00:00:00만약 제가 2026년에 클로드 코드를 처음 시작한다면,
00:00:02지금 바로 설치해서 사용하기 시작할
00:00:05상위 10가지 기술, 플러그인, CLI를 소개해 드리겠습니다.
00:00:08클로드 코드가 처음이 아니신 분들이라도,
00:00:11이전에 보지 못했던 도구 몇 가지를
00:00:12새롭게 접하시게 될 거라 생각합니다.
00:00:14그렇다면 제 임무를 완수한 셈이겠죠.
00:00:16목록의 1위는 클로드 코드용 Codex 플러그인입니다.
00:00:20네, OpenAI에서 만든 그 Codex가 맞습니다.
00:00:22이제 클로드와 결합하여 Codex를 사용할 수 있습니다.
00:00:27왜 그렇게 해야 하는지 궁금하실 텐데요,
00:00:28두 도구를 결합했을 때
00:00:30엄청난 가치를 얻을 수 있는
00:00:31아주 구체적인 사례가 있습니다.
00:00:33바로 Codex 리뷰와 Codex 적대적 리뷰입니다.
00:00:37클로드 코드로 무언가를 만들 때,
00:00:39특히 기술적인 배경지식이 없는 분들이라면,
00:00:41작성된 코드가 실제로 최선의 방법인지
00:00:44판단하기가 어려울 수 있습니다.
00:00:48물론 클로드 코드의 출력 결과를 확인할 수는 있지만,
00:00:51실제 코드를 들여다봤을 때,
00:00:52내용을 제대로 이해하고 계신가요?
00:00:54제가 잘 알고 있을까요?
00:00:55해당 분야 전문가가 아니라면 반드시 그렇지는 않죠.
00:00:58클로드 코드에게 직접
00:00:59자기가 짠 코드를 검토해 보라고 말할 수도 있지만,
00:01:03사실 대부분의 대규모 언어 모델들은,
00:01:06Opus 4.6이나 Sonnet 4.6을 포함해서,
00:01:09자신이 작성한 코드를 아주 관대하게 평가합니다.
00:01:11자신의 코드가 엉망이라고 말하지는 않을 겁니다.
00:01:14하지만 Codex 같은 외부 에이전트를 사용해
00:01:16코드 리뷰를 수행한다면, 특히
00:01:18코드의 구조를 낱낱이 파헤쳐서
00:01:20무엇이 잘못되었는지 지적해 주는
00:01:22적대적 리뷰를 활용한다면 어떨까요?
00:01:25그러면 클로드 코드 내에서 더 나은 결과물과
00:01:29탄탄한 기초를 만들 수 있는 비결을 갖게 되는 것입니다.
00:01:32설치 방법은 매우 간단합니다.
00:01:33'Codex plugin Claude code'를 검색하면
00:01:35해당 GitHub 페이지로 연결되며,
00:01:38마켓플레이스에 설치하는 과정은
00:01:39제시된 명령어들을 복사해서
00:01:42클로드 코드 안에 붙여넣기만 하면 됩니다.
00:01:44설치가 완료된 후에는,
00:01:45플러그인 다시 로드 명령어를 실행하고
00:01:47Codex 설정을 진행하면 됩니다.
00:01:49이를 사용하려면 OpenAI 계정이 필요합니다.
00:01:52ChatGPT 계정이 있다면,
00:01:53월 7달러 정도의 저렴한 플랜이라도
00:01:55충분히 사용할 수 있습니다.
00:01:56그다음 진행 중인 프로젝트에서
00:01:58클로드 코드를 열고
00:01:59'Codex: adversarial review' 명령어를 실행하세요.
00:02:02그러면 모든 과정이 자동으로 진행됩니다.
00:02:04Codex에는 일반적인 리뷰처럼
00:02:05강도가 덜한 다른 명령어들도 있고,
00:02:09검토하고 싶은 부분을 구체적으로 지정할 수도 있습니다.
00:02:12또한 'Codex rescue' 같은 옵션도 있습니다.
00:02:14만약 클로드 코드가 작업을
00:02:16더 이상 진행하지 못하고 포기하려 할 때,
00:02:18Codex가 작업을 이어받게 하고 싶으면서도
00:02:19여전히 클로드 코드 생태계 안에 머물고 싶다면,
00:02:21특정 기능을 구현할 때
00:02:23'Codex rescue' 명령어를 사용할 수 있습니다.
