로젝트에서는 미사용
CLAUDE.md의 "should-do" 제안을 보완하는 결정론적 "must-do" 규칙
두 가지 유형
- 커밋 단계 차단 Hook (Block-at-Submit): 주요 전략
  - PreToolUse Hook으로 모든 Bash(git commit) 명령 래핑
  - /tmp/agent-pre-commit-pass 파일 확인 (테스트 스크립트가 모든 테스트 통과 시에만 생성)
  - 파일 없으면 커밋 차단 → 빌드 성공까지 Claude를 "테스트-수정" 루프로 강제
- 힌트 Hook: 단순한 비차단 Hook, 에이전트가 차선책 수행 시 "fire-and-forget" 피드백 제공
쓰기 단계 차단 Hook 의도적 미사용 (Edit 또는 Write 시)
- 계획 중간에 에이전트 차단 시 혼란 또는 "좌절" 유발
- 작업 완료 후 커밋 단계에서 최종 완료 결과 확인이 훨씬 효과적

플래닝 모드

AI IDE로 "대규모" 기능 변경 시 플래닝 필수
취미 프로젝트: 빌트인 플래닝 모드 독점 사용
- Claude 시작 전 정렬 방법
- 빌드 방법과 작업 중단 및 결과 표시 필요한 "검사 체크포인트" 정의
- 정기적 사용으로 Claude가 구현을 망치지 않고 좋은 계획 얻는 데 필요한 최소 컨텍스트에 대한 강한 직관 구축
엔터프라이즈 모노레포: Claude Code SDK 기반 커스텀 플래닝 도구 롤아웃 시작
- 네이티브 플랜 모드와 유사하지만 기존 기술 설계 포맷에 출력 정렬하도록 집중 프롬프트
- 내부 모범 사례 강제 (코드 구조부터 데이터 프라이버시, 보안까지) 기본 제공
- 엔지니어가 시니어 아키텍트처럼 새 기능 "vibe plan" 가능 (적어도 그것이 제안)

Skills

Simon Willison의 의견에 동의함: Skills는 (아마도) MCP보다 큰 딜
에이전트 자율성 멘탈 모델 3단계 진화
- Single Prompt: 에이전트에 모든 컨텍스트를 하나의 거대한 프롬프트로 제공 (취약, 확장 불가)
- Tool Calling: "클래식" 에이전트 모델, 도구 수작업 제작 및 에이전트를 위한 현실 추상화 (개선됐지만 새로운 추상화와 컨텍스트 병목 생성)
- Scripting: 에이전트에 원시 환경 접근 제공 (바이너리, 스크립트, 문서) → 에이전트가 즉석에서 코드 작성하여 상호작용
Agent Skills는 명백한 다음 기능: "Scripting" 레이어의 공식 제품화
CLI를 MCP보다 선호했다면 이미 암묵적으로 Skills의 이점 획득
- SKILL.md 파일은 이러한 CLI와 스크립트를 문서화하고 에이전트에 노출하는 더 조직화되고 공유 가능하며 발견 가능한 방법
Skills는 올바른 추상화: MCP가 나타내는 경직된 API 같은 모델보다 더 견고하고 유연한 "스크립팅" 기반 에이전트 모델을 공식화

MCP (Model Context Protocol)

Skills가 있다고 MCP가 죽은 것은 아님 ("Everything Wrong with MCP" 참조)
이전 문제점: 많은 이들이 REST API 미러링하는 수십 개 도구로 끔찍하고 컨텍스트 무거운 MCP 구축 (read_thing_a(), read_thing_b(), update_thing_c())
"Scripting" 모델(Skills로 공식화)이 더 나은 방식이지만 환경 접근을 위한 안전한 방법 필요 → MCP의 새롭고 더 집중된 역할
MCP의 새로운 역할: 데이터 게이트웨이
- 비대한 API 대신 몇 가지 강력한 고수준 도구를 제공하는 단순하고 안전한 게이트웨이
  - download_raw_data(filters…)
  - take_sensitive_gated_action(args…)
  - execute_code_in_environment_with_state(code…)
- MCP의 역할: 에이전트를 위한 현실 추상화가 아닌 인증, 네트워킹, 보안 경계 관리 후 방해하지 않기
  - 에이전트용 진입점 제공 → 에이전트는 스크립팅과 markdown 컨텍스트로 실제 작업 수행
- 현재 사용 중인 유일한 MCP: Playwright (복잡하고 상태 저장 환경이라 타당)
  - 모든 무상태 도구 (Jira, AWS, GitHub)는 단순 CLI로 마이그레이션

