라부

3년차 프론트엔드 주니어 개발자
킵고잉

[고영�� (Dylan Ko) @Gonnector]

Anthropic 이 Claude Opus4.8 을 발표하면서 Harness 본체인 Claude Code 쪽에는 신기능인 Dynamic Workflow 를 발표했습니다. 진정한 오케스트레이션을 위해서는 사실상 workflow 관련 기능이 필요한데, 이제야 나온거죠. 오늘 이 발표로 AI agent 는 또 한 번 크게 진화하게 됩니다.

멀티 에이전트를 하네스로서 ��초로 구현한 것이 Claude Code 에서였고, 그 이후로 agent team 을 론칭한 이후 대략 반년 정도의 공백만에 이걸 적절히 조합한 것, 아니 그 이상의 의미를 지니는 것으로 보시면 됩니다.

공식 문서는 https://t.co/o2r6bGm0pO 입니다.

기존에 몇몇 오픈소스들도 바로 영향을 받겠네요. 아니 그렇다기보단, 그런 오픈소스들 덕분에 선도 회사에서 이런 것들을 더 늦지 않게 내놓는다고 보는 게 맞을지도요.

소셜에 올라오는 내용들 보면 새로 생긴 ultracode 명령어로 서브에이전트 수백개를 동시에 돌려서 오랫동안 복잡한 일들을 알아서 처리하는 것에 집중해서 이야기하고 있는데, 틀린 이야기는 아닙니다만 진짜 본질은 다른 곳에 있다고 봅니다.

우선, 두번째 이미지를 보세요. 저 공식문서에 있는 영문 테이블을 한글로 번역해서 터미널 출력을 캡쳐한 것인데, subagent, skill, workflow(이번에 새로 추가) 이 세가지 핵심 개념을 헷갈리지 않게 잘 정리해 놓은 표입니다. 이 이해가 핵심입니다. 즉, 어떤 경우에 스킬, 서브에이전트, (다이내믹) 워크플로우를 사용해야 하는지 적절한 판단을 하기 위해서, 이들의 핵심 메카니즘을 비교 설명한 표입니다.

수백개 (기존에는 제 경험상 20여개가 한계)의 서브 에이전트가 돌아가는 것은 대규모의 복잡한 워크플로우를 돌리면서, 그것도 요소마다 구현, 검증, 수정 각각을 배치해서 편향이나 컨텍스트 오염을 막고 전문성을 높이는 데에 필요조건은 맞습니다만, 충분조건이 될 수는 없습니다. workflow 역시 그것만으로는 충분조건은 아닙니다만, 이 둘이 함께 있으면 충분조건이 됩니다. 일할 사람과 일하는 규칙이 셋팅이 되는거니까요.

워크플로우는 쉽게 생각하시면 일이 진행되는 프로세스로 보시면 됩니다. 어떤 경우에는 어떤 것이 실행되어야 하고, 언제 멈춰야 하고, 언제 넘겨야 하고, 입력과 출력은 어떻게 되어야 하고 등등의 규칙 덩어리입니다. 이 규칙대로 반드시 실행이 되어야 하죠. 이런 규칙을 흔히 script 로 표현하는 간단한 프로그램으로 만들어서 실행합니다.

AI agent 는 기본적으로 완벽하게 규칙대로 흘러가지 않습니다. 장점이자 단점인데, 스스로 판단을 해야 하는 것이 필요한 경우에는 agent 를 써야 하지만, 무조건 정해진 규칙대로 루틴하게 돌아가야 하는 것을 agent 에게 맡기면 돌발 상황이 생기기 때문에 이런 것은 워크플로우로 처리해야 합니다.

따라서, 기존에 AI 를 활용한 어떤 것을 만든다고 할 때에는 AI agent 에게 맡겨야 하는 부분과 그러면 안되고 철저하게 독립적인 프로세스를 다따라야 하는 부분으로 나누어서 개발을 하되, 이 둘을 연결하는 것도 워크플로우의 최상단으로서 잡아주어야 했습니다. 그런 워크플로우 자체도 AI agent 와 개발하긴 했지만요.