00:02:26종합해 보면, 이 플러그인은
00:02:28클로드 코드로 진행하는 모든 프로젝트에 매우 유용합니다.
00:02:30앤스로픽 외부의 시각으로 코드를 점검하여
00:02:32지금 하고 있는 작업이 타당한지
00:02:34확인할 수 있게 해주기 때문입니다.
00:02:36다음으로 넘어가기 전에 제 강의인
00:02:38'클로드 코드 마스터클래스'를 잠시 홍보하겠습니다.
00:02:39기술적 배경지식 유무와 상관없이
00:02:42AI 개발자로 거듭날 수 있는 최고의 방법입니다.
00:02:46실제 활용 사례에 집중하며
00:02:47매주 새로운 내용으로 업데이트됩니다.
00:02:50이 도구를 진정으로 마스터하고 싶다면 확인해 보세요.
00:02:54Chase AI+ 멤버십에서 보실 수 있습니다.
00:02:55댓글에 링크를 남겨 두겠습니다.
00:02:57이제 막 시작하시는 분들을 위해
00:02:59무료 Chase AI 커뮤니티도 운영 중입니다.
00:03:01링크는 설명란에 있습니다.
00:03:03두 번째 플러그인은 아마 최근에
00:03:04많이 들어보셨을 도구인데요.
00:03:06바로 Obsidian과 Obsidian 스킬의 조합입니다.
00:03:11Obsidian은 마크다운 파일,
00:03:14즉 텍스트 파일을 정리하는 도구입니다.
00:03:16완전 무료이며 클로드 코드와 함께
00:03:18설정하는 방법도 매우 쉽습니다.
00:03:20obsidian.md에서 무료로 다운로드하여 설치한 후,
00:03:23컴퓨터의 폴더 하나를
00:03:26'금고(Vault)'로 설정하기만 하면 됩니다.
00:03:27저는 '금고'라고 부르지만 원하시는 대로 이름 지으셔도 됩니다.
00:03:29그다음 보시는 것처럼 해당 폴더에서 클로드 코드를 실행하면
00:03:32준비가 거의 끝납니다.
00:03:34그 시점부터 클로드 코드가
00:03:35해당 폴더 안에 생성하는 모든 것들,
00:03:38특히 마크다운 파일은 Obsidian의 일부가 됩니다.
00:03:40이런 멋진 지식 그래프도 만들어주지만,
00:03:42정말 유용한 점은 정보를
00:03:46정리하기가 매우 쉬워진다는 것입니다.
00:03:47복잡한 과정 없이 Obsidian이
00:03:50소규모 RAG 시스템 역할을 하게 됩니다.
00:03:52최근 영상에서 이 내용을 다루었는데요,
00:03:53상단에 링크를 걸어두겠습니다. 거기서 저는
00:03:55Obsidian과 클로드 코드로 금고 시스템을 구축하여
00:03:59최근 화제가 된 안드레이 카파시의 트윗 내용을
00:04:01그대로 구현하는 방법을 보여드렸습니다.
00:04:02설정이 간편한 이 폴더 시스템 덕분에
00:04:05우리는 명확한 경로를 가질 수 있습니다.
00:04:06클로드 코드가 조사한 내용을 바탕으로
00:04:08그 결과를 하위 폴더별로
00:04:10깔끔하게 정리된 여러 개의
00:04:12위키 문서로 변환할 수 있는 것이죠.
00:04:15이는 수백, 수천 개의 문서가 있는 시스템이라도
00:04:16클로드 코드와 사용자 모두
00:04:18쉽게 탐색할 수 있음을 의미합니다.
00:04:21클로드 코드가 Obsidian을
00:04:22최대한으로 활용하게 만드는 가장 쉬운 방법은
00:04:25Obsidian 스킬을 설치하는 것입니다.
00:04:27이 스킬은 Obsidian CEO가 직접 만든 것으로,
00:04:31클로드 코드에게 Obsidian 사용법을
00:04:33가장 잘 가르쳐주는
00:04:36간단한 GitHub 저장소입니다.
00:04:36이런 구성은 클로드 코드를 개인 비서 프로젝트에 쓰거나
00:04:39점점 늘어나는 대량의 마크다운 파일을
00:04:41다뤄야 하는 프로젝트에 완벽합니다.
