00:00:00AI 에이전트의 가장 큰 문제는 컨텍스트 창이 제한적이라는 점입니다.
00:00:03이 때문에 이전 작업 내용을 제대로 기억하지 못합니다..
00:00:06Claude 코드에 큰 작업을 맡기면, 하나의 기능을 구현하는 과정에서 여러 번 컨텍스트를 압축하게 됩니다.
00:00:12이 때문에 원래 맡았던 주요 작업을 잊어버려 장기 작업에는 비효율적입니다..
00:00:17Anthropic은 실제 엔지니어링 환경에서 팀이 작업하는 방식에 착안한 해결책을 최근 발표했습니다.
00:00:22그들은 장기 작업에서 실패하는 두 가지 주요 원인을 찾아냈습니다.
00:00:26많은 분들이 전체 애플리케이션이나 큰 기능을 한 번에 구현하려 시도했지만,
00:00:30너무 많은 작업을 한꺼번에 처리하려다 모델의 컨텍스트가 고갈되는 경우가 많았습니다.
00:00:34반복적인 압축 후에는 컨텍스트 창이 새로고침되면서 기능이 절반만 구현된 상태로 남고,
00:00:39그 기능의 진행 상황에 대한 기억도 사라져 결국 불완전한 구현으로 이어집니다.
00:00:43두 번째 문제는 테스트 기능이 부족해서 Claude가 테스트되지 않은 기능을 완료된 것으로 표시한다는 점입니다.
00:00:49제대로 작동하지 않더라도 기능이 완료되었다고 가정해 버립니다.
00:00:53그들의 해결책은 실제 소프트웨어 팀의 작업 방식에서 영감을 받아,
00:00:56초기화 에이전트와 코딩 에이전트를 조화롭게 사용하는 것이었습니다.
00:00:59이 워크플로는 원래 직접 구축하는 에이전트를 위한 것이지만,
00:01:02Claude 코드 인스턴스에도 적용될 수 있다는 것을 알게 되었습니다.
00:01:06첫 번째 에이전트는 코딩 에이전트를 제대로 초기화하는 데 집중합니다.
00:01:09이 과정은 시간이 좀 걸리니 인내심을 가지셔야 합니다..
00:01:12저는 빈 Next.js 프로젝트가 있는데, 온라인 파이썬 컴파일러를 만들고 싶습니다.
00:01:16시작하기 전에 `init` 명령어를 사용해 `Claude.md` 파일을 생성하세요.
00:01:20이 파일은 코드베이스 문서로, 프로젝트 루트에 위치하며 전체 개요와 모든 중요한 정보를 담고 있습니다.
00:01:27다음으로, 프로젝트 루트에 기능 목록 JSON 파일을 생성합니다.
00:01:30이 파일에는 모든 기능과 해당 테스트 단계가 나열되어야 하며,
00:01:33모든 테스트는 초기에는 실패로 표시하여 Claude가 반드시 테스트하도록 강제합니다.
00:01:38JSON 파일이 컨텍스트 내에서 관리하기 더 쉽기 때문에 Markdown 대신 JSON을 사용합니다.
00:01:43Claude는 브라우저에 보이는 인터페이스가 아닌 코드만 테스트할 수 있으므로,
00:01:46브라우저 테스트를 위해 Puppeteer를 연결했습니다.
00:01:49그 다음,
00:01:49개발 서버 시작을 안내하는 초기화 스크립트와 시스템이 프로젝트 완료 상태를 추적할 수 있도록 진행 상황 추적 파일을 생성합니다.
00:01:57가이드라인에 따라 Claude는 매 실행 후 `progress.md`를 업데이트하고,
00:02:02기능 구현 후에는 각 기능을 테스트해야 합니다.
00:02:04가장 중요한 관행은 Git에 커밋하는 것입니다.
00:02:07병합 가능한 상태로 커밋하는 것이 얼마나 중요한지 우리는 과소평가하고 있습니다.
00:02:10명확한 로그가 있는 Git 커밋은 무엇이 완료되었는지 보여주고,
00:02:13구현이 실패했을 때 되돌릴 수 있게 해줍니다.
00:02:15마지막으로, Claude는 기능을 구현됨으로 표시하는 것 외에 기능 목록을 변경해서는 안 됩니다.
