AI 코딩 도구를 쓰고 있는데도 결과가 들쑥날쑥하다면, 문제는 모델 성능보다 사용 방식일 가능성이 큽니다.
이번 글은 메이커 에반님의 영상 **“클로드 이렇게 쓰면 100배 차이 납니다”**를 참고해, Claude Code를 단순 챗봇이 아니라 재현 가능한 작업 시스템으로 쓰는 방법을 정리한 포스팅입니다.
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바이브 코딩으로 기능은 빠르게 완성했는데, 화면을 여는 순간 “AI가 만든 티"가 나는 경험을 한 번쯤 해보셨을 겁니다.
이번 글은 메이커 에반님의 영상 “바이브코딩 결과물, 3초만에 들통나는 이유“를 참고해서, 디자인 전공 지식 없이도 바로 적용 가능한 규칙 중심으로 재구성한 실전 요약입니다.
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“에이전트는 많이 만들었는데, 왜 자꾸 컨텍스트가 오염되지?”
“읽기 전용 조사 작업인데 왜 메인 세션에서 토큰을 이렇게 많이 먹지?”
Claude Code를 오래 쓰다 보면 결국 Subagent 설계가 생산성을 결정합니다.
이 글은 Claude 공식 문서의 sub-agents를 중심으로, 실제로 바로 적용 가능한 방식으로 정리했습니다. 추가로 Agent SDK 관점과 멀티 에이전트 운영 사례를 함께 묶어서, “어디서부터 어떻게 시작하면 되는지"를 한 번에 이해할 수 있게 구성했습니다.
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Claude Opus 4.6 출시와 함께 Agent Teams(다중 에이전트 팀) 기능이 공개되었습니다. 이 기능을 통해 여러 개의 Claude 인스턴스가 실제 개발 팀처럼 병렬로 협업할 수 있게 되었죠. 많은 개발자분이 Agent Teams를 어떻게 활성화하는지, 어떻게 실행하는지, 그리고 기존 Subagent와는 무엇이 다른지 궁금해하고 계십니다.
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AI 코딩 도구가 쏟아지는 시대, 바이브 코딩의 화려한 데모 뒤에는 “이 코드를 내가 정말 이해하고 있는가?“라는 불안이 있다. 15년 경력의 전 CTO인 Flowkater는 켄트 백(Kent Beck)의 증강형 코딩에서 영감을 받아, tdd-go-loop 이라는 워크플로우 오케스트레이터를 만들었다. 이 글은 그 실전 방법론의 전체 구조를 해부한다.
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