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이번 3차 세미나는 클로드를 도구가 아니라 시스템으로 쓰는 법을 다룬다. 에이전트·키메라 멀티AI 파이프라인·신뢰 인프라까지 — 일요 AI 모임의 실전 결과물을 그대로 보여준다.
오늘 이 자료 자체도 Claude + GPT + Gemini 재귀검증으로 만들었다. 에이전트가 에이전트를 설명한다.
🆕 오늘 보강자료 추가 — 회사 전체 토큰 부족으로 Codex 사용이 막힌 실제 사건을 바탕으로, 토큰을 아끼는 AI 에이전트 운영 전략을 별도 페이지로 정리했다.
최신 포인트 · 2026년 7월 기준
지금은 옛 모델 소식보다 Fable 5 재개방, Sonnet 5 / Claude Tag, 그리고 경쟁사까지 포함한 에이전트 장기작업 + 비용통제 흐름을 보는 게 더 중요하다.
과거 뉴스는 빼고, 지금 시점에서 바로 의미 있는 변화만 남겼다. 공식 발표와 커뮤니티 사례를 분리해서 본다.
Anthropic은 2026년 6월 30일 Fable 5 재배포를 공지했고, 7월 1일부터 다시 사용할 수 있게 됐다. 이 사건의 의미는 성능보다도, 특정 모델 접근 중단이 실제 회사 업무 전체를 흔들 수 있다는 점을 보여줬다는 데 있다.
Anthropic은 Sonnet 5와 Claude Tag를 함께 밀고 있다. 메시지는 분명하다. 최고급 모델 하나보다, 더 싸고 빠른 모델로도 충분한 실무를 처리하고, 팀 단위 협업을 구조화하는 쪽으로 무게중심이 이동하고 있다.
OpenAI는 GPT-5.6 Sol과 usage analytics / spend controls를 발표했고, Google은 Gemini 3.5 Flash와 Interactions API를 전면에 세우고 있다. 결국 경쟁 포인트는 단발 응답이 아니라, 에이전트가 상태를 유지하며 오래 일하게 하는 구조와 그걸 얼마나 통제 가능하게 운영하느냐다.
공식 성능표보다 더 강한 인상은 사용자 사례에서 나온다. 커뮤니티에선 한 번에 긴 작업을 끝까지 끌고 가는 능력이 가장 자주 언급된다. 예를 들면 여러 장의 이미지와 요구사항을 받아 행사 계획·식단·문서 해석을 길게 이어가거나, Claude Code/Fable 5 조합으로 짧은 시간 안에 게임 프로토타입이나 UI 재구성을 만드는 사례, 그리고 큰 코드베이스를 읽고 테스트를 덜 깨뜨리며 리팩터링하는 사례가 반복해서 공유된다.
Tom's Guide 실사용 리뷰에선 행사 기획, 냉장고 사진 기반 식단 설계, 복잡한 문서 해석처럼 “후속 질문이 적은 긴 작업”이 강점으로 소개됐다.
GitHub 사례 모음과 SNS 반응에선 GTA 스타일 게임 프로토타입, UI/UX 재구성, 대형 코드 리팩터링 같은 사례가 반복적으로 언급된다.
사용자들이 “없어지니 바로 느껴진다”고 말하는 이유는, Fable 5가 답변을 잘해서가 아니라 작업 기억과 후속 계획 일부를 외주화하게 만들기 때문이다.
좋은 모델을 더 쓰는 문제보다, 특정 모델이 막혀도 팀의 일이 안 멈추는 구조를 설계하는 문제가 더 중요해졌다.
채팅 → 바이브코딩 → 에이전트. 이번 3차는 "클로드를 도구가 아니라 시스템으로 쓰는 법".
AI 기초·사내 GPT/Codex 실전 — "그냥 써보기"
바이브코딩·연구 검증·시뮬레이터 — "만들어 쓰기"
클로드 에이전트·키메라·신뢰 인프라 — "시스템으로 굴리기"
같은 클로드, 다른 인터페이스. 용도가 다르다.
