클로드 코드 창시자가 실제로 클로드 코드를 사용하는 방법

Claude Code의 창시자 보리스 체니(Boris Cherny)가 자신의 개발 워크플로우를 공개했고, 2시간 만에 좋아요 5천 개를 넘겼습니다. 도구를 직접 만든 사람이 그 도구를 어떻게 쓰는지 공개하면, 사람들은 당연히 주목합니다.

가장 놀라웠던 건 단순함이었습니다. 복잡한 커스터마이징도 없고, 비밀스러운 설정도 없습니다. 그의 접근법의 핵심은 Claude Code의 내장 기능들을 규율 있고 의도적으로 조합하는 것이었습니다.

안드레이 카파시(Andrej Karpathy)가 최근 정리한 AI 코드 에이전트의 추상화 계층 분석을 읽어보셨다면, 보리스의 가이드는 그 이론의 실전 편이라고 보면 됩니다.

병렬 처리 - Claude 세션 15개를 동시에 돌리는 법

보리스는 터미널에서 Claude 인스턴스 5개를 동시에 실행하고, 거기에 더해 claude.ai/code 브라우저에서 5~10개를 추가로 돌립니다. 아침에 폰으로 세션을 시작해놓고 나중에 확인하기도 합니다.

그의 설정은 이렇습니다:

• 터미널 탭에 1부터 5까지 번호를 매기고, 시스템 알림으로 입력이 필요한 시점을 파악합니다.
• & 명령어로 로컬 세션과 웹 세션을 전환합니다.
• --teleport로 세션 간 점프합니다.
• 각 터미널 탭마다 독립된 git checkout을 사용해서, 모든 세션이 독립된 브랜치에서 독립된 계획을 실행합니다.

이건 멀티태스킹을 위한 멀티태스킹이 아닙니다. 각 세션이 명확하게 범위가 정해진 개별 작업을 처리합니다. 병렬성은 컨텍스트 스위칭이 아니라 명확한 계획에서 나옵니다.

댓글에서 나온 흥미로운 사실이 있습니다. 보리스는 git worktree 대신 터미널 탭별로 별도의 git checkout을 사용합니다. 여러 세션을 동시에 관리할 때 더 단순한 모델이 이해하기 쉽다는 이유에서입니다.

Opus 4.5 + Thinking - 큰 모델이 오히려 빠르다

보리스는 모든 작업에 가장 큰 모델을 사용합니다. 직관에 반하는 선택입니다. Opus는 토큰당 속도가 느리고 비용도 더 높으니까요. 하지만 그의 논리는 실용적입니다. 큰 모델은 수정 횟수가 적고, 도구를 더 정확하게 사용하며, 첫 번째 결과물의 품질이 더 높습니다.

결과적으로 Opus를 쓰면 작은 모델보다 전체 작업 완료 시간이 더 짧아집니다. 실수를 고치고 다시 프롬프트를 작성하는 시간이 줄어들기 때문입니다.

• 그가 테스트한 모든 모델 중 최고의 코딩 성능을 보여줍니다.
• 실행 중 개입이 필요한 횟수가 현저히 적습니다.
• 토큰당 지연 시간은 더 길지만, 전체 소요 시간은 오히려 줄어듭니다.

CLAUDE.md - 팀 단위 컨텍스트 엔지니어링

팀 전체가 하나의 CLAUDE.md 파일을 Git에 커밋합니다. Claude가 실수할 때마다 누군가 이 파일에 메모를 추가해서 같은 실수가 반복되지 않도록 합니다.

이것이 실전에서의 복리 엔지니어링입니다:

• 여러 팀원이 매주 업데이트에 기여합니다.
• 코드 리뷰 과정에서 @.claude 태그를 사용해 CLAUDE.md 추가를 요청합니다.
• 각 팀마다 자체 CLAUDE.md를 운영합니다.
• 이 파일은 모든 Claude 세션이 상속받는 조직 지식의 축적물이 됩니다.

개념 자체는 간단합니다. 하지만 이걸 꾸준히 유지하는 규율이 실질적인 힘을 만들어냅니다.

플랜 모드 - 좋은 계획이 성공의 90%

보리스는 대부분의 세션을 플랜 모드(shift+tab 두 번)로 시작합니다. 목표가 풀 리퀘스트라면, 만족할 때까지 Claude와 계획을 논의한 뒤, auto-accept 모드로 전환해서 Claude가 전체 계획을 중단 없이 실행하도록 합니다.

