Claude를 나만의 전용 비서로 키우기 — GitHub × Claude Code로 AI의 장기 기억 만들기

서론: 똑똑한데, 매번 초면인 느낌

ChatGPT나 Claude를 사용하며 "역시 AI는 똑똑하구나"라고 느낀 바로 다음 순간, 이런 경험을 한 적은 없는가?

다음 날 다시 열어서 같은 화제를 이어가려 하면, 어제의 일을 완전히 잊어버리고 있다. 자신의 직종도, 안고 있는 고민도, 소중히 여기는 가치관도 처음부터 다시 설명해야 한다.

이것은 AI가 "멍청해서"가 아니라, 기억을 둘 장소가 없기 때문이다. 반대로 말하면, 장소만 만들어준다면 AI는 점점 더 키워나갈 수 있다. 이 기사에서는 GitHub private 리포지토리(Repository)를 AI의 장기 기억으로 사용하고, Claude Code와 연동하는 방법을 핸즈온(Hands-on) 형식으로 소개한다.

1. 컨텍스트(Context)란 무엇인가——AI의 출력을 결정하는 것은 모델보다 "문맥"

"GPT-4와 Claude 중 어느 쪽이 더 똑똑한가?"라는 논쟁을 자주 보지만, 사실 모델의 차이보다 컨텍스트 (Context, 문맥)의 차이가 출력 품질에 더 큰 영향을 미친다.

같은 Claude라도, 아무것도 모르는 상태와 당신에 대해 자세히 알고 있는 상태에서는 답변의 질이 완전히 다르다.

Before (아무것도 모르는 상태)

당신: 이직에 대해 상담하고 싶어.

Claude: 이직을 생각하고 계시는군요. 우선 현직에서의 불만 사항을 정리하고, 이직의 축을 명확히 합시다. 업계 연구와 자기 분석도 중요합니다……

일반론적인 답변만 돌아온다. 이것은 Claude가 나빠서가 아니라, 당신에 대해 아무것도 모르기 때문이다.

After (당신의 정보를 읽어들인 상태)

당신: 이직에 대해 상담하고 싶어.

Claude: 현재 상황을 바탕으로 말씀드리자면, 〇〇 업계에서 커리어를 쌓아오시면서 "사람의 의사결정에 관여하는 일을 하고 싶다"라는 가치관을 가지고 계시죠. 지금 회사에서는 재량이 작다고 느끼고 계시니……

자신의 직종·가치관·고민을 전제로 구체적인 조언이 돌아온다.

이 차이를 만들어내는 것이 바로 컨텍스트 설계다.

2. 구조의 전체상

이번에 만드는 것은 다음과 같은 구조다.

당신 ←→ Claude Code ←→ GitHub private repo
├── CLAUDE.md (Claude를 위한 지시 사항)
├── master_profile.md (당신의 자기 이해)
...

GitHub private repo = AI의 장기 기억 저장소. 당신에 대해 적은 파일을 두는 곳. -
Claude Code = 그 기억을 읽고 쓰는 손. GitHub의 파일을 읽어 들여 대화 속에서 업데이트해 준다. -
CLAUDE.md = Claude를 위한 지시서. 이 파일을 리포지토리에 두는 것만으로, Claude가 매번 자동으로 읽어 동작을 조정해 준다. -

왜 Claude Code인가

"OpenAI의 Codex로도 똑같은 것을 할 수 있지 않을까?"라고 생각할지도 모른다. 기술적으로 파일의 읽기/쓰기나 커밋(Commit)은 어떤 AI 에이전트(Agent)라도 할 수 있다.

다만, 이 사용법에 있어 Claude Code가 뛰어난 이유가 하나 있다. 바로 CLAUDE.md의 자동 로드다.