질문·요약·문서·기획. 가장 가벼움. "물어보고 답 받기".
데스크탑 앱 + MCP 커넥터 활용. 부동산 시세·지도·카카오 끌어다 쓰기. 마우스로 다룸. 단, 배포는 터미널서 직접.
터미널 기반. git 연동·배포·크론 자동화. 폴더를 통째로 맡김. cokacdir(텔레그램 비서)의 엔진.

Model Context Protocol. AI가 외부 앱·웹·데이터와 소통하는 표준 규약(앤트로픽 발표 → 업계 표준).
한 멤버가 Cowork + MCP로 만든 서울 아파트 실거래 지도 대시보드.
"채팅 몇 줄"로 에이전트가 앱 하나를 처음부터 끝까지 만든 실제 기록. 실리콘 네스트(경기남부 아파트).



위 3개는 "채팅 대화"만으로 에이전트가 생성·배포한 실제 결과물 화면이다. (waterfirst.github.io/gyeonggi_south_apt)
AI마다 강점이 다르다. 역할을 맞춰야 1+1이 3이 된다. v2.2는 경쟁형·협업형을 Claude가 작업 특성에 따라 선택한다.
아키텍처·복잡추론
TASK SPEC·모드 선택
통합·배포
속도·백엔드
반복구조·1M 컨텍스트
코딩 초안 최속
UX 완성도·창의성
문서·레드팀
세컨드 오피니언
대용량 컨텍스트
멀티파일 평가·리서치
객관 심판
Claude가 작업을 분석해 경쟁형 / 협업형을 선택한다. 사람 명령 1줄 → 최대 4개 AI → 검증된 결과물.

TASK SPEC 작성, 모드 선택, 통합·수정, 배포 단독 권한. 토큰 최소화+완성도 병행.
1M 컨텍스트, 코드 초안 최속. 반복 구조·데이터 처리 특화. SKILL.md 지시 따름.
UI 다듬기, 창의적 문안, 레드팀 반박. 독립 세컨드 오피니언, 교차검증.
대용량 컨텍스트로 전체 코드 일괄 리뷰. 실측 검색·버그 리포트. 경쟁형·협업형 모두 심판.
최종 실행 승인. AI는 제안, 사람이 집행.
각 AI는 마크다운 파일로 소통한다. 채팅이 아니라 문서로 인수인계.
AI를 "그냥" 쓰지 말 것. 시스템으로 묶어야 신뢰가 생긴다.
반복 작업을 절차로 박제. "이런 요청엔 이렇게" 자동 적용.
최상위 운영 규칙. 메모리·키·교차검증·"세는 건 코드". 모든 세션이 따름.
5중 방어. 하드코딩 금지·secrets 중앙화·pre-commit 차단·주간 감사.
모델 등급제(haiku/sonnet/opus)로 비용 최적화. 무신호=무응답.
# 절대 금지: 코드에 평문 키 API_KEY = "sk-xxxxxxxx..." # ❌ pre-commit hook이 차단 # 올바른 방법: 환경변수 / GitHub Actions secrets API_KEY = os.environ["API_KEY"] # ✅ gh secret set MOLIT_API_KEY -R repo # ✅ 암호화 저장오늘도 포크한 레포의 노출 키를 전부 제거하고 secrets로 옮겼다. private 여부 확인 → 마스킹 → 토큰 일회성 → 클론 삭제.
Claude Code의 Bash 도구 호출마다 발생하는 불필요한 토큰을 자동으로 제거하는 Rust 단일 바이너리 훅.
토큰 절약은 모델 선택만의 문제가 아니다. 데이터 구조를 어떻게 넘기느냐도 크다. 월별 컬럼이 계속 늘어나는 와이드포맷보다, date / line / item / value처럼 세운 롱포맷이 AI 요약·비교·이상치 탐지에 훨씬 유리하다.
