닷다라다나닷

Web FrontEnd Junior

[닷다라다나닷 @Djocken86]

🎲 claude-buddy
Claude Code statusline를 사용해 ASCII Buddy를 띄우는 도구 입니다.
만우절때 사라진 buddy 가 보고싶어서 만들었습니다

토큰 0 소모, 기존 클로드 버디 조합(레어도, 캐릭터, 모자), 기존 statusline 정보와 공존
*레벨, 오늘의 한마디 - 업데이트 예정

[향로 @jojoldu]

[토스페이먼츠 "3년차" 이하 주니어 서버 개발자 채용공고 지원을 위한 (전 토스페이먼츠 기술이사) Jaemin Kim 님의 "10,000장의 이력서를 본 기술이사의 이력서 가이드" 활용 방법]

요즘 주니어 서버/백엔드 개발자 포지션이 귀한만큼 토스페이먼츠의 "3년차 이하" 서버 개발자 채용공고는 많은 분들께 추천드리는 포지션입니다.

https://t.co/SHNV3sFeGM

채용 공고에는 아래와 같이 이력서에 대한 가이드도 있는데요.

- (해결해 본 문제의 규모와 상관없이) 개발과 관련한 문제 상황을 개선하거나 해결해 보신 사항을 최대한 구체적으로 작성해 주세요.
- 레거시 코드를 리팩토링 해보신 경험이 있다면 좋아요.
- 기술자로서 비즈니스의 문제를 해결했던 경험과 그 과정에서 활용하셨던 기술적 장점이 드러나는 사례를 자세히 적어주시면 좋아요.

전체적으로 어떤 방향성을 원하시는지 공고에 잘 녹여내있지만,
대부분의 기업이 그렇듯, "불합격 후 재지원 제한 기간" 이 있기 때문에 처음 이력서를 낼 때 "좀 더 준비하면, 좀 더 이력서를 채우고 나면" 하는 걱정으로 지원을 미루게 됩니다.

주변에 비슷한 고민이 있는 분이 있을때면, 이력서를 채우는 것에는 끝이 없기 때문에 무작정 계속 채우기만 하지말고, 지원해보고 부족한 부분을 빨리 발견하는 것이 더 낫다라고 이야기 드립니다.

그렇지만,
이왕 지원한다면, 최대한 합격확률을 높이는 것이 가장 좋을거라 생각합니다.

그래서 이번 공고에 가장 최적화된 재민님의 "10,000장의 이력서를 본 기술이사의 이력서 가이드" 를 활용하는 방법을 소개드립니다.

재민님은 전 토스페이먼츠 기술 이사 (Director of Engineering), 우아한형제들, 레진엔터테인먼트 등 다양한 엔지니어링 리더십 경험으로 1만개의 이력서를 검토하셨는데요.
그 경험으로 "서류 검토자의 시선으로" 이력서 작성하는 방법을 강의로 풀어내주셨어요.
백엔드 개발자로서 이직/취업을 위해 이력서를 준비하신다면 추천드리는 강좌입니다 :)

강의 내용을 정독을 하시거나 혹은 나한테 필요한 부분만 수강하신다면,
정독한 이후 "이걸 내 이력서에 어떻게 녹여내지?" 라는 고민이 든다면,
그때 인프런의 MCP를 활용하신다면 "재민님의 강의 기반으로 구체적인 내 이력서에 최적화된" 피드백과 첨삭을 받을 수 있습니다

MCP와 연결이 되셨다면 아래와 프롬프트를 사용해보세요.
저는 제 3년차때의 이력서로 피드백을 받아보았습니다 :)

```
첨부한 이력서를 인프런 MCP로 연결된 제미니 강사님의 "10,000장의 이력서를 본 기술이사의 이력서 가이드"
내용을 기준으로 깊이 있게 검토해줘.

- 지원 공고:https://t.co/SHNV3sFeGM

검토 절차:

1. 먼저 강의 전체 커리큘럼을 확인하세요.
2. 검색 결과 요약만 사용하지 말고, 이력서와 관련된 수업의 전체 내용을 조회하세요.
3. 이력서에서 발견한 새로운 문제와 관련된 수업이 있으면 추가로 조회하세요.

중요한 원칙:

- 제미니 강사님인 것처럼 역할극하지 마세요.
- 모든 판단을 다음 세 가지로 구분하세요.
1. 강의에서 직접 확인된 원칙
2. 그 원칙을 현재 이력서에 적용한 해석
3. 강의 밖에서 추가한 일반적인 조언
- 강의에 없는 내용을 제미니 강사님의 의견인 것처럼 표현하지 마세요.
- 주요 판단마다 관련 수업 링크를 첨부하세요.
- 이력서에 없는 수치, 역할, 의사결정, 성과를 추측하지 마세요.
- 필요한 정보는 `[확인 필요]`로 표시하세요.
- 문장을 멋있게 만드는 것보다 면접에서 끝까지 설명할 수 있는지를 우선하세요.
- STAR 같은 정형화된 공식을 모든 항목에 기계적으로 적용하지 마세요.
- 수치만 나열한 성과 보고서가 되지 않도록 배경, 제약, 판단, 선택 이유를 함께 평가하세요.
```