리포지토리의 루트(Root)에 CLAUDE.md라는 파일을 두는 것만으로, Claude Code는 세션을 열 때마다 자동으로 그 파일을 읽어 들여, 적힌 지시·규칙·참조 우선순위에 따라 움직여 준다. "이 리포지토리를 열면 반드시 master_profile.md를 읽어라", "추측을 사실로서 적지 마라"와 같은 지시를 한 번 써두면 매번 다시 전달할 필요가 없다.

Codex는 코드를 작성하는 것에 특화된 설계로, "자신에 대해 이야기하며 키워나간다"라는 대화·자기 이해의 문맥은 그리 잘하지 못한다. "비서로서 키워나가는" 체험의 질이라는 측면에서는 Claude Code 쪽이 더 자연스럽다.

필요한 것은 이것뿐이다.

• Claude Pro ($20/월)
• GitHub 무료 계정

3. 핸즈온

Step 0: 사전 준비 — 계정 2개를 준비하기

이 단계에서 할 일: 필요한 서비스에 등록한다. 이미 가지고 있다면 스킵해도 좋다.

GitHub 계정 만들기 (무료)

GitHub란 파일을 인터넷상에 저장·관리할 수 있는 서비스다. 이번에는 이곳을 AI의 "기억의 서랍"으로 사용한다.

• github.com을 브라우저에서 연다
• 우측 상단의 "Sign up"을 클릭한다 - 이메일 주소, 비밀번호, 사용자 이름을 입력하여 등록한다
• 이메일로 전송된 확인 코드를 입력하여 완료한다

Claude Pro 계정 만들기 (월 $20)

Claude Code를 사용하려면 Claude Pro 등록이 필요하다.

• claude.ai를 브라우저에서 연다
• 계정이 없는 경우 "Sign up"을 통해 등록한다 - 로그인 후, 화면 좌측 하단의 "Upgrade to Pro"를 클릭한다 - 신용카드를 입력하여 월간 플랜에 등록한다 (월 $20 ≒ 약 3,000엔)

Step 1: GitHub에 리포지토리(Repository) 만들기

이 단계에서 할 일: AI의 기억을 담을 "서랍"을 만든다.

"리포지토리 (Repository)"란 GitHub 안에 있는 "폴더"를 말한다. 여기에 자신의 정보를 적은 파일들을 차곡차곡 저장해 나간다.

• github.com에 로그인한다

• 화면 우측 상단의 "＋" 버튼을 클릭한다 - 표시된 메뉴에서 "New repository"를 클릭한다

• 다음과 같이 입력 및 설정한다

• Repository name (리포지토리 이름): my-ai-secretary라고 입력한다 (원하는 이름도 가능) - Description (설명): 빈칸으로 두어도 무방하다 - Visibility (공개 설정): 반드시 "Private"를 선택한다 ← 이 부분이 중요하다! "Add a README file"에 체크를 한다

• 가장 아래의 "Create repository" 버튼을 클릭한다

이로써 서랍이 만들어졌다.

Step 2: Claude Code와 GitHub 연결하기

이 단계에서 할 일: Claude에게 GitHub "서랍"을 갖게 한다.

• claude.ai/code를 브라우저에서 연다

• 화면 좌측 하단의 아이콘 (사람 모양 등)을 클릭한다 - "Settings (설정)"를 클릭한다 - "Connectors (커넥터)"를 클릭한다 → "Connectors have moved to Customization (커넥터는 커스터마이징으로 이동했습니다)"라고 표시되는 경우 해당 문구를 클릭한다 - "WEB" 커넥터 목록 중에서 "GitHub"를 선택한다

• GitHub 인증 화면이 열리면 "Authorize" (허가)를 클릭한다 - 리포지토리 선택 화면이 나타난다

• "Only select repositories"를 선택한다 (모든 권한을 줄 필요는 없다) - "my-ai-secretary"를 선택한다 - "Install & Authorize"를 클릭한다

• Claude Code 화면으로 돌아와, 리포지토리 목록에서 "my-ai-secretary"를 선택하여 연다

이로써 Claude가 GitHub 서랍을 읽고 쓸 수 있는 상태가 되었다.