{
"hooks": {
"PreToolUse": [{
"matcher": "Bash",
"hooks": [{ "type": "command", "command": "rtk hook pre" }]
}],
"PostToolUse": [{
"matcher": "Bash",
"hooks": [{ "type": "command", "command": "rtk hook post" }]
}]
}
}
경로: ~/.claude/settings.json — 한 번 설정하면 모든 세션에 자동 적용
rtk gain — 현재까지 절약된 토큰 수·비율 즉시 조회rtk gain --history — 명령별 절감 이력 (어떤 명령이 가장 많이 절약했나)rtk discover — Claude Code 히스토리 분석 → 아직 RTK가 잡지 못한 기회 식별rtk proxy <cmd> — 필터링 없이 원본 명령 실행 (디버깅용)rtk --version — 설치 확인⚠️ 주의 — rtk gain이 실패하면 reachingforthejack/rtk(Rust Type Kit)가 이미 설치된 것. 올바른 바이너리: Rust Token Killer. which rtk로 경로 확인 후 재설치.
"토큰을 아끼는 것이 곧 AI 에이전트 운영 비용을 줄이는 것이다. RTK는 설정 한 번으로 매 세션마다 자동으로 일한다."
"AI를 그냥 쓰지 말고, 헌법·교차검증·키관리로 묶어 시스템으로 굴려라."
최고의 모델(클로드)을 중심에 두되, GPT·제미나이로 교차검증하고, 스킬·헌법·키관리로 신뢰를 만든다. 그러면 "채팅 한 줄"이 검증된 결과물로 바뀐다.
같은 AI 에이전트 시대, 다른 철학 — 파워유저가 실제로 쓰는 방법
SWE-bench는 실제 GitHub 이슈를 해결하는 능력 측정. Pro는 더 어려운 실전 문제.
표준 벤치는 동점. Pro(실전)에서 Claude Code가 +10.6%p 앞섬. 복잡한 실무 코드일수록 Claude 우위 뚜렷.
동일한 AI 에이전트 패러다임이지만 설계 철학이 정반대.
| 항목 | Claude Code (Anthropic) | Codex CLI (OpenAI) |
|---|---|---|
| 실행 환경 | 로컬 우선 CLI — 내 터미널, 내 파일시스템 | 클라우드 샌드박스 + 오픈소스 CLI |
| 라이선스 | 독점 (Anthropic 서비스) | CLI: Apache-2.0 오픈소스 / 모델: 독점 |
| 컨텍스트 | 1M 토큰 (책 한 권 + 코드베이스) | 400K 토큰 |
| 상호작용 방식 | 인터랙티브 · 승인 게이트 (사람이 함께) | 자율·비동기 실행 (백그라운드 가능) |
| 설정 파일 | CLAUDE.md (계층적: 글로벌/프로젝트/로컬) | AGENTS.md (계층적: root→subdirectory) |
| 보안 모델 | 매 위험 작업 승인 요청 | 샌드박스 격리 / --add-dir 화이트리스트 |
| CI/CD 연동 | GitHub Actions hooks / 크론 자동화 | codex exec --ask-for-approval never |
| MCP 지원 | 전용 설정 (.mcp.json) | codex mcp add / config.toml |
| 모델 | Claude Sonnet 4.6 / Opus 4.8 | GPT-4.1 / o3 / o4-mini 선택 가능 |
| 가격 (월) | $20 (Pro) ~ $200 (Max/Team) | API 종량제 / $8 (ChatGPT Pro 포함) |
| 오픈소스 | CLI 비공개 | CLI 전체 공개 (GitHub) |
| 강점 | 복잡 코드·장문 컨텍스트·에이전트 오케스트레이션 | CI/CD 무인 실행·병렬 시도·비동기 작업 |
파워유저 커뮤니티(Reddit r/ClaudeAI·HN·X)의 실전 조언 종합.
--attempts 5)Reddit r/ClaudeAI, Anthropic 공식 가이드, Blake Crosley 유튜브, 파워유저 스레드 종합.
@import 파일명으로 분리. 프로젝트마다 다른 규칙 적용 가능. 파워유저 팁: "헌법은 짧게, 스킬로 상세화."