워크플로우:

1. 계획 단계에 충분한 시간을 투자합니다.
2. 엣지 케이스와 잠재적 이슈가 커버될 때까지 계획을 반복 수정합니다.
3. 계획이 확정되면 자동 실행으로 전환합니다.
4. 구현 중 이리저리 수정하는 과정을 최소화합니다.

이 패턴은 가장 흔한 실패 모드를 제거합니다. 접근 방식이 명확하기 전에 코딩을 시작하는 것 말입니다. 계획은 싸고, 재작업은 비쌉니다.

슬래시 커맨드와 서브에이전트 - 반복 작업 자동화

보리스가 하루에 몇 번 이상 사용하는 워크플로우는 전부 슬래시 커맨드로 만들어서 .claude/commands/에 저장합니다. /commit-push-pr 같은 커맨드는 개발자뿐 아니라 Claude 자체도 사용할 수 있게 됩니다.

• 반복적인 프롬프트 작성을 완전히 제거합니다.
• 인라인 bash로 컨텍스트를 미리 계산해서 커맨드 실행 속도를 높입니다.
• code-simplifier, verify-app 같은 서브에이전트가 일상적인 검증 워크플로우를 처리합니다.
• PostToolUse 훅이 매번 편집 후 코드를 자동 포맷합니다.

보리스는 Skills도 슬래시 커맨드의 한 형태로 이해합니다. Claude가 특정 작업에 접근하는 방식을 표준화하는, 재사용 가능하고 공유 가능한 워크플로우 정의라는 것입니다.

권한 관리와 도구 연동

--dangerously-skip-permissions 대신 /permissions를 사용해서 안전한 명령어를 사전 승인합니다. 팀은 MCP 서버 설정을 공유해서 Claude가 Slack, BigQuery, Sentry 등 각종 도구에 직접 접근할 수 있도록 합니다.

• .claude/settings.json으로 권한 설정을 공유합니다.
• .mcp.json으로 도구 연동 설정을 공유합니다.
• 보안을 희생하지 않으면서 불필요한 권한 프롬프트를 최소화합니다.

이것은 완전 잠금과 무제한 접근 사이의 실용적인 중간 지점입니다. 팀이 무엇이 안전한지 합의하고, 이를 코드화하고, 다음 단계로 넘어갑니다.

검증 루프 - 품질을 2~3배 끌어올리는 핵심

보리스 워크플로우에서 가장 중요한 단일 관행은 이것입니다: Claude에게 스스로의 작업을 검증할 수단을 제공하는 것.

claude.ai/code에서 그는 실제 애플리케이션과 상호작용하는 Chrome 확장 프로그램을 통해 Claude가 모든 변경 사항을 테스트하도록 합니다. 검증 루프에는 다음이 포함됩니다:

• 작업 완료 후 결과를 확인하는 백그라운드 에이전트.
• 결정론적 검증을 실행하는 Agent Stop 훅.
• 추가 검증을 위한 ralph-wiggum 플러그인.
• 차단을 방지하기 위해 권한 모드가 조정된 샌드박스 환경.
• 브라우저와 시뮬레이터에서의 실제 UX 테스트.

이것은 선택적인 마무리 작업이 아닙니다. 보리스는 검증 루프가 1배 품질과 2~3배 품질의 차이를 만든다고 봅니다.

관행 뒤에 숨은 패턴

구체적인 도구와 설정을 걷어내면, 네 가지 원칙이 드러납니다:

• 공격적으로 병렬화하라. 각 세션이 명확한 범위와 자체 브랜치를 갖도록 여러 세션을 동시에 운영합니다.
• 만들기 전에 계획하라. 플랜 모드는 Claude Code에서 레버리지가 가장 큰 기능입니다.
• 팀으로 컨텍스트를 공유하라. CLAUDE.md는 개인의 교훈을 집단 지식으로 전환합니다.
• 검증 루프를 닫아라. 직접 리뷰하기 전에 Claude가 먼저 자기 작업을 확인하도록 합니다.

보리스의 설정에서 가장 인상적인 것은 특정 기법 하나가 아닙니다. 움직이는 부품이 놀라울 정도로 적다는 점입니다. 도구의 창시자는 특이한 설정에 의존하지 않습니다. 기본기를 일관되게 적용할 뿐입니다.