신규하 블로그

최근 Reddit의 r/ClaudeAI에 올라온 GSD(Get Shit Done) 업데이트 글은 단순한 “기능 추가 안내"에 가깝지 않습니다. 오히려 AI 코딩 워크플로우가 어디에서 무너지기 쉬운지, 그리고 GSD가 그 지점을 어떤 구조로 다루려는지를 짧은 글 안에 압축해서 보여줍니다. 핵심은 같습니다. 사용자가 보는 인터페이스는 더 단순하게 유지하면서, 내부에서는 연구-계획-실행-검증-디버깅을 더 강하게 분리한다 는 점입니다. 더보기

Claude를 처음 접할 때 가장 헷갈리는 지점은 모델 이름이 아니라 도구의 역할 구분 입니다. 이번 영상은 그 혼선을 정면으로 다룹니다. 초반에는 ChatGPT와 Claude의 결과물 차이를 보여 주고, 중반에는 설치와 세팅을 짚고, 후반에는 Skills, Cowork, Code를 각각 어떤 종류의 일에 붙여야 하는지 실제 예시로 분해합니다.1 다만 한 가지는 분명히 짚고 가야 합니다. 이 글은 현재 시점에 자동 생성 자막 전문을 확보하지 못한 상태에서, 영상 설명란에 공개된 챕터 목록과 데모 프롬프트, 그리고 Anthropic 공식 문서를 대조해 구조를 재구성한 글입니다. 그래서 영상 속 모든 세부 발화를 받아쓴 요약이 아니라, 확인 가능한 단서만으로 다시 조립한 실전 해설 에 가깝습니다.23 더보기

왜 이 조합인가 Claude Code 생태계에는 다양한 스킬과 플러그인이 존재합니다. 그중에서도 GSD + pm-skills + Superpowers 조합이 강한 이유는, 셋이 같은 일을 두 번 하지 않기 때문입니다. pm-skills 가 무엇을 만들지 를 정리하고, GSD 가 어떤 phase 순서로 밀지 를 고정하고, Superpowers 가 각 phase 안에서 어떻게 생각하고 계획하고 검증할지 를 붙입니다. flowchart TD A["pm-skills strategy / discovery / PRD"] --> B["GSD requirements / roadmap / phase"] B --> C["Superpowers brainstorming / writing-plans"] C --> D["GSD execute-phase"] D --> E["Superpowers code-review / verification"] E --> F["배포 가능한 결과"] classDef pm fill:#c5dcef,stroke:#6b9ac4,color:#333 classDef gsd fill:#c0ecd3,stroke:#67a97c,color:#333 classDef sp fill:#e0c8ef,stroke:#9b7cc2,color:#333 classDef result fill:#fde8c0,stroke:#d9a441,color:#333 class A pm class B,D gsd class C,E sp class F result각 도구의 핵심 역할: 도구 층위 핵심 책임 pm-skills 제품 판단/PM 산출물 “무엇을 만들고 왜 지금 만들어야 하는지” GSD 프로젝트 운영/phase control “이걸 어떤 순서와 상태로 밀어갈지” Superpowers phase 내부 실행 규율 “이번 phase 를 어떤 절차와 품질 기준으로 끝낼지” 핵심은 Superpowers 를 주변 보조 도구로 두지 않는 것입니다. 실전에서는 pm-skills 산출물을 GSD 에 태우고, 각 phase 내부를 Superpowers 로 정리해야 셋이 제대로 맞물립니다. 더보기

바이브코딩(Vibe Coding) 관련 콘텐츠는 많지만, 실제로 돈을 받고 무엇을 만들었는지까지 공개하는 사례는 생각보다 드뭅니다. 이번 영상이 흥미로운 이유는 “두달만에 3500” 이라는 강한 문구 자체보다, 최소한 공개 페이지와 댓글만 봐도 외주 실험의 방향, 숨고 같은 유입 채널, 그리고 실제로 언급된 프로젝트 종류가 제법 구체적으로 드러난다는 점에 있습니다.12 다만 이 글은 전체 트랜스크립트를 확보한 뒤 줄거리처럼 재구성한 글이 아닙니다. 공개된 설명란 일부, 확인 가능한 목차 조각, 댓글 스레드, 그리고 숨고 활동 기록만으로 검증되는 범위만 정리합니다. 그래서 무엇이 확인되고 무엇이 아직 확인되지 않는지까지 함께 적어 두겠습니다.13425 더보기

이 영상이 흥미로운 이유는 “2주 만에 앱으로 2,800만원” 이라는 숫자보다, 비개발자형 바이브코딩을 어떤 프로세스로 해석하고 있는지 를 꽤 선명하게 보여주기 때문입니다. 공개된 설명과 공유 요약을 기준으로 보면, 코딩 자체보다 앞단의 시장 조사, 온보딩 해석, AI에게 넣는 입력 구조, 그리고 너무 늦지 않게 출시하는 판단이 더 중요하다는 방향이 두드러집니다.12 다만 먼저 선을 그어야 할 부분이 있습니다. 이 글은 영상 제목과 설명, 공개 공유 요약, 연결된 외부 페이지를 바탕으로 재구성한 글입니다. 공개 자막을 안정적으로 회수하지 못해 분 단위 재현은 하지 않았고, 대신 여러 공개 소스에서 겹쳐 확인되는 재사용 가능한 원칙만 추렸습니다.12 더보기

AGENTS.md 이야기가 흥미로운 이유는 이 파일이 단순히 새 문서 이름을 제안하는 것이 아니라, 에이전트가 프로젝트를 읽는 방식 자체를 표준화하려는 시도 이기 때문입니다. agents.md는 이 포맷을 “README for agents” 라고 설명하는데, 이 표현 하나에 거의 모든 핵심이 들어 있습니다. 사람용 README와 에이전트용 실행 문맥을 분리해 두면, 프로젝트 설명은 깔끔하게 유지하면서도 코딩 에이전트에는 더 구체적인 실행 지침을 안정적으로 줄 수 있습니다. 이 사이트가 설득력 있는 이유는 기능을 과장하기보다, 실제로 어떤 정보가 에이전트에게 필요한지 아주 실무적으로 설명한다는 점입니다. 예를 들어 설정 명령, 테스트 명령, 코드 스타일, PR 규칙, 모노레포 하위 지침, 충돌 우선순위 같은 항목은 사람이 프로젝트 소개 문서에서 늘 보고 싶어 하는 내용은 아니지만, 에이전트가 작업을 끝까지 수행하는 데는 매우 중요합니다. 결국 AGENTS.md는 “문서를 더 하나 만든다” 가 아니라, 사람과 에이전트의 독자층을 분리해 문맥 비용을 줄이는 운영 패턴 에 가깝습니다. agents.md 더보기

Claude Code를 오래 쓰다 보면 가장 먼저 부딪히는 한계는 모델 성능보다 세션 단절 입니다. 방금 전까지 무엇을 조사했고 어떤 결정을 내렸는지 다음 세션에서 다시 설명해야 하는 순간이 반복되기 때문입니다. thedotmack/claude-mem은 바로 그 문제를 겨냥한 플러그인입니다. 저장소의 표현을 그대로 옮기면, 이 프로젝트는 Claude Code용 “persistent memory compression system” 이고, 세션 동안 발생한 관찰을 자동 수집하고 요약한 뒤 다음 세션에 다시 주입하는 구조를 제공합니다. (README.md) 더보기