Claude Code SDK

Claude Code는 대화형 CLI일 뿐 아니라 코딩 및 비코딩 작업 모두를 위한 완전히 새로운 에이전트 구축용 강력한 SDK
대부분의 새 취미 프로젝트에서 LangChain/CrewAI 같은 도구보다 기본 에이전트 프레임워크로 사용 시작
세 가지 주요 사용 방식
- 대규모 병렬 스크립팅: 대규모 리팩토링, 버그 수정, 마이그레이션 시 대화형 채팅 미사용
  - claude -p "in /pathA change all refs from foo to bar" 병렬 호출하는 단순 bash 스크립트 작성
  - 메인 에이전트가 수십 개 Subagent 작업 관리하도록 하는 것보다 훨씬 확장 가능하고 제어 가능
- 내부 채팅 도구 구축: 비기술 사용자를 위해 복잡한 프로세스를 단순 채팅 인터페이스로 래핑하는 데 완벽
  - 예: 오류 시 Claude Code SDK로 폴백하여 사용자 문제 해결하는 인스톨러
  - 예: 디자인 팀이 사내 UI 프레임워크로 목업 프론트엔드를 vibe-code할 수 있는 사내 "v0-at-home" 도구 (아이디어 고충실도 보장, 프론트엔드 프로덕션 코드에서 더 직접 사용 가능)
- 신속한 에이전트 프로토타이핑: 가장 일반적 사용 사례, 코딩 전용 아님
  - 에이전트 작업 아이디어 (예: 커스텀 CLI 또는 MCP 사용 "위협 조사 에이전트")가 있을 때
  - 전체 배포 스캐폴딩 커밋 전 Claude Code SDK로 프로토타입 빠르게 구축 및 테스트

Claude Code GitHub Action (GHA)

가장 좋아하고 과소평가된 기능 중 하나: 단순 개념 (GHA에서 Claude Code 실행)이지만 이 단순함이 강력함의 원천
Cursor의 백그라운드 에이전트 또는 Codex 관리형 웹 UI와 유사하지만 훨씬 더 커스터마이즈 가능
- 전체 컨테이너와 환경 제어 → 데이터 접근성 향상
- 다른 제품보다 훨씬 강력한 샌드박싱 및 감사 제어
- Hook, MCP 같은 모든 고급 기능 지원
활용 사례
- 커스텀 "어디서나 PR" 도구 구축
  - Slack, Jira, 심지어 CloudWatch 알림에서 PR 트리거 가능
  - GHA가 버그 수정 또는 기능 추가 후 완전히 테스트된 PR 반환
- 데이터 기반 플라이휠
  - GHA 로그 = 전체 에이전트 로그
  - 회사 수준에서 정기적으로 로그 검토: 공통 실수, bash 오류, 정렬되지 않은 엔지니어링 관행 발견
  - 플라이휠: 버그 → CLAUDE.md/CLI 개선 → 더 나은 에이전트
  - $ query-claude-gha-logs --since 5d | claude -p "see what the other claudes were getting stuck on and fix it, then put up a PR"

settings.json

취미 및 업무 작업 모두에 필수적인 특정 구성
HTTPS_PROXY/HTTP_PROXY: 디버깅용
- 원시 트래픽 검사로 Claude가 전송하는 정확한 프롬프트 확인
- 백그라운드 에이전트용으로는 세밀한 네트워크 샌드박싱 강력한 도구
MCP_TOOL_TIMEOUT/BASH_MAX_TIMEOUT_MS: 값 증가
- 길고 복잡한 명령 실행 선호, 기본 타임아웃이 종종 너무 보수적
- bash 백그라운드 작업 이후 여전히 필요한지 불확실하지만 만약을 위해 유지
ANTHROPIC_API_KEY: 업무에서 엔터프라이즈 API 키 사용 (apiKeyHelper 통해)
- "좌석당" 라이선스에서 "사용량 기반" 가격으로 전환 (작업 방식에 훨씬 나은 모델)
- 개발자 사용량의 막대한 차이 고려 (엔지니어 간 1:100배 차이 확인)
- 엔지니어가 단일 엔터프라이즈 계정으로 비Claude-Code LLM 스크립트 실험 가능
"permissions": Claude가 자동 실행 허용한 명령 리스트 주기적 자체 감사

