이 기사에서 알 수 있는 것

• Claude Code를 「코드 작성」 이외에 사용하는 3가지 실례:
  AI에게 질문하게 하여 사양을 확정하는 자체 제작 스킬, Zenn 기사 작성을 파이프라인화하는 자체 제작 스킬, 브라우저 조작 자동화 - 스킬(SKILL.md)은 수십 줄의 Markdown으로 만들 수 있으며, 그 자체도 AI의 도움을 받아 만들 수 있다는 점
• 브라우저의 반복적인 클릭을 Playwright 스크립트로 작성한 결과,
  월 약 3,000엔의 서비스를 해지할 수 있었다는 구체적인 비용 대비 효과

전제: 지난 기사의 「뒷이야기"

지난번에 Colab 무료 GPU 상의 Ollama를 Claude Code의 백엔드로 사용하는 기사를 공개했습니다. 이번에는 그 내용이 아니라, 그 프로젝트와 기사가 어떻게 만들어졌는지에 대한 뒷이야기입니다.

먼저 전체적인 모습을 쓰자면, 저의 Claude Code 사용법은 다음과 같습니다.

사양을 확정하는 interview-me 스킬 (AI가 나에게 질문함)
↓
만들기 Plan Mode에서 계획을 확인한 후 실행시키기
...

코드를 작성하는 것은 이 중 일부일 뿐입니다. 이하, 순서대로 설명하겠습니다.

기둥 1: AI에게 질문하게 하여 사양을 확정하기 (interview-me 스킬)

프로젝트 시작 시 가장 곤란한 것은 스스로도 사양이 모호하다는 점입니다. 그래서 공개되어 있는 「grill me」라는 스킬을 참고하여, 저만의 interview-me 스킬을 만들었습니다. 플랜·설계·의사결정에 대해, AI 측에서 저에게 질문을 퍼부어 공통 이해에 도달할 때까지 파고드는 스킬입니다.

스킬의 본체는 수십 줄의 Markdown(SKILL.md)뿐입니다 (발췌).

플랜·설계·의사결정의 모든 측면에 대해, 공통의 이해에 도달할 때까지
사용자에게 철저하게 질문한다. 안이한 답변이나 애매한 답변에는 파고든다.
(중략) 「폭」보다는 「깊이」를 우선한다.
...

포인트는 3가지가 있습니다.

질문은 한 번에 하나씩: 여러 개를 한꺼번에 물어보면 음성 입력으로 대답하기 어렵다. 한 문제씩이라면 대화의 템포로 진행할 수 있다 -
권장 답변을 제시하게 함: 선택지와 「권장은 A, 이유는 ~」까지 나오게 하면 판단 비용이 대폭 낮아진다. 다르다고 생각될 때만 고민하면 된다 -
조사하면 알 수 있는 것은 묻지 않음: 코드나 로그를 보면 알 수 있는 것을 사용자에게 묻는 것은 시간 낭비이므로, 스킬에 명시했다 -

Colab 프로젝트의 사양(어떤 모델을 사용할지, 인증을 어떻게 할지 등)은 이 스킬과의 문답을 통해 확정했습니다. 혼자서 사양서를 쓰는 것보다 빠르고, 게다가 「질문을 받고 나서야 생각하지 못했던 부분을 깨닫는다」는 효과가 큽니다.

또한, 이 스킬 자체도 AI의 도움을 받아 만들었습니다. 「grill me 같은 것을 하고 싶다」고 전달하여 초안을 쓰게 하고, 사용하면서 「한 문제씩 해줘」, 「권장 답변도 내줘」라고 수정해 나간 결과가 위의 형태입니다.

기둥 2: 기사 작성을 파이프라인화하기 (memo / kiji 스킬)

이 기사를 포함하여, 저의 Zenn 기사는 /memo와 /kiji라는 2개의 자체 제작 스킬로 만들어집니다. 이것도 AI와 함께 만들었습니다.

