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목차
1주차: 클로드 코드 시작하기
월 | 클로드 코드 설치하기
1. 클로드 코드 설치
2. 클로드 코드 실행

화 | 클로드 코드에서 제공하는 내장 명령어
1. 기본 기능 및 대화 제어
2. 모델 설정 및 계정 관리
3. 파일 및 프로젝트 관리
4. 시스템 점검 및 요금 통계
5. 보기 및 입출력 설정
6. 코드 리뷰 및 분석
7. 편의성
8. 기능 확장
9. 기타

수 | 인공지능으로 내 컴퓨터에만 있는 정보 분석하기
1. 내가 사용하는 데스크탑/랩탑의 정보를 알아내기
2. 로컬 파일들의 정보를 읽고 계산하기

목 | 넘겨받은 디렉터리 분석 및 조치
1. 디렉터리 분석
2. 학습 계획 수립

금 | 고양이 웹 페이지를 만들고 공개하기
1. 고양이가 나오는 웹 페이지 생성
2. 만든 웹 페이지를 인터넷에 올리고 확인하기

주말 읽을거리 | 클로드 코드 vs 제미나이 CLI

2주차: 클로드 코드 설정하기

월 | CLAUDE.md
1. CLAUDE.md
2. /init 명령어로 시작하기
3. 실제 프로젝트로 실습하기
4. CLAUDE.md 커스터마이징
5. CLAUDE.md 활용 전략
6. 문제 해결 및 팁

화 | 프롬프트 잘 작성하기
1. 프롬프트 엔지니어링 기초
2. 컨텍스트 최적화 전략
3. 특수 문자 숏컷으로 프롬프트 편의성 극대화
4. 계층적 질문 전략
5. 실전 프롬프트 템플릿
6. 실습: 프로젝트 기획
7. 고급 프롬프트 기법
8. 문제 해결 및 팁

수 | 클로드 실행 모드 마스터하기
1. 클로드 코드 실행 모드 개요
2. 인터랙티브 모드(대화형 모드)
3. 프린트 모드(비대화형 모드)
4. YOLO 모드(권한 스킵 옵션)
5. 인터랙티브 모드의 특수 키 기능
6. 모드별 상세 설명
7. 모드별 사용 시나리오
8. 문제 해결 및 팁

목 | 클로드 코드의 내장 도구와 터미널 확장
1. 클로드 코드의 내장 도구 이해하기
2. 파일 시스템 도구
3. 시스템 실행 도구
4. 웹 리소스 도구
5. 작업 관리 도구
6. 내장 도구 조합 패턴
7. 터미널 도구 활용
8. 도구 활용 베스트 프랙티스

금 | MCP(Model Context Protocol) 연동
1. 프롬프트 엔지니어링에서 컨텍스트 엔지니어링으로
2. MCP 이해하기
3. MCP vs 프롬프트 엔지니어링 비교
4. MCP 연결 방식 이해하기
5. 실습: PostgreSQL 데이터베이스와 MCP 연동해 보기
6. 실습: 깃허브 API 연동
7. 고급 활용 패턴
8. 실전 활용 예시
9. MCP 서버 구성하기
주요 포인트 정리

주말 읽을거리 | 클로드 코드와 개발자 생산성

3주차: 클로드 워크플로 전략

월 | 프로젝트 설계
1. 프로젝트 아키텍처 설계
2. 프로젝트 구조 설계
3. WBS 작성
4. 리스크 분석과 대응 계획
5. 프로젝트 문서 템플릿 생성
6. 레시피 공유 서비스 설계
7. 문제 해결
참고 자료

화 | 부트스트래핑: 프로젝트 초기 구성 자동화
1. 프로젝트 템플릿 생성
2. 의존성 관리
3. 개발 환경 구성
4. 컨테이너 환경 구성
5. 테스트 환경 부트스트래핑
6. 부트스트래핑
7. 문제 해결
8. 체크 리스트
참고 자료

수 | 테스트: 클로드 코드와 함께하는 TDD
1. 단위 테스트
2. TDD 워크플로
3. 통합 테스트
4. E2E 테스트
5. 테스트 자동화와 CI/CD
6. 테스트 모니터링과 리포팅

