Transcript
00:00:00중세 시대의 왕이라고 상상해 보세요. 왕국 전체를 운영해야 하지만
00:00:04다른 사람들이 알아서 해주길 바라며 아무것도 하고 싶지 않은 상황이죠. 문제는 직원들이
00:00:10받아먹는 데만 익숙해서 그럴 수 없다는 겁니다. 여러분에게 필요한 건 왕국 전체를 알아서
00:00:15운영해 줄 시스템인데, 그게 바로 Claude Code가 된 것입니다. Anthropic이
00:00:19업데이트를 배포하면서 단순한 코딩 에이전트를 넘어 완전한 운영 체제가 되었죠.
00:00:25기기의 모든 것을 조정하는 거죠. 하지만 이 모든 걸 하나로 묶는 것은 동적 워크플로우입니다.
00:00:30왕이 왕국 전체를 에이전트에게 넘기기 전에, 이게 실제로 어떻게 작동하는지 보시죠.
00:00:35Anthropic이 우리가 토큰을 낭비할 새로운 방법을 내놓기 시작한 이후로,
00:00:40사실 이건 그들이 Claude Code로 돈을 더 벌기 위한 핑계지만요, 단순 코딩 에이전트 이상이 되었습니다.
00:00:44거의 완전한 운영 체제가 된 거죠. 운영 체제가 모든 작업의 기반이 되어
00:00:50기기에서의 활동을 조정하는 것처럼 Claude Code도 같은 역할을 합니다. 기기에서
00:00:55하는 모든 것을 조정하고 제어하죠. 하지만 동적 워크플로우가 이 시스템을 완성하는 방법을
00:01:00알아보기 전에, 다른 구성 요소들도 알아야 합니다. 컴퓨터 운영 체제와
00:01:04Claude Code 운영 체제의 유일한 차이점은 Arch를 쓰지 않는 한
00:01:08설정에 그렇게 애쓸 필요가 없다는 겁니다. 마이크를 작동시키려고 수많은 드라이버를
00:01:12설치할 필요도 없고요, 그래야 '바이브 갓'처럼 음성 프롬프트를 사용할 수 있으니까요.
00:01:17실제 OS처럼 여러 부분으로 구성되어 있습니다. 각 부분은 시스템 완성에 필수적입니다.
00:01:22OS에서 커널은 가장 중요한 계층으로 핵심을 형성하고 모든 작업을 제어합니다.
00:01:28Claude Code에서 이에 상응하는 것은 Claude.md 파일과 컨텍스트 파일들입니다.
00:01:33에이전트가 최상의 성능을 발휘하도록 Claude.md 파일을 구성하는 법에 대해 이미
00:01:39영상을 만든 적이 있죠. 커널은 전체 에이전트를 구동하는 프로그램이기 때문에 중요합니다.
00:01:44제대로 설정하지 않으면 에이전트는 프로젝트가 무엇을 원하는지 파악하지 못합니다. 그리고
00:01:48다른 부분들도 함께 무너져 버리죠. 결혼하면 인생이 무너지는 것과 비슷합니다. 다음은
00:01:53시스템이 외부 기기와 상호작용하게 해주는 드라이버입니다. Claude Code에서
00:01:58이에 해당하는 것은 MCP입니다. Claude가 외부 도구가 필요할 때 MCP를 통해
00:02:04그 도구에 접근하여 작업을 수행하죠. 그다음은 일상적인 프로그램들로, Claude Code에서는
00:02:09스킬과 다른 명령어들입니다. 여기엔 반복 작업에 대한 구조화된 지침이 담겨 있으며 필요할 때마다
00:02:14호출할 수 있습니다. 모든 OS에는 정해진 시간에 특정 작업을 실행하는 스케줄러나 크론 잡이 필요합니다.
00:02:20같은 방식으로 Claude Code에 최근 루프와 루틴이 추가되었습니다. 이게 바로 크론 잡 같은 역할을 하며
00:02:25일일이 모니터링할 필요를 없애줍니다. 수작업으로 하던 반복적인 일을 자동화해 주죠.
00:02:29시스템이 꺼져도 작업은 스스로 계속 실행됩니다. 그러니 아무도 쓰지 않는
00:02:34B2B SaaS 애플리케이션을 에이전트가 관리하고 있다고 생각하며 편안히 주무시면 됩니다.
