"ai" 태그로 연결된 15개 게시물개의 게시물이 있습니다.

설치부터 사내 마켓플레이스 구축까지, 초보자도 이해할 수 있는 가이드

반복되는 컨텍스트 설명 없이, AI 에이전트에게 전문 지식을 전달하는 방법

Claude Code, Gemini CLI에서 동일한 스킬을 사용하는 완벽 가이드

문제 있는 코드를 AI 에이전트가 어떻게 개선하는지 직접 확인해봅니다

팀 컨벤션부터 자동화 워크플로우까지, 커스텀 스킬로 패키징하는 방법

이 글은 Claude Code 시리즈의 첫 번째 편입니다. 기본 기능부터 차근차근 다루며, 실제 개발 시나리오에서 어떻게 활용하는지 보여드립니다.

TL;DR​

• Claude Code는 터미널에서 동작하는 AI 코딩 어시스턴트
• 파일 읽기/수정, 명령 실행, Git 작업까지 직접 수행
• CLAUDE.md로 프로젝트 컨텍스트를 주면 더 똑똑해짐
• 슬래시 커맨드(/help, /init, /compact)로 효율적 작업

이 글은 Claude Code 시리즈의 두 번째 편입니다. Part 1에서 기본 기능을 익혔다면, 이제 자동화로 넘어갑니다.

TL;DR​

• Hooks: 특정 이벤트 발생 시 자동으로 스크립트 실행
• Headless Mode: 대화 없이 명령 실행 후 결과만 받기
• 조합하면 CI/CD, pre-commit, 자동 포맷팅 등 무한 자동화 가능

이 글은 Claude Code 시리즈의 세 번째 편입니다. Part 1-2에서 기본과 자동화를 다뤘다면, 이제 진정한 확장으로 넘어갑니다.

TL;DR​

• Subagents: 독립 컨텍스트에서 작업하는 전문가 에이전트 (토큰 절약)
• Skills: Claude가 자동으로 판단해서 사용하는 능력 (vs 슬래시 커맨드)
• Agent SDK: Claude Code 엔진을 코드로 제어 (Python/TypeScript)
• 셋을 조합하면 복잡한 멀티 에이전트 시스템 구축 가능

이 글은 3부작 시리즈의 첫 번째 글입니다.

AI에게 "이번 주말 친구들 생일파티 준비해줘"라고 말한다고 상상해보세요. AI가 이 일을 잘 해내려면 연결(친구들 연락처), 노하우(초대장 작성법), 분업(케이크와 장식 동시 준비)이 필요합니다. 바로 이 세 가지 문제를 해결하기 위해 Skills, MCP, Subagents 같은 도구들이 등장했습니다.

이 글은 3부작 시리즈의 두 번째 글입니다. 1편을 먼저 읽어보세요.

1편에서 AI를 돕는 4가지 도구(MCP, Skills, Subagents, Commands)를 알아봤어요. 이번 편에서는 Skills를 더 깊이 파봅니다. 왜 Skills가 MCP보다 토큰 효율적인지, 좋은 Skills는 어떻게 만드는지, 그리고 한 번 만든 Skills를 여러 도구에서 쓸 수 있는지 알아볼게요.

이 글은 3부작 시리즈의 마지막 글입니다. 1편, 2편을 먼저 읽어보세요.

1편에서는 AI를 돕는 4가지 도구를 알아봤고, 2편에서는 Skills를 깊이 파봤어요. 오늘은 좀 더 큰 그림을 볼 거예요: MCP의 토큰 문제가 얼마나 심각한지, Anthropic은 왜 MCP를 Linux Foundation에 기부했는지, 그리고 우리는 뭘 배워야 할지 알아봅니다.

robots.txt가 검색 엔진을 위한 것이라면, llms.txt는 AI를 위한 것입니다.

🎯 들어가며​

웹사이트에 robots.txt가 있듯이, 이제 llms.txt도 등장했습니다. 2024년 9월 Jeremy Howard가 제안한 이 표준은 LLM(Large Language Model)이 웹사이트 콘텐츠를 쉽게 이해할 수 있도록 돕는 파일입니다.

Claude Desktop에서 개발 블로그 콘텐츠를 실시간으로 조회할 수 있도록 하는 MCP 서버를 만들어보겠습니다.

🎯 들어가며​

블로그 포스트와 기술 문서가 늘어나면서 한 가지 고민이 생겼습니다. "Claude에게 내 블로그 내용을 어떻게 알려줄 수 있을까?"

매번 대화할 때마다 복사-붙여넣기로 콘텐츠를 전달하는 건 비효율적입니다. 그래서 MCP (Model Context Protocol) 서버를 구축해서 Claude Desktop이 직접 블로그 콘텐츠에 접근할 수 있도록 만들기로 했습니다.

키워드 기반 검색을 위한 역인덱스(Inverted Index)를 설계하고 가중치 기반 점수 시스템을 구현합니다.

🎯 들어가며​

1편에서는 Git 기반 MCP 서버의 기본 구조와 콘텐츠 조회 기능을 구현했습니다. 하지만 블로그 포스트가 늘어나면 문제가 생깁니다.

"Python에 대한 글이 있나요?"

목록을 일일이 확인하는 건 비효율적입니다. 검색 기능이 필요합니다.

Git Commit Hash 기반 캐싱으로 서버 시작 시간을 1초 미만으로 줄이고, 에러 복구 전략을 구현합니다.

🎯 들어가며​

1편에서 Git 기반 아키텍처를, 2편에서 역인덱스 검색 기능을 구현했습니다. 하지만 실제로 사용해보면 한 가지 불편함이 있습니다.

"서버 시작이 너무 느려요"

매번 Claude Desktop을 열 때마다 Git clone과 인덱스 빌드가 발생합니다. 콘텐츠가 늘어날수록 점점 더 오래 걸리죠.

이번 편에서는 캐싱 시스템을 구현해서 Cold Start를 1초 미만으로 줄이고, 에러 복구 전략으로 안정성을 높입니다.