목 | 개선: 코드 리뷰, 리팩토링, 성능 최적화
1. 코드 리뷰 자동화
2. 리팩토링 전략
3. 성능 최적화
4. 코드 품질 메트릭
5. 기술 부채 관리
6. 레거시 코드 개선
7. 체크 리스트
참고 자료

금 | 명세 작성 및 문서화: 살아 있는 문서 만들기
1. API 문서 자동 생성
2. 사용자 가이드 작성
3. 기술 문서 구조화
4. 코드와 문서 동기화
5. 배포 및 운영 문서
6. 체크 리스트
참고 자료

주말 읽을거리 | AI에 최적화된 워크플로

4주차: 클로드 코드 효율 극대화하기

월 | LLM 엔진 최적화와 컨텍스트 관리
1. LLM 엔진 최적화
2. 메모리 시스템 활용
참고 자료

화 | 사용자 정의 명령어 만들기
1. 사용자 정의 명령어의 이해
참고 자료

수 | 클로드 코드 확장하기
1. Hooks 시스템 이해하기
2. Output Style로 응답 방식 바꾸기

목 | 다양한 MCP 활용 전략
1. Context7
2. Serena
3. 검증 도구로써의 MCP
4. MCP를 통한 프로젝트 관리
5. Thinking MCP
6. 다양한 LLM 모델 활용
7. MCP 만들기
참고 자료

금 | 멀티에이전트 시스템
1. 클로드 코드의 Task Tool과 서브에이전트
2. Custom Subagent
3. Claude Squad
4. Claude Swarm

주말 읽을거리 | AI 코딩 도구의 현재와 미래
저자 소개
저자 : 조훈
메가존에서 쿠버네티스와 컨테이너 인프라에 관해 Tech Evangelist, CoE(Center of Excellence) 역할을 담당하고 있다. 주요 역할은 회사의 SaaS 제품에서 사용하는 쿠버네티스 환경을 현대화하고 비용을 최적화하는 것이며, 외부 고객을 위해 Tech Advisory와 Container Architecture Design 등을 지원하고 있다. 클라우드 네이티브 컴퓨팅 재단(CNCF)의 글로벌 앰버서더로, 클라우드 네이티브 기술, 나아가 인공지능 네이티브 기술이 널리 전파되는 데 기여하고 있다. 그 외에 'IT 인프라 엔지니어 그룹'의 운영진을 맡고 있으며, 오픈소스 컨트리뷰터로도 활동하고 있다.
평소에 지식을 공유하는 것을 좋아하여, 인프런/유데미에서 앤서블 및 쿠버네티스에 관한 강의를 하고 있고, 지식은 문서로 남겨야 진정한 의미가 부여된다고 생각하여 『컨테이너 인프라 환경 구축을 위한 쿠버네티스/도커』, 『우아하게 앤서블』, 『시스템/네트워크 관리자를 위한 파이썬 실무 프로그래밍』을 집필하였으며, 요즘IT와 같은 온라인 플랫폼 등에 종종 글을 기고한다.
링크드인: linkedin.com/in/hoonjo/
깃허브: github.com/sysnet4admin/
유튜브: youtube.com/@HoonJo
인프런: inflearn.com/users/@kubernetes

저자 : 정찬훈
2012년부터 소프트웨어 엔지니어로 활동해 왔다. 삼성SDS에서 임베디드 환경의 DRM 개발을 시작으로, 이후 컨테이너 기반 SW 아키텍처를 연구했다. 네이버 검색에서 통합 검색 서비스를 위한 플랫폼을 개발/운영하며 대규모 분산 시스템과 검색 인프라를 다뤘고, 현재는 센드버드에서 글로벌 스케일의 클라우드 플랫폼과 SRE 업무를 맡아 서비스 인프라를 설계하고 운영하고 있다.
시스템 성능 개선과 가시성 확보에 관심이 많으며, 이를 바탕으로 『BPF를 활용한 리눅스 시스템 트레이싱』을 집필했다. 최근에는 에이전틱 코딩을 통한 소프트웨어 엔지니어링(SWE)의 가능성을 살펴보고 있다. 그동안 Docker, Istio/Envoy eBPF, Pyroscope 등 여러 오픈소스 프로젝트에 기여해 왔고, 터미널 기반 SWE 환경을 꾸미는 일과 키보드 커스터마이징 등에 소소하게 시간을 쓰고 있다.
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출판사 서평
책 속에서