.claude/skills/<name>/SKILL.md에 박제. /skill-name 호출로 즉시 실행. CLAUDE.md에는 쓰지 말 것 — Skills는 실행 절차, CLAUDE.md는 원칙. 파워유저 팁: "SKILL.md 있으면 루프가 3회 이내로 수렴."
/continue(이어가기) · /rewind(잘못된 방향 롤백) · /compact(요약 압축) · /clear(새 시작) 타이밍이 핵심. 컨텍스트 70% 넘으면 성능 저하. 파워유저 팁: "무거운 파일 분석 전에 compact."
PostToolUse 훅 → 자동 포맷팅 · 린트 · 커밋 메시지 검증. PreToolUse 훅 → rm -rf · git push --force 차단. 파워유저 팁: "훅이 없으면 AI가 실수해도 막을 방법이 없다."
.mcp.json에 시크릿 하드코딩 절대 금지(git 추적됨). 좁은 도구 선호(파일시스템 전체보다 특정 디렉토리). 파워유저 팁: "MCP 많을수록 컨텍스트 낭비, 결정 지연."
Shift+Tab으로 플랜 모드 진입. 탐색(Explore) → 계획(Plan) → 구현(Implement) → 커밋(Commit) 4단계. 파워유저 팁: "코딩 시작 전에 항상 플랜 확인. 방향이 잘못된 코드는 나중에 지우기 어렵다."
/effort low로 탐색 작업 비용 절약. --bare 플래그로 토큰 절약. 독립 기능은 병렬 워크트리로. 서브에이전트로 토큰 격리. 파워유저 팁: "코드 리뷰는 haiku, 복잡 추론은 opus."
@파일명으로 특정 파일만 컨텍스트에 포함. 터미널 파이프(cat file | claude)로 stdin 입력. /batch로 대량 마이그레이션. 파워유저 팁: "폴더 전체 던지기보다 @파일로 필요한 것만."
/loop로 반복 실행. /schedule로 예약 작업 등록. /voice로 음성 입력. cokacdir처럼 텔레그램 연동하면 핸드폰으로 지시. 파워유저 팁: "AI를 항상 켜놓는 것이 아니라 시스템으로 굴리는 것."
예시 1) 세미나 자료 정리 - CLAUDE.md에 "품질팀 기준으로 쓰기", "밝은 톤 유지", "README와 본편 동기화" 규칙 정의 - Claude에게 메인 페이지/확장자료/보강자료 역할 정리 지시 - 수정 후 두 번째 세션으로 리뷰만 따로 수행 예시 2) 코드베이스 수정 - 먼저 /compact 후 관련 파일만 @파일명으로 지정 - Shift+Tab 플랜 모드로 변경 범위 확인 - PostToolUse 훅으로 포맷팅/린트 자동 실행 예시 3) 반복 보고 자동화 - SKILL.md에 "뉴스 수집 → 요약 → 출처 체크 → 텔레그램 전송" 절차 저장 - /schedule 로 매일 아침 요약 루프 등록
피터 슈타인버거 사례처럼, 비싼 Claude를 처음부터 끝까지 태우기보다 초안 작성·타이핑·반복 수정은 Codex에 맡기고, Claude는 방향 결정과 최종 검토에 집중시키는 편이 효율적이다.
OpenAI 공식 CLI 문서, Composio 가이드, okhlopkov.com 딥다이브, r/OpenAI 스레드, DEV.to 파워유저 게시물 종합.
config.toml에 named profile 정의. [profile.fast](gpt-4.1-mini + low reasoning) / [profile.careful](o3 + high) / [profile.ci](자동승인). 작업 성격에 맞게 codex --profile fast로 즉시 전환.
codex exec --ask-for-approval never "태스크 설명"으로 완전 자동 실행. GitHub Actions와 통합하면 PR 생성 → 자동 리뷰·수정 파이프라인 구축 가능. 파워유저 팁: "승인 없는 자동화는 AGENTS.md가 완벽해야 가능."
/plan 명령으로 실행 계획 먼저 출력. 계획 승인 후 실행. 파워유저 팁: "코드 500줄 이상이면 반드시 /plan 확인. 잘못된 계획으로 전체 리팩토링은 시간 낭비."
