12. AI와 함께 일하는 방법¶

찾지 말고 물어보고, 만들 수 있으면 만들고, 계속 갈궈라.

핵심 철학: 찾지 말고, 물어봐라¶

코드 검색 vs AI에게 질문¶

[기존 방식]
1. Ctrl+Shift+F로 키워드 검색
2. 여러 파일 열어서 확인
3. 맥락 파악하며 코드 추적
4. 10분 후 원하는 부분 발견
   → 총 소요: 10~30분

[AI와 함께]
> "이 프로젝트에서 인증 처리하는 코드 어디 있어?"

Claude: "인증 관련 코드는 다음 위치에 있습니다:
- src/auth/middleware.ts: JWT 검증 미들웨어
- src/auth/login.ts: 로그인 로직
- src/auth/refresh.ts: 토큰 갱신
핵심 흐름은 middleware.ts에서 시작됩니다."
   → 총 소요: 30초

이해가 안 될 때도 물어봐라¶

> 이 useEffect 왜 이렇게 쓴 거야?
> 이 패턴 우리 프로젝트에서 많이 쓰여?
> 이거 바꾸면 어디 영향 있어?

검색으로 찾을 수 있는 것도 물어보면 맥락과 함께 답을 얻습니다.

만들 수 있다면, 만들어라¶

반복되면 스킬로¶

같은 요청을 3번 이상 하고 있다면, 그건 스킬이 되어야 합니다.

[1번째] > "API 응답을 우리 팀 형식으로 변환해줘"
[2번째] > "API 응답을 우리 팀 형식으로 변환해줘"
[3번째] > "이거 스킬로 만들어줘"

/oh-my-claudecode:learner
→ api-response-formatter 스킬 자동 생성

[4번째부터] 자동 적용

패턴이 보이면 에이전트로¶

프로젝트에서 반복되는 역할이 있다면 에이전트로 정의합니다.

> 우리 팀에서 PR 리뷰할 때 항상 보는 것들:
> 1. 타입 안전성
> 2. 에러 핸들링
> 3. 테스트 커버리지
> 4. 네이밍 컨벤션
>
> 이걸 에이전트로 만들어줘

→ .agents/team-reviewer.md 생성
→ 다음부터 이 에이전트가 리뷰 기준 자동 적용

규칙이 있으면 CLAUDE.md로¶

> 우리 프로젝트에서는 console.log 쓰면 안 돼.
> logger 라이브러리만 사용해.
> 이거 CLAUDE.md에 추가해줘.

→ CLAUDE.md에 규칙 추가
→ 다음부터 console.log 대신 logger 자동 사용

스킬 등록하고, 다음부터 사용¶

learner 워크플로우¶

[대화 중 유용한 패턴 발견]
         ↓
/oh-my-claudecode:learner
         ↓
[스킬로 자동 추출/등록]
         ↓
[다음 세션부터 자동 활용]

수동 등록도 가능¶

> 이 작업 패턴을 스킬로 저장해줘:
> 이름: deploy-checklist
> 내용:
> 1. 테스트 전체 실행
> 2. 빌드 확인
> 3. 환경변수 확인
> 4. 마이그레이션 확인
> 5. 배포 스크립트 실행

갈군다: 계속 물어보며 발전하기¶

한 번에 완벽을 기대하지 마라¶

[1차]
> 로그인 API 만들어줘
→ 기본 구현

[2차]
> refresh token도 추가해줘
→ 토큰 갱신 추가

[3차]
> rate limiting은?
→ 보안 강화

[4차]
> 테스트도 작성해줘
→ 테스트 추가

[5차]
> 에러 케이스 빠진 거 없어?
→ 엣지 케이스 보완

이게 "갈군다"입니다. 점진적으로 요청하며 품질을 올리는 것이 한 번에 완벽한 요청을 하려는 것보다 낫습니다.

