AI를 동료로서 협업하는 효율적인 방법

개발#ai#팀문화

Claude Code

Claude Code 터미널 데모. “do something awesome” 요청에 README.md와 package.json을 읽어 Kanban 앱 구조를 파악한 뒤 Daily Stats 기능 추가 Todo를 세우고 모델 파일을 차례로 살펴본다

npm 트렌드 그래프. @anthropic-ai/claude-code 다운로드가 2025년 3월부터 급등해 6월 15일 1,098,600건을 기록했고 아래 표에 버전 1.0.34, 설치 크기 177MB가 표시돼 있다

Claude Code 주요 기능

Plan Mode

Claude Code 입력창에 “refactor @my-loans-list.tsx”를 입력한 상태이고 그 아래에 “plan mode on (shift+tab to cycle)” 표시가 떠 있다

Plan Mode 실행 화면. test-results.json과 error-context.md를 읽고 Todo를 갱신한 뒤 Playwright 설정·테스트 스크립트·실행 명령어를 분석하고 시각적 회귀 테스트와 기능 테스트 실패 항목을 정리한다

  • Plan Mode에서는 코드를 수정하지 않고 계획만 작성함
  • 중요한 업무 프로젝트의 경우 작업을 바로 수행하기 전에 계획을 검토한 후 수행 가능

팀원과 문서 공유

  • AI를 동료로서 일관되게 협업할 수 있는 환경 구축 가능
  • 문서를 정의해두면 Claude가 자동으로 해당 문서를 읽어서 더욱 정확한 작업 가능
  • CLAUDE.md는 모든 프로젝트 규칙, 아키텍처, 주의사항, 코드스타일, 금지 대상, 도메인 용어집 등을 체계적으로 담는 ‘헌법’ 역할을 함
text
finda-web-monorepo/
 ├── CLAUDE.md                    # 전체 모노레포 가이드
 │ ├── .claude/
 │ │   ├── settings.json           # 프로젝트 공통 설정
 │ │   ├── settings.local.json.example # 개인 설정 템플릿
 │ │   └── commands/               # 커스텀 슬래시 명령어들
 │ │       ├── dev-setup.md        # 개발 환경 설정
 │ │       ├── test-run.md         # 테스트 실행
 │ │       └── build-deploy.md     # 빌드 및 배포
 │ └── apps/
 │     ├── common/CLAUDE.md        # Common 앱 가이드
 │     ├── finance/CLAUDE.md       # Finance 앱 가이드
 │     ├── loans/CLAUDE.md         # Loans 앱 가이드
 │     ├── mydata/CLAUDE.md        # 마이데이터 앱 가이드
 │     └── rent/CLAUDE.md          # 렌트 앱 가이드

Memory 기능

Claude Code 메모리 입력창. “# 항상 라이브러리를 사용할 때 context7 mcp를 사용해서 사용법을 학습한 후 답변해줘.”를 입력하자 아래에 “# to memorize”가 표시된다

  • 메모리는 개인 영역, 팀원과 공유하는 프로젝트 영역으로 나눠서 관리할 수 있음

Custom Commands 기능

shell
echo "다음에 초점을 맞춰 이 코드의 보안 취약점을 검토해주세요:" > ~/.claude/commands/security_check.md

Claude Code에서 “/sec”를 입력하자 프로젝트에 등록된 커스텀 명령어 /security_check가 자동완성 목록에 뜬 화면

  • 활용: 커밋 전 코드리뷰를 자동화할 수 있음

유용한 MCP

MCP란?

MCP 구조 개념도. 왼쪽의 Claude·Cursor·VS Code·WindSurf가 가운데 MCP Server로 연결되고, MCP Server는 오른쪽의 Web Unlocker·Search/SERP·Browser Automation·Datasets 같은 외부 도구와 양방향으로 통신한다

MCP는 AI 모델이 외부 도구나 서비스와 안전하고 효율적으로 상호작용할 수 있게 해주는 프로토콜입니다. 이를 통해 AI 모델은 자체적으로 가지고 있지 않은 최신 정보나 특정 기능에 접근할 수 있게 됩니다. MCP는 크게 MCP 서버와 MCP 클라이언트로 구성됩니다.