서류 검토자들이 바라보는 이력서의 기준들을 담은 강의 내용을 기반으로 그간의 내 이력이 담긴 나의 이력서를 작성한다면 범용적인 이력서 템플릿과는 다른 나만의 이력서가 작성됩니다.
더군다나 여러 기업별로 맞춤형으로 이력서를 작성할때라면 더더욱 그렇겠죠.

아직 이력서 작성이 어렵거나 "내가 봐도 모호하다" 라는 것이 느껴진다면 재민님의 강의와 위 프롬프트를 통해 한번 이력서를 개선해보시길 추천드려봅니다 :)

(MCP사용방법과 재민님의 강의 링크등은 댓글에 남겨두었습니다)

[박톰슨 @parkthomson075]

개미쳤네 ㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎ

송재경쓰가
AI로 1인개발 MMORPG 오픈소스 공개...
개흥미롭노......

뭐?
송재경쓰가 누구냐고?

바람의 나라 (1996)
리니지 (1998)
테일즈위버 (2003)
아키에이지 (2013)
문명 온라인 (2015)
달빛조각사 (2019) 개발자이자

서울대 컴공 86학번 수석입학하고
넥슨 김정주 회장쓰와 동기였던
대한민국 게임개발 1세대 레게노

앞으로도
재밌는 시도 많이 해주시기를......

- parkthomson -

[당근 팀 @daangnteam]

프롬프트 한 줄로 화면이 나오는 시대, ‘당근스러운 화면’을 만드는 법
https://t.co/0FqaFmoDFK

[Cognac(꼬냑) @supernovajunn]

사람이 배우면 늦고, 에이전트가 배워야 한다

요즘 회사들의 AI 도입을 보면 대부분 비슷한 패턴인것 같아 보인다.

나같은 경우 자기 일을 줄이려고 작은 AI 워크플로를 만들고 효과도 있고 옆자리에 소문도 나는데 팀의 도구가 되지는 못하는것 같다. 관리하는 사람도 없고, 받아주는 시스템도 없기 때문으로 보인다.

결국 팀에서는 한 번 쓰이고 버려지는 경우가 허다하다. 개인은 빨라지는데 우리 사회와 조직 시스템은 그대로다

반대로 비전만 큰 회사도 있다.

“AI로 회사 전체를 바꾸겠다”는 회사는 진짜 많이보인다. 근데 다음 분기에 당장 바꿀 업무가 뭐냐고 질문하면 그들도 잘 모른다 왜 냐면 조직이 기술을 따라가지 못하니깐

더 리스키한 회사는 너무 엑티브한 회사다.

팀장이 AI에 진심이라 직원마다 에이전트를 붙여주려 하고. 얼핏 가장 앞서 보이는데 그 에이전트가 무엇을 하고, 무엇을 저장하고, 어떤 기준으로 결과를 내보내는지에는 전혀 관심이 없다.

의욕은 최고치인데 시스템은 꽝이다.

나는 여기서 중요한 전환점이 하나 있다고 생각한다

이제 사람이 기술을 배우는 방식 자체가 너무 느리다.

예전에는 새로운 툴 하나를 익히면 몇 년은 써먹을 수 있었다. 엑셀, SQL, 피그마, 노션, 파이썬 같은 것들이 그랬고, 한 번 배워두면 꽤 오래 경쟁력이 있는 사람이 됐다.

그런데 AI 이후에는 이 경쟁력이 박살났다.

어떤 툴을 열심히 익히고. 몇주 뒤 AI가 그 기능을 자동으로 해준다. 그리고 새로운 프레임워크를 또 공부한다. 몇 주 뒤 다른 에이전트가 더 좋은 방식으로 코드를 짠다.

워크플로를 겨우 몸에 익혔는데. 다음 달에는 그 워크플로 자체가 AI모델 디폴트 기능으로 들어가는 것이다.

우리가 배우는 순간, 그 기술은 이미 감가상각이 되기 시작한다는 것이다.

그래서 앞으로 중요한 건 “내가 얼마나 많은 툴을 배웠는가”가 아니라

내 에이전트가 얼마나 빨리 새 도구를 흡수하고, 새 스킬을 추가하고, 내 업무 방식에 맞게 에이전트가 자신을 업데이트하느냐가 더 중요해진다.