00:04:44카파시 이야기가 나와서 말인데,
00:04:46클로드 코드 도구 상자에 추가해야 할
00:04:47세 번째 도구는 'auto research'입니다.
00:04:50auto research는 기본적으로
00:04:52클로드 코드와 함께 사용하여 무엇이든 개선할 수 있는
00:04:55패키지화된 머신러닝 알고리즘입니다.
00:04:57보시는 것처럼 몇 줄의 코드를 사용해
00:04:59컴퓨터에 auto research를 설치하기만 하면 됩니다.
00:05:02그다음 클로드 코드를 열고 말하세요.
00:05:04"최적화하고 싶은 프로그램이 있어."
00:05:07혹은 "더 개선하고 싶은 기술이 있어."
00:05:10"auto research를 사용해서 해보자."
00:05:13그러면 해당 프로그램에 대해
00:05:15일련의 머신러닝 실험을
00:05:17자동으로 수행하게 됩니다.
00:05:21개선에 도움이 되지 않는 변경 사항은 폐기하고,
00:05:23도움이 되는 사항만 반영합니다.
00:05:26그러면 시간이 지남에 따라 보시는 것처럼
00:05:27더 나은 결과물을 얻게 됩니다.
00:05:31다시 말씀드리지만, 이 모든 과정은 자동으로 실행됩니다.
00:05:32사용자가 특별히 할 일은 없죠.
00:05:34따라서 무언가를 최적화하려는 목적으로
00:05:35클로드 코드를 사용한다면
00:05:37auto research가 제격입니다.
00:05:39네 번째로 말씀드릴 것은
00:05:40이 새로운 저장소와 스킬 세트입니다.
00:05:42이름은 'awesomedesign.md'입니다.
00:05:45프런트엔드 디자인에 관한 것인데,
00:05:47클로드 코드가 디자인을 정말 못하기 때문입니다.
00:05:48내장된 프런트엔드 디자인 스킬을 써도
00:05:51결과물이 그리 좋지 못하죠.
00:05:52이 도구는 그 부분에서 큰 진전을 보여줍니다.
00:05:54design.md는 보시는 것처럼
00:05:56Google stitch에서 많은 영감을 받았습니다.
00:05:58Google stitch는 프런트엔드 디자인에
00:06:00특화된 AI 도구입니다.
00:06:01이 도구가 하는 일 중 하나는
00:06:03웹사이트 제작 시 design.md 파일을 만드는 것입니다.
00:06:08오른쪽에 보이는 그 파일은
00:06:10이런 식으로 구성되어 있습니다.
00:06:12보기 편하시게 메모장에 띄워 두었습니다.
00:06:14매우 세밀하고 잘 짜인
00:06:15프런트엔드 디자인 및 웹 페이지 제작을 위한
00:06:18프롬프트 구조라고 보시면 됩니다.
00:06:20단순히 "AI가 만든 것처럼 보이지 않게 해줘"라거나
00:06:22"벤토 그리드 디자인을 바꿔줘" 같은
00:06:24수준이 아닙니다.
00:06:27훨씬 더 정교하죠.
00:06:29awesomedesign.md가 바로 여기에 기반을 두고 있습니다.
00:06:30이 저장소는 클로드, 11 Labs, Cohere 등
00:06:34유명한 웹사이트들을 분석하여
00:06:38그 스타일을 design.md 파일로 변환해 놓았습니다.
00:06:42이게 여러분께 어떤 의미가 있을까요?
00:06:44웹사이트를 디자인할 때 영감을 얻고 싶은
00:06:47대상 사이트가 있다면,
00:06:48가령 Figma, Notion, Pinterest 같은 곳 말이죠.
00:06:50그 스타일을 토대로 사이트를 구축하고 싶을 때
00:06:52이 파일을 활용하면 됩니다.
00:06:55여기서 마크다운 파일 중
00:06:57하나를 클릭하기만 하면,
00:06:58해당 스타일의 템플릿을
00:07:00자신의 웹 페이지에 바로 사용할 수 있게 해줍니다.
00:07:03버튼, 색상, 폰트 등 모든 요소가 포함됩니다.