Step 3: "비서 리포지토리를 설계해줘"라고 요청하기

이 단계에서 할 일: Claude가 파일 구조를 통째로 만들게 한다.

어려운 작업은 필요 없다. 아래 문장을 그대로 복사하여 Claude Code의 채팅창에 붙여넣고 전송하기만 하면 된다.

이 GitHub 리포지토리를, 당신(Claude)이 나의 장기 기억으로서 활용할 수 있는 "비서 리포지토리"로 설계해 주세요.
다음 파일들을 생성해 주세요:
1. CLAUDE.md — 다음 내용을 그대로 복사하여 생성해 주세요
...

전송하면 Claude가 자동으로 파일을 만들기 시작한다. 화면에 다양한 글자들이 흘러가지만, 그대로 기다리기만 하면 된다. 1~2분 내로 완료된다.

완료되면 GitHub 리포지토리에 다음과 같은 구조가 생성되어 있을 것이다.

my-ai-secretary/
├── CLAUDE.md ← Claude를 위한 지시서 (다음부터 자동으로 읽힘)
├── README.md ← 리포지토리 설명서
...

Step 4: 우선, 아무것도 모르는 Claude와 대화해 보기

이 단계에서 할 일: "기억이 없는" 상태를 직접 체감해 본다.

리포지토리는 만들어졌지만, master_profile.md는 아직 비어 있다. 즉, 지금의 Claude는 당신에 대해 아무것도 모른다.

이 상태에서 한번 말을 걸어보자.

이직에 대해 상담하고 싶어.

일반론적인 답변이 돌아올 것이다. "먼저 현직에서의 불만 사항을 정리하고...", "자기 분석이 중요합니다..."와 같은 식이다.

이 "아무것도 모르는 느낌"을 꼭 기억해 두길 바란다. Step 6에서 동일한 질문을 했을 때 답변이 얼마나 달라지는지——그것이 이번에 경험하게 될 Δ(변화)다.

Step 5: 자신에 대해 이야기하며 AI를 키우기

이 단계에서 할 일: Claude와 대화하며 자신의 정보를 파일에 축적한다.

먼저 아래의 프롬프트를 그대로 복사하여 채팅창에 붙여넣자. 이것이 "비서를 키우는" 스타트 대시(start dash)다.

나에 대해 알기 위해, 다음 주제에 대해 하나씩 질문해 주세요.
답변을 바탕으로 master_profile.md에 추가할 제안을 만들어 주세요.
주제:
...

Claude가 한 번에 하나씩 질문해 주므로, 떠오르는 대로 대답하면 된다. 모든 답변을 마치면 Claude가 master_profile.md에 추가할 제안을 정리해서 보여준다.

"Web 엔지니어로 일하고 있습니다. SaaS 대상 toB 제품 개발이 많고, 최근에는 AI를 제품에 통합하는 업무에 참여하고 있습니다. 사람의 의사결정에 관여하는 일을 좋아하며, 숫자보다는 '누군가의 선택이 바뀌었다'고 느껴지는 순간에 보람을 느낍니다. 부업으로 AI 활용 스터디를 월 1회 열고 있습니다."

그러면 Claude가 대화 내용을 정리하여 master_profile.md에 추가할 제안을 내놓는다.

## 직업·커리어 [FIXED]
- Web 엔지니어 (toB 대상 SaaS 제품 개발)
- 최근 AI 통합 프로젝트 종사
...

내용을 보고 "맞아"라고 생각되면, "반영해줘"라고 전송한다. 그러면 Claude가 자동으로 GitHub 파일에 저장해 준다.

Step 6: 다른 세션에서 "나를 알고 있는 AI"를 체험하기

이 단계에서 할 일: 장기 기억(Long-term memory)이 정말로 작동하는지 확인한다. 이것이 클라이맥스다.