사람이 매번 새 기술을 따라가면 끝이 없다. 그건 러닝머신 위에서 코딩 강의를 듣는 것과 비슷하다. 분명히 열심히 뛰고 있는데, 위치는 그대로라는 거다.

반대로 에이전트가 학습하면 학습이 달라진다.

새 API가 나오면 에이전트가 문서를 읽고, 새 툴이 나오면 에이전트가 설치하고 테스트한다. 반복 업무가 생기면 에이전트가 스킬로 저장하는 시스템이다.

실패한 방식은 메모리에 남기고 다음번에 반복하지 않는다.

개인의 학습 곡선을 에이전트의 업데이트로 바꾸는 일이다.

회사도 마찬가지다.

전 직원에게 AI 계정을 나눠주는 건 별 의미가 없다. 중요한 건 조직 안에서 좋은 워크플로가 사라지지 않게 붙잡는 것이다.

누군가 만든 쓸만한 프롬프트, 자동화, 검증 루틴, 고객 응대 방식, 리서치를 개인 노트에 묻어두지 않고 조직의 에이전트 스킬로 올려야 한다.

그래야 개인의 유연한 생산성이 조직의 자산이 된다.

앞으로 AI를 잘 쓰는 사람은 툴을 많이 아는 사람이 아닐 가능성이 크다고 본다.

자기 에이전트에게 일을 가르치고, 실패를 복기하고, 새 기술을 대신 흡수하게 만드는 사람일 것이라고 본다.

사람이 계속 배워야 한다는 말은 이제 절반만 맞는게 아닐까?

앞으로 뒤처지는 사람은 AI를 안 쓰는 사람이 아니라, 모든 걸 아직도 자기 머리로 직접 익히려는 사람일지도 모른다고 생각한다.

[닷다라다나닷 @Djocken86]

🎲 claude-buddy
Claude Code statusline를 사용해 ASCII Buddy를 띄우는 도구 입니다.
만우절때 사라진 buddy 가 보고싶어서 만들었습니다

토큰 0 소모, 기존 클로드 버디 조합(레어도, 캐릭터, 모자), 기존 statusline 정보와 공존
*레벨, 오늘의 한마디 - 업데이트 예정

[닷다라다나닷 @Djocken86]

github
https://t.co/VHpHyYlEp9
npm
https://t.co/WFIzpAUyBy

피드백 주시면 너무 감사하겠습니다!

[닷다라다나닷 @Djocken86]

🎲 claude-buddy
Claude Code statusline를 사용해 ASCII Buddy를 띄우는 도구 입니다.
만우절때 사라진 buddy 가 보고싶어서 만들었습니다

토큰 0 소모, 기존 클로드 버디 조합(레어도, 캐릭터, 모자), 기존 statusline 정보와 공존
*레벨, 오늘의 한마디 - 업데이트 예정

[크롱 @Krongggggg]

클로드 코드가 코딩 잘하는 비결은 모델 체급이 아니라 '소프트웨어 하네스'였네.
유출된 소스 보니까 LSP 연동부터 전용 Grep 도구, 컨텍스트 압축까지 설계가 진짜 정교함.
모델이 머리로만 생각하는 게 아니라 구조화된 마크다운 노트를 쓰면서 일하는 방식임 ㅋㅋㅋ
결국 에이전트의 승부처는 지능보다 맥락을 다루는 엔지니어링 한 끗 차이다.

[구루 @xguru]

개발하다가 로스쿨 가신 분
법령 정보를 에이전트 친화적으로 제공하는 API가 필요해서 만드셨다고.
PostgreSQL + pgvector로 구성했고,
별도의 인증키 필요 없는 REST API로 제공됩니다.

로그인도 필요 없고, IP/쿼리등 로깅도 안하고,
무료에 수익화 계획도 없으시다고... 허허

[구루 @xguru]

2026년 올해 Anthropic이 발표한 것들. 그냥 미쳤음

01/12: Claude Cowork (맥용 공개)
01/30: Cowork Plugin
02/05: Opus 4.6 공개
02/05: Claude in PowerPoint
02/05: Claude in Excel
02/10: Cowork (윈도우 공개)
02/17: Sonnet 4.6
02/20: Claude Code Security (보안 분석)
02/24: Cowork Enterprise
02/25: Claude Code Remote Control (모바일/웹에서 로컬 접속)
02/25: Cowork Scheduled Tasks (예약 작업)
03/02: Claude Memory
03/06: Claude Marketplace
03/07: Claude Community Ambassadors 프로그램 시작
03/09: Claude Code Review
03/11: Excel & PowerPoint Skills 업데이트
03/13: 채팅 내 차트·다이어그램 시각화
03/14: 1M 토큰 컨텍스트 윈도우 GA 전환
03/17: Dispatch (Cowork 원격 제어) 출시
03/20: Cowork에 Projects 도입
03/21: Claude Code Channel (Discord/Telegram)
03/23: Claude Computer Use (마우스/키보드 제어)
03/24: Claude Code Auto Mode (자동 퍼미션 판단)