마무리

많은 내용이지만 유용하기를 희망
Claude Code 또는 Codex CLI 같은 CLI 기반 에이전트 아직 미사용 시 사용해야 함
이러한 고급 기능에 대한 좋은 가이드는 거의 없으며 학습 유일한 방법은 직접 뛰어들기

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GN⁺ 17시간전 [-]

Hacker News 의견

우리는 파일을 다른 AI IDE들과의 호환성을 위해 AGENTS.md와 동기화하고 있음
최근 조사해보니 Anthropic이 권장하는 방식은 CLAUDE.md 파일에 @AGENTS.md 한 줄만 넣고, 실제 내용은 AGENTS.md에 두는 것임
관련 문서: Claude Code Best Practices
- 이 부분은 표준을 맞추기 위해 CLAUDE.md를 AGENTS.md로 이름 변경해야 한다고 생각함
- 우리는 AGENTS.md를 CLAUDE.md로 심볼릭 링크 걸어서 쓰고 있는데 잘 작동함
- 그게 좀 더 깔끔한 방법 같음
- 심볼릭 링크를 쓰는 게 좋은 아이디어일까 궁금함
- 내 경험상 Claude나 다른 에이전트들은 세션마다 명시적으로 지시하지 않으면 AGENTS.md나 CLAUDE.md를 실제로 읽지 않음
MCP에 대한 이 글이 정말 마음에 듦
“MCP는 복잡한 API가 아니라 인증, 네트워킹, 보안 경계를 관리하고 나머지는 비켜주는 간결한 게이트웨이여야 한다”는 관점이 좋음
관련 글
- MCP가 처음 나왔을 때는 이런 용도를 상상 못 했는데, 이제는 Claude가 여러 ‘툴’보다 데이터 스크립팅을 더 원한다는 게 느껴짐. 내 역할은 그저 데이터를 잘 전달해주는 것뿐임
- 나의 MCP는 코드 인터프리터 하나뿐임. 최근에는 MCP를 코드 인터프리터 안에서 호출할 수 있게 하는 프록시 MCP를 실험 중임
  그래도 MCP는 거의 안 씀. 인증(auth) 쪽에 집중했으면 좋겠음
  참고 링크: X 포스트
- 내부용 API 게이트웨이로 MCP를 쓰면 이런 식으로 동작함. 사실상 OpenAPI와 비슷하지만 LLM 추론에 좀 더 최적화된 형태임
3000단어짜리 글이 “길어서 참고용으로만 본다”는 게 좀 아쉬움
실제 예시가 들어간 더 긴 버전을 보고 싶음
- 요즘은 사람들이 글을 얼마나 읽을지에 대해 비관적임
- 나도 기대했는데 내용이 제한적이라 아쉬웠음. 그래도 몇 가지 유용한 포인트는 얻었음
/clear와 /catchup으로 Claude 상태를 초기화하고 변경된 파일을 다시 읽게 하는 간단한 재시작 루틴을 쓰고 있음
아마 곧 /compact 명령이 이 역할을 하게 될 것 같음
- /compact의 지연(latency) 때문에 거의 쓸 수가 없음
  “0% context remaining”이라 보여도 실제로는 약 30%가 압축용으로 예약되어 있음
  그런데도 절반 정도는 압축이 실패하거나 API 제한에 걸림
Claude Code를 이용해 자신의 설정을 개선하는 것도 좋음
plan 모드로 전환하고 다음 프롬프트를 써보길 추천함:
“이 문서(How I use every Claude Code feature)를 읽고 내 Claude Code 설정을 개선할 방법을 알려줘”
CLAUDE.md의 간단한 명령조차 Claude가 잘 따르지 않아 유지 관리를 포기했음
예를 들어, 생성된 스크립트 이름을 <foo>.aigen.ts로 하라고 해도 절반은 무시함
그래서 매번 프롬프트에 직접 컨텍스트를 넣는 식으로 우회 중임
혹시 나만 이런 문제를 겪는 걸까?
- 내 CLAUDE.md는 꽤 길지만 거의 항상 잘 따름. 무시할 때는 “IMPORTANT! ALWAYS DO …”처럼 대문자 강조로 수정하니 95%는 제대로 작동함