00:02:20환경이 준비되었으니 이제 코딩 단계로 넘어갑니다.
00:02:23아이디어는 기능 JSON에 있는 각 기능을 하나씩 구현하는 것이었습니다.
00:02:27Claude는 또한 테스트된 각 기능 후에 설명적인 커밋 메시지를 작성하고,
00:02:31필요할 때는 브라우저를 실행했습니다.
00:02:33앱이 작동하는 것을 확인하면,
00:02:34JSON 필드를 `false`에서 `true`로 업데이트하고,
00:02:38`progress.md`에 지금까지 완료된 내용을 업데이트했습니다.
00:02:42마지막으로 변경 사항을 커밋하고, 커밋이 성공했는지 확인했습니다.
00:02:45이 점진적인 접근 방식의 장점은 세션이 종료되더라도 중단했던 지점에서 정확히 다시 시작할 수 있다는 점입니다.
00:02:51모든 것이 Git 로그에 추적되므로 코드를 망가뜨릴 걱정을 할 필요가 없습니다.
00:02:55Claude는 코드 자체가 아닌 Git 로그와 진행 파일에서 프로젝트를 이해할 수 있으므로,
00:03:00세션을 쉽게 재개할 수 있습니다.
00:03:02다음 프롬프트는 단순히 "완료되지 않음"으로 표시된 다음 기능을 구현하는 것입니다.
00:03:06이 접근 방식은 또한 Claude가 적절한 테스트 없이 기능을 완료로 표시하는 경향을 줄여줍니다.
00:03:11각 반복은 실제 테스트를 통해 앱이 처음부터 끝까지 구축되도록 보장하여,
00:03:15코드만으로는 명확하지 않은 버그를 식별하는 데 도움을 줍니다.
00:03:19모든 기능이 `true`로 표시될 때까지 이 주기를 반복합니다.
00:03:22이것이 BMAD 방식과 비슷하다고 생각할 수도 있습니다.
00:03:24유사점은 있지만, Claude의 워크플로가 어떤 면에서는 더 낫다고 생각합니다.
00:03:28에이전트를 개별적으로 호출하지 않아 더 쉬웠고, 컨텍스트 활용도 더 좋았습니다.
00:03:33그렇게 많은 기능을 구현한 후에도 컨텍스트의 84%만 사용했습니다.
00:03:37BMAD였다면 큰 스토리 때문에 이미 두 번이나 컨텍스트 압축이 일어났을 것입니다..
00:03:42그렇지만 BMAD는 여전히 즉시 사용 가능한 완전한 시스템인 반면, 이것은 아직 구현해야 할 아이디어입니다.
00:03:48하지만 BMAD도 Git 시스템과 같은 이 아이디어의 일부를 활용할 수 있을 것입니다.
00:03:51수백만 명에게 AI로 개발하는 방법을 가르친 후, 우리는 이러한 워크플로를 직접 구현하기 시작했습니다.
00:03:57우리는 이전보다 더 빠르고 더 나은 제품을 만들 수 있다는 것을 알게 되었습니다.
00:04:00우리는 앱이든 웹사이트든 여러분의 아이디어를 현실로 만드는 데 도움을 드렸습니다.
00:04:04혹시 저희 영상을 보면서 "좋은 아이디어가 있는데, 이걸 구현할 기술 팀이 없어"라고 생각하셨나요?
00:04:08바로 그럴 때 저희가 필요합니다..
00:04:10저희를 여러분의 기술 공동 조종사라고 생각하세요.
00:04:12우리는 수백만 명에게 가르쳤던 동일한 워크플로를 여러분의 프로젝트에 직접 적용하여,
00:04:17개발팀을 고용하거나 관리하는 번거로움 없이 개념을 실제 작동하는 솔루션으로 전환해 드립니다.
00:04:22여러분의 아이디어를 현실로 빠르게 구현할 준비가 되셨나요?
00:04:25hello@autometer.dev로 연락 주세요. 이것으로 이번 영상은 마무리하겠습니다.
00:04:29채널을 지원하고 저희가 이런 영상을 계속 만들 수 있도록 돕고 싶으시다면,
00:04:33아래의 슈퍼 땡스 버튼을 사용해 주세요.
00:04:36늘 그렇듯이 시청해 주셔서 감사합니다. 다음 영상에서 뵙겠습니다.