먼저 중요한 점을 설명하겠다.

• ChatGPT나 Claude는 브라우저 탭을 닫으면 대화의 기억이 리셋된다. 하지만 이번에 GitHub에 저장한 파일은 탭을 닫아도 사라지지 않는다. 즉, 다음에 열었을 때 Claude는 파일을 읽고 "당신에 대해 알고 있는 상태"로 시작할 수 있다.

이를 실제로 체험해 보자.

• 지금 열려 있는 Claude Code 탭을 닫는다.
• 새로운 탭에서 claude.ai/code를 연다.
• 리포지토리 목록에서 "my-ai-secretary"를 선택하여 연다.
• 아래 내용을 그대로 채팅창에 전송한다.

이직에 대해 상담하고 싶어.

Claude는 먼저 GitHub에서 CLAUDE.md와 master_profile.md를 읽어 들인 후 답변을 해준다.

이 답변은 기사 서두에서 보았던 "Before"와는 완전히 다를 것이다.

Web 엔지니어로서 쌓아온 커리어를 고려할 때, "사람의 의사결정에 관여하는 일을 하고 싶다"는 가치관이 이직의 핵심 축이 될 것 같습니다. SaaS toB 개발 경험과 월 1회 AI 스터디를 통해 쌓은 커뮤니티 운영 기술은……

대화는 리셋되었다. 하지만 당신에 대해서는 기억하고 있다. 이것이 바로 "기억이 있는 AI"다.

4. 발전: 더 키우기 위해서

기본적인 메커니즘이 완성되었다면, 다음과 같은 방법으로 계속해서 키워나갈 수 있다.

• domains/ 폴더에 주제별 로그를 늘리기
  domains/finance.md (가계부 메모), domains/reading.md (독서 노트), domains/work.md (업무 회고) 등 주제별로 파일을 나누면 정리하기 쉽다.
• "오늘의 상담을 정리해서 저장해줘"라고 요청하기
  대화가 일단락될 때 요청하기만 하면 Claude가 대화를 요약하여 GitHub에 저장해 준다. 이를 쌓아가면 과거의 자신의 판단이 모두 남게 된다.
• CLAUDE.md 커스터마이징하기
  "재무 이야기를 할 때는 반드시 domains/finance.md를 참조해줘", "제안할 때는 불렛 포인트로 3개 이내로 요약해줘" 등 Claude의 동작을 세밀하게 제어할 수 있다. 지시의 정밀도는 당신에게 달려 있다.
• ChatGPT나 다른 AI와의 연동
  리포지토리는 텍스트 파일의 집합이므로, ChatGPT의 커스텀 인스트럭션(Custom Instructions)에 복사하여 붙여넣거나 다른 AI에게 읽히는 것도 가능하다. 한 번 정비해 두면 어떤 AI에서도 "나를 알고 있는 모드"로 사용할 수 있다.

요약

컨텍스트 (Context)를 축적하는 장소를 만든다면, AI는 매번 계속해서 성장한다.

세션을 넘나들며 "아, 기억하고 있구나"라고 느끼는 순간. master_profile 파일이 조금씩 두꺼워져 가는 과정. 같은 질문을 했을 때의 답변이 지난주와 이번 주가 명확히 다르게 느껴지는 감각.

언젠가 컨설팅을 해주시는 선생님으로부터 "Δ(델타, 변화량)를 느끼고 싶다"라는 말을 들은 적이 있다. 그 순간, 내가 커피나 식물, 음악에 끌려왔던 이유가 단번에 이해되는 기분이 들었다. 변화를 느끼고, 그 차분(Difference)을 관측하는 즐거움. AI와의 관계도 그것과 같다고 생각한다.

부디, 자신만의 Δ를 키워보길 바란다.

이 리포지토리 (Repository) 구조는 필자가 실제로 운용하고 있는 설계를 기반으로 하고 있습니다.

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