| 문제 상황 | 혼자 만든 작은 프로젝트는 AI가 잘함. 그러나 파일 수천~수만 개, 수백만 줄짜리 회사 코드에서는 AI가 "이게 뭐 하는 코드지?" 하며 헤맴 |
| 비유 | 수백 명 규모 회사에 들어간 신입사원과 같음 — 어디서 뭘 보고 누구에게 물어야 할지 막막 |
| 핵심 메시지 | 모델 성능보다, 그 신입(AI)을 똑똑하게 만드는 5가지 셋업 도구가 결과를 좌우 |
장점: 색인 관리 불필요, 항상 최신 상태로 작업. 단점: 회사 구조를 모르면 헤맴 → 그래서 아래 5가지 도구가 필요.
| 도구 | 비유 | 역할 |
|---|---|---|
| CLAUDE.md | 회사 매뉴얼 | AI가 일할 때마다 먼저 읽는 규칙서. 짧게·부서별로 나눠야 함(200쪽 매뉴얼은 신입을 헷갈리게 함) |
| Hooks(훅스) | 자동 센서(현관 등) | "이 일이 벌어지면 자동으로 저걸 해" — 작업 끝나면 자동 검수 실행. 사람이 시키면 잊지만 센서는 100% 작동 |
| Skills(스킬스) | 부서별 전문 매뉴얼 | 필요할 때만 꺼내 보는 전문 가이드(예: 결산 작업 때만 결산 매뉴얼). 머리가 가벼워 일이 잘됨 |
| Plugins(플러그인) | 신입 패키지(책상+의자 묶음) | 매뉴얼·센서·가이드를 하나로 묶은 셋업 패키지. 김대리의 좋은 셋업을 회사 전체로 전파 |
| LSP | 정밀 검색 시스템 | 같은 이름 함수가 수백 개일 때 "3층 영업팀 김민수"처럼 정확히 짚어줌 → AI 탐색 시간 급감 |
용어풀이 — LSP(Language Server Protocol): 코드의 함수·변수 위치를 정확히 찾아주는 표준 도구. 훅(hook): 특정 사건이 일어날 때 자동 실행되는 규칙.
매뉴얼·셋업을 3~6개월마다 점검. AI가 똑똑해지므로 옛 규칙("작게 쪼개 시켜라")이 발목 잡지 않게 갈아엎음
"AI 셋업은 내가 정리한다"는 단일 책임자를 지정. 없으면 김대리만 쓰고 흐지부지 끝남
PM과 엔지니어 중간의 새 직책 — AI 도구를 사람들이 잘 쓰게 관리. AI 도입이 자리잡으면 새 직업이 생김
용어풀이 — DRI(Directly Responsible Individual): 직접 책임자. 한 명이 명확히 챙겨야 도입이 굴러간다.
클로드 코드는 큰 회사 코드에서도 일할 수 있지만 그냥 쓰면 안 되고 5가지 도구(매뉴얼·자동 센서·부서별 가이드·통합 패키지·정밀 검색)를 셋업해야 한다. 성공한 회사들은 여기에 더해 정기 점검·단일 책임자·전담 관리자를 뒀다.
발표자는 실제 기업 AI 도입 컨설팅 경험을 바탕으로, 큰 조직에서도 클로드 코드가 충분히 잘 작동함을 확인했다고 밝힘.