이제 이 워크플로우 자체를 워크플로우가 필요한 시점에 AI agent 가 주어진 목적에 맞게 직접 설계하고 구현합니다. 그래서 dynamic workflow 라고 dynamic 이 붙었습니다. 만약 실행 중에도 동적으로 워크플로우 스크립트 변형을 AI 가 할 수 있으면 이건 AI 가 혼자 멋대로 판단해 버리는 이슈 때문에 제대로 워크플로우가 돌아가지 않는데, 공식 기술문서를 보면 당연하게도 실행되는 중에는 AI 절대 관여하지 못하고 철저하게 작성된 스크립트에 따라 워크플로우가 제어되게끔 돌아가는 구조입니다.

한편, 첫번째 이미지는 Anthropic 의 PM 인 Cat Woo 가 올린 직관적인 비교 설명 다이어그램인데, 기존 서브에이전트는 그 서브에이전트끼리는 서로 통신할 수 없었고, Agent Team 로 호출한 에이전트들끼��만 통신이 가능했으나, 이번 dynamic workflow 를 내놓으면서 최소한 이 모드에서는 서브에이전트끼리도 통신이 가능한 것처럼 보입니다.

아직 직접 테스트 전이지만 공식 기술문서들을 체크해 보니, 여전히 서브에이전트끼리는 통신이 ��가능하고, 에이전트가 직접 mesh 로 메시징이 가능한 것은 agent teams 로 호출한 에이전트들끼리만 가능합니다. 그러면 저 다이어그램은 뭐냐. 추상화시킨 것을 개념적으로 시각화한 것인데 깊게 파고들면 오해를 낳을 순 있겠네요.

살펴보니, 기술적으로는, subagent 를 호출하는 것은 script 입니다. 즉 서브에이전트간에 nested 계층 구조 같은 것은 없으며 script 가 다수의 서브에이전트들을 스폰해서 각각 역할 설정뿐만 아니라, 서로 어떻게 통신해야 하는 지에 대한 프로토콜도 전부 스크립트에서 제어하고, 주고 받아야 하는 통신 내용도 스크립트의 변수로 철저하게 통제할 수 있습니다. 당연히 워크플로우라면 이래야 합니다.

굳이 이런 속사정까지 이해할 필요 없이 어떤 것이고 어떻게 쓰는 지 궁금하신 분들은 첫번째 동영상이 가장 도움이 되실 것 같습니다. X 에서 공식 계정에 붙은 댓글들 중에 @ajith_io 가 올린 동영상입니다. 잘 만들었네요.

Anthropic 은 하반기에 대규모 메모리, 특히 팀으로서 에이전트들간에 협업을 하는 데에 집중하여 이에 대한 R&D를 할 것이라고 담당자가 한 인터뷰에서 이야기했습니다.

개인적으로 "전문가 에이전트 협업"에 집중하고 있고 (1인 기업으로서 이게 튼튼해야 제 사업이 잘 되서), 이에 필요한 여러가지 요소들을 구현하고 업데이트하고 시스템화하고 있는데, 추후 Anthropic 이 어떤 것들을 내놓을지 대충 예상이 되니 최대한 엄하게 중복되지 않도록 엣지 포인트만 좀 더 걸러서 집중하는 중입니다.

제가 어떻게 AI 전문가 팀을 활용하고 있는 지는 현시점에서는 https://t.co/22UH4BPzYS 1시간 영상과 이 영상에 달린 질문 댓글의 답변에 가장 잘 담겨 있습니다. 궁금하신 분들은 참고해보세요. 그나저나 이제 13일 됐는데 조회수 2만 4천을 넘었네요...

