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Anthropic 사내 Claude Code 워크플로우 데모 (실전 팁)

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Anthropic 사내 Claude Code 워크플로우 데모 (실전 팁)

무엇 — Anthropic 직원(스스로 “CLI die-hard”·CLI 설계자)이 사내에서 실제로 쓰는 Claude Code 워크플로우를 Excalidraw 오픈소스 repo로 시연한 강연. 핵심 메시지: “코드뿐 아니라 코드가 아닌 일까지 위임하고, 첫 단계가 아니라 다음 단계의 다음 단계까지 자동화하라.” (데스크톱 앱으로도 동일하게 가능)

1. 기본 셋업 (속도·격리)

  • worktree: claude --worktree — repo의 격리 복사본을 만들어 여러 Claude 병렬 실행 시 충돌 방지. (멀티-클로딩 시 필수. “repo1/repo2/repo3” 대신 권장)
  • Opus 1M 컨텍스트 상시 + fast 모드 상시 (조직별 접근 권한 차이 있음).
  • auto 모드: 위험 행동을 분류기가 탐지 → 매번 “Yes” 안 눌러도 됨(낮은 권한 모드의 대체). 훨씬 빠름.

2. 프롬프팅·스킬

  • /prototype 스킬: 한 기능의 구현 옵션을 N개(기본 5) 생성 → HTML 프리뷰 → 몇 번 반복. “스킬은 이제 아무도 손으로 안 짠다 — 다 Claude에 시켜 만든다.”
  • 프롬프트 팁: ① “Claude가 먼저 옵션을 고르고 이유를 설명하게” ② “필요하면 온라인 리서치해”(프로덕션이면 Slack·Docs·이슈 등 내부 소스 참고 지시) ③ “PR + 스크린샷으로 올려” → 이제 트랜스크립트 안 보고 PR(기능 녹화 포함)을 리뷰.
  • /loop: “완료될 때까지 계속” — 끝까지 반복.

3. 3대 원칙 (워크플로우의 전제)

  1. Claude(대부분 LLM)는 아직 디자인을 못한다 → craft·의사결정은 사람이 루프 안에 있어야. (영구는 아님)
  2. 코드 아닌 일도 위임하라 — 코딩만 시키면 가장 자동화된 사용법이 아님. “AI 자동화 = 코드 그 이상”으로 사고 전환.
  3. 모두가 ship할 수 있다 ≠ 모든 게 ship돼야 한다 → 누구나 프로덕션에 푸시 가능해진 시대엔 스케일하는 품질 시스템이 필요.

4. 품질 유지 자동화 워크플로우 (Claude 작업 중 “사이드”로 돌리는 것들)

flowchart TD
    A["Claude in Web<br/>자잘한 폴리시 수정 수십 개"] -->|"squash"| A2["한 PR로 묶기<br/>(작은 CSS는 자동승인)"]
    B["항상 Claude 띄워 PR 머지 자동화<br/>simplify · code-review · commit-push-PR · open PR 리뷰"] --> B2["Slack 연동: 리뷰어/온콜 DM·핑"]
    C["Claude in Chrome<br/>프런트엔드 자가검증(직접 클릭·테스트)"]
    D["스케줄 루틴(claude co-work)<br/>repo 프런트엔드 변경 스캔"] --> D2["디자이너 참여 여부 확인<br/>(Slack·Meet·Docs)"] --> D3["미참여 시: 적대적 디자인 PR 초안<br/>+ 엔지니어에게 DM"]
  • Claude in Web: 앱에서 발견한 자잘한 폴리시 수정 수십~수백 건을 세션 안 띄우고 흘려보냄 → 가끔 한 PR로 squash → 작은 CSS는 리뷰 없이 자동 승인.
  • PR 머지 자동화: 아이디어 완성 후 CI·리뷰 코멘트 대응·머지까지 사람이 거의 안 봄. 내부 스킬 simplify/code-review(코드베이스 정돈)·commit-push-PR(내부 체크 실행)·“열린 PR 리뷰해 결승선까지” + Slack DM 연동.
  • Claude in Chrome: 프런트엔드 변경 자가검증의 best way(크롬에서 직접 테스트→GIF 스크린샷→PR에 첨부).
  • 디자인 감시 루틴(가장 게임체인저): repo들을 스캔해 프런트엔드 변경에 디자이너가 관여했는지 Slack/Docs로 확인 → 미관여면 적대적 디자인 PR 초안 + DM. 단, “Claude가 디자인을 못해서” DM은 껐다(원칙 1의 실증).

5. 메타 교훈

  • 다음 단계의 다음 단계까지 자동화를 밀어붙여라(첫 단계에서 멈추지 말 것).
  • 다음 모델 대비: 워크플로우를 다 글로 써두면, 새 모델 나올 때 그대로 다시 돌려보고 — 보통 더 잘된다.

1차 강연 트랜스크립트 정리(외부 사실 검증 대상 아님). 출처 URL은 원자료에 미제공. 정리: 2026-06-22.

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