2025년 7월 24일
Anthropic 전역의 팀들은 프로덕션 이슈 디버깅부터 낯선 코드베이스 탐색, 사용자 정의 자동화 도구 구축까지 모든 것에 Claude Code를 사용합니다. 그 방법을 알아봅시다.
Claude Code와 같은 에이전틱 코딩 도구는 개발자들이 워크플로를 가속화하고 반복적인 작업을 자동화하며 복잡한 프로그래밍 프로젝트를 해결하도록 도와줍니다. 분야가 발전함에 따라 우리는 직원들을 포함한 사용자들로부터 매일 새로운 애플리케이션에 대해 배우고 있습니다.
더 자세히 알아보기 위해 우리는 Anthropic의 직원들과 함께 그들이 업무에서 Claude Code를 어떻게 사용하는지 알아봤습니다.
많은 사용 사례들은 예상대로였습니다 — 디버깅, 코드베이스 탐색, 워크플로 관리. 하지만 일부는 우리를 놀라게 했습니다. 법무팀은 자동응답 전화 시스템을 구축했습니다. 마케팅팀은 수백 개의 광고 변형을 몇 초 만에 생성했습니다. 데이터 과학자들은 JavaScript를 모르면서도 복잡한 시각화를 만들었습니다.
패턴이 명확해졌습니다: 에이전틱 코딩은 단순히 전통적인 개발을 가속화하는 것이 아닙니다. 이는 기술적 작업과 비기술적 작업 간의 경계를 허물고 있으며, 문제를 설명할 수 있는 모든 사람이 해결책을 구축할 수 있는 사람으로 변모시키고 있습니다.
우리가 배운 내용입니다.
코드베이스 탐색 및 이해
회사 전역의 팀들은 Claude Code를 사용하여 신입 직원과 오래 근무한 직원들이 코드베이스를 빠르게 파악하도록 도와줍니다.
Infrastructure 팀의 신입 데이터 과학자들은 Claude Code에 전체 코드베이스를 제공하여 빠르게 생산성을 높입니다. Claude는 코드베이스의 CLAUDE.md 파일을 읽고 관련 파일을 식별하며 데이터 파이프라인 의존성을 설명하고 어떤 업스트림 소스가 대시보드로 흘러들어가는지 보여주며, 전통적인 데이터 카탈로그 도구를 대체합니다.
Product Engineering 팀은 Claude Code를 모든 프로그래밍 작업의 “첫 번째 선택지”라고 부릅니다. 그들은 Claude에게 버그 수정, 기능 또는 분석을 위해 어떤 파일을 검토해야 하는지 식별하도록 요청하며, 새로운 기능을 구축하기 전에 수동으로 컨텍스트를 수집하는 시간이 많이 걸리는 프로세스를 없앱니다.
테스트 및 코드 리뷰
에이전틱 코딩 도구는 두 가지 중요하지만 지루한 프로그래밍 작업을 자동화하는 능력으로 특히 인기가 있습니다: 단위 테스트 작성과 코드 검토입니다.
Product Design 팀은 Claude Code를 사용하여 새로운 기능에 대한 포괄적인 테스트를 작성합니다. 그들은 GitHub Actions를 통해 Pull Request 의견을 자동화했으며, Claude는 형식 문제 및 테스트 케이스 리팩토링을 자동으로 처리합니다.
Security Engineering 팀은 워크플로를 “설계 문서 → 코드 작성 → 리팩토링 → 테스트 포기” 에서 Claude에 의사 코드를 요청하고 테스트 주도 개발을 통해 안내하며 주기적으로 체크인하는 방식으로 변환했습니다. 이는 더 안정적이고 테스트 가능한 코드로 이어집니다.
에이전틱 코딩은 테스트를 다른 프로그래밍 언어로 번역하는 데에도 사용될 수 있습니다. 예를 들어 Inference 팀이 Rust와 같이 낯선 언어에서 기능을 테스트해야 할 때, 그들은 테스트하고 싶은 것을 설명하고 Claude는 코드베이스의 네이티브 언어로 로직을 작성합니다.
디버깅 및 문제 해결
프로덕션 이슈는 빠른 해결을 요구하지만, 압박 상황에서 낯선 코드를 이해하려고 노력하면 종종 지연이 발생합니다. 회사의 많은 팀에게 Claude Code는 스택 트레이스, 설명서, 시스템 동작을 실시간으로 분석하여 진단과 수정을 가속화합니다.
인시던트 중에 Security Engineering 팀은 Claude Code에 스택 트레이스와 설명서를 제공하여 코드베이스를 통한 제어 흐름을 추적합니다. 일반적으로 10-15분의 수동 스캔이 필요한 문제들은 이제 3배 빠르게 해결됩니다.
Claude Code를 사용하면서 Product Engineering 팀은 낯선 코드베이스에서 버그를 다룰 자신감을 얻었습니다. 그들은 Claude에게 “이 버그를 수정할 수 있나요? 현재 이런 동작이 나타나고 있어요”라고 묻고 다른 엔지니어링 팀의 도움을 받지 않고도 제안된 솔루션을 검토합니다.
