Claude Code를 활용한 예측 가능한 바이브 코딩 전략
박재영 컬리 · 컬리 기술 블로그
AI 핵심 요약
긴 스펙과 모호한 요청을 한 번에 처리하면 요구사항 누락, 학습 데이터의 익숙한 패턴으로 회귀, 초반 오해의 확산이 발생할 수 있다. 글은 Claude Code의 컨텍스트 한계를 보완하기 위해 요청을 작게 나누고, Plan 모드와 Todo로 실행 전후를 점검하며, 서브에이전트로 작업을 분리하는 방법을 제안한다. 또한 CLAUDE.md를 프로젝트와 디렉터리별로 구성하고 Agent Skills로 반복 검사를 자동화하며, 중요한 결정은 파일에 남긴 뒤 Compact로 대화를 정리하도록 안내한다. 핵심은 LLM의 긴 정보 추적과 자기 검증을 기대하기보다 컨텍스트를 정밀하게 관리하고 자주 확인하는 개발 흐름을 만드는 것이다.
- 복합 작업은 작은 요청으로 나누고, 각 단계의 결과를 확인한 뒤 다음 단계로 넘어가세요.
- 여러 파일을 수정할 때는 Todo로 대상과 진행 상황을 명시해 누락을 줄이세요.
- Plan 모드로 구현 계획을 먼저 검토하면 모호한 요구사항이 코드에 반영되기 전에 방향을 바로잡을 수 있습니다.
- 프로젝트 공통 정보는 루트 CLAUDE.md에, 특정 영역의 규칙은 해당 디렉터리 CLAUDE.md에 두세요.
- 반복되는 규칙 검사는 Agent Skill로 자동화하고, 긴 대화에서 중요한 결정은 파일에 기록한 뒤 Compact를 사용하세요.
소개
에이전트 주도 개발에서 발생하는 문제를 해결하고, 컨텍스트를 정밀하게 관리하는 방법
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