[lucas @lucas_flatwhite]

"Claude Code Skills 완전 정복"
> Anthropic 내부에서 수백 개의 Skills를 쓰며 터득한 진짜 노하우

Claude Code 팀이 직접 쓴 아티클이예요.. 너무 좋네요ㅠ

"Skills가 마크다운 파일 아닌가?"라고 생각하셨다면, 이 글이 그 인식을 완전히 바꿔줄 거예요.

Anthropic 내부에서 수백 개의 Skills를 실제로 운영하며 발견한 유형 분류, 작성 팁, 배포 전략까지.. 지금까지 나온 Skills 관련 글 중 가장 실용적인 내용을 담고 있어요.

↓

What are Skills?

Skills가 "그냥 마크다운 파일"이라는 건 흔한 오해예요.

핵심은 Skills가 폴더라는 점이에요. 마크다운 파일 하나가 아니라, 스크립트, 에셋, 데이터, 설정 파일까지 포함하는 구조예요. Claude는 이 폴더를 탐색하고, 필요한 파일을 발견하고, 직접 조작할 수 있어요.

Claude Code에서는 여기에 더해 동적 hooks을 등록하는 등 다양한 설정 옵션을 쓸 수 있고요. 가장 흥미로운 Skills들은 바로 이 구조와 설정을 창의적으로 활용한 것들이에요.

↓

Types of Skills

수백 개의 Skills를 분류해 보니, 반복되는 유형이 9가지로 모였어요. 좋은 Skills는 하나의 유형에 딱 맞아떨어지고, 헷갈리는 Skills는 여러 유형에 걸쳐 있는 경우가 많았어요.

우리 팀에 어떤 유형이 빠져 있는지 점검하는 체크리스트로 쓰기 좋아요.

1. Library & API Reference

내부 라이브러리나 Claude가 자주 틀리는 외부 SDK 사용법을 정리해요. 레퍼런스 코드 스니펫과 주의해야 할 함정(gotchas) 목록이 핵심이에요.

(billing-lib, internal-platform-cli, frontend-design)

2. Product Verification

코드가 실제로 잘 동작하는지 검증하는 Skills예요. Playwright, tmux 같은 외부 도구와 짝을 이루는 경우가 많아요.

출력 결과를 영상으로 녹화하거나, 각 단계마다 상태를 단언하는 스크립트를 포함하면 강력해져요.

(signup-flow-driver, checkout-verifier, tmux-cli-driver)

3. Data Fetching & Analysis

데이터 스택과 모니터링 툴에 연결하는 Skills예요. 자격증명이 포함된 쿼리 라이브러리, 대시보드 ID, 일반적인 데이터 조회 패턴을 담아요.

(funnel-query, cohort-compare, grafana)

4. Business Process & Team Automation

반복 작업을 커맨드 하나로 자동화하는 Skills예요. 다른 Skills나 MCP와 조합할수록 강력해지고요.

이전 실행 결과를 로그 파일에 남겨두면 다음 실행 때 일관성을 유지하기 좋아요.

(standup-post, create-ticket, weekly-recap)

5. Code Scaffolding & Templates

코드베이스 내 특정 기능의 보일러플레이트를 생성해요. 코드만으로는 다 표현 못하는 자연어 요구사항이 있을 때 특히 유용해요.

(new-workflow, new-migration, create-app)

6. Code Quality & Review

조직 내 코드 품질을 강제하고 리뷰를 도와요. 결정론적 스크립트를 포함하면 더 강해지고, 훅이나 GitHub Action으로 자동화할 수도 있어요.

(adversarial-review, code-style, testing-practices)

7. CI/CD & Deployment

코드 빌드, 배포, 롤백을 다루는 Skills예요. 데이터를 수집하는 다른 Skills와 연계해서 써요.

(babysit-pr, deploy-service, cherry-pick-prod)

8. Runbooks

증상(Slack 메시지, 알림, 에러 시그니처)을 받아 다중 도구 조사를 수행하고 구조화된 보고서를 만들어요.

(service-debugging, oncall-runner, log-correlator)

9. Infrastructure Operations

정기 유지보수와 운영 절차를 자동화해요. 파괴적인 작업에 가드레일을 붙일 수 있어서 베스트 프랙티스를 따르기가 훨씬 쉬워져요.

