Transcript
00:00:00이것은 지난 몇 달간 가장 강력한 Claude Code 업데이트지만, 아무도 언급하지 않고 있습니다.
00:00:04UltraCode를 사용하면 Claude Code가 에이전트 군단을 가동하여
00:00:10매우 크고 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다. 단순히 소수의 에이전트가 아닙니다. 수백 개의
00:00:14에이전트를 동원해 작업을 분할하고 한 번에 완료할 수 있죠. 하지만 UltraCode의 진정한 힘은
00:00:20단순히 생성할 수 있는 에이전트의 수가 아닙니다. 즉석에서 특정 작업에
00:00:24맞춤화된 하네스를 구축한다는 점입니다. 보통 Claude Code는 획일적인
00:00:29방식으로 문제를 해결하지만, 이 새로운 기능 덕분에 더 이상 그렇지 않게 되었습니다.
00:00:34그래서 이번 영상에서는 이 기능을 바로 활용할 수 있도록 작동 방식을 정확히 분석해 보겠습니다.
00:00:38왜 UltraCode와 동적 워크플로우에 주목해야 할까요? 간단합니다.
00:00:43이것이 바로 Claude Code로 크고 복잡한 작업을 처리하는 가장 좋은 방법이기 때문입니다. 그것이 전부입니다.
00:00:49그 비결은 바로 맞춤형 하네스입니다. 이는 해결하려는 문제에 따라
00:00:56새로운 해결 방식을 만들어낸다는 거창한 표현입니다. 예를 들어
00:01:02심층 조사 같은 작업을 처리하는 방식을 보면 알 수 있습니다. 결제 서비스를
00:01:08새 제공업체로 이전해야 할까요? 라는 복잡한 질문이 있을 때, 기존의 Claude Code를
00:01:14일반적으로 사용한다면 프롬프트 창에 입력하겠죠. 그러면 고정된 기본
00:01:20하네스를 사용하게 됩니다. 단일 세션 내에서 하나의 컨텍스트 창만 사용하겠죠.
00:01:24몇 번의 웹 검색을 수행하고, 상위 결과를 가져와서 검증하고,
00:01:30요약하여 일반적인 조사 보고서를 제공합니다. 기본적으로 정적 하네스를 말하는 겁니다. 즉,
00:01:34Claude Code를 단일 컨텍스트 창에서 열기만 하고,
00:01:38하위 에이전트를 사용하거나 원래의 사고 과정을 반대 의견으로 검토하라고 지시하지 않는 것입니다.
00:01:44그래서 아주 단순합니다. 토큰을 적게 사용하고, 결과적으로는 일반적인 답변을 얻게 되죠. 주의할 점은,
00:01:51대부분의 문제에는 충분합니다. 하지만 오늘 우리는 크고 복잡한 작업에 대해 이야기하고 있습니다. 반면에
00:01:57동적 워크플로우에서 UltraCode를 사용하면(이 둘의 차이는 잠시 후 설명하겠습니다), 그 문제에
00:02:02맞춤화된 하네스를 얻게 됩니다. 그 문제를 해결하기 위한 다른 접근 방식을 취하게 되죠.
00:02:09단일 컨텍스트 창에만 머물지 않습니다. 다양한 에이전트를 투입하고,
00:02:12에이전트들이 작업에 따라 각자 다른 일을 수행하게 합니다.
00:02:17예를 들어, 결제 서비스를 새로운 제공업체로 이전해야 하는지 물어볼 때,
00:02:22웹 검색을 해서 요약본을 내놓는 대신, 동적 워크플로우를 사용하면
00:02:26우리의 결제 서비스가 무엇인지 파악할 것입니다. 즉, 우리의 빌링 코드를 읽고
00:02:30실제로 어떻게 운영되는지 깊이 파고들 것입니다. 거기서부터 새로운
00:02:35제공업체의 문서와 기능을 비교 확인합니다. 거래 규모에 따른 비용을 산정합니다. 실제로
00:02:40악마의 변호인 에이전트를 두어 “이게 정말 타당한가?”라고 묻게 합니다. 그리고 결국
00:02:47일반적인 답변 대신 구체적인 권장 사항을 얻게 됩니다. 동적 워크플로우의 핵심은,
00:02:55답변을 도출하는 과정이 다르다는 점입니다. 질문에 따라 맞춤화됩니다. 이런 방식을 취하면
00:03:02더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 이것이 바로 주목해야 할 이유입니다. UltraCode가
00:03:07이 모든 것에서 어떤 역할을 하는지 이야기하기 전에, 먼저 오늘의 스폰서인 제 소개를 잠시 하겠습니다. 얼마 전 저는 Claude
00:03:13Code 마스터클래스를 출시했는데, 이는 초보자가 AI 개발자가 되는 가장 확실한 방법입니다. 특히
00:03:19비기술적 배경을 가진 분들에게 최적이죠. 저는 매주 내용을 업데이트합니다. 최근에는 코덱스 마스터클래스 모듈도
00:03:24추가했습니다. 이 강좌를 수강하고 싶다면, Chase AI Plus 내에서 확인하실 수 있습니다.
