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[AI] 클로드코드 개념 - 기본 개념(CLAUDE.md, skills, mcp, subagents, agent teams, hooks, plugins) 본문
AI
[AI] 클로드코드 개념 - 기본 개념(CLAUDE.md, skills, mcp, subagents, agent teams, hooks, plugins)
jake-kim 2026. 3. 18. 01:22에이전틱 루프 (The Agentic Loop)
Claude Code는 스스로 계획을 세우고 실행하는 에이전트 방식으로 작동하며 아래 3단계 과정이 반복
- 컨텍스트 탐색: 문제 해결에 필요한 파일 시스템을 조사하고 코드를 읽음
- 액션 실행: 코드 수정, 파일 생성, 터미널 명령(Shell) 실행 등을 직접 수행
- 결과 검증: 변경 사항이 의도대로 반영되었는지 테스트를 돌려보고 결과를 분석
기본 개념들
- CLAUDE.md: 모든 세션에서 유지되는 프로젝트 컨텍스트로 코딩 컨벤션이나 규칙을 명시
- Skills: 재사용 가능한 지식 및 워크플로우로 필요할 때 호출하거나 자동 로드
- Subagents: 독립된 루프를 실행하는 격리된 작업자로 무거운 작업을 수행하고 결과만 보고
- MCP: Slack, DB 등 외부 서비스와 연결하여 데이터를 주고받는 통로 역할
- Hooks: 파일 수정 등 특정 이벤트 발생 시 자동으로 실행되는 스크립트
상황별 예제
| 기능 | 주요 용도 | 예시 |
| CLAUDE.md | 상시 적용 규칙 | "pnpm 사용", "커밋 전 빌드 필수" |
| Skill | 특정 작업 지식 | 배포 체크리스트(/deploy), API 가이드 |
| Subagent | 맥락 격리/병렬 처리 | 수백 개의 파일 분석, 보안 취약점 조사 |
| Hook | 자동화 프로세스 | 코드 수정 후 자동 Lint/Format 실행 |
비용
모든 확장은 모델의 기억 공간을 소모하므로 효율적인 관리가 필요
- 고비용: CLAUDE.md와 MCP는 매 요청마다 많은 정보를 로드하므로 핵심 위주로 구성
- 저비용: Skills는 평소엔 요약본만 들고 있다가 필요할 때만 전체 내용을 로드
- 효율화: 무거운 작업은 Subagent로 넘겨 메인 세션의 컨텍스트 소모를 방지
즉, CLAUDE.md로 기본 틀을 잡고 반복 작업은 Skill로 정의하며 외부 연결은 MCP를 활용해 자율적인 개발 환경을 구축하는 것이 핵심
주요 기능 조합 패턴 (Combination Patterns)
각 확장 기능은 고유의 역할이 있으며 이를 조합해 시너지가 가능
- Skill + MCP: MCP로 외부를 연결하고 Skill로 사용법을 가이드함 (예: DB 연결 + 쿼리 패턴 가이드)
- Skill + Subagent: 하나의 Skill이 여러 Subagent를 생성해 병렬 작업을 수행함 (예: 보안/성능/스타일 동시 검토)
- CLAUDE.md + Skills: 상시 규칙은 CLAUDE.md에, 방대한 참조 문서는 Skill에 넣어 필요할 때만 로드함
- Hook + MCP: 이벤트 발생 시 외부로 알림을 보냄 (예: 코드 수정 후 Slack 알림 발송)
컨텍스트 비용 및 로드 전략 (Context Costs)
확장 기능을 많이 추가할수록 모델의 기억 공간(Context)을 소모하며 효율적인 관리가 필수
| 기능 | 로드 시점 | 로드 내용 | 컨텍스트 비용 |
| CLAUDE.md | 세션 시작 시 | 파일 전체 내용 | 매우 높음 (매 요청 포함) |
| Skills | 시작 시 + 사용 시 | 요약 설명(시작), 전체(사용) | 낮음 (설명만 상주) |
| MCP | 세션 시작 시 | 도구 정의 및 스키마 | 높음 (매 요청 포함) |
| Subagents | 생성 시 | 지정된 스킬 포함 새 컨텍스트 | 격리됨 (메인 세션 무관) |
| Hooks | 트리거 시 | 없음 (외부 실행) | 0 |
효율적인 운영 팁
- CLAUDE.md 최적화: 500줄 이내로 유지하고 상세 내용은 Skill로 분리함
- Skill 호출 제어: 직접 호출할 스킬은 disable-model-invocation: true 설정을 통해 평상시 비용을 제로로 유지함
- 작업 격리: 많은 파일을 읽어야 하는 조사는 Subagent를 활용해 메인 세션의 메모리를 아낌
요약하자면, 모든 기능을 무분별하게 활성화하기보다 CLAUDE.md는 최소화하고 무거운 작업은 Skill과 Subagent로 분산하여 모델의 추론 효율을 유지하는 것이 핵심
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