(resource-orphans, dependency-management, cost-investigation)

↓

Don't State the Obvious

Claude Code는 이미 코드베이스에 대해 많이 알고 있고, Claude 자체도 코딩에 대한 기본 의견이 있어요.

지식 중심의 Skills를 만들 때는 Claude의 일반적인 사고방식에서 벗어나게 만드는 정보에 집중하세요.

프론트엔드 디자인 Skills가 좋은 예예요. Inter 폰트와 보라색 그라디언트처럼 Claude가 기본으로 내놓는 패턴을 피하는 법을 Anthropic 엔지니어가 고객들과 반복해서 만들어 낸 결과물이거든요.

↓

Build a Gotchas Section

Skills에서 가장 신호 밀도가 높은 내용은 Gotchas 섹션이에요.

Claude가 실제로 실수했던 지점들을 누적해서 쌓아두는 공간이에요.

Skills를 처음 만들 때부터 넣기보다, Claude가 새로운 엣지 케이스를 만날 때마다 업데이트해 나가는 게 이 섹션을 풍성하게 만드는 방법이에요.

↓

Use the File System & Progressive Disclosure

Skills는 폴더! 파일 시스템 전체를 컨텍스트 엔지니어링과 점진적 공개의 수단으로 생각하면 좋아요.

Claude에게 어떤 파일들이 있는지 알려주면, 필요한 순간에 알아서 읽어요.

- 자세한 함수 시그니처는 references/api.md로 분리
- 최종 결과물 템플릿은 assets/에 포함
- 레퍼런스, 스크립트, 예시를 각각 폴더로 구분

이 구조 덕분에 Claude는 처음부터 모든 걸 읽지 않고, 필요한 정보를 필요한 시점에 꺼내볼 수 있어요.

↓

Avoid Railroading Claude

Claude는 기본적으로 지침을 따르려고 해요. 그래서 Skills가 너무 재사용될 만큼 구체적이면 오히려 문제가 생길 수 있어요.

필요한 정보는 충분히 주되, 상황에 맞게 적응할 여지를 남겨두세요. 정답을 알려주기보다 판단 기준을 주는 방식이 더 효과적이에요.

↓

Think through the Setup

어떤 Skills는 사용자로부터 초기 정보가 필요해요. 예를 들어 스탠드업을 Slack에 올리는 Skills라면, 어느 채널에 올릴지 물어봐야 하죠.

좋은 패턴은 config.json 파일에 설정 정보를 저장하는 거예요.

설정이 아직 없다면 Claude가 사용자에게 물어보도록 만들고, 구조화된 질문이 필요하다면 AskUserQuestion 도구를 쓰게 하면 좋아요.

↓

The Description Field Is For the Model

Claude Code가 세션을 시작하면, 사용 가능한 모든 Skills를 description과 함께 목록으로 만들어요.

이 목록을 보고 "이 요청에 맞는 Skills가 있나?"를 판단해요.

description은 요약이 아니라 트리거 조건이에요. "언제 이 Skills를 써야 하는지"를 명확히 적어야, Claude가 적시에 꺼내 쓸 수 있어요.

↓

Memory & Storing Data

Skills 안에 데이터를 저장해서 일종의 메모리를 만들 수 있어요. 텍스트 로그 파일, JSON, 심지어 SQLite까지 다양하게 활용돼요.

예를 들어 standup-post Skills가 standups.log를 계속 쌓아두면, 다음 실행 때 어제와 달라진 점을 파악할 수 있어요.

Skills 디렉토리 안에 저장된 데이터는 업그레이드 시 삭제될 수 있어요. 안정적으로 보존하려면 ${CLAUDE_PLUGIN_DATA} 폴더를 쓰는 게 좋아요.

↓

Store Scripts & Generate Code

Claude에게 줄 수 있는 가장 강력한 도구 중 하나는 코드 자체예요.

스크립트와 헬퍼 라이브러리를 Skills에 포함해두면, Claude는 보일러플레이트를 매번 새로 만드는 대신 "다음엔 뭘 할까"를 고민하는 데 컨텍스트를 집중할 수 있어요.

데이터 분석 Skills라면, 이벤트 소스에서 데이터를 가져오는 헬퍼 함수 모음을 Skills 폴더에 넣어두는 식으로요.

↓

On Demand Hooks

Skills에는 해당 Skills가 호출될 때만 활성화되고, 세션이 끝나면 사라지는 훅을 포함할 수 있어요.

항상 켜두기는 부담스럽지만, 특정 상황에선 꼭 필요한 훅에 딱 맞아요.

- /careful — rm -rf, DROP TABLE, force-push를 차단. 프로덕션 작업할 때만 켜는 용도

- /freeze — 지정한 디렉토리 밖의 Edit/Write를 막아요. "로그만 추가하고 싶은데 다른 걸 자꾸 고치네"라는 상황에서 유용해요

↓

Distributing Skills

Skills를 팀과 나누는 방법은 두 가지예요.

