스킬을 소개한 이후로 클로드(Claude)의 에이전트 생태계 구성 요소들이 어떻게 함께 작동하는지에 대한 관심이 높아졌다.
Claude Code에서 정교한 워크플로를 구축하든, API로 엔터프라이즈 솔루션을 만들든, Claude.ai에서 생산성을 극대화하든, 어떤 도구를 언제 사용해야 하는지 알면 클로드와 함께 작업하는 방식을 혁신할 수 있다.
이 가이드는 각 구성 요소를 분석하고 언제 어떤 것을 사용해야 하는지 설명하며, 강력한 에이전트 워크플로를 위해 이를 결합하는 방법을 보여준다.
스킬은 클로드가 특정 작업과 관련이 있을 때 동적으로 발견하고 로드하는 지시 사항, 스크립트, 리소스를 포함한 폴더다. 엑셀 스프레드시트 작업부터 조직의 브랜드 가이드라인 준수까지 특정 도메인에서 클로드에게 전문성을 부여하는 전문적인 훈련 매뉴얼로 생각하면 된다.
스킬 작동 방식: 클로드가 작업을 마주하면, 사용 가능한 스킬을 스캔해 관련 항목을 찾는다. 스킬은 점진적 공개 방식을 사용한다. 먼저 메타데이터(~100 토큰)가 로드되며, 스킬이 관련 있는지 판단할 수 있는 최소한의 정보를 제공한다. 필요한 경우 전체 지시 사항(<5k 토큰)이 로드되며, 번들 파일이나 스크립트는 요청 시에만 로드된다.
스킬 사용 시기: 클로드가 특수한 작업을 일관되게 효율적으로 수행해야 할 때 스킬을 선택한다. 특히 다음과 같은 경우에 적합하다:
예시: 브랜드 가이드라인 스킬을 만들어 회사의 색상 팔레트, 타이포그래피 규칙, 레이아웃 사양을 포함시킨다. 클로드가 프레젠테이션이나 문서를 만들 때마다 매번 설명하지 않아도 자동으로 이 표준을 적용한다.
스킬에 대해 더 알아보고 확장 중인 스킬 라이브러리를 확인해보자.
프롬프트는 클로드와 대화할 때 자연어로 제공하는 지시사항이다. 일시적이며 대화형으로 반응한다. 즉각적인 맥락과 방향성을 제공한다.
프롬프트 사용 시기: 다음과 같은 경우에 프롬프트를 사용한다:
예시:
이 코드에 대해 포괄적인 보안 리뷰를 수행해 줘. 다음 사항을 확인해 줘:
1. 일반적인 취약점 포함:
2. 발견된 각 문제에 대해 다음을 제공해 줘:
3. 코드 컨텍스트: [코드 기능, 언어/프레임워크, 실행 환경 설명 - 예: “사용자 인증과 결제 데이터 처리를 담당하는 Node.js REST API”]
4. 추가 고려사항:
발견 사항을 심각도와 잠재적 영향에 따라 우선순위를 정해 줘.
전문가 팁: 프롬프트는 클로드와 상호작용하는 주요 수단이지만 대화 간에 유지되지 않는다. 반복적인 워크플로우나 전문 지식이 필요할 경우, Skill이나 프로젝트 지침으로 저장하는 것을 고려해 본다.
Skill 사용 시기: 여러 대화에서 같은 프롬프트를 반복해서 입력한다면 Skill을 만드는 시점이다. “OWASP 표준으로 이 코드의 보안 취약점을 검토해 줘” 또는 “이 분석을 실행 요약, 주요 발견 사항, 권장 사항으로 정리해 줘”와 같은 반복 지시를 Skill로 변환한다. 이렇게 하면 매번 절차를 다시 설명할 필요가 없고 일관된 실행이 보장된다.
시작하려면 프롬프트 라이브러리, 프롬프트 작성 모범 사례, 또는 스마트 프롬프트 생성기를 확인해 본다.