** /memo: 작업 중의 깨달음을 쌓는다.** 작업 중에 「메모해줘」라고 음성 입력으로 말하면, 프로젝트 직하의

worklog.md

에 타임스탬프와 함께 추가됩니다. 스킬에는 "원문 그대로 기록한다. 요약·의역·정형화를 하지 않는다"라고 적혀 있습니다. 음성 입력의 생생한 언어야말로 나중에 기사를 쓸 때 가장 좋은 재료가 되기 때문입니다.

** /kiji: 기사를 작성하고 PR을 보낸다.** 기사를 쓰고 싶어지면

/kiji

를 실행합니다. 그러면:-
worklog.md

・git 로그·소스 코드로부터 재료를 자동 수집한다 -
부족한 부분만 인터뷰를 받는다 (이것도 한 문제씩) -
리포지토리에 둔
style-guide.md

(문체·구성·피해야 할 것을 정리한 파일)에 따라 집필한다 -
셀프 리뷰를 하여 전문을 나에게 보여주고, 수정을 반영한다

• GitHub에 PR을 만든다.
  머지(Merge)하는 것은 나이다. 즉, 공개 게이트는 인간 측에 있다

style-guide.md에는 「~입니다/합니다(desu/masu) 조」, 「단정할 수 있는 것은 단정한다」, 「『어떠셨나요』 계열의 맺음말을 쓰지 않는다」와 같은 취향을 기록해 두었으며, 기사를 쓸 때마다 키워나가고 있습니다. 문체 지시를 매번 하는 것이 아니라, 파일로 만들어 참조하게 하는 것이 포인트입니다.

스킬은 zenn-content

리포지토리에 두고, 셋업 스크립트로 ~/.claude/skills/에 심볼릭 링크(Symbolic Link)를 걸어두었기 때문에, 어떤 프로젝트에서 작업하더라도 동일한 스킬을 사용할 수 있습니다. 지난번 Colab 기사도, 그 이후의 수정 PR(Pull Request)도 모두 이 흐름으로 만들어졌습니다.

＊추후 머지(Merge)할 때마다 공개하면 Zenn의 공개 빈도 제한에 걸릴 수도 있을 것 같아, 머지 후 명시적으로 공개하도록 변경했습니다.

핵심 3: Plan Mode에서 바로 만들게 하지 마라

Claude Code에는 Plan Mode라는, 실행 전에 계획만 세우게 하는 모드가 있습니다. 파일 편집이나 명령 실행을 하지 않고, 코드 조사와 질문만 수행한 뒤 마지막에 계획을 제시합니다. 승인을 해야 비로소 실행이 시작됩니다.

저는 "무엇을 할지 스스로도 정해지지 않은 작업"일수록 Plan Mode로 시작하곤 합니다. 갑자기 만들게 하면, 잘못된 방향으로 갔을 때의 재작업(Backtrack)이 큽니다. Plan Mode라면, 달리기 시작하기 전에 "그쪽이 아니야"라고 말할 수 있습니다.

사실 이 기사 자체가 그 실례입니다. 제가 "이런 기사를 쓰고 싶다"라고 전달하자, Plan Mode에서 재료(worklog나 과거의 스킬 정의)가 조사되었고, 부족한 부분(자동화 사례의 내용이나 제목 안)만 하나씩 질문을 받았으며, 기사 구성안이 제시되었습니다. 제가 승인한 뒤에 집필이 시작되었습니다. interview-me · kiji · Plan Mode라는 도구 구성이, 이 기사의 생산 공정 그 자체가 되어 있습니다.

핵심 4: 브라우저의 반복 클릭을 자동화했더니, 월 3,000엔이 절약되었다

마지막으로, 개발과 글쓰기에서 조금 벗어난 사례입니다.

어떤 웹 서비스에서, 동일한 조작을 몇 번이고 반복해야 했습니다. 브라우저에서 클릭하고, 기다리고, 다시 클릭하는…… 식의 단순 작업이었는데, 매번 상당한 시간을 잡아먹고 있었습니다.