00:02:40마지막으로, 이 모든 것을 하나로 묶어 완전한 운영 체제로 만드는 가장 중요한 부분이 있습니다.
00:02:45바로 동적 워크플로우로, Opus 4.8에서 선보인 새로운 기능입니다. 이미 알고 계실지도 모르겠지만
00:02:50Claude Code에는 동적 워크플로우가 있습니다. 기본적으로 이건 장기 실행 작업을
00:02:55단순화하려는 Anthropic의 또 다른 시도입니다. 설계된 작업을 수행하기 위해 여러 에이전트를
00:03:01생성하는 반복 가능한 지침으로 작동하죠. 그렇다면 기존 아키텍처와 어떻게 다른 걸까요?
00:03:06비교해 보면 첫 번째로 가장 간단한 건 스킬입니다. 스킬은 안내가 필요한 작업을 위한
00:03:11반복 가능한 지침입니다. 하지만 스킬은 하나의 에이전트에 의해 생성되고 그 동일한 에이전트가
00:03:17지침을 읽습니다. 이미 아는 작업을 더 잘하도록 에이전트를 안내할 뿐 장기 실행 작업에는 도움이
00:03:22되지 않습니다. 하나의 에이전트가 전부 다 하는 거죠. 그다음은 목표(goal) 명령입니다.
00:03:27미리 정의된 최종 목표를 향해 반복하며, 끝날 때까지 에이전트가 루프를 돕니다. 이것은
00:03:32장기 실행 작업을 더 잘 만들기 위한 훌륭한 시도였고 출시 이후 저희 워크플로우에서도 많이 쓰고 있습니다.
00:03:38목표와 워크플로우 모두 여러 에이전트를 조정할 수 있지만 다릅니다.
00:03:43둘을 구분하는 핵심은 결정론입니다. 목표는 비결정론적이라 시스템이 다음에 무엇을 할지 결정하죠.
00:03:48워크플로우는 결정론적이라 코드가 정확히 무슨 일이 일어날지 결정합니다. 워크플로우
00:03:54키워드만 사용하면 첫 번째 워크플로우를 만들 수 있습니다. 프롬프트의 그 단어에서 Claude는
00:03:59작업에 필요한 동적 워크플로우를 식별합니다. 그런데 워크플로우는 우리가 흔히 쓰는 단어라
00:04:04매번 트리거될 것 같지만, 워크플로우를 생성하려는 의도가 명확히 표현되지 않으면 작동하지 않습니다.
00:04:09이 점이 워크플로우가 다른 점입니다. 다른 것들이 사용하는 일반 마크다운 대신 JavaScript 코드를
00:04:14만듭니다. .Claude 폴더 안의 워크플로우 디렉토리에 위치하며 전체 스크립트를 사용해
00:04:19전체를 제어합니다. 계획이 컨텍스트 윈도우에 머무르는 대신, 서브 에이전트들이 작동할 방법을
00:04:23단계별로 정의하는 코드로 작성되는 것입니다. 서브 에이전트를 위한 엄격한 스키마, 즉
00:04:28양식을 정의하여 엄격한 형식으로 결과물을 내놓게 하죠. 각 에이전트는 프롬프트와
00:04:33충족해야 할 양식과 함께 호출됩니다. 결과물이 스키마와 일치할 때까지 계속 작업한 후 결과를 반환합니다.
00:04:39슬래시 명령어와 워크플로우 이름을 사용해 호출하고 테스트할 계획을 전달할 수 있습니다.
00:04:44백그라운드에서 실행되므로 다른 일을 하거나, 프로젝트 관리자가 당신의 AI 생산성을
00:04:49칭찬하게 할 다른 프롬프트를 줄 수도 있죠. 진행 상황을 확인하려면 워크플로우
00:04:53명령어를 실행하면 됩니다. 거기서 각 워크플로우의 모든 단계와 각 에이전트가
00:04:58호출한 모든 모델을 볼 수 있고, 각 작업이 소모한 토큰 수도 확인할 수 있습니다.
00:05:03워크플로우가 실행되는 중에 세션이 종료되어도 걱정할 필요가 없습니다.
00:05:08재개 명령을 실행하면 진행 상황이 그대로 유지됩니다. 각 워크플로우는 자체 ID를 유지하죠.