#ai #agent #workflow #claudecode

[요즘IT @yozm_it]

1년 전 클로드 코드가 뜰 거라고 예측했던 Dan Shipper의 새 예측

1. 일의 미래는 코덱스 또는 클로드 코워크 안에서
2. 자동화는 거짓말이다
3. PM이 번성한다
4. 풀스택 디자이너가 슈퍼히어로가 된다
5. Forward Deployed Engineer가 새 필수 역할

자세한 내용은 원문참고
https://t.co/xCcoLElrL1

[lucas @lucas_flatwhite]

📑 Opus 4.8 프롬프팅 베스트 프랙티스 (PDF)
https://t.co/WjCVfVjRsr

Claude Code나 API로 Opus 4.8을 쓰는 분들이라면 모델이 4.7과 어떻게 다르게 동작하는지 참고해볼 수 있어요.

- Opus 4.8은 작업 복잡도를 스스로 판단해 응답 길이를 조절하므로, 일정한 분량이 필요하면 긍정적 예시로 톤을 잡아주세요.

- Effort 파라미터가 이전 어떤 Opus보다 중요하니, 코딩/에이전트는 'xhigh', 지능 중심 작업은 최소 'high'에서 시작하세요.

- 추론이 얕게 느껴지면 프롬프트로 우회하지 말고 먼저 effort를 'high'나 'xhigh'로 올리세요.

- thinking은 기본적으로 꺼져 있으므로, 필요하면 'thinking: {type: "adaptive"}'를 명시해야 합니다.

- Opus 4.8은 추론을 선호하고 도구 호출을 덜 하는 편이라, 도구 사용을 늘리려면 effort를 올리거나 사용 조건을 명시하세요.

- 진행 상황 업데이트가 더 좋아졌으니 "3번마다 요약" 같은 강제 스캐폴딩은 빼는 편이 낫습니다.

- 지시를 문자 그대로 따르므로, 넓게 적용하길 원하면 "모든 섹션에 적용" 식으로 범위를 명시하세요.

- 글쓰기는 직설적이고 견해가 분명한 스타일이 기본이니, 따뜻한 목소리가 필요하면 별도로 지시하세요.

- 서브에이전트를 기본적으로 덜 생성하므로, 언제 분산 작업이 바람직한지 명시적으로 안내하세요.

- 디자인 기본값이 크림색 배경의 에디토리얼 스타일로 고정되어 있어, 막연한 부정 지시 대신 구체적 사양을 주거나 옵션을 먼저 제안하게 하세요.

- 인터랙티브 코딩에서는 토큰이 더 들지만 일관성이 좋아지므로, 첫 턴에서 작업/의도/제약을 충분히 ��시하고 자율 기능을 더하세요.

- 코드 리뷰에서 재현율이 ��아 보이면 능력 퇴보가 아니라 "보수적으로 하라"는 기존 지시를 더 충실히 따르는 하네스 효과일 수 있습니다.

- 리뷰 발견 단계에서는 필터링하지 말고 커버리지를 목표로 모든 이슈를 확신도/심각도와 함께 보고하게 하세요.

- 컴퓨터 사용은 1080p가 성능과 비용의 좋은 균형점이며, 비용이 민감하면 720p도 괜찮은 선택입니다.

- 무엇을 바꾸든 프롬프트 변경의 효과는 항상 자신의 평가셋으로 측정하는 것이 가장 확실합니다.

[향로 @jojoldu]

예전에 "가상 면접 사례로 배우�� 대규모 시스템 설계 기초"를 정말 재미있게 봤다.

넷플릭스 같은 스트리밍 서비스를 어떻게 설계할지,
트위터 같은 피드 시스템을 어떻게 확장할지,
메신저의 메시지 전달 구조를 어떻게 잡을지.

이런 문제를 두고 백엔드 시니어 개발자분들과 이야기하다 보면 꽤 재미있다.
단순히 면접 문제라기보다,
“우리 팀이라면 어디까지 가져올 수 있을까”
“지금 우리 서비스에는 어떤 부분이 비슷할까”
같은 이야기로 자연스럽게 이어지기 때문이다.

근데 늘 조금 아쉬웠던 지점이 있다.

이런 시스템 디자인 이야기는 대부분 백엔드나 인프라 관점에서 많이 다뤄진다.
트래픽, 저장소, 메시지 큐, 캐시, 샤딩 같은 주제는 시스템의 뼈대에 가깝다.