00:07:06클로드가 마음에 드는 걸 주길 기도하며
00:07:08프롬프트를 입력하는 것보다
00:07:11훨씬 훌륭한 시작점이 됩니다.
00:07:13사용법도 아주 간단합니다.
00:07:15명령어를 복사해 클로드 코드에 가져오기만 하면 됩니다.
00:07:17그러면 모든 준비가 완료됩니다.
00:07:18이 저장소는 지난주에 출시되었는데
00:07:21벌써 별점 3만 8천 개를 받았습니다.
00:07:24그러니 괜찮은 디자인의 웹 페이지를
00:07:25만들고 싶다면 꼭 확인해 보세요.
00:07:26다섯 번째로 CLI 도구들에 대해 알아보겠습니다.
00:07:29허접해 보이지 않는 웹페이지를
00:07:31만들고 싶다면 꼭 확인해 보세요.
00:07:32이제 5번째로 CLI 도구들에 대해 알아보겠습니다.
00:07:35특히 Firecrawl CLI와 Firecrawl skill에 대해서요.
00:07:39대부분의 경우 CLI 도구, 즉 커맨드 라인 인터페이스에
00:07:41대해 이야기할 때마다
00:07:42skill도 함께 필요하실 겁니다.
00:07:44왜냐하면 skill이 Claude Code에게 CLI 사용법을 가르쳐주기 때문이죠.
00:07:48그래서 이 둘은 거의 항상 세트로 취급됩니다.
00:07:51Firecrawl은 웹 스크래핑을 할 때
00:07:52매우 완벽한 도구입니다.
00:07:55특히 안티 봇(anti-bot) 보호 기능이
00:07:57강력하게 구축된 웹사이트를 스크래핑할 때 말이죠.
00:08:00Claude Code의 기본 웹 검색에만 의존한다면
00:08:03보안이 철저한 웹사이트들에서
00:08:05문제가 발생할 수 있습니다.
00:08:07Firecrawl은 그 모든 것을 통과할 수 있습니다.
00:08:09Firecrawl의 핵심 장점은
00:08:10단순히 봇 차단을 뚫는 것뿐만 아니라
00:08:13웹에서 데이터를 가져올 때
00:08:15거대 언어 모델이 읽기 쉬운
00:08:17구조화된 형식으로 가져온다는 점입니다.
00:08:19다른 모든 CLI 도구들처럼
00:08:20이것의 설치도 단 한 줄의 코드로 가능합니다.
00:08:22Firecrawl의 메인 제품은
00:08:24유료 API 결제가 필요하지만
00:08:26Firecrawl은 오픈 소스이기도 합니다.
00:08:28독자적인 Firecrawl 엔진은 사용할 수 없겠지만,
00:08:32그 엔진이 바로 이들이
00:08:34강력한 봇들을 통과하는 방식이긴 합니다.
00:08:35하지만 기본적인 웹 스크래핑만 하려 하고
00:08:37엄청난 성능의 봇 차단 해제가 필요 없다면
00:08:42그냥 오픈 소스 버전을
00:08:43사용하고 싶으실 수도 있습니다.
00:08:45선택지가 몇 가지 있는 셈이죠.
00:08:46다음으로 브라우저 자동화 분야의
00:08:48또 다른 CLI를 살펴보겠습니다.
00:08:51바로 Playwright CLI입니다.
00:08:52이 도구의 좋은 점은 완전히 무료라는 겁니다.
00:08:55토큰 비용은 여전히 발생하겠지만
00:08:56API 결제가 필요한 Firecrawl 웹 앱 버전과는
00:08:58다릅니다.
00:09:00Playwright CLI는 Playwright의
00:09:03최신이자 최고의 버전입니다.
00:09:05Playwright MCP보다 훨씬 낫습니다.
00:09:07그러니 누가 MCP를 쓰라고 해도 듣지 마세요.
00:09:10CLI가 더 효과적이고 비용도 저렴합니다.
00:09:13Playwright CLI가 하는 일은
00:09:15마치 크롬을 직접 열어서 무언가를 하는 것처럼 말이죠,
00:09:17웹사이트에 로그인하거나 테스트를 하는 일들 말이에요.
00:09:19사실 Playwright로 할 수 있는 게 아주 많습니다.
00:09:20수많은 명령어가 존재하거든요.