00:03:29고정 댓글에 링크를 남겨두겠습니다.
00:03:31그럼 UltraCode란 무엇일까요? `/effort`를 입력했을 때 화려한 그래픽을 보여줄 정도면 꽤 중요한 기능인 게 분명하죠.
00:03:35UltraCode는 노력 수준(effort level)과 관련이 있습니다. Claude Code 내부에서 `/effort`를 입력하면
00:03:41낮음(low)에서 UltraCode까지 이어지는 스펙트럼이 나타납니다.
00:03:46보통 Opus 4.8에서는 기본적으로 높음(high)으로 설정되어 있지만, UltraCode는 최대치(max)를 한 단계 뛰어넘습니다. 음,
00:03:53엄밀히 말하면 그렇습니다. `/UltraCode`를 입력하면 두 가지 일이 발생합니다. 하나는,
00:04:00노력 수준이 높음에서 매우 높음(extra high)으로 올라갑니다. 최대치(max)가 아니라 매우 높음으로 점프하는 거죠.
00:04:05둘째로, 이제 자동 동적 워크플로우 오케스트레이션이 활성화됩니다. 여기서 우리는 두 가지에 대해
00:04:11말하고 있는 겁니다. 이 영상에서 우리는 동적 워크플로우에 대해 다뤘습니다. 이는 작업에 맞는
00:04:16맞춤형 하네스를 사용한다는 아이디어죠. UltraCode가 있죠. 좋아요, UltraCode는 노력 수준을
00:04:22매우 높음으로 바꾸고 동적 워크플로우 오케스트레이션을 자동으로 허용합니다. 동적 워크플로우는
00:04:29그 자체로도 Claude Code 내의 독립적인 기능입니다. Claude Code 안에서
00:04:34`/workflows`를 입력하면, 어떤 프롬프트를 주든 Claude Code가 반드시 워크플로우를 생성하도록 강제할 수 있습니다.
00:04:42하지만 우리가 UltraCode 모드에 있다면, Claude Code는 이 작업에 동적 워크플로우가 필요한지 스스로
00:04:48판단합니다. `/workflow`를 입력하거나 워크플로우를 사용하라고 지시하여 항상 동적 워크플로우를 호출할 수도 있지만,
00:04:55UltraCode 모드에서는 알아서 판단해 줍니다. 그러니까
00:04:59제가 호출할 수 있는 일종의 기술 같은 거죠. UltraCode는 Claude Code가
00:05:06현명하게 행동할 수 있게 합니다. 프롬프트에 따라
00:05:10가끔은 정적 하네스를 사용하기도 합니다. 굳이 매번 무리할 필요는 없으니까요. 하지만 작업이 복잡하면
00:05:15동적 워크플로우를 사용하죠. 그것이 UltraCode가 등장하는 지점입니다. 일종의 자동
00:05:20레이어죠. 생각할 필요가 없습니다. 필요하다면 알아서 동적 워크플로우를 실행합니다. 굳이
00:05:23머리를 쓸 필요가 없다는 겁니다. 정말 좋죠. 이제 UltraCode를 최대한 활용하려면,
00:05:30동적 워크플로우에 대해 좀 더 자세히 알아봐야 합니다. UltraCode와 동적 워크플로우의 차이를
00:05:34이해했으니, 이제 좀 더 깊이 들어가 보죠.
00:05:39Claude Code와 관련해 Anthropic이 이에 관한 전체 블로그를 작성했습니다. 약 일주일 전에 나온 블로그인데,
00:05:44제목은 “모든 작업을 위한 하네스: Claude Code의 동적 워크플로우”입니다. 이번 영상에서
00:05:48블로그 전체를 다루지는 않겠습니다. 여러분이 알아야 할 부분만 짚고 넘어가죠.
