Claude

Superpowers와 GSD를 brownfield 프로젝트에 붙이면 누가 더 낫나: E2E 테스트 인프라 비교

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Superpowers와 GSD는 둘 다 Claude Code 위에서 planning과 execution을 더 잘하게 만들려는 스펙트럼 개발 프레임워크입니다. 하지만 새 프로젝트가 아니라 이미 존재하는 brownfield codebase에 기능을 추가할 때는 어느 쪽이 더 나을까요? 이 영상은 food ordering system이라는 기존 프로젝트에 E2E 테스트 인프라를 추가하는 동일 과제를 두 프레임워크에 맡기고 비교합니다. YouTube 영상 더보기

빈 프로젝트에서 커스텀 하네스를 만든다는 것: docs, CLAUDE.md, hooks, executor 루프

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하네스 엔지니어링이라고 하면 거창한 프레임워크부터 떠올리기 쉽습니다. 하지만 이 영상의 첫 문장은 오히려 반대입니다. “여러분은 이미 하네스를 쓰고 있다.” Claude Code, Codex, OpenClaw 같은 도구 자체가 이미 context, tools, permissions, feedback loop를 내장한 하네스이고, 우리가 할 일은 그 위에 내 프로젝트에 맞는 한 층을 더 쌓는 것 입니다. YouTube 영상 더보기

Claude Code Routines는 무엇을 바꾸나: 자연어 자동화가 n8n과 Make의 가운데를 대체하기 시작했다

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Anthropic이 Claude Code에 Routines 를 추가하면서, Claude Code는 단순한 대화형 코딩 도구에서 한 발 더 나아갔습니다. 이제 Claude는 일정, API 호출, GitHub 이벤트를 트리거로 삼아 클라우드에서 자동으로 실행될 수 있습니다. 영상의 표현을 빌리면, 이것은 n8n이나 Make 같은 no-code 자동화 도구와 직접 겹치기 시작한 변화입니다. YouTube 영상 Claude Code Routines docs 더보기

Claude Code 디자인이 강해진 이유: awesome-design과 design.md로 ‘좋은 미감’을 시스템화하기

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이 영상의 핵심 주장은 꽤 공격적입니다. Claude Code가 이제 사실상 최고의 디자인 도구가 되었고, 대부분의 사람은 아직 그 변화를 체감하지 못하고 있다는 것입니다. 물론 과장된 표현은 섞여 있지만, 영상이 짚는 핵심 메커니즘은 흥미롭습니다. 좋은 디자인을 코드와 규칙으로 설명할 수 있다면, Claude Code는 그 미감을 반복 생산할 수 있다 는 것입니다. YouTube 영상 더보기

Claude Code 플러그인은 많이 붙일수록 좋은 게 아니다: GStack + Superpowers 조합의 실제 흐름

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Claude Code를 쓰다 보면 어느 순간 플러그인과 스킬을 계속 붙이고 싶어집니다. 그런데 실제 작업에서는 기능이 많을수록 더 좋아지는 것이 아니라, 오히려 컨텍스트가 오염되고 흐름이 복잡해지는 경우가 많습니다. 이 영상의 출발점도 바로 그 지점입니다. 발표자는 여러 플러그인을 거의 다 지우고, GStack 과 Superpowers 두 개만 남겼더니 오히려 Claude Code가 가장 잘 써졌다고 말합니다. YouTube 영상 더보기

Claude Code로 100% 자동화 마케팅 팀을 만든다는 것: 컨텍스트·스킬·서브에이전트·MCP의 조합

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이 영상의 메시지는 꽤 명확합니다. Claude Code에서 고품질 마케팅 자동화를 만들고 싶다면, 실행보다 세팅이 훨씬 더 중요하다는 것입니다. 발표자는 아예 “퀄리티를 위해서는 한네스 세팅에 95%의 시간을 써야 한다”고 말합니다. 즉 뉴스레터, 카드뉴스, 유튜브 썸네일, PPT 같은 산출물을 자동으로 뽑아내는 핵심은 모델 한 번 잘 부르는 데 있지 않고, 컨텍스트·템플릿·스킬·서브에이전트·MCP를 먼저 설계해 두는 것 에 있다는 이야기입니다. YouTube 영상 1:08 더보기

Claude Code와 RAG의 7단계: Auto Memory부터 Agentic Multimodal RAG까지

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이 영상은 단순히 “RAG가 좋다”를 말하지 않습니다. 오히려 Claude Code와 memory 문제를 어디서부터 어떻게 풀어야 하는지 단계별로 분해합니다. 핵심 질문은 이것입니다. 과거 대화나 거대한 문서 묶음에 대해 AI가 더 정확하게 답하게 하려면, 우리는 언제 그냥 CLAUDE.md 로 버틸 수 있고, 언제 Obsidian 정도면 충분하며, 언제 진짜 RAG 시스템으로 넘어가야 할까요? YouTube 영상 더보기