그런데 프론트엔드에도 다른 종류의 복잡도가 있다.

예를 들어 Google Docs의 협업 편집 UI는 단순히 textarea 하나를 잘 만드는 문제가 아니다.
여러 사용자의 입력이 동시에 들어오고,
커서와 선택 영역이 실시간으로 바뀌고,
네트워크 지연이 있어도 사용자는 끊김 없이 편집해야 하고,
충돌과 동기화 문제를 사용자가 이해할 수 있는 경험으로 풀어야 한다.

Threads 같은 피드,
Amazon 장바구니,
Netflix 스트리밍 UI,
대규모 대시보드나 운영 콘솔도 마찬가지다.

이건 "컴포넌트를 어떻게 나눌까" 만의 문제가 아니다.
상태의 원본을 어디에 둘지,
어떤 데이터는 stale해도 되는지,
어떤 화면은 SSR이 맞고 어떤 화면은 CSR로 격리해야 하는지,
문제가 생겼을 때 어떤 telemetry로 추적할지,
사용자가 이해할 수 있는 흐름으로 어떻게 구조화할지의 문제다.

그래서 예전부터 궁금했다.

왜 백엔드 시스템 디자인처럼,
프론트엔드 시스템 디자인을 사례 중심으로 다루는 자료는 많지 않을까

마침 이 빈자리를 꽤 잘 건드리는 강의가 나왔다.

"미국 빅테크 프론트엔드 시스템 디자인 실전"

이 강의는
Threads 피드,
Amazon 장바구니,
Netflix 스트리밍 UI,
Google Docs 협업 편집,
Micro Frontend,
Observability,
Agentic UI 같은 사례를 프론트엔드 관점에서 다룬다.

특히 요즘처럼 AI가 UI 코드와 CRUD 화면을 빠르게 만들어주는 시대에는,
프론트엔��� 개발자의 차별점이 “더 빨리 구현하기”에만 있지는 않을 것 같다.

AI가 만든 화면을 그대로 붙이는 사람이 아니라,
복잡한 제품 요구사항을 상태, 데이터 흐름, 렌더링 전략, 성능, 관측성, 사용자 경험으로 구조화할 수 있는 사람이 더 중요해질 가능성이 높다.

프론트엔드를 단순 화면 구현이 아니라
제품과 시스템을 잇는 설계 영역으로 보고 싶은 분들이라면
한 번쯤 살펴봐도 좋은 강의다.

https://t.co/Xe41tyAvnF

[크롱 @Krongggggg]

GitHub 트렌딩 1위 찍고 별 14만 개 넘게 박힌 CLAUDE.md 레포가 있는데, 이거 그냥 Claude Code나 Cursor 루트에 넣어두는 게 국룰이 될 기세임. 안드레 카파시가 짚어준 LLM 코딩의 고질병인 '무지성 추측'이랑 '코드 비대화'를 딱 4가지 원칙으로 컷해주는데, 실제로 적용해보니 에이전트가 뱉는 결과물 결이 확실히 달라지네 ㅋㅋㅋ AI 코딩 에이전트 쓰면서 삽질 좀 줄이고 싶은 사람들은 일단 이거부터 복사해서 넣으시길.

[Charly Wargnier @DataChaz]

🚨 DID YOU KNOW THE #1 GITHUB TRENDING REPO (146K+ STARS) IS LITERALLY JUST A CLAUDE MD FILE?

It uses @karpathy's 4 LLM principles to keep AI in check:

→ Seek clarity: Always ask before making assumptions.
→ Stay minimal: Avoid bloat and keep things simple.
→ Edit surgically: Limit changes strictly to the task at hand.
→ Define targets: Map out clear goals before starting.

Copied this over to my workflow and it instantly fixed my bloated code outputs.

SO much cleaner 🔥

146k+ stars, 15k forks.

FREE and open-source.

repo in 🧵↓

[Suryansh Tiwari @Suryanshti777]

Claude Code feels completely different once you install this.

Anthropic quietly released an official plugin called claude-code-setup and it basically turns Claude Code from “pretty good” into an actual AI dev environment.