00:09:22직접 크롬 인스턴스를 생성한다는 뜻입니다.
00:09:25사용자가 직접 크롬을 열어 실행하는 것처럼
00:09:28웹사이트에 로그인하거나 테스트를 진행할 수 있습니다.
00:09:30사실 Playwright에는 기능이 아주 많습니다.
00:09:32수많은 명령어가 존재하지만
00:09:34Claude Code 내부에서 사용하기 때문에
00:09:36여기에 보이는 모든 것을 알 필요는 없습니다.
00:09:38Cloud Code는 명령어가 무엇을 하려는 것인지 이해합니다.
00:09:42따라서 Playwright CLI를 설치하고 나면,
00:09:44단순히 이렇게 말할 수 있습니다.
00:09:45"Cloud Code, 크롬 인스턴스를 새로 생성해서
00:09:50내가 방금 만든 웹사이트를 테스트해 줘"라고요.
00:09:52양식 제출 같은 것들을 테스트하면,
00:09:53설정한 만큼 많은 수의 구글 크롬 탭을
00:09:56기본적으로 생성해 줍니다.
00:09:57그리고 이건 흔히 볼 수 있는 기존의
00:10:01기본 Cloud with Chrome보다 훨씬 낫습니다.
00:10:02기존의 Cloud in Chrome 구글 확장 프로그램은
00:10:05탭을 띄워서
00:10:07Cloud가 작업을 대신 수행하게 합니다.
00:10:08명령을 실행하는 방식이 아닙니다.
00:10:11스크린샷을 기반으로 하기 때문입니다.
00:10:13스크린샷 방식은 매우 느리고 비용이 많이 듭니다.
00:10:15Playwright는 그런 식으로 작동하지 않습니다.
00:10:17Playwright가 웹페이지를 파악하고
00:10:18작업을 실행하는 방식은 다릅니다.
00:10:20Playwright는 실제로 내부의 코드를 들여다봅니다.
00:10:23이른바 '접근성 트리'를 분석하는데,
00:10:24이 덕분에 훨씬 더 효과적입니다.
00:10:26그러니 Cloud Code가 인터넷상의 웹페이지를
00:10:28직접 조작해야 하는 작업을 한다면,
00:10:31바로 이 도구를 사용해야 합니다.
00:10:32이제 일곱 번째 도구는 제가 가장 좋아하는 것 중 하나인
00:10:35NotebookLM-PINE입니다.
00:10:36제 채널을 보신 분들이라면,
00:10:37제가 이것에 대해 이야기하는 것을 분명 보셨을 겁니다.
00:10:40이 CLI 도구는 관련 기능들과 함께,
00:10:43Cloud Code를 기본적으로
00:10:46NotebookLM 웹 앱에 연결해 줍니다.
00:10:48일반 NotebookLM에는 API가 없기 때문입니다.
00:10:50그래서 Cloud Code가 자연스럽게 대화할 수 없죠.
00:10:52하지만 이 CLI 도구를 사용하면 그것이 가능해집니다.
00:10:56즉, 일반적인 NotebookLM에서 할 수 있는 모든 것을
00:11:00이제 Cloud Code 내부에서 그 이상으로 할 수 있다는 뜻입니다.
00:11:04일괄 다운로드, 슬라이드 수정,
00:11:07전체 텍스트 접근, 프로그램 방식의 공유 등은
00:11:10실제 NotebookLM 웹 앱에서는 제공되지 않지만,
00:11:13우리가 사용하는 이 시스템을 통해서는 가능합니다.
00:11:15바로 CLI 도구를 통해서 말이죠.
00:11:16여기에는 모든 결과물도 포함됩니다.
00:11:18영상, 슬라이드 데크, 보고서 등 모든 것을
00:11:22이제 Cloud Code를 통해 만들 수 있습니다.
00:11:23가장 좋은 점은 사실상 무료라는 점입니다.
00:11:26유튜브 영상이나 PDF 등 소스를 넣었을 때
00:11:29Cloud Code가 분석을 위해 수행하는
00:11:30모든 작업은, 사실 이 경우에는
00:11:33구글 서버로 오프로드됩니다.
00:11:35그러니 Cloud Code 사용량 때문에
00:11:36어려움을 겪고 계신 분들에게
00:11:39NotebookLM과의 결합은 큰 축복입니다.
