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5강
MODULE 4 ⚡ 개발자 과정 프로젝트 과정

에이전트처럼 쓰기
— 고급 워크플로우

단순 코드 생성을 넘어서, AI가 스스로 실행하고 판단하는 에이전트 모드를 다룹니다.
MCP 서버 연동, CI/CD 통합, 장기 컨텍스트 관리까지 — 개발자의 진짜 레버리지.

이 모듈에서 배울 것

LECTURE 4-1

에이전트 모드 이해와 활용

클로드 코드의 에이전트 모드는 단순 응답이 아닌 파일 읽기, 명령 실행, 결과 확인을 반복하는 자율 루프입니다. 에이전트가 어떻게 계획을 세우고 실행하는지 이해하고, 어떤 작업에 에이전트 모드가 적합한지 판단하는 기준을 배웁니다.

💡

핵심 포인트 — 에이전트에게 작업을 맡기기 전 "실행 계획을 먼저 보여줘, 승인하면 진행해"를 습관화하세요. 자율 실행은 강력하지만, 방향을 잃으면 되돌리기 어렵습니다.

⌨️ Claude Code 터미널에 입력

vibelab 폴더에서 claude 실행 후 붙여넣으세요

[작업 설명]을 완료해줘.

시작하기 전에:
1. 작업을 완료하기 위한 단계별 계획을 나열해줘
2. 수정할 파일 목록과 각 변경 이유
3. 실행할 명령어 (있다면)
4. 완료 기준

계획이 맞으면 "진행해줘"라고 할게. 진행 중 판단이 필요한 상황이면 멈추고 물어봐.
LECTURE 4-2

자율 실행 태스크 설계

AI가 중간에 막히지 않고 태스크를 완료하려면 태스크 자체를 잘 설계해야 합니다. 모호한 목표 대신 명확한 완료 기준, 체크포인트 설정, 에러 처리 지침을 포함하는 자율 실행 태스크 작성법을 배웁니다.

💡

핵심 포인트 — 좋은 자율 실행 태스크는 완료 기준이 측정 가능합니다. "코드를 개선해줘" 대신 "모든 테스트가 통과하고 ESLint 에러가 0이 되면 완료야"처럼 AI가 스스로 완료를 판단할 수 있어야 합니다.

⌨️ Claude Code 터미널에 입력

vibelab 폴더에서 claude 실행 후 붙여넣으세요

다음 태스크를 자율적으로 완료해줘.

목표: [구체적인 목표]
완료 기준: [측정 가능한 기준, 예: 테스트 통과, 빌드 성공]
범위: [건드려도 되는 파일/안 되는 파일]
에러 처리: [막히면 어떻게 할지, 멈추고 물어볼 조건]
체크포인트: [중간 확인이 필요한 시점]

각 단계가 끝날 때마다 진행 상황을 보고해줘.
LECTURE 4-3

MCP 서버 연동

MCP(Model Context Protocol)는 AI가 외부 도구와 직접 통신하는 표준 프로토콜입니다. GitHub, Slack, 데이터베이스, 내부 API를 클로드 코드에 연결하는 MCP 서버 설정법과, 직접 간단한 MCP 서버를 만들어 연동하는 과정을 배웁니다.

💡

핵심 포인트 — MCP 서버는 AI의 손발입니다. 자주 하는 반복 작업을 MCP 도구로 만들면 "GitHub에서 이번 주 PR 목록 가져와서 리뷰 상태 정리해줘"가 실제로 동작합니다.

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아래 서비스를 클로드 코드와 연결하는 MCP 서버를 만들어줘.

연결할 서비스: [GitHub / Slack / DB / 내부 API 등]
필요한 도구(tool): [목록과 각 기능 설명]
인증 방식: [API 키 / OAuth / JWT 등]
런타임: [Node.js / Python]

claude_desktop_config.json 설정도 함께 알려줘.
LECTURE 4-4

CI/CD 파이프라인에 AI 통합

PR이 열리면 자동으로 코드 리뷰를 달고, 테스트 실패 시 원인 분석을 코멘트로 남기고, 배포 후 로그를 분석하는 AI 기반 CI/CD 파이프라인을 만드는 방법을 배웁니다. GitHub Actions, GitLab CI 등에서 클로드 API를 호출하는 실전 패턴을 다룹니다.

💡

핵심 포인트 — CI에 AI를 통합하는 가장 쉬운 시작점은 테스트 실패 자동 분석입니다. 실패한 테스트 로그를 Claude API에 보내 원인 요약을 PR 코멘트로 달면 디버깅 시간이 크게 줄어듭니다.

⌨️ Claude Code 터미널에 입력

vibelab 폴더에서 claude 실행 후 붙여넣으세요

GitHub Actions 워크플로우에 AI 기능을 추가하고 싶어.

추가할 기능: [PR 자동 코드 리뷰 / 테스트 실패 분석 / 변경사항 요약 등]
트리거: [PR 오픈 / 테스트 실패 / 머지 등]
출력 방식: [PR 코멘트 / Slack 알림 / 이슈 생성 등]
현재 워크플로우: [기존 .yml 파일 내용]

Claude API를 호출하는 step을 포함한 완성된 워크플로우를 작성해줘.
LECTURE 4-5

장기 프로젝트 컨텍스트 관리

AI와의 대화는 세션이 끊기면 컨텍스트가 사라집니다. 주 단위 / 스프린트 단위로 진행되는 장기 프로젝트에서 AI가 문맥을 잃지 않도록 컨텍스트를 파일로 관리하고, 매 세션 시작 시 빠르게 복원하는 전략을 배웁니다.

💡

핵심 포인트 — 매 작업 세션을 마칠 때 "오늘 한 것, 결정 이유, 다음에 할 것"을 CLAUDE.md에 업데이트하세요. 다음 세션에서 AI가 이를 읽으면 처음부터 설명할 필요가 없어집니다.

⌨️ Claude Code 터미널에 입력

vibelab 폴더에서 claude 실행 후 붙여넣으세요

오늘 작업 세션을 마무리하려고 해.
CLAUDE.md의 "현재 상태" 섹션을 업데이트해줘.

오늘 완료한 것: [목록]
내린 주요 결정과 이유: [결정 사항]
발견한 이슈 / 기술 부채: [목록]
다음 세션에서 할 것: [우선순위 순으로]
현재 막혀 있는 것: [있다면]

다음 세션 시작 시 AI에게 보여줄 수 있는 형식으로 작성해줘.
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