It scans your project and recommends:

→ hooks
→ skills
→ MCP servers
→ subagents
→ automations

Then sets everything up step-by-step for you.

Most people are using Claude Code completely vanilla…

which is why their experience feels messy.

The real power comes from the ecosystem around it.

Install:

/plugin install claude-code-setup@claude-plugins-official

Bookmark this before you forget it.

[크롱 @Krongggggg]

구글이 출시한 모던 웹 가이드라인인데 Nicholas 같은 베테랑도 자기가 만든 시맨틱 HTML 룰셋보다 훨씬 낫다고 인정함. 최신 웹 표준이랑 브라우저 최적화 베스트 프랙티스가 통으로 담겨있음. 나중에 시맨틱 마크업 설계하거나 프론트엔드 아키텍처 규격 잡을 때 레퍼런스로 무조건 저장해둘 만함.

[Josh Kim @joshpdletter]

클로드 코드로 사내 ERP와 에이전트를 모두 완성해서, 관리 업무 100%를 자동화한 사람이 있습니다.

윤자동님인데요. 제 뉴스레터에 이전에 출연하신 경력이 있죠. 토스 PO 출신이시고, 지금은 9명 자동화 기업을 운영하는 대표님이기도 합니다.

실제로 윤자동님이 만드신 ERP '윤비서'를 들여다볼 기회를 가졌는데요. AI 네이티브 컴퍼니를 위한 가장 중요한 작업, 즉 '데이터 적재'를 가장 잘 실천하신 분이었습니다. 이 부분에 큰 영감을 받아 인터뷰 요청을 드렸고, 큰 배움을 얻을 수 있었어요.

AI 네이티브 조직에 관심이 있으신 분들은 꼭 이번 에피소드�� 놓치지 마세요. :)

https://t.co/f5yqxe38Es

[로그 Logue @AlexZio00]

방금 올라온 클로드 공식 설명영상입니다.

클로드 공식 엔지니어가 37분가량 ai에이전트활용하는 방법을 설명합니다.
댓글로 요약 붙입니다.

뭐를 해야할지 모르겠다. 하시면이것부터 보세요.

[Seb ⚛️ ThisWeekInReact.com @sebastienlorber]

Curious, who's using in-source JS tests?
(already available in Vitest, now in Rstest too)

How much do you like it?

I like the idea of co-location, but does it work well in practice?

[요즘IT @yozm_it]

📚 요즘IT 북이벤트《Do it! 바이브 코딩 + 안티그래비티》
프롬프트 설계법부터 게임, 생산성 도구, 풀스택 서비스 개발까지
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�� 리트윗 + 요즘IT 팔로우
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📅 이벤트 일정
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∙ 당첨 발표 5/22 (조정될 수 있음)

💭 이 책은 복잡한 프로그래밍 문법 대신 AI에게 사용자가 받고 싶은 결과를 정확히 전달하는 프롬프트 설계법부터 시작한다. 15년 차 현직 개발자의 실무 경험을 토대로 정리한 ‘ROCK 법칙’을 익히면 개발 지식 없이도 AI를 자신이 바라는 방향으로 정확히 작동하게 만들 수 있다.

📎 https://t.co/aRQlDRYW1h

[lucas @lucas_flatwhite]

AI 코딩 에이전트를 위한 체계적인 하네스 설계 강의 사이트

📔 Learn Harness Engineering (한국어)
https://t.co/UKxvTgDbOg

여기 읽��보니 이야기처럼 샥 읽기에 너무 좋아요!!!

AI 코딩 에이전트, Claude Code나 Codex 같은 도구를 실제 프로젝트에서 안정적으로 쓰려면 단순히 잘 물어보는 것만으로는 부족하다는 걸 점점 느끼게 되죠.

이 무료 강의 사이트는 바로 그 고민에 대한 체계적인 답을 제시하는 프로젝트예요.

AI 에이전트가 장시간 작업에서도 컨텍스트를 잃지 않고, 신뢰할 수 있는 결과를 내도록 환경을 설계하는 하네스 엔지니어링에 집중하고 있죠.