AGENTS.override.md로 특정 파일 수정 동결 가능.
@파일명(파일 컨텍스트 추가) · !(셸 명령 실행) · Ctrl+R(히스토리 검색) · Ctrl+G(현재 실행 중단) · Alt+, / Alt+.(추론 강도 조절). 파워유저 팁: "Alt+. 로 reasoning effort 올리면 복잡한 버그 해결률 상승."
gpt-4.1-mini + low. 복잡 디버깅 → o3 + high. 빠른 반복 → o4-mini + medium. 모델은 --model 플래그, 추론은 --reasoning-effort low/medium/high. 파워유저 팁: "o3는 느리지만 정확. 80%는 4.1-mini로 충분."
codex exec --attempts 5 "이 버그 수정해"로 같은 태스크를 5가지 다른 방법으로 동시 실행. best-of-N 선택. 파워유저 팁: "CI 환경에서 하루짜리 버그를 30분에 해결하는 비법."
codex mcp add <server-url>로 MCP 서버 등록. ~/.codex/config.toml의 [mcp] 섹션으로 영구 설정. 파워유저 팁: "GitHub MCP + Codex 조합이면 PR 자동 생성·리뷰까지 무인화."
--dangerously-allow-full-access 절대 금지. 대신 --add-dir ./src로 필요한 폴더만 화이트리스트. AGENTS.override.md로 특정 파일 동결. 파워유저 팁: "샌드박스가 Codex의 핵심 차별점. 이걸 끄는 건 안전벨트 제거."
codex cloud "태스크"로 클라우드에서 비동기 실행. 결과를 codex apply <task-id>로 로컬에 적용. 노트북 닫아도 작업 계속. 파워유저 팁: "잠자는 동안 Codex Cloud가 100개 PR 초안을 만들어놓은 걸 아침에 리뷰."
예시 1) 버그 수정 자동화 codex exec --attempts 5 --ask-for-approval never \ "로그인 버그 수정. 모든 테스트 통과, 린트 에러 0개, 변경 파일 4개 이하" 예시 2) CI/CD 파이프라인 - AGENTS.md에 금지사항/완료조건 정의 - GitHub Actions에서 codex exec 실행 - PR 초안 생성 후 사람은 리뷰만 수행 예시 3) 모델/비용 분리 - 단순 생성: --model gpt-4.1-mini --reasoning-effort low - 복잡 디버깅: --model o3 --reasoning-effort high - 어려운 문제는 --attempts N으로 병렬 시도
파워유저 커뮤니티가 실제로 가장 많이 쓰는 패턴.
2026년 현재 둘은 경쟁 관계가 아니다. 클로드가 판단하고 Codex가 실행하는 분업이 파워유저들의 결론.
사내 Wave(사내망) 환경에서 개인 PC를 퍼블릭 인스턴스처럼 활용하는 방법
사내 Wave(사내망)를 사용 중이라면 — 같은 Wave에 접속한 동료들은 내 PC에 IP로 직접 접근할 수 있습니다.
즉, 내 PC가 일종의 퍼블릭 인스턴스 역할을 합니다.
별도 서버 없이, 내 노트북에서 서비스를 켜두면 동료들이 브라우저로 바로 접속 가능!
이 IP 주소가 동료들이 접속할 주소입니다. 아래 포트를 붙여서 공유하세요.
데이터·AI 앱을 Python만으로 빠르게 만들고 배포
http://자신의IP:8501API 서버 + 커스텀 프론트엔드 완전 제어
http://자신의IP:8502--host 0.0.0.0 필수 — 외부 접속 허용
품질팀에서 많이 겪는 문제다. uvicorn --reload로 띄우면 프로세스가 재시작되면서 포트가 점유된 채 남거나,
사내 보안 프로그램/방화벽/절전 모드 때문에 접속이 끊기는 경우가 많다.
