How I use Claude Code | Christian B. B. Houmann

이 문서는 필자가 Claude Code를 광범위하게 사용하면서 얻은 경험과 생산성을 극대화하기 위한 실용적인 팁 및 패턴들을 공유합니다. 처음에는 높은 토큰 비용 때문에 사용을 주저했지만, Anthropic의 구독 모델(Max tier) 도입 이후 비용 부담 없이 활용하게 되면서 생산성이 크게 향상되었다고 언급합니다.

핵심적인 사용 방법론은 다음과 같습니다:

Context Curation (컨텍스트 큐레이션):

* CLAUDE.md 파일 활용: # 프리픽스를 사용하여 Claude Code가 지시사항을 CLAUDE.md에 추가하고 이를 기억하도록 합니다. 서브디렉토리에 배치하여 특정 코드(테스트, 프론트엔드, 백엔드)에 대한 지침을 제공함으로써 모델에 필요한 컨텍스트를 지속적으로 제공합니다. 이는 린터나 타입 체커와 같은 개발 도구에 투자하는 것과 동일한 효과를 낸다고 강조합니다.
* --resume 또는 --continue: 이전 세션의 컨텍스트를 유지하여 작업을 이어나가는 데 사용합니다.
* Compact (압축) 기능 유의: 대화 노이즈를 줄이지만 중요한 컨텍스트 손실을 초래할 수 있으므로, 자연스러운 중단점에서 선제적으로 사용하고, 태스크를 단일 세션에 처리할 수 있을 정도로 작게 분해하는 것이 이상적입니다.

Agentic Workflow & Collaboration (에이전트적 워크플로우 및 협업):

* 명령어 활용:
* Plan mode (shift+tab): 태스크 완료 신뢰도를 높입니다.
* Verbose mode (CTRL+R): Claude가 보고 있는 전체 컨텍스트를 확인합니다.
* Bash mode (! 프리픽스): 명령어를 실행하고 출력을 다음 턴의 컨텍스트로 추가합니다.
* 병렬 인스턴스 실행: 프론트엔드와 백엔드 작업을 동시에 진행하기 위해 여러 Claude Code 인스턴스를 활용합니다. Git worktree를 사용하여 동일한 코드베이스에서 작업할 수 있습니다.
* 하위 에이전트 (Subagents) 사용: Claude Code에게 여러 하위 에이전트를 사용하여 문제를 다각도로 접근하도록 지시한 다음, 메인 에이전트가 최적의 솔루션을 찾는 데 도움을 받습니다.
* Extended Thinking: think, think harder, ultrathink와 같은 명령어를 사용하여 모델의 사고 예산(thinking budget)을 늘려 디버깅, 계획, 설계 등 복잡한 작업에서 더 나은 결과를 얻습니다. ultrathink는 약 31,999 토큰의 예산을 할당한다고 알려져 있습니다.
* 파트너십: 'vibe-coding'보다는 모델에 시스템 컨텍스트와 아키텍처 가이드를 명시적으로 제공하고, 마치 지적 스파링 파트너처럼 협업하는 방식을 권장합니다.

Tooling & Integration (도구 및 통합):

* 프로젝트별 Slash Commands: .claude/commands 파일에 정의하여 공통 태스크, 마이그레이션 생성, 프로젝트 설정, 컨텍스트 로딩 등 반복적인 작업을 자동화합니다.
* IDE 통합: IDE 내에서 Claude Code를 사용하여 IDE 도구(린트 오류, 활성 파일 등)에 접근할 수 있게 하여 페어 프로그래밍과 유사한 경험을 제공합니다.
* Context Providers (MCP servers) 및 GitHub CLI: 컨텍스트를 효율적으로 가져오기 위해 context7, deepwiki, puppeteer와 같은 MCP 서버나 GitHub CLI를 사용합니다.

Debugging & Quality Control (디버깅 및 품질 관리):

* Git 사용: AI 지원 코딩에서 버전 관리가 더욱 중요해지며, 변경 사항을 되돌릴 수 없으므로 자주 커밋하여 안전망을 확보할 것을 강조합니다. Claude가 커밋 메시지를 작성하게 할 수도 있습니다.
* 시각 자료 활용: 스크린샷을 드래그하여 UI 문제 디버깅이나 디자인 복제에 활용합니다.
* 로그 파일 기반 디버깅: 개발 서버 출력을 로그 파일로 리디렉션하고 Claude Code가 이 로그 파일을 읽고 분석하여 문제 해결을 돕게 합니다. 이는 Claude가 로그 패턴을 분석하고, 추가 로깅 위치를 제안하며, 문제를 반복적으로 좁혀나가는 데 매우 효과적입니다.
* 빠른 피드백 루프: 모델이 reward-hacking(문제를 해결한 것처럼 보이지만 실제로는 해결하지 않는 것)을 피하고 실질적인 성공을 달성하도록 검증 메커니즘을 제공합니다.

Advanced Workflows (고급 워크플로우):

* 다중 모델 결합: o3-pro와 Claude Code를 동시에 사용하는 워크플로우를 소개합니다. o3-pro는 정밀한 계획 및 설계에 탁월하며 코드베이스를 분석하여 정확한 변경 사항을 식별하는 데 사용하고, Claude Code는 그 구현을 담당하게 합니다. 이는 복잡한 태스크, 리팩토링, 디버깅에 매우 효과적입니다.

Optimized Launch Configuration (최적화된 실행 설정):

* ccv라는 쉘 함수를 사용하여 Claude Code를 특정 환경 변수와 함께 실행하는 방법을 제시합니다.
* $CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC=true$: 텔레메트리, 오류 보고, 자동 업데이트를 비활성화합니다.
* $ENABLE_BACKGROUND_TASKS=true$: 백그라운드 태스크 기능을 활성화합니다.
* $FORCE_AUTO_BACKGROUND_TASKS=true$: 긴 태스크를 자동으로 백그라운드로 보냅니다.
* $CLAUDE_CODE_ENABLE_UNIFIED_READ_TOOL=true$: 파일 읽기 기능을 통합합니다 (Jupyter 노트북 포함).
* 이 설정은 자동 백그라운드 처리, 불필요한 네트워크 트래픽 제거, 통합 파일 읽기, 그리고 --dangerously-skip-permissions (-y)나 --resume (-r)와 같은 편리한 스위치를 제공합니다.

문서는 또한 Claude Code가 코딩 외에도 문서 연구, 디버깅, 문서 작성, 리팩토링, 코드베이스 탐색 등 다양한 용도로 활용될 수 있음을 보여줍니다. 마지막으로, 도구 사용 시 보안(프롬프트 인젝션) 및 모델의 일관성 변동성에 대한 주의사항을 언급합니다.