최근 AI 에이전트 생태계에서 Model Context Protocol(MCP)은 도구 연결의 표준으로 자리 잡았습니다. 하지만 모든 도구를 MCP로 연결하는 것이 항상 최선은 아닙니다. 특히 개발자 개인의 워크플로우에서는 MCP의 과도한 토큰 소모와 성능 저하가 문제가 될 수 있습니다. 이번 글에서는 VibeLabs 공유게시판에 2026년 3월 27일 올라온 글과, 그 글이 기대는 공개 벤치마크·엔지니어링 문서를 함께 읽으면서, 왜 CLI와 Skills의 결합이 더 효율적인 대안이 될 수 있는지, 그리고 어떤 상황에서 MCP를 유지해야 하는지 살펴보겠습니다. 참고로 VibeLabs 원문은 제목과 날짜는 확인되지만 작성자 표기는 명확하지 않습니다. 더보기

Claude Code를 설치하고 몇 가지 프롬프트를 실행했습니다. 이제 뭘 해야 할까요? 공식 문서는 기능을 설명하지만, 기능들을 어떻게 조합하는지는 알려주지 않습니다. 학습 경로도 없고, 예시는 너무 기초적입니다. GitHub 스타 5,900개를 돌파한 claude-howto는 이 공백을 메우는 구조적인 가이드입니다. 더보기

“하네스 구성해줘” 한 마디면 도메인에 맞는 전문 에이전트 팀을 설계하고, 에이전트가 사용할 스킬까지 자동 생성해주는 메타 스킬이 공개됐다. 카카오 AI Native 전략 팀 리더 황민호 님이 개발한 Harness는 Claude Code의 에이전트 팀 시스템을 구조화된 방식으로 활용할 수 있도록 설계된 Claude Code 플러그인이다. 더보기

Claude Code를 쓰는 사람은 대부분 .claude/ 폴더가 있다는 사실은 압니다. 프로젝트 루트에 생기는 것도 봤고, 뭔가 중요한 설정이 들어 있을 것 같다는 감도 있습니다. 그런데 막상 열어 보지 않은 경우가 많습니다. Daily Dose of Data Science의 “Anatomy of the .claude/ Folder” 는 바로 이 지점을 파고듭니다. .claude/ 는 그냥 숨김 폴더가 아니라, Claude Code가 프로젝트 안에서 어떻게 행동할지를 결정하는 제어 센터 라는 것이 글의 출발점입니다. 더보기

AI 도구를 그냥 쓰는 것과 AI에게 구조를 주는 것은 다른 이야기입니다. 이번 주 프로덕트 메이커들이 주목한 세 가지는 모두 같은 방향을 가리킵니다 — 범용 AI 하나에 모든 것을 맡기는 방식 대신, 역할을 나누고 컨텍스트를 구조화하는 방법입니다. Codex 서브에이전트 136개 모음집, Google Stitch의 바이브 디자인, 그리고 Anthropic 개발자가 공개한 Claude Code 스킬 운용법을 정리합니다. 더보기

gstack를 그냥 “Claude Code용 스킬 모음"으로 보면 이 프로젝트의 핵심을 놓치기 쉽습니다. 이 영상이 보여 주는 진짜 포인트는, 하나의 에이전트에게 모든 일을 몰아주는 대신 CEO, 엔지니어링 매니저, QA, 릴리즈 엔지니어처럼 역할을 분리하고 그 순서를 워크플로로 고정했다는 점입니다. 발표자는 이를 Garry Tan의 노하우를 Markdown 스킬로 빌려 오는 경험이라고 설명하고, 실제로 기획부터 브라우저 QA, 회고까지를 하나의 개발 루프로 연결해 보여 줍니다 (t=135, t=154, t=330). 날짜를 분리해서 읽는 것도 중요합니다. 영상은 2026-03-19에 업로드됐고, 설명란에는 업로드 시점 기준으로 15개 스킬과 2.5만 스타가 언급됩니다. 반면 제가 2026-03-24에 GitHub API로 확인했을 때 garrytan/gstack 저장소는 스타 43,925개, 포크 5,500개였고, 현재 README는 specialist skills와 power tools를 합쳐 28개의 slash command를 안내합니다. 즉 이 글은 영상이 전하는 설계 철학과 2026-03-24 기준 공식 저장소 상태를 구분해서 읽는 정리입니다. YouTube 영상 gstack 저장소 gstack README 더보기