00:05:14재개할 때 메모리에서 캐시된 모든 에이전트 작업을 불러와 중단된 지점부터 다시 시작합니다.
00:05:19우리 할머니와는 달리, Claude AI 요금 내는 걸 잊지 않고 해야 할 일을 기억하죠.
00:05:24워크플로우를 사용하기 전 참고할 점이 있습니다. 아직 리서치 프리뷰 단계라
00:05:29동적 워크플로우는 일반 Claude Code 세션보다 훨씬 많은 토큰을 소비합니다.
00:05:35여러 서브 에이전트가 내부적으로 작동하며 각각 별도의 컨텍스트 윈도우에서 실행되기 때문이죠.
00:05:40정말 필요할 때만 써야지, 안 그러면 200달러 플랜을 몇 시간 만에 다 쓸 수도 있습니다.
00:05:45워크플로우가 최선인지 알려주는 몇 가지 핵심 지표가 있습니다. 첫째는
00:05:50작업을 독립적인 단위로 나눌 수 있느냐는 겁니다. 에이전트들이 서로의 작업에 의존하면
00:05:55기다리기만 하게 되어 워크플로우를 생성하는 의미가 없죠. 병렬 처리의 이점을 잃게 되니까요.
00:06:00작업 간 의존성이 낮을수록 병렬 처리와 결과 속도가 좋아집니다. 여러분의 스타트업이 부모님
00:06:05돈에 의존해 살아남는 것과는 다르게요.
00:06:10동적 워크플로우를 사용하는 두 번째 이유는 작업이 단일 컨텍스트 윈도우 이상을 필요로 해서
00:06:15여러 덩어리로 나눠야 할 때입니다. 워크플로우는 각각 자체 컨텍스트 윈도우를 가진 서브 에이전트를
00:06:21사용하므로 작업이 충분히 커서 별도의 윈도우가 필요해야 합니다. 그렇지 않으면
00:06:26시간과 토큰만 낭비하게 됩니다. 각 서브 에이전트는 신선한 컨텍스트에서 실행되어
00:06:31결과만 반환합니다. 추론의 나머지 부분은 코드 파일에 남고 메인 컨텍스트 윈도우로는
00:06:36필요하지 않은 이상 들어오지 않습니다. 다음 이유는 작업이 검증할 가치가 있을 때입니다.
00:06:41잘못된 답이 비용이 많이 들어 교차 검증이 필요할 때 워크플로우를 사용하세요. 보안 발견,
00:06:46버그 신고, 마이그레이션 같은 것들이죠. 하지만 검증은 토큰과 시간을 태우는 추가 에이전트를
00:06:52사용합니다. AI CEO가 토큰이 많을수록 돈이 된다고 했다고 무작정 다섯 에이전트를
00:06:57생성하지 말고 그만한 가치가 있는지 확인하세요. 마지막 이유는 작업이 결정론적이어야 한다는 겁니다.
00:07:03워크플로우는 코드를 사용해 고정된 구조로 에이전트를 호출합니다. 그러니 작업이 결정론적이면
00:07:09사용하세요. 작업이 비결정론적이고 에이전트가 런타임에 다음 작업을 평가해야 한다면
00:07:14워크플로우는 적합하지 않습니다. 워크플로우와 목표 사이에서 선택할 때는 작업의 형태를
00:07:20생각하세요. 작업은 넓거나 깊을 수 있습니다. 넓다는 건 동시에 실행될 수 있는 여러 하위
00:07:25작업으로 나뉠 수 있다는 뜻입니다. 깊다는 건 작업을 하나씩 단계별로 깊게 파고드는 거죠.
00:07:32워크플로우는 넓기 때문에 더 깊게 들어가는 대신 에이전트를 호출해 반복하게 합니다. 깊은
00:07:37작업의 경우, 목표 명령은 작업을 하나씩 처리하며 워크플로우처럼 병렬로 실행하지 않습니다.
00:07:43토큰 낭비를 피하기 위해, 작업이 진정으로 맞을 때만 워크플로우를 사용하세요.
00:07:48Claude Code는 Deep Research라는 내장 동적 워크플로우를 제공합니다.
00:07:53이건 우리가 예전에 여러 컨텍스트 파일과 Claude.md로 수동으로 구축하던
00:07:58다단계 리서치 파이프라인입니다. 이제는 어떤 프로젝트에서든 호출할 수 있는 워크플로우죠.