한 사례에서 Kubernetes 클러스터가 Pod 스케줄링을 중단했을 때, Data Infrastructure 팀은 Claude Code를 사용하여 문제를 진단했습니다. 그들은 대시보드 스크린샷을 제공했고, Claude는 Google Cloud UI를 메뉴별로 안내하여 Pod IP 주소 고갈을 찾도록 했습니다. 그 후 Claude는 새 IP 풀을 만들고 클러스터에 추가하는 정확한 명령어를 제공하여 시스템 장애 중에 20분의 귀중한 시간을 절약했습니다.
프로토타이핑 및 기능 개발
새로운 기능을 구축하려면 전통적으로 깊은 기술 지식과 상당한 시간 투자가 필요합니다. Claude Code는 빠른 프로토타이핑과 전체 애플리케이션 개발을 가능하게 하며, 팀들이 프로그래밍 전문성에 관계없이 빠르게 아이디어를 검증할 수 있도록 합니다.
Product Design 팀의 멤버들은 Figma 설계 파일을 Claude Code에 제공하고 Claude Code가 새 기능에 대한 코드를 작성하고 테스트를 실행하며 지속적으로 반복하는 자동화된 루프를 설정합니다. 그들은 Claude에게 추상적인 문제를 제공하고 자율적으로 작업하도록 한 후 최종 개선 전에 솔루션을 검토합니다. 한 경우에는 Claude가 최소한의 인간 검토로 Vim 키 바인딩을 스스로 구축했습니다.
Claude Code를 사용하면서 Product Design 팀은 예상치 못한 용도를 발견했습니다: 오류 상태, 논리 흐름, 시스템 상태를 매핑하여 개발 중이 아닌 설계 단계에서 엣지 케이스를 식별합니다. 이는 초기 설계 품질을 근본적으로 향상시키고 나중에 디버깅에 소요되는 시간을 절약합니다.
TypeScript에 능숙하지 않음에도 불구하고 데이터 과학자들은 Claude Code를 사용하여 RL 모델 성능을 시각화하는 전체 React 애플리케이션을 구축합니다. 샌드박스 환경에서 한 번의 프롬프트 이후, 이 도구는 스스로 코드를 이해하지 못하면서도 처음부터 전체 TypeScript 시각화를 작성합니다. 작업의 단순함을 고려하면, 첫 번째 프롬프트가 충분하지 않으면 약간의 조정을 가하고 다시 시도합니다.
문서화 및 지식 관리
기술 문서는 종종 위키, 코드 주석, 팀원들의 머릿속에 흩어져 있습니다. Claude Code는 MCP와 CLAUDE.md 파일을 통해 이 지식을 접근 가능한 형식으로 통합하여 필요한 모든 사람이 전문성을 활용할 수 있도록 합니다.
ML 배경이 없는 Inference 팀 멤버들은 Claude에 의존하여 모델별 함수를 설명받습니다. 일반적으로 한 시간의 Google 검색이 필요한 것이 이제 10-20분이 소요됩니다 — 연구 시간 80% 감소입니다.
Security Engineering 팀은 Claude가 여러 문서 소스를 수집하여 마크다운 실행 매뉴얼 및 문제 해결 가이드를 작성하도록 합니다. 이러한 축약된 문서는 실제 프로덕션 이슈 디버깅을 위한 컨텍스트가 되며, 이는 종종 전체 지식베이스를 검색하는 것보다 더 효율적입니다.
자동화 및 워크플로 최적화
에이전틱 코딩 도구는 팀들이 전통적으로 전담 개발자 자원이나 비싼 소프트웨어가 필요한 맞춤형 자동화를 구축하도록 도와줍니다.
Growth Marketing 팀은 수백 개의 광고가 포함된 CSV 파일을 처리하고 저성과 광고를 식별하며 엄격한 문자 제한 내에서 새로운 변형을 생성하는 에이전틱 워크플로를 구축했습니다. 두 개의 전문 서브에이전트를 사용하여 시스템은 수시간이 아닌 수분 내에 수백 개의 새로운 광고를 생성합니다.
또한 그들은 프레임을 식별하고 제목 및 설명을 바꿔서 최대 100개의 광고 변형을 프로그래밍 방식으로 생성하는 Figma 플러그인을 개발했으며, 수시간의 복사 붙여넣기를 배치당 0.5초로 단축했습니다.
특히 독특한 사용 사례로, 법무팀은 팀원들이 Anthropic의 올바른 변호사와 연결되도록 돕는 프로토타입 “자동응답 전화 시스템”을 만들었으며, 이는 부서들이 전통적인 개발 자원 없이 맞춤형 도구를 구축할 수 있음을 보여줍니다.
Claude Code로 새로운 가능성 열기
이 사례들은 명확한 패턴을 드러냅니다: Claude Code는 증강할 수 있는 인간 워크플로에 집중할 때 가장 잘 작동합니다. 가장 성공적인 팀들은 Claude Code를 코드 생성기보다는 사고 파트너로 취급합니다.
그들은 가능성을 탐색하고 빠르게 프로토타입을 만들며 기술 및 비기술 사용자들 간에 발견사항을 공유합니다. 인간과 AI 간의 이러한 협력적 접근은 우리가 이제 이해하기 시작한 기회들을 만듭니다.
엔터프라이즈에서 신뢰할 수 있는 AI 구축
실제 예시와 모범 사례를 기반으로 한 Anthropic의 시작, 확장, 성공을 위한 가이드
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