Anthropic의 RCT 연구에서 높은 점수를 받은 개발자들의 공통점은 "설명을 요청하고 개념 질문을 던진 것"이었습니다. 반복적으로 더 나은 질문을 하는 습관은 학습 효과를 높이는 핵심 전략입니다. → 자세한 연구 결과

대화는 무기다¶

AI와의 대화는 검색이 아니라 협업입니다.

> 이거 더 좋은 방법 없어?
> 이 접근법의 단점은?
> 비슷한 패턴으로 다른 것도 만들 수 있어?
> 이걸 테스트하려면 어떻게 해야 해?

계속 물어보면 맥락이 쌓이고, 답변의 질이 올라갑니다.

메모리를 관리하라¶

왜 메모리 관리가 중요한가?¶

Claude는 세션 간에 기억하지 않습니다. 하지만 시스템은 기억하게 만들 수 있습니다.

[세션 1] 좋은 패턴 발견 → 저장 안 함 → 사라짐
[세션 2] 같은 걸 다시 설명... → 시간 낭비

[올바른 방법]
[세션 1] 좋은 패턴 발견 → CLAUDE.md/스킬/메모리에 저장
[세션 2] 자동으로 로드 → 바로 활용

메모리 계층¶

저장소	용도	지속성
CLAUDE.md	프로젝트 규칙, 컨벤션	영구 (git)
프로젝트 메모리	AI가 기억할 컨텍스트	영구 (로컬)
스킬	반복 작업 자동화	영구 (git)
훅	이벤트 기반 자동 실행	영구 (설정)
OMC 노트패드	세션 내 메모	7일

CLAUDE.md 정기 업데이트¶

# 주 1회: 이번 주 배운 것 반영
> 이번 주에 자주 고친 패턴들 CLAUDE.md에 추가해줘

# 월 1회: 불필요한 규칙 정리
> CLAUDE.md 검토해서 더 이상 필요없는 규칙 정리해줘

팀과 공유¶

# CLAUDE.md와 스킬은 git으로 관리
git add CLAUDE.md .agents/
git commit -m "docs: 팀 코딩 컨벤션 및 리뷰 에이전트 업데이트"

새 팀원이 프로젝트를 clone하면 팀의 모든 노하우가 자동으로 전달됩니다.

실전 시나리오¶

시나리오 1: 새 프로젝트 시작¶

1. claude 실행
2. /oh-my-claudecode:deep-init  → 프로젝트 인덱싱
3. "이 프로젝트 구조 설명해줘"  → 이해
4. "어디부터 시작하면 좋을까?"  → 방향 잡기
5. 작업 시작
6. /oh-my-claudecode:learner    → 패턴 축적

시나리오 2: 레거시 코드 이해¶

1. "이 모듈 전체 구조 설명해줘"
2. "이 함수 왜 이렇게 복잡해?"
3. "의존성 관계 그려줘"
4. "리팩토링한다면 어디부터?"
5. "테스트 먼저 작성해줘"

시나리오 3: 팀 컨벤션 구축¶

1. "우리 팀 코딩 스타일 정리해줘" → CLAUDE.md
2. "코드 리뷰 기준 만들어줘"     → .agents/reviewer.md
3. "커밋 규칙 자동화해줘"        → 훅 설정
4. "이거 팀원들이 쓸 수 있게"    → git push

한 줄 요약¶

찾지 말고 물어보고, 만들 수 있으면 만들고, 메모리에 쌓아라.

[물어본다] → [답을 얻는다] → [패턴이 보인다]
                                    ↓
                            [스킬로 만든다]
                                    ↓
                            [다음부터 자동]
                                    ↓
                            [계속 갈군다] ←──┐
                                    ↓        │
                            [더 좋아진다] ────┘

이 루프를 돌릴수록 Claude는 점점 나한테 딱 맞는 동료가 됩니다.

다음 단계¶

AI와 함께 일하는 철학을 잡았다면

04. AI와 함께 성장하기에서 이 철학을 실천으로 옮기는 방법을 알아보세요
13. 파워유저 팁에서 고급 활용법으로 생산성을 끌어올리세요