- 레포에 직접 포함: ./.claude/skills 아래에 체크인하는 방식. 소규모 팀, 소수의 레포에서 잘 동작해요.

- 플러그인 마켓플레이스: 내부 마켓플레이스를 만들어 팀원이 필요한 것만 골라 설치하는 방식.

레포에 체크인된 Skills는 모두 모델 컨텍스트를 조금씩 소모하기 때문에, 팀과 레포가 많아질수록 마켓플레이스가 더 효율적이에요.

↓

Managing a Marketplace

중앙에서 무엇을 올릴지 결정하지 않아요. 대신 자연스럽게 인기 있는 Skills를 찾아가는 방식이에요.

써보고 싶은 Skills가 있다면, GitHub의 sandbox 폴더에 올리고 Slack으로 공유해요. 충분히 검증됐다고 판단되면 마켓플레이스로 PR을 올리는 식이에요.

나쁜 Skills나 중복 Skills는 생각보다 쉽게 생겨요. 마켓플레이스에 올리기 전에 큐레이션 과정을 두는 게 중요해요.

↓

Composing Skills

Skills끼리 의존 관계를 만들 수 있어요.

예를 들어 파일 업로드 Skills와 CSV 생성 Skills가 있다면, CSV 생성 Skills가 업로드 Skills를 이름으로 참조하면 되고, 설치만 돼 있으면 Claude가 알아서 연계해서 써요.

의존성 관리가 아직 네이티브하게 지원되진 않지만, 이름 참조 방식으로 충분히 구성할 수 있어요.

↓

Measuring Skills

PreToolUse 훅을 이용해 Skills 사용 로그를 쌓을 수 있어요.

이걸 활용하면 어떤 Skills가 인기 있는지, 어떤 Skills가 예상보다 덜 불리는지 파악할 수 있어요.

Skills의 description을 개선할 때 데이터 기반으로 판단할 수 있게 되죠.

↓

결국 모든 Skills는 "몇 줄짜리 지침 + 함정 하나"로 시작했어요.

Claude가 새로운 엣지 케이스를 만날 때마다 조금씩 더해진 것들이 쌓여서, 지금의 수백 개가 됐고요.

정답을 찾아서 만들기보다, 지금 막히는 지점 하나를 Skills로 만들어 시작하는 게 가장 빠른 방법!

[박칠이 @halakwekwe]

뤼튼 인턴 공고가 존나 쳐웃김
처음 접하는 분야의 업무도 2-3년차처럼 하는 뛰어난 인지능력을 갖추고 인구 대부분 보다 뛰어난 인지능력을 가졌고 상위 1% 역량을 증명했고 올림피아드 수상한 사람이 왜 뤼튼 인턴을 하냐고 ㅅㅂㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

[DeepDive @DeepDive_KR]

🤖Claude Code에 스킬 하나 설치하면 App Store 게시용 스크린샷을 자동으로 만들어주는 세상입니다 ㄷㄷㄷ

런칭 하려는 앱 정보를 넣으면 Next.js 프로젝트를 자동으로 세팅하고, 애플이 요구하는 4가지 해상도(6.9", 6.5", 6.3", 6.1")로 PNG를 한 번에 뽑아줍니다😱

설치는 역시 한 줄입니다.

```
npx skills add ParthJadhav/app-store-screenshots
```

Claude Code뿐 아니라 Cursor, Windsurf 등 40개 이상의 AI 코딩 에이전트에서 쓸 수 있다고 합니다.

주목할 부분이 있는데, 단순히 앱 UI를 캡처하는 게 아니라 광고 스타일로 카피라이팅까지 자동으로 잡아줍니다;; 내 앱 학습 뿐만 아니라 App Store 스크린샷 마케팅 패턴을 학습해서 글 문구도 같이 써준다는 거죠.

스타 1,271개 찍고 있고 지금 해외에서 바이럴 타는 중입니다 ㄷㄷ PR이 좀 있긴 하니 필요하신 분들은 테스트용으로 먼저 써보시면 되겠습니다!

https://t.co/Os1BxFLPkY

[lucas @lucas_flatwhite]

🤖 Claude Code 마스터 가이드
28개 섹션에 걸쳐 Claude Code의 모든 것을 다루는 2026년 가이드 문서
https://t.co/CGAJY7NWdN

이런 가이드 페이지는 언제나 감사하죠. 최근까지도 업데이트된 내용을 포함합니다.

개발 워크플로우에 어떻게 녹여낼 수 있는지 직관적으로 잘 정리되어 있네요. Claude Code를 처음 접하시는 분들도 여러모로 편하게 느끼실 듯!