00:08:04이 리서치는 OS의 핵심입니다. OS 뒤의 정보원을 신뢰할 수 있게 해서 어머니가
00:08:09보시는 붐어 페이스북 그룹의 가짜 정보를 가져와 팩트 체크하는 당신을 혼내는 일을 막아주죠.
00:08:145단계로 나뉘어 각각 다음 단계로 이어집니다. 우선 정보를 찾고,
00:08:19찾은 소스에서 세부 사항을 가져옵니다. 그다음에 주장들을 교차 검증하는 적대적 검증이 따르고,
00:08:24살아남은 정보를 하나의 최종 문서로 합성합니다. 워크플로우
00:08:29명령어에서 작동하는 걸 볼 수 있는데, 각 서브 에이전트가 부모로부터 도구를 상속받아 사용하며
00:08:34매우 토큰 집약적이라 금방 한도를 다 쓸 수 있습니다. 작은 주제에도 100만 토큰이 소모되었죠.
00:08:39다단계 리서치 외에도 리서치 시스템의 일부가 될 다른 워크플로우를 만들 수 있습니다.
00:08:45저희가 만든 것 중 하나는 경쟁사를 조사하고 성과를 확인하며 그들의 경쟁 우위를 찾아냅니다.
00:08:49제품 빌더에게 중요한 부분입니다. 더 나은 것을 만들려면 경쟁사가 시장에서
00:08:54어떻게 하고 있는지 알아야 하니까요.
00:08:59이것도 리서치 워크플로우처럼 4단계로 나뉘어 있고 끝나면 결과물을 보고합니다.
00:09:04저희 실행에는 679,000 토큰과 34명의 에이전트가 쓰였고 모든 결과를 담은 마크다운 보고서를 작성했습니다.
00:09:11작업하면서 스스로 개선하기도 합니다. 문제가 생기면 수정안을 적용해서,
00:09:17다음 실행 때는 같은 문제를 겪지 않게 되죠. 보고서에는 명확히 정의된
00:09:21비교 지표와 발견 사항들이 모두 들어있어서 제품 출시 전 시장 분석 소스로 쓸 수 있습니다.
00:09:26그리고 저희 콘텐츠가 마음에 드신다면 '하입(hype)' 버튼을 눌러주세요.
00:09:30이런 콘텐츠를 더 많이 만들고 더 많은 분께 닿게 하는 데 큰 힘이 됩니다.
00:09:35모든 운영 체제는 커널과 드라이버, 시스템을 완성할 조각들이 필요합니다. 함께 모여서,
00:09:41당신의 입력 없이도 돌아가게 만들죠. 그런 시스템의 예로 '제2의 뇌' 설정이 있습니다.
00:09:45기기들이 LLM으로 축복받은 이후로, 우리 첫 번째 뇌가 사용되지 않아 완전히 맛이 갔다면 정말 유용하죠.
00:09:50이 제2의 뇌의 커널은 Claude.MD가 되어 전체 시스템 탐색 방법을 담습니다.
00:09:55일상 프로그램이자 반복적인 일은 스킬입니다. 계속 수행하는 작업에 대한
00:10:01지침을 가지고 있죠. 설정하는 가장 좋은 방법은 이것입니다. 긴 세션에 깊이 빠져 있다가
00:10:06이게 자주 할 일이라는 걸 깨닫게 되면, 그 세션의 배움을 스킬로 결합해 달라고 Claude에게 요청하세요.
00:10:11이 OS의 기억은 당신의 보관소(vault)에 유지되는 모든 파일들입니다. 무엇을 어떻게 하는지
00:10:16기록하죠. 즉, 이 시스템은 당신보다 당신에 대해 더 잘 알게 되고 Claude에게
00:10:21작업 중인 모든 것에 대한 컨텍스트를 제공합니다. 종종 제2의 뇌가 외부 소스에
00:10:25접근해야 하므로 구글 캘린더와 노션 MCP를 설정했습니다.
00:10:29덕분에 노션의 프로젝트 파일에 접근해 데이터를 동기화하고, 캘린더 일정을 읽어
00:10:35바쁜 일정 사이사이에 '풀 만지기(touching grass)' 시간을 가질 수 있게 항목을 만들고 업데이트하죠.