--reload가 개발용 재기동 프로세스를 하나 더 띄움--reload 없이 실행
실무 팁: 품질팀 내부 공유용이면 “앱마다 포트 하나”보다, 아래 Nginx로 /app1, /app2 형태로 묶는 게 훨씬 덜 불안정하다.
/ 경로로 여러 앱 배포 — Nginx로 관리FastAPI 8502, Streamlit 8501, 또 다른 앱 8600… 이런 식으로 포트를 계속 열면 공유도 어렵고 충돌도 많다. 이때 Nginx를 프론트 문지기(reverse proxy)로 세우면, 동료들은 포트 하나(예: 80)만 보고, 내부적으로는 서로 다른 앱으로 나눠 보낼 수 있다.
/report, /chat, /dashboard 식으로 경로 분기
이렇게 해두면 동료는 http://내IP/report/, /chat/, /dashboard/ 로 접속한다.
품질팀 실무에서는 결국 “DB에서 뽑아와서 정리하고, 보고서로 남기는 것”이 핵심이다. 가장 안정적인 흐름은 SQL로 먼저 필요한 데이터만 좁게 가져오고, 그 다음 Python/판다스로 가공해서 Streamlit/FastAPI/보고서로 넘기는 방식이다.
실무 팁: DB에서 처음부터 다 끌어오지 말고, 날짜·라인·공정·제품을 SQL에서 먼저 좁혀야 속도도 빠르고 토큰도 덜 든다.
같은 Wave에 연결된 모든 기기에서 브라우저로 내 IP:포트에 접속 가능
개인 PC 배포는 빠르게 시작하기엔 좋지만, 팀 서비스가 되면 한계가 분명하다. 특히 품질팀은 반복 조회·자동 보고·장기 데이터 보관이 중요하기 때문에, 결국 팀 서버가 있어야 서비스가 자산으로 남는다.
sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install -y curl git vim htop net-tools ufw nginx sudo apt install -y python3-pip python3-venv sudo apt install -y docker.io docker-compose-v2 sudo systemctl enable docker nginx
핵심: 사내망에서 고정 IP를 받고, Nginx + FastAPI + Python 배치 + DB 저장 구조를 기본 골격으로 잡는 것이 가장 현실적이다.
추가 참고: 핸드폰을 서버로 만드는 방법 상세가이드 · 서버 노트북에서 HTML/FastAPI 호스팅하는 방법
sudo systemctl start myapp sudo systemctl stop myapp sudo systemctl restart myapp sudo systemctl status myapp sudo journalctl -u myapp -f
/report, /dashboard처럼 같은 주소 체계로 관리htop, df -h, journalctl로 상태 확인핵심: 여러 사람이 접속해도 된다. 다만 “공용 저장 PC”가 아니라 규칙 있는 팀 서버로 운영해야 한다.
품질팀 입장에서 이게 서버의 가장 큰 명분 중 하나다. CUBIC DB가 3개월 데이터만 보관한다면, 장기 트렌드 분석·공정 변경 전후 비교·제품군별 반복 불량 추적이 구조적으로 어렵다.
한 줄 요약: 팀 서버는 단순 배포용이 아니라, 품질팀 장기 데이터 자산을 쌓는 저장소 역할을 한다.
현재 품질팀 내에는 18TB 하드디스크 2개가 달린 DB용 PC가 있고, Windows 상태에서 CUBIC 서버의 수명데이터를 원격 저장하고 있다. 그런데 지금처럼 “그냥 큰 저장소”로만 쓰면, 데이터는 쌓여도 팀의 분석 역량은 그만큼 커지지 않는다.
핵심 메시지: 지금의 18TB×2 PC는 그냥 큰 하드가 아니라, 제대로 운영만 붙이면 품질팀 장기 데이터 플랫폼이 될 수 있다.
가능하다. 다만 “모든 걸 혼자 직접 코딩”하는 방식이 아니라, Codex를 운영 보조자로 두고 사람이 체크리스트 기반으로 승인하는 방식이어야 현실적이다. 즉 비개발자에게 필요한 건 프로그래밍 언어 숙련보다 작업 순서와 검증 습관이다.