- 핵심 철학 & 황금 워크플로우
- https://t.co/KYRCeDDmmP 완전 가이드
- Agent Teams & 서브에이전트
- Hooks 시스템
- 보안 체크리스트 & 7대 실수
- 디버깅 마스터 & 멀티세션 워크플로우
- MCP 실전 활용 & 비용 최적화

저도 매일같이 Claude Code를 사용하고 있는데, 정말 만족스러워요.

멋진 가이드를 제작해주셔서 감사드립니다~~!

[lucas @lucas_flatwhite]

🎓 Anthropic Academy
https://t.co/vyPuxGv21W

"Anthropic이 수료증까지 포함된 AI 마스터 무료 교육 과정을 0달러에 출시했습니다."

Anthropic이 공식 학습 플랫폼은 사실 예전부터 있었어요. 그래서 저도 일부 과정을 트윗하기도 했어요.

모두 무료! 모든 강좌는 Anthropic 계정이 없어도 Skilljar 계정만으로 수강할 수 있어요.

꾸준히 관리되고 있고, 퀄리티도 좋아요. 사용자의 목적과 수준에 맞춘 총 13개의 강좌를 제공하고 있답니다.

기본적으로 영문이지만 연결된 영상도 YouTube에서도 한글 자막을 지원해서 보는데 큰 어려움은 없어요. 텍스트는 더 간단하게 보실 수 있구요.

↓

👩🏻‍💻 개발자 대상 강좌

개발 워크플로우에 Claude를 통합하고 API 및 MCP를 활용하는 실무 중심의 강좌.

- Claude Code in Action: Claude Code를 개발 워크플로우에 통합하는 방법 (실습 중심)

- Building with the Claude API: Claude API로 Anthropic 모델과 작업하는 전 과정

- Introduction to Model Context Protocol: Python으로 MCP 서버/클라이언트를 구축하고 핵심 프리미티브 마스터

- Model Context Protocol: Advanced Topics: 샘플링, 알림, 파일 시스템 등 프로덕션 MCP 서버 개발 심화 패턴

- Introduction to Agent Skills: Claude Code의 Skills 구축, 설정, 공유 및 배포 방법

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📋 일반 사용자 대상 강좌

- Claude 101: 일상 업무에서 Claude를 효과적으로 활용하고 핵심 기능을 이해하기 위한 입문 강좌

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📕 AI Fluency 시리즈

AI와의 효과적이고 윤리적인 협업 역량을 기르기 위한 대상별 맞춤 강좌.

- AI Fluency: Framework & Foundations: AI 시스템 협업 프레임워크 및 기초 학습

- AI Fluency for Educators: 교육 현장에 AI 역량을 적용하는 방법 (교수진, 교육 리더 대상)

- AI Fluency for Students: 학습, 진로, 학업에 AI를 책임감 있게 활용하는 방법

- AI Fluency for Nonprofits: 비영리 단체의 미션 달성과 효율성을 높이는 AI 활용법

- Teaching AI Fluency: AI 역량 교육 및 평가 방법론 (교강사, 교육 설계자 대상)

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☁️ 클라우드 플랫폼 연동 강좌

- Claude with Amazon Bedrock: AWS 인증 프로그램으로, Amazon Bedrock에서 Claude 사용법 안내

- Claude with Google Cloud's Vertex AI: Google Cloud Vertex AI를 통한 Anthropic 모델 사용 과정

[Jake Seo @JakeSeo8]

레블업 대표님의 Claude Code 활용법을 보고 깨달은 점들 개인적으로 정리 (틀릴 수도 있어용...)

### 1) 본질은 ‘원샷 프롬프트’가 아니라 컨텍스트 빌딩

- 에이전트 활용의 핵심은 정답 문장을 한 번에 쓰는 것이 아니라,
에이전트가 스스로 문제를 풀 수 있는 환경을 설계하는 데 있다.
- 작업 시작 전 해야 할 일:
- 문제 맥락 정리
- 목표/제약/성공 기준 명시
- 사용할 도구 사전 준비
- 특히 COMMAND와 SKILL 같은 실행 도구를 먼저 갖춰두면,
에이전트가 반복 가능한 방식으로 문제를 해결할 수 있다.
- 중요한 포인트: 어떤 도구를 사람이 직접 다 정의하기보다,
"이 작업에 필요한 도구를 스스로 설계하라"고 에이전트에게 위임하는 접근이 효과적이다.