00:11:41토큰을 훨씬 적게 사용하게 되니까요.
00:11:44구글이 모든 분석을 수행한 뒤에,
00:11:45그 결과를 Cloud Code와 여러분에게 전달해 줍니다.
00:11:48다른 모든 도구처럼 설치도 매우 간단합니다.
00:11:50코드 몇 줄이면 끝납니다.
00:11:51솔직히 이 모든 도구의 설치에 관해서는
00:11:52설치에 관해서는
00:11:54Cloud Code에게 무엇을 하려는지 말하기만 하면
00:11:56알아서 처리해 줄 것입니다.
00:11:57해당 GitHub의 URL을 입력하거나
00:11:59페이지 전체를 복사해서 붙여넣어도 됩니다.
00:12:01그 어떤 방식이든 다 작동하죠.
00:12:02Cloud Code는 어떤 명령어를 실행해야 하는지
00:12:04이해할 만큼 충분히 똑똑하니까요.
00:12:05자, 8번은 기술입니다.
00:12:07어쩌면 여러분이 배울 수 있는 가장 중요한 기술인
00:12:10바로 'Skill Creator' 기술입니다.
00:12:12이 기술이 다른 기술들보다 훨씬 더 강력한 이유는
00:12:14단순히 새로운 스킬을 만드는 것뿐만이 아닙니다.
00:12:17스킬의 성능을 측정할 수 있다는 점이죠.
00:12:20커스텀 스킬을 만들고자 한다면,
00:12:22이 새로운 스킬이
00:12:25생성하려는 결과물을 실제로 개선해 주는지
00:12:28아니면 없는 게 나은지 알아야 합니다.
00:12:30Skill Creator 기술이 나오기 전에는 그러기가 힘들었습니다.
00:12:33적어도 쉽게 할 수는 없었죠.
00:12:34하지만 이제 Skill Creator 기술을 사용하면
00:12:36실제로 벤치마크와 A/B 테스트를 실행하여
00:12:39결정을 내릴 수 있는
00:12:42수치화된 데이터를 제공해 줍니다.
00:12:44단순히 스킬의 유무만을 따지는 게 아닙니다.
00:12:46이 기술을 통해 우리가 시도하려는
00:12:49다양한 개선 사항들을 테스트할 수 있습니다.
00:12:50제가 스킬을 수정하고 더 나아졌다고 생각될 때,
00:12:52마찬가지로 동일하게 벤치마크를 수행할 수 있죠.
00:12:54이것은 매우 중요합니다. 왜냐하면 스킬은
00:12:56Claude Code 내부에서 가장 강력한
00:12:58자체 기능 중 하나이기 때문입니다.
00:12:59따라서 직접 스킬을 만들거나
00:13:02기존 스킬을 수정할 계획이라면 반드시 사용해야 합니다.
00:13:05설치 방법도 매우 간단합니다.
00:13:06공식 Claude Code 플러그인이기 때문이죠.
00:13:08'/plugin' 명령어를 입력하면
00:13:10마켓플레이스로 연결될 것이고
00:13:13'Skill Creator skill'을 검색해서
00:13:15설치하기만 하면 됩니다.
00:13:16이제 9번은 약간 틈새 분야일 수 있지만,
00:13:17제가 가장 좋아하는 것 중 하나인 LightRag입니다.
00:13:20이것은 오픈 소스 GraphRAG 시스템입니다.
00:13:23정말 완벽하죠.
00:13:24만약 Obsidian보다 더
00:13:25강력한 무언가를 만들려고 하신다면요.
00:13:27물론 Obsidian도 훌륭합니다만,
00:13:28규모가 일정 수준 이상 커지면
00:13:29한계가 나타나기 시작합니다.
00:13:31사실 제대로 된 RAG 시스템을 사용하는 것이
00:13:33더 저렴하고 빠를 수 있습니다.
00:13:35LightRag는 여기에 아주 적합한데,
00:13:37기본적으로 가볍고 무료이기 때문입니다.
00:13:39마이크로소프트의 GraphRAG처럼
00:13:40엄청나게 비싼 GraphRAG 시스템에
00:13:43비용을 지불할 필요가 없습니다.
