ClaudeCode

목표를 해석하고 계획을 세우고 도구를 사용해서 자율적으로 실행하는 주체챗봇과의 차이는 목표 해석 -> 계획 -> 실행 -> 평가 루프에이전트는 스스로 오류를 감지하고 수정함하나의 컨텍스트 윈도우 안에서 복잡한 작업 (백, 프, 문서 작성 ...)을 하면 컨텍스트가 길어

프로덕션 DB 직접 쿼리 금지, 시크릿 파일 커밋 금지 등폴더 구조를 트리 형태로pnpm dev, pnpm test - Claude가 알아서 빌드 & 테스트 실행비즈니스 로직네이밍 규칙, 커밋 메시지 포맷근데 매번 CLAUDE.MD를 읽기 때문에 크기가 커지면 커질수록

세컨드 브레인을 구축해야함새로운 패턴, 해결책, 의사결정 이유에 대해 로컬 마크다운 파일에 저장해야함앱을 개발하는 동안에 마주했던 패턴들이나 해결책 들에 대해 명시해주면, 다음에 비슷한 포인트가 있을 때 이걸 참고하게끔 하면 됨. 근데 이제 이걸 수동으로 할 필요가 없

SKILL.md 파일에 반복 업무 맡김그럼 프롬포트랑 뭐가 다름?\-> 프롬포트는 재사용성이 떨어짐. 매번 재사용해야하고 일관성이 항상 같다고 보장할 수 없음. 또한 팀공유가 어렵고 트리거 방식임.하지만 SKILLS는 파일로 보관하고 동일한 품질로 진행되며 파일로 보관

클로드 에이전트를 사용해야 효율이 올라감subAgents 가 있고 AgentTeams가 있음SubAgents는 비동기적으로 처리 (에이전트끼리 상호 대화 X)AgentsTeams은 동기적으로 처리 (에이전트끼리 상호 대화 함)근데 subagents를 만들고 나중에 상호

AI 코딩 도구가 쏟아지는 시대, "팀 전체가 일관되게 쓰는 것"이 진짜 경쟁력이다.AI의 발전 속도가 무섭다. 불과 1년 전만 해도 "AI가 코드를 짜준다"는 말이 과장처럼 들렸는데, 지금은 Claude Code, Cursor, Copilot 같은 도구들이 실무 개발

나는 Claude Code를 단순한 코드 생성 도구가 아니라, OMC(oh-my-claudecode)와 결합된 AI 개발 워크플로우의 일부로 사용한다.Claude Code: 코드 읽기, 파일 수정, 명령 실행, hook, transcript 등 AI 개발 런타임 제공O

하네스 설계 (2) — 모든 결정의 "왜" 이전 글에서는 개인 하네스가 무엇을 하는지를 정리했다. 이 글은 그 각각의 결정이 왜 그렇게 내려졌는지를 다룬다. 설계 문서는 결론만 적기 마련이다. "블랙리스트로 간다", "토큰은 한 턴만 유효하다", "보호 브랜치는 토