TaskMaster AI MCP

TaskMaster의 .taskmaster/docs/prd.txt 파일. “블로그 성능 최적화 및 SEO 개선 프로젝트” PRD에 현재 상태(Astro 5 정적 사이트, Notion API 연동, 프리페칭, GitHub Pages 배포)와 Core Web Vitals 목표가 적혀 있다

TaskMaster 대시보드. 전체 10개 태스크의 진행률·우선순위 분포와 의존성 지표를 보여주고, 태스크 목록 표 아래에 다음 작업으로 #1 성능 측정 및 분석 시스템 구축을 추천한다

TaskMaster의 태스크 #1 상세 화면. ID·상태·우선순위·설명과 함께 Implementation Details, Test Strategy, 하위 태스크 분해와 상태 변경을 위한 제안 명령어가 나열돼 있다

Sequential Thinking

Sequential Thinking MCP 실행 화면. e2e 테스트 파일 구조를 시니어 엔지니어 관점에서 평가해달라는 요청에 tests 디렉터리 구조를 훑고 Thinking 단계를 반복하며 중복 구조와 일관성 부족 문제를 파고든다

Sequential Thinking MCP가 E2E 테스트 실패 원인을 분석하는 화면. thoughtNumber 3/5에서 DOM 선택자와 렌더링 타이밍 이슈, 버튼 텍스트 불일치 가능성을 짚는다

Context7

  • AI가 자꾸 라이브러리를 이상한 구버전으로 사용해서 힘든 기억이 있을 겁니다.
  • Context7은 AI가 라이브러리를 사용하기 전에 정확한 문서를 학습한 후 작업을 수행할 수 있도록 도와줍니다.

Context7 MCP 사용 화면. Task Master 사용법을 알려달라는 요청에 resolve-library-id로 /eyaltoledano/claude-task-master를 찾고 get-library-docs로 설치·사용 문서를 가져온다

Figma MCP

text
@https://www.figma.com/design/4vdJoox650ZkJdaGglXqCE/%EC%9D%B8%EC%95%B1%EC%95%BD%EC%A0%95-%ED%91%9C%EC%A4%80%ED%99%94?node-id=12-196358&m=dev

Figma MCP 실행 화면. Figma 링크에서 노드 ID를 추출해 get_code와 get_image를 호출하고 디자인 정보를 성공적으로 가져왔다고 응답한다

Figma MCP가 가져온 디자인으로 생성한 JSX 코드. localhost:3845의 에셋 URL 상수들과 “햇살론 자가진단” 화면을 구성하는 Tailwind 클래스 기반 div 트리가 이어진다

Figma 디자인 분석 결과. 헤더·제목·질문 섹션·하단 버튼 구성과 SelfDiagnosisView 컴포넌트 트리, 기존 Chip·findaPurple-60·텍스트 클래스로의 스타일 매핑, 컴포넌트와 페이지 생성 다음 단계가 정리돼 있다

생성된 self-diagnosis 컴포넌트의 index.tsx 코드. grinda 디자인 시스템의 Button·Chip과 공통 Header·Layout·PageTitle을 import하고 개인회생·4대보험·사업자 여부를 묻는 questions 배열을 정의한다

Git Worktree를 활용합시다!

현재 방식:

shell
# 기존 작업 방식 - 브랜치 전환 필요
git checkout feature/inapp-jbc
# apps/inapp-jbc 폴더에서 작업# 작업 중단하고 다른 앱으로 전환시...
git checkout feature/inapp-plcc
# apps/inapp-plcc 폴더에서 작업

문제점:

  • 브랜치 전환시 컨텍스트 스위칭 비용
  • 한 번에 하나의 앱만 작업 가능
  • IDE나 개발 서버 재시작 필요

Git Worktree 활용 전략

shell
project/# 원본 저장소 (main 브랜치)
├── apps/
│   ├── inapp-jbc/
│   └── inapp-plcc/
project-jbc/# JBC 전용 worktree
├── apps/
│   ├── inapp-jbc/# JBC 개발 중심
│   └── inapp-plcc/
project-plcc/# PLCC 전용 worktree
├── apps/
│   ├── inapp-jbc/
│   └── inapp-plcc/# PLCC 개발 중심Worktree 설정
shell
git worktree add ../project-jbc feature/inapp-jbc

# PLCC 개발용 worktree 생성
git worktree add ../project-plcc feature/inapp-plcc

# 상태 확인
git worktree list
  • 각각의 폴더에서 Claude 병렬 실행하여 효율 극대화

결론

우리의 가장 시급한 일은 AI와 함께 협업할 수 있는 작업 환경을 만드는 것입니다. 그러면 우리는 지금보다 훨씬 더 많은 일을 효율적으로 해낼 수 있습니다. 그러기 위해서는 Claude Code, Cursor, Windsurf 같은 코딩 협업 AI 도구가 절실합니다.