00:13:46따라서 더 탄탄한 것을 찾고 계신다면,
00:13:48혹은 클라이언트 프로젝트를 수행하거나
00:13:49수천 수만 개의 문서를 다루고 있다면
00:13:52문서가 수천 수만 권에 달하는
00:13:54대규모 작업을 하신다면 LightRag가 제격입니다.
00:13:55그리고 마지막으로 소개할 것은 GWS입니다.
00:13:57이것은 Claude Code와 여러분의
00:14:00Google 워크스페이스 전체를 연결해 주는 CLI 도구입니다.
00:14:03이 기능은 정말 강력한데,
00:14:05특히 Claude Code를 일종의
00:14:06개인 비서로 활용하려 할 때 유용합니다.
00:14:08Claude Code가 이메일, 문서, 캘린더와
00:14:10직접 상호작용하기를 원하신다면 이게 꼭 필요합니다.
00:14:12과거에도 이를 시도했던 여러 편법들이
00:14:14많이 있었지만,
00:14:15이 도구는 Google 개발자들이 직접 만들었습니다.
00:14:18공식 Google 제품은 아니지만,
00:14:20Google 팀에서 구축한 것이죠.
00:14:22따라서 사실상 공식 인증 마크만
00:14:23없을 뿐이지 그에 준하는 신뢰도를 가집니다.
00:14:26다만 GWS의 한 가지 단점은 실제 설정 과정이
00:14:29다소 번거롭고 기술적일 수 있다는 점입니다.
00:14:31Google Cloud 콘솔에 들어가서
00:14:33여러 가지 기능을 활성화해야 하기 때문이죠.
00:14:35도움이 될 만한 영상 링크를 상단에 걸어두겠습니다.
00:14:38하지만 또 하나 염두에 두셔야 할 점은
00:14:40사용 가능한 '스킬'의 양입니다.
00:14:43GWS를 사용하면 보시는 것처럼,
00:14:45GWS와 관련된 수많은 다양한 스킬들을 확인할 수 있습니다.
00:14:50이게 반드시 나쁜 것만은 아닙니다.
00:14:51이 스킬들의 상당수는 특정 워크플로우에 맞춰져 있습니다.
00:14:56회의 일정 재조정이나
00:14:57드라이브 폴더 정리,
00:14:59또는 반복 일정 예약 같은 것들 말이죠.
00:15:01단순히 Claude Code가 스스로
00:15:03기본 스킬들을 조합해서 워크플로우를
00:15:06알아서 파악해내길 기대하는 대신,
00:15:08Google 팀에서 친절하게도 이 모든
00:15:11레시피를 무료로 제공해 준 셈입니다.
00:15:15우리가 직접 고민할 필요가 없죠.
00:15:16하지만 종류가 너무 많아서 한꺼번에 다 불러올 순 없습니다.
00:15:18그래서 제가 추천하는 방식은 Claude Code에게 이 저장소를 보여주며
00:15:22단순히 "이 중에서 어떤 것들이"
00:15:24"우리의 일상 업무에 실제로"
00:15:25"유용할지" 물어보는 것입니다.
00:15:27따라서 Claude Code를
00:15:29개인 비서처럼 활용하고 싶으신 분들이라면,
00:15:31즉 OpenClaude가 지향하는 방향대로 쓰고 싶다면
00:15:35GWS는 꼭 사용해 보셔야 할 도구입니다.
00:15:37초보자분들께서는
00:15:38이번 영상에서 많은 것을 얻어가셨길 바랍니다.
00:15:40어느 정도 경험이 있으신 분들이라도,
00:15:42소개해 드린 것 중 두세 개 정도는 새로웠기를 바랍니다.
00:15:44현재 Claude Code 생태계에는 정말 많은 도구와 CLI,”
00:15:47그리고 플러그인들이
00:15:49매일같이 쏟아져 나오고 있기 때문입니다.
00:15:51정보가 너무 많아 압도당하기 십상이죠.
00:15:53그래서 제가 수많은 소음들 사이에서
00:15:56실제로 제가 자주 사용하는 것들만 추려보았습니다.
00:15:59항상 그렇듯, 댓글로 여러분의 생각을 알려주세요.
00:16:02Chase AI+도 꼭 확인해 보세요.
00:16:04거기서 Claude Code 마스터클래스를 수강하실 수 있습니다.
00:16:06그럼 다음에 뵙겠습니다.