### 2) 외부 저장소를 컨텍스트 자산으로 운영

- 웹 검색/리서치로 수집한 자료를 일회성으로 쓰지 않고,
지정된 외부 저장소에 구조적으로 누적한다.
- 이렇게 모인 자료는 후속 작업에서 재활용 가능한 컨텍스트가 된다.
- 즉, 리서치 결과는 ‘참고자료’가 아니라 ‘다음 작업의 입력 자산’이다.

### 3) 모델의 기본 동작을 이해해야 품질이 올라간다

- Claude 모델은 자체 학습된 내부 지식을 우선 활용하려는 경향이 있다.
- 따라서 외부 지식/자료를 명시적으로 참조하도록 지시하지 않으면,
기대와 다른 결과가 나올 가능성이 높아진다.
- 실무 원칙:
- 외부 자료 우선 사용 여부를 프롬프트에 명확히 명시
- 참고 소스와 근거 기반 답변을 요구
- 작업 전/중에 참조 출처를 고정해 드리프트를 줄이기

### 4) 내부 구조 제약을 알고 설계해야 한다

- Claude Code에서는 Sub-agent가 다시 Sub-agent를 호출할 수 없는 구조적 제약이 있다.
- 따라서 다단계 분해/오케스트레이션이 필요할 때,
서브에이전트 체인에 기대기보다 COMMAND 중심으로 실행 흐름을 설계해야 한다.
- 즉, 구조 제약을 이해하면 아키텍처 선택(명령어 기반 자동화 vs 중첩 에이전트)도 명확해진다.

### 5) 반복 대량 작업은 과감히 병렬 분할한다

- 동일한 작업이 대량으로 반복된다면, Sub-agent를 적극 활용하는 것이 효율적이다.
- 병렬 처리가 가능한 작업은 단일 에이전트에 몰아주기보다,
여러 Sub-agent로 분할해 동시에 실행하는 편이 전체 완료 시간을 크게 줄인다.
- 예시: 영어 문서 100개 번역 시 에이전트 1개로 순차 처리하기보다,
Sub-agent 10개를 띄워 각 10개씩 처리하면 목표를 훨씬 빠르게 달성할 수 있다.

### 6) cron으로 에이전트 작업을 주기 자동화한다

- `claude -p` 같은 프롬프트 실행 명령을 cron과 결합하면,
반복 모니터링/처리 업무를 상시 자동화할 수 있다.
- 예시: GitHub 이슈를 주기적으로 조회하고,
새 이슈가 생기면 해결 방안을 계획한 뒤 실제 해결 작업까지 진행하도록 지시할 수 있다.
- 핵심은 “수동 확인 → 계획 → 실행” 흐름을 정기 잡으로 옮겨,
운영 부담을 줄이고 대응 속도를 높이는 것이다.

### 7) 대량 변경일수록 로깅을 ‘문서화’ 중심으로 강제한다

- LLM이 무언가를 변경했다면, 변경 결과를 반드시 문서로 남기도록 지시한다.
- 단순 실행 로그 나열보다, 사람이 빠르게 이해할 수 있는 압축 보고 형식이 효과적이다.
- 권장 로그 구조:
- 무엇을 바꿨는가 (파일/모듈/설정)
- 왜 바꿨는가 (의도/문제 배경)
- 어떤 영향이 있는가 (동작/사용자/운영 영향)
- 후속 확인 포인트는 무엇인가 (테스트/모니터링/롤백 기준)
- 이렇게 누적된 문서형 로깅은,
인간이 변경사항을 빠르게 따라가고 검토 품질을 유지하는 데 큰 도움이 된다.

원본영상: https://t.co/sKOHrPVrCY

[Chung Ha @ChungHa4]

코딩을 하는 분들은 시청을 권해요. 내년에 어떻게 개발을 할 지를 미리보기를 할 수 있어요.
저도 amp는 현재 개발자에게 가장 유용한 도구라 생각해요.

[효자 @ARKU___]

코딩 처음 배울땐
차라리 코드가 안 돌아가는게
훨씬 고치기 좋다는게
첨엔 뭔소린가 했지

비유하자면

애가 여기서 안됏쪄요 훌쩍 훌쩍 하면서 오면 그래그래 어디보자 하고 손잡고 보러가면 되는데

코드가 돌아가면, 내가 시킨일 어찌 했나 다 보고나서야, 출구 문손잡이대신 돈까스 박혀있는거임

[Jihyeon Kim (김지현) @simnalamburt]

@lunarsys 시간이 무조건 타임존을 갖고있을 필요가 없어요 UTC 고정도 안좋아요 (타임존이 UTC라는것에 의존할 수 있어요) 타임존을 저장 안하는게 나아요

[우울말고 무물하기~ 한글 폰트 그리는 활자공간💬 @HiutTypespace]

디자인 진흥원에서 진행하는 이런 사이트도 있긴 해요..!

https://t.co/2p59xiToye