이를 Claude Code에게 "이 절차를 자동화해줘"라고 부탁하여, Playwright 스크립트를 만들게 했습니다. 저도 웹 자동화는 2000년경 Yahoo의 사카츠쿠(サカツク) 이용자 순위를 표시하는 서버를 만든 이후로 할 줄은 알지만, 절차를 말로 설명하는 것만으로 작동하는 것을 만들 수 있었습니다. 지금은 버튼 하나(스크립트 실행 한 번) 혹은 몇 단계만으로 완료됩니다.

그 결과, 이 작업을 위해 계약하고 있던 월액 약 3,000엔의 별도 서비스를 해지할 수 있었습니다. 연간으로 치면 약 36,000엔입니다. AI 활용의 효과는 "편해진 것 같다"로 끝나기 쉽지만, 이것은 금액이 확실히 드러난 사례였습니다.

물론, 이것으로 이득을 봤느냐 하면 미묘한 부분도 있습니다. 월액 약 3,000엔의 서비스는 해지할 수 있었지만, Claude Code의 Pro 플랜 자체에 월 3,000엔 정도가 들기 때문에, 현재로서는 수지가 겨우 본전인 상태입니다.

또 다른 사례로, 최근에는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템 연구도 여러 가지 하고 있습니다. 당초에는 지난 기사의 Colab + Ollama 환경을 RAG의 AI API에도 활용하고 싶었지만, 현재로서는 성능 문제로 사용하지 못하고 있습니다. 대신, GLM이 무료로 꽤 괜찮은 성능으로 사용 가능하다는 것을 알게 되어, 그것을 사용해 무료(＋Pro 플랜의 정액제) 범위 내에서 실험 및 평가를 진행하고 있습니다.

회고

• Claude Code의 용도를 "코드를 쓰게 하는 것"에 한정했을 때보다, 사양 결정 · 집필 · 정형 작업의 자동화로 넓혔을 때 체감상 본전을 더 뽑고 있다. 특히 기사 집필은 스킬화하기 전에는 부담스러워서 쓰지 못했는데, 스킬을 만드는 허들은 생각보다 훨씬 낮았다. SKILL.md는 수십 줄의 Markdown 파일일 뿐이며, 그것 자체를 AI에게 쓰게 하고 사용하면서 고쳐나가면 된다.
• "AI에게 질문하게 하는 것"은 혁신적이라고 느낀다. 내가 쓰는 지시는 내 시야를 넘어설 수 없지만, 질문에는 시야 밖에서 오는 것이 있다.
• 한편으로, 공개 게이트(PR 머지)와 검증의 책임은 인간 측에 남겨두고 있다. AI가 쓴 내용을 그대로 세상에 내보내는 구조로는 만들지 않았다.
• 비용 절감 사례는 우연한 산물이지만, "귀찮아서 돈으로 해결하던 작업"은 자동화의 최우선 후보라는 것을 알게 되었다. 비슷한 월간 결제가 있는 분들은 그 작업을 AI에게 설명해 볼 가치가 있다.

스킬의 실물(kiji / memo / style-guide.md)은 저의 Zenn 연동 리포지토리의 skills/ 디렉토리에 있습니다. 이 기사가 그 흐름에서 탄생한 최신 결과물입니다.

앞으로

저는 Claude Code를 Pro 플랜으로 이용하고 있지만, 기사에 작성된 내용 외에도 이미지 추가나 PDF 변환 등 세세한 작업은 일상적으로 Claude Code에 요청하고 있습니다. 대규모 개발뿐만 아니라 사소한 작업에서도 AI를 활용함으로써 상당히 폭넓은 일을 할 수 있다고 느끼고 있습니다.

앞으로는 더 큰 시스템을 Claude Code와 함께 만들어 나가면서, 제 용도에 맞는 스킬(skill)이나 도구(tool)도 늘려가고 싶습니다.

한편, 작성한 스킬이나 도구가 늘어남에 따라 이를 어떻게 정리·관리하고, 필요할 때 재사용할 수 있게 만들 것인가가 과제가 됩니다. 현시점에서는 그 관리 방법이 아직 명확하게 결정되지 않았습니다. 이 점 또한 앞으로 고민해 나가고 싶은 주제 중 하나입니다.

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