00:05:52관련 링크는 설명란에 남겨두겠습니다. 가장 먼저 강조하고 싶은 것은
00:05:55왜 동적 워크플로우인가? 하는 점입니다. 앞서 언급했듯이 복잡한 작업에 더 좋기 때문이죠.
00:05:59하지만 왜 Claude는 보통 이런 작업에 충분하지 않을까요? Claude가
00:06:04단일 컨텍스트 창에서 복잡한 작업을 오래 수행할수록 성능이 저하되기 때문입니다. 언급된 세 가지 요인은
00:06:09모두 컨텍스트 로트(context rot)의 범주에 속합니다. 즉, 에이전트의 게으름 같은 거죠.
00:06:16우리 모두 겪어봤을 겁니다. Claude Code에게 범위가 큰 작업을 시키면,
00:06:20적당히 처리해 버리죠. 또, Claude가 자신의 결과나 발견을 더 선호하는
00:06:25자기 선호적 편향(self-preferential bias)도 있습니다. 특히 루브릭(평가 기준)에 따라 검증하거나
00:06:30판단하라고 할 때 그렇습니다. 며칠 전 제가 보여드린 “그릴 미(grill me) 코덱스” 영상에서
00:06:34코덱스를 도입했을 때 이야기했던 것과 같습니다.
00:06:38Claude는 자신의 작업을 평가하는 데 뛰어나지 않습니다. 특히 동일한 세션 내에서 작업을 평가하라고
00:06:44지시하면 더 그렇습니다. 같은 컨텍스트 창 안에서는 말이죠.
00:06:49마지막으로 목표 드리프트(goal drift)가 있습니다. 복잡한 작업에서
00:06:54목표 드리프트는 큰 문제입니다. 이를 해결해야 합니다. 한 세션에서 모든 것을 할 수는 없습니다.
00:06:57따라서 동적 워크플로우를 생성하면 독립적인 컨텍스트 창과
00:07:03집중된 목표를 가진 별도의 Claude 하위 에이전트들을 오케스트레이션하여 이런 문제를 극복할 수 있습니다.
00:07:10GSD, 슈퍼파워 등 최근 몇 달간의 모든 흐름이 결국 “제한된 컨텍스트 창으로 어떻게 큰 작업을 처리할 것인가?”
00:07:16라는 질문으로 수렴하고 있습니다. 하위 에이전트, 신선한 컨텍스트 창 같은 것들이죠.
00:07:21이 블로그에서 마지막으로 언급할 내용은 몇 가지 워크플로우 패턴입니다. 이게 전부는 아닙니다.
00:07:26워크플로우 패턴은 무한히 많지만, 맞춤형 하네스와 동적 워크플로우에 대해 이야기할 때
00:07:30시각적으로 무엇을 의미하는지 보면 도움이 될 것입니다.
00:07:35가장 먼저 제시하는 예시는 “분류 후 실행(classify and act)”입니다.
00:07:40이것은 여러 하위 작업으로 구성된 작업이 있을 때 적절한 하위 에이전트에게
00:07:45분배하는 워크플로우 패턴입니다. 이를 위해 분류기가 필요합니다. 동적 워크플로우를 사용하면
00:07:51Claude Code는 어떤 워크플로우 패턴이 필요한지 이미 알고 있습니다.
00:07:56이것이 가장 중요한 부분이죠. 자동으로 여러분을 위해 설정해 줍니다.
00:08:00또 다른 예는 “팬 아웃 후 합성(fan out and synthesize)”입니다. 심층 조사를 떠올려 보세요. 무언가를 조사하고 싶을 때,
00:08:05수많은 출처에서 방대한 정보를 가져오길 원합니다.
00:08:09단순히 요약하는 것을 원하지 않습니다.
00:08:13검증하길 원합니다. 교차 참조하고 마지막에
00:08:17최종 보고서를 받고 싶어 합니다. 다시 말하지만, Claude Code에게 UltraCode나 동적 워크플로우를 사용해
00:08:22어떤 주제에 대해 심층 조사를 하라고 하면, 이런 워크플로우를 만들어냅니다.
00:08:27그 밖에도 적대적 검증, 반복 실행(loop until done), 토너먼트 스타일의
00:08:32방법도 있습니다. 여러 가지 아이디어와 심사위원들이 있고, 마지막에 우승자를 가려내죠.