00:10:41따라야 할 정확한 형식을 Claude.MD 파일에 기록했고 가장 중요한 부분은 설정을 위한 워크플로우를 만드는 것입니다.
00:10:46이걸 통해 반복 작업을 병렬화하고 서브 에이전트에게 넘길 수 있습니다.
00:10:51우리가 만든 '아침 브리핑' 워크플로우는 서브 에이전트를 생성해 여러 소스에서 정보를 모으고 아침을 열 브리핑을 반환합니다.
00:10:57이 모든 게 설정되면, 프롬프트만 주면 됩니다. 올바른 스킬과 컨텍스트를 불러와
00:11:02알맞은 위치에 파일을 만들고, 스스로 정보를 관련 부분에 연결하죠.
00:11:07제2의 뇌를 한동안 사용해 왔다면, 감사(audit) 워크플로우를 구축하세요.
00:11:12깨진 링크를 확인하고 설정의 모든 문제를 노출해 보고합니다.
00:11:17거기서 수정을 실행해 제2의 뇌를 최상의 상태로 유지하세요. 하지만 어떤 사람인지 아니까 다음 주면 치료 세션 비용도 내고 있겠네요.
00:11:22그건 그렇고, 당신은 다음 주면 치료 비용까지 내고 있을 겁니다.
00:11:27코딩하지 않는 프로젝트를 위한 전체 운영 체제를 구축할 수 있는 것처럼,
00:11:32코딩 프로젝트도 똑같이 할 수 있습니다. Claude.MD를 커널로 설정하고 모든 프로젝트
00:11:37정보를 그 안에 넣으세요. 프로젝트를 위한 에이전트를 일상 프로그램으로 구성하세요.
00:11:42또한 에이전트가 편집을 마친 후 파일을 포맷하는 등의 사례에 맞는 후크(hooks)도 설정하세요.
00:11:46당신의 관계와 코드라는 개판 사이에서, 적어도 하나는 정리되게요.
00:11:51새 엔드포인트 추가 같은 작업을 위한 스킬을 만드세요. 모든 엔드포인트가
00:11:56원하는 정확한 스키마를 따르게 하고, 배포 전 변경 사항 검토, 코드베이스나
00:12:01데이터베이스 마이그레이션, 엔드 투 엔드 테스트 실행 등 전체 앱이 작동하는지
00:12:07확인하는 워크플로우를 만들 수 있습니다. 매니저가 새벽 2시에 프로덕션 죽었다고 전화해서 깨는 대신,
00:12:12이 OS의 컨텍스트는 docs 폴더의 파일들과 코드 자체가 됩니다. 워크플로우는
00:12:17프로젝트 마이그레이션에 특히 도움이 됩니다. 전체 프로젝트를 한 라이브러리에서
00:12:22다른 곳으로 변환하는 걸 빌드하고 개별 에이전트가 변환을 처리하게 할 수 있죠.
00:12:27테스트 결과, 워크플로우 없이 1시간 넘게 걸리던 게 워크플로우를 쓰니 21분 만에 끝났습니다.
00:12:32워크플로우로 절약한 시간은 다리오의 부적절한 딥페이크 영상을 스크롤하는 것보다 더 중요한 일에 쓸 수 있죠.
00:12:37이게 우리 운영 체제가 코딩 유스 케이스로 확장되는 방식입니다. 프로젝트를 빌드할 때,
00:12:43수동으로 다 처리할 필요 없습니다. 운영 체제가 알아서 하게 두세요.
00:12:47차세대 대형 AI B2B SaaS 회사를 창업하고 싶은데 어디서부터 시작할지 모르겠다면, AI Labs Pro에 오셔야 합니다.
00:12:53이 영상에서 사용된 워크플로우들과, 저희가 준비한 다른 모든 리소스,
00:12:57가이드, 굿즈들을 찾을 수 있을 겁니다. 우리 팀을 포함한
00:13:01비슷한 생각을 가진 괴짜들을 만날 수 있어요. 설명란의 링크를 확인하세요.
00:13:05영상 끝이네요. 채널을 지원하고 이런 영상 제작을 계속 돕고 싶으시다면,
00:13:09아래의 슈퍼 땡스 버튼을 이용해 주세요. 항상 시청해 주셔서 감사합니다.
00:13:14다음 영상에서 뵙죠.
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