↓

강의는 여러 이론 강의로 구성되어 있고, 각 강의 제목부터가 현실 문제를 정확히 짚고 있죠?!

- 유능한 에이전트가 여전히 실패하는 이유
- 거대한 단일 지시 파일이 실패하는 이유
- 장기 작업이 연속성을 잃는 이유
- 에이전트가 너무 일찍 완료를 선언하는 이유
- 엔드투엔드 테스트가 결과를 바꾸는 이유

이론 외에도 실습 프로젝트와 즉시 복사해서 쓸 수 있는 템플���도 제공됩니다! 좋네요..

혹여 에이전트가 자꾸 엉뚱한 행동을 해서 답답하신 분이나, CLAUDE.md AGENTS.md를 어떻게 잘 써야 할지 감을 잡고 싶은 분..

여기에 AI 에이전트를 팀 환경에서 안정적으로 운영하고 싶은 분들에게 도움이 될거예요!

한국어로 이렇게 제공해주는 것도 참 좋네요~!!!

[Rahul @sairahul1]

🚨 You’re probably using Claude wrong.

Anthropic just released a 24-minute workshop showing how to prompt Claude properly.

Taught by the actual team behind Claude.

100% free. No registration.

Honestly better than a lot of paid AI courses.

The first 8 minutes alone are worth it.

Bookmark this.

[Leonard Rodman @RodmanAi]

Claude Code suddenly makes WAY more sense after installing this official Anthropic plugin 🤯

It scans your entire codebase and instantly understands:
→ your stack
→ project structure
→ recommended workflows
→ what tools/features you should actually use

Most people using Claude Code don’t even know this exists.

The setup confusion disappears instantly.

Claude literally feels 10x smarter after this 🔥

[크롱 @Krongggggg]

Claude Code 순정 상태로 막 돌리다간 서브에이전트가 Opus 토큰 무한으로 처먹으면서 카드 한도 금방 거덜 남. CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL 지정해서 Sonnet으로 묶고 추론 노력치 수동으로 세팅해야 비용 5분의 1로 방어함. 에이전트 성능 아쉽다고 욕하기 전에 터미널 환경 변수 10개부터 고쳐 박는 게 상책임.

[Khushi Agarwal @Aicoder786]

INSTEAD OF WATCHING NETFLIX TONIGHT.

Spend 2 hour with this.

Claude AI FULL COURSE that teaches you how to BUILD and AUTOMATE anything.

The people who watch this tonight will wake up tomorrow with a new skill.

Watch it and Bookmark it now.

[휜 @moneynena]

Claude Code 쓰는 사람들은 기본 세팅에서 멈추지 말고
프로젝트별 CLAUDE.md, MCP, 훅, 반복 작업 자동화부터 봐야 함

클로드코드가 좋은 도구인 건 맞는데
기본 상태로 쓰면 진짜 반쪽만 쓰는 느낌이 있음

처음엔 그냥 코드 잘 짜주는 CLI처럼 보이는데
프로젝트 컨텍스트, MCP, 훅, 서브에이전트, 자동화까지 붙이면 거의 개인용 개발 운영체제에 가까��짐

요즘 AI 개발 생산성 차이는 모델 차이보다
내 로컬/레포/업무 플로우에 얼마나 잘 연결해놨냐에서 더 크게 남

[Prime AI @primemans]

You don't need to read 50 PDFs.

You need to ingest them with NotebookLM, then think with Claude.

Here are 8 prompts that compress 200 hours of research into one Sunday afternoon:

Save this thread 🧵👇

[감자 @nowlovepan]

Claude 팀이 30분 이내에 AI 에이전트 만드는 방법공개

요즘 Ai 바이브 코딩을 하다보니까
이런 강의가 정말 필요했는데 찾아보니
클로드 팀이 직접 강의 한게 있어서 가져와봄

원본 24분이고 한국어로 핵심 요약해서
10분정도로 편집해봤습니다

영상보고 풀버전 궁금하신분은
댓글에 출처와 원본 남겨놓겠습니다 !