00:08:36생성 후 필터링도 있고요. 블로그에서 자세히 다루지만, 적어도 저에게는
00:08:41그들이 말하는 바를 이해하는 데 도움이 됐습니다. “맞춤형 하네스”가
00:08:44정확히 뭘 의미할까? 해결책을 찾기 위한 여러 경로가 있다는 뜻입니다. 그리고 맞춤형
00:08:50동적 워크플로우를 사용하면 이 모든 옵션을 얻을 수 있습니다. 요점은, 웹 검색이나 단순 요약 같은
00:08:55정적 하네스보다 작업에 딱 맞는 맞춤형 방식이 훨씬 낫다는 겁니다. 우리는 더 잘할 수 있습니다.
00:09:03마지막으로 데모에 들어가기 전에, 5분만 시간을 내어
00:09:09Claude Code 문서를 읽어보시길 강력히 추천합니다. 동적 워크플로우에 대해 읽어보면
00:09:13에이전트 팀 같은 것과 어떻게 다른지 더 잘 이해할 수 있습니다. 힌트를 드리자면, 런타임 실행 시
00:09:18스크립트를 실행하는 식입니다. 그리고 워크플로우를 저장하는 방법도 있죠. 워크플로우는
00:09:24그런 의미에서 기술(skill)과 비슷합니다. 정말 잘 쓰여 있습니다.
00:09:28여기서 그들은 Claude Code에 내장된 사전 로드된 동적 워크플로우에 대해서도 알려줍니다.
00:09:34웹 앱에서 한동안 제공되던 심층 조사와 비슷한 심층 조사 워크플로우입니다. 두 가지 데모를 보여드리겠습니다.
00:09:39첫 번째는 어떻게 작동하는지 보여드리기 위한 심층 조사입니다. 업데이트된
00:09:44Claude Code라면 이미 내장되어 있습니다. `/deep research`를 입력하기만 하면 됩니다.
00:09:48Claude Code 안에서 `/deep research`를 실행하겠습니다.
00:09:52그리고 프롬프트를 입력할 겁니다. 사실 이건 메타 프롬프트에 가깝겠네요. 동적 워크플로우와
00:09:56그것을 생성하는 모범 사례에 대해 심층 조사를 해보겠습니다.
00:10:01Claude Code 내의 동적 워크플로우와 UltraCode에 대해 심층 조사를 수행해 주세요.
00:10:08모범 사례를 자세히 설명하는 보고서를 원합니다.
00:10:14맞춤형 하네스가 있다는 이야기가 많습니다.
00:10:17동적 워크플로우를 사용해서 생성된 맞춤형 하네스가 해당 작업에
00:10:22최고의 하네스인지 어떻게 확신할 수 있나요? 아니면 사용자 수준에서
00:10:28그냥 Claude Code가 알아서 처리하길 기대해야 하나요? 자, 이렇게 입력했습니다. 그러면 보시는 것처럼
00:10:32몇 가지 메시지가 뜹니다. 심층 조사 워크플로우 실행, 주제 명확함, 진행, 워크플로우, 동적 워크플로우,
00:10:38심층 조사. 워크플로우가 백그라운드에서 시작되었다고 알려주네요.
00:10:43범위 설정, 검색, 가져오기, 검증, 합성의 5단계로 구성됩니다. 실시간으로 지켜볼 수 있습니다.
00:10:49`/workflows`를 입력하면 실시간으로 에이전트들이 무엇을 하고 있는지 볼 수 있습니다.
00:10:57범위 설정에는 에이전트 한 명만 있습니다. 검색에는
00:11:025명이 참여합니다. 작업이 시작되면
00:11:07토큰 사용량을 확인할 수 있습니다. 보시다시피 이것의 큰 비용 중 하나는
00:11:13토큰 비용입니다. 동적 워크플로우와 UltraCode를 사용할 때 고려해야 할
00:11:17가장 큰 비용 중 하나죠. 토큰을 정말 많이 씁니다. 물론
00:11:23UltraCode와 동적 워크플로우로 더 효과적인 결과를 얻기 때문에 장기적으로는 토큰을 아끼는 것일 수 있다는 주장이 있습니다.
00:11:30하지만 처음 말했듯이 100명이 넘는 에이전트를 사용하는 동적 워크플로우를
00:11:35사용한다면, 토큰 사용량이 엄청날 수 있다는 점을 놀라지 마세요.
00:11:41여기 지금 검색 중인 5명의 에이전트를 보면 알 수 있습니다.