인공지능이란 무엇인가요?
2022년 11월에 ChatGPT가 나오기 전까지는 일반인뿐만 아니라 개발자/엔지니어에게는 모두 신기루처럼 또는 연구에서만 사용될 법한 단어였습니다. 하지만 2025년 현재 인공지능을 이용한 다양한 서비스가 거의 모든 산업군에 도입되어 사용되거나 사용될 준비를 하고 있습니다.
이 중에 개발자/엔지니어는 ChatGTP와 같이 서비스 형태로 제공하는 인공지능이나 커서 AI와 같이 개발 도구로 만들어진 인공지능을 주로 사용하고 있습니다. 이 또한 매우 유용하며 활용하기에 따라 높은 생산성을 만들어 낼 수 있습니다. 하지만 이 서비스들은 개발자/엔지니어의 작업 환경에 직접 접근하지 않습니다. 클로드 코드(Claude Code)가 나오기 전까지는 말이죠.
클로드 코드는 지금까지와 다르게 특정 도구 내에서 머무는 것이 아니라 현재의 데스크탑/랩탑이 접근할 수 있는 모든 정보에 접근하고 수집한 후에 수행하기 때문에 지금까지와는 차원이 다른 사용성을 보여줍니다. 특히 터미널을 기반으로 실행되는 인공지능 에이전트 도구이기 때문에 개발자/엔지니어에게는 더할 나위 없는 최고의 도구 중 하나입니다.
지금 사용 중인 랩탑/데스크탑에는 다양한 종류의 인증 정보가 이미 담겨 있습니다. 터미널 환경은 이미 이와 같은 정보에 모두 접근이 가능하고, 그렇기 때문에 필요로 하는 모든 작업을 자동화할 수 있습니다. 핵심은 현재 나의 작업 환경에 접근 가능하고 이를 이해한 후에 작업을 수행할 수 있다는 것이며 이 경우 터미널 명령어를 몰라도 자연어로 요청할 수 있다는 것입니다. 이 2가지 특장점으로 인해 생산성을 극대화할 수 있습니다.

클로드 코드는 다음 단계로 진행됩니다.

1. 자연어 입력: “빌드 실패하는 원인을 추측해서 수정해줘” 등의 요청을 입력
2. 문맥 + 의도 분석: 이전 코드, 대화, 파일 구조를 기반으로 파악
3. 코드 생성: 함수, 테스트, 쿼리 등 정확한 코드 작성
4. 실행 또는 적용: CLI 실행, 코드 삽입, 테스트 수행 등
5. 결과 확인 및 반복: 결과 분석 후 필요 시 자동 수정 또는 사용자 피드백을 받아 재작업

언젠가 써야 한다면, 가야 하는 길이라면 누구보다 먼저 가고 그곳을 선점하는 것이 좋습니다. 특히 클로드 코드와 같은 도구는 많이 써보고 사용 자체에 익숙해져서 본인만의 방향성에 적합하게 사용하는 것이 중요합니다. 그렇게 하기 위해 4주간, 하루에 1시간 이내로 학습을 진행하도록 구성하였습니다.
각 주차에 진행되는 내용을 간략히 설명하면 다음과 같습니다.

1주차: 클로드 코드를 설치하고 익숙해지는 시간
2주차: 클로드 코드의 활용성을 높이기 위한 주요 기능을 실습을 통해 배우기
3주차: 클로드 코드를 통해 5일간 프로젝트 진행
4주차: 클로드 코드를 더 잘 쓰기 위해 다양한 기능 사용해 보기

눈에 보이면 신경을 쓰게 되고, 신경을 쓰게 되면 실행해 볼 가능성이 높아집니다. 약 한 달간 이 책을 책상 위 또는 잘 보이는 곳에 두고 하루에 1번씩 클로드 코드를 실행하고 진행해 보신다면 1달 후에 생각하는 방법, 일하는 방법이 완전히 달라진 나를 발견하고 앞서가는 개발자/엔지니어가 될 것이라고 자신합니다.
자주 사용하고 익숙해지고 그걸 통해서 생산성을 높이는 길이 인공지능 시대에 꼭 필요한 능력 중 하나입니다. 친구로서 동료로서 인공지능을 받아들이고 지금 바로 시작하세요.
-본문 중에서-
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