  여러 프로젝트에서도 비슷한 결과를 얻었음
- 나도 같은 경험이었음. 다만 이미 포기해서 최신 버전에서는 나아졌는지 모르겠음
- 우리 Claudemasters 사이에서는 이미 알려진 문제임
“CLI 기반 에이전트를 안 쓰고 있다면 써야 한다”는 말이 있었는데, Cursor 앱보다 정말 좋은지 궁금함
Cursor는 특정 코드 부분을 선택하고 Cmd-L로 “이 부분 고쳐줘”라고 말하기 쉬워서 좋음
CLI로 코드 조각을 보내는 건 좀 번거로워 보임
- 나는 VS Code에서 Claude와 Codex를 쓰는데, 선택한 코드에 바로 명령하는 흐름이 꽤 잘 작동함
- Cursor보다 Codex + GPT5나 Claude Code CLI를 직접 쓰는 게 더 좋은 결과를 줌. Cursor는 토큰 절약을 위해 출력 크기를 줄이는 보정을 하는 듯함
- 나도 Cursor에서 시작했다가 하이브리드로 쓰다가 결국 완전히 CLI로 옮김
  경량 UX와 효율성 모두 더 좋음. Claude는 CC에서 가장 잘 작동함
- Claude는 VS Code에서 선택한 코드 라인을 자동으로 인식함
- 여러 파일을 동시에 선택해 포커스 줄 수도 있고, PATH 내의 명령어(gh 등)도 실행 가능함
“Claude Code는 단순한 CLI가 아니라 새로운 에이전트를 만들 수 있는 SDK다”라는 문구를 보고, AI가 쓴 글투 같아서 피로감을 느낌
독자를 존중하지 않는 느낌이었음
- 나도 AI 생성 글에 본능적으로 거부감이 있었지만, 요즘은 내용 자체로 판단하려 함
  이번 글은 저자가 직접 읽고 편집한 흔적이 보여서 좋은 예시라고 생각함
  반면 AI 출력물을 그대로 복붙하는 건 비판받아야 함
- “인터넷은 죽었다. 인터넷 만세”라는 말이 떠오름
- 강제로 읽은 것도 아닌데 왜 불쾌하다고 느끼는지 모르겠음
  나는 오히려 존중받는 느낌이 들어 끝까지 읽었음
이런 도구들이 흥미롭긴 하지만, 업계가 또다시 고객이 아닌 기술 자체에 집중하는 건 아닌지 걱정됨
(Paul Graham의 “Top idea in your mind” 에세이가 떠오름)
- 맞음. LLM 기반 코딩 툴은 속도와 비용 절감 같은 기업 지표에는 좋지만, 고객이 원하는 건 기능과 안정성임
  빠르고 싸게 만든 제품이 버그투성이면 아무 의미 없음
  AI도 마찬가지로, CEO들은 인력 감축용으로만 보고 있지만 기술은 아직 고객에게 실질적 이익을 줄 수준이 아님
  AI 챗봇이 고객을 더 짜증나게 만들 뿐임
- “고객”이란 게 무엇을 의미하는지 궁금함. 나는 이런 도구들을 고객을 더 잘 이해하기 위해 쓰고 있음
Claude Code의 발전 속도가 놀라울 정도로 빠름
매주 새로운 걸 배워야 할 정도로 계속 좋아지고 있음
- CPU와 메모리 사용량을 보면 놀랄 일은 아님
  내 M4 Mac(64GB RAM)을 느리게 만들지 않고 기능이 늘어난다면 그게 진짜 마법일 것임

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CLAUDE.md: 에이전트의 헌법

팁과 일반적 안티패턴

예시 구조

Compact, Context, Clear: 컨텍스트 윈도우 관리

커스텀 슬래시 커맨드

커스텀 Subagent

개인적으로는 Task(...) 기능 선호

Resume, Continue, History

Hooks

플래닝 모드

Skills

MCP (Model Context Protocol)

MCP의 새로운 역할: 데이터 게이트웨이

Claude Code SDK

Claude Code GitHub Action (GHA)

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