00:11:46한 명당 약 25만 토큰을 사용했습니다. 범위 설정 자체는 약 4만 토큰이 들었네요.
00:11:53데이터 가져오기에는 하위 에이전트가 12명쯤 있는 것 같습니다. 그리고 위 목록을 보면,
00:11:5922명 중 4명이 작업 중이고 2분이 지났네요. 총 주간 사용량과
00:12:06얼마나 태웠는지도 마지막에 알려드리겠습니다. 101명의 에이전트, 370만 토큰,
00:12:12그리고 11분이 지난 후 워크플로우가 완료되었습니다.
00:12:18월 200달러짜리 맥스 플랜 기준, 주간 한도의 4%를 소비했습니다. 토큰 사용량은 정말 장난이 아닙니다.
00:12:25언제 적용해야 할지 알아야 합니다. 이제 보고서를 여기 보시는 HTML 자산으로 바꿨습니다.
00:12:30대부분 Claude Code 문서에 있는 내용을 재구성한 것입니다.
00:12:35그럼 UltraCode와 동적 워크플로우의 다른 사용 사례는 무엇일까요? Anthropic이 알려줍니다.
00:12:42코드베이스 전체의 버그 헌트, 대규모 마이그레이션,
00:12:46두 번 확인이 필요한 중요한 작업들입니다. 또 다른 예시로는
00:12:52Bun을 동적 워크플로우로 재작성한 사례가 있습니다. Bun을 Zig에서 Rust로 일주일 만에 포팅했죠.
00:13:00버그 헌트로 테스트해 보겠습니다. 제 AI 에이전시 웹사이트의 디렉터리 안에 있습니다.
00:13:05백엔드도 여기서 관리하는데, 제 콘텐츠 제작 사령탑 같은 곳이죠.
00:13:11동적 워크플로우를 실행해 버그 헌트를 시켜보겠습니다.
00:13:18이 디렉터리에서 동적 워크플로우를 사용해 버그 헌트를 실행하고 어떤
00:13:26버그들이 있는지 확인해 볼까요? 보고서를 만들고 HTML 형식으로
00:13:33브라우저에 띄워주세요. 여기 워크플로우 명령이 호출되고 있습니다. Next JS 앱 전반의 병렬 버그 헌트죠.
00:13:38각 발견 항목을 적대적으로 검증하고 심각도별로 순위를 매긴 보고서를 합성합니다.
00:13:45백그라운드에서 실행 중입니다. 항상 그렇듯 `/workflows`를 입력해 확인해 봅니다. 이번 버그 보고서는
00:13:51심층 조사 때의 절반 정도의 시간과 토큰으로 끝났습니다. 34개의 확정된 버그가 있었고, 7개는 오탐이었습니다. 34개 중 2개는 높음, 9개는 중간, 23개는 낮음 등급이었습니다.
00:14:04클릭하면 무엇이 문제인지, 근거, 수정 사항,
00:14:10그리고 이게 정말 버그가 맞는지 판단하는 적대적 검증자의 의견까지 보여줍니다.
00:14:15오류의 정의, 무엇이 문제인지, 근거, 해결책, 적대적 검증자의 판단까지
00:14:21거의 모든 항목에 대해 보고서를 제공합니다. 실제로 무엇을 찾아냈는지 매우 깊이 있게 분석하죠.
00:14:26가장 좋은 부분은 바로 적대적 검증자라고 생각합니다.
00:14:30Claude Code와 복잡한 작업에서의 가장 큰 문제는 “정말 시킨 대로 했는지 확인할 수 있는가?”니까요.
00:14:34이번 영상은 여기서 마무리하겠습니다.
00:14:38UltraCode와 동적 워크플로우에 주목해야 하는 이유와 작동 방식, 그리고 예시들을 살펴봤습니다.
00:14:43정말 훌륭하고 강력한 기능이라고 생각합니다.
00:14:47토큰은 매우 많이 들지만, 정말 중요한 작업에는 “거물”이 필요할 때가 있죠.
00:14:53이 기능이 나오기 전에는 힘들었습니다. 야매로 처리하거나 외부 오케스트레이션 레이어를
00:14:58가져와야 했죠. 하지만 이제는 Claude Code 안에서 바로 사용할 수 있습니다.
00:15:03항상 그렇듯, 여러분의 생각을 알려주세요. Chase AI Plus를 확인해서
00:15:08제 Claude Code 마스터클래스도 수강해 보세요. 다음에 또 뵙겠습니다.
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