에이전트형 제품에서 성능과 원가를 동시에 안정화하려면, 모델 성능만이 아니라 요청 구조 자체를 캐시 친화적으로 설계해야 합니다. 이번 글은 https://x.com/trq212/status/2024574133011673516에 공개된 Claude Code 프롬프트 캐싱 레슨을 중심으로, 공식 문서와 대조해 재현 가능한 규칙만 추려서 정리합니다.
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Claude Code를 여러 개 동시에 돌리면 생산성이 크게 오르지만, 같은 작업 디렉터리에서 병렬 실행하면 파일 충돌과 컨텍스트 꼬임이 빠르게 발생합니다. 최근 Threads에서 공유된 qjc.ai의 7개 연속 포스트는 이 문제를 git worktree + claude -w 조합으로 풀어내는 실전 감각을 잘 보여줬습니다.
이 글은 해당 스레드 내용을 그대로 요약하는 데서 끝내지 않고, Anthropic 공식 문서와 교차 검증해서 지금 바로 재현 가능한 패턴과 검증이 필요한 주장을 분리해 정리합니다.
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CLAUDE.md는 Claude Code에서 단순한 메모 파일이 아니라, 세션마다 재주입되는 작업 기준 문서입니다. 그래서 이 파일의 밀도가 낮으면 매번 같은 실수가 반복되고, 반대로 핵심만 압축하면 결과 품질이 빠르게 안정됩니다. 이 글은 공식 문서에서 확인 가능한 사실과 커뮤니티 실전 패턴을 분리해, 바로 복붙 가능한 운영 형태로 재구성합니다.
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Claude Code를 “그냥 잘 답하는 도구"로 쓰면 세션이 길어질수록 품질이 흔들리고, 같은 작업도 매번 다시 설명하게 됩니다. 반대로 Skill-MCP-Agent-검증-Context 문서화를 체계로 묶으면, 바이브 코딩도 재현 가능한 개발 프로세스로 바뀝니다.
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이 글은 ykdojo/claude-code-tips의 README와 연관 파일을 바탕으로, 팁을 한국어로 번역하고 실무 기준으로 재정리한 문서입니다.
원문은 팁 번호가 0부터 시작해서 45까지 이어지므로, 제목은 45 Tips지만 실제 항목 표기는 46개(0~45)입니다.
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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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