유료 Claude 플랜에서는 프로젝트를 이용할 수 있다. 프로젝트는 독립적인 작업 공간으로, 각각 고유한 채팅 기록과 지식 기반을 갖추고 있다. 프로젝트마다 20만 토큰의 컨텍스트 창이 제공되며, 문서를 업로드하고 컨텍스트를 제공하며 해당 프로젝트 내 모든 대화에 적용되는 커스텀 지시사항을 설정할 수 있다.
프로젝트 작동 방식: 프로젝트 지식 기반에 업로드한 모든 내용은 해당 프로젝트 내 모든 채팅에서 활용 가능하다. Claude는 자동으로 이 컨텍스트를 사용해 더 정확하고 관련성 높은 답변을 제공한다. 프로젝트 지식이 컨텍스트 제한에 근접하면 Claude는 Retrieval Augmented Generation(RAG) 모드를 자동으로 활성화해 최대 10배까지 용량을 확장한다.
프로젝트 사용 시기: 다음 상황에 프로젝트를 선택한다:
예시: 시장 조사, 경쟁사 분석, 제품 사양이 포함된 “4분기 제품 출시” 프로젝트를 생성한다. 이 프로젝트 내 모든 채팅에서는 컨텍스트를 다시 업로드하거나 설명할 필요 없이 이 지식에 접근할 수 있다.
스킬 사용 시기: 보안 검토 절차나 데이터 분석 방법과 같이 여러 에이전트나 대화에서 동일한 전문 지식이 필요하면 개별 하위 에이전트에 지식을 구축하는 대신 스킬을 생성한다. 스킬은 휴대 가능하고 재사용할 수 있지만, 하위 에이전트는 특정 워크플로우를 위해 구축된다. 모든 에이전트가 적용할 수 있는 전문 지식을 가르칠 때는 스킬을 사용하고, 특정 도구 권한과 컨텍스트 격리가 필요한 독립적인 작업 실행이 필요할 때는 하위 에이전트를 사용한다.
서브에이전트는 각각 독립적인 컨텍스트 윈도우, 커스텀 시스템 프롬프트, 특정 도구 접근 권한을 가진 전문 AI 어시스턴트이다. Claude Code와 Claude Agent SDK에서 사용 가능하며, 개별 작업을 독립적으로 처리한 후 메인 에이전트에 결과를 반환한다.
작동 방식: 각 서브에이전트는 고유한 설정으로 동작한다. 사용자는 서브에이전트의 역할, 문제 해결 방법, 접근 가능한 도구를 직접 정의할 수 있다. Claude는 서브에이전트의 설명을 기반으로 작업을 자동으로 위임하거나, 사용자가 특정 서브에이전트를 직접 호출할 수도 있다.
적절한 사용 시기:
예시:
코드 리뷰어 서브에이전트를 생성한다. Read, Grep, Glob 도구는 허용하지만 Write나 Edit은 제한한다. 코드 수정 시 Claude가 자동으로 이 서브에이전트를 호출해 품질과 보안을 검토하도록 하며, 의도치 않은 변경을 방지한다.스킬 사용이 더 적합한 경우: 보안 검토 절차나 데이터 분석 방법처럼 여러 에이전트가 공유하는 전문 지식이 필요하면 서브에이전트 대신 스킬을 생성한다. 스킬은 재사용 가능한 반면, 서브에이전트는 특정 워크플로우를 위해 설계된다. 모든 에이전트가 적용할 수 있는 지식은 스킬로, 독립적인 작업 실행과 컨텍스트 분리가 필요하면 서브에이전트를 사용한다.
서브에이전트에 대한 더 많은 정보를 확인할 수 있다.
MCP는 AI 애플리케이션과 기존 도구 및 데이터 소스 사이에 범용 연결 계층을 생성한다.
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 어시스턴트를 외부 시스템(콘텐츠 저장소, 비즈니스 도구, 데이터베이스, 개발 환경 등)에 연결하기 위한 개방형 표준이다.
MCP 작동 방식: MCP는 Claude를 다양한 도구와 데이터 소스에 연결하는 표준화된 방법을 제공한다. 각 데이터 소스마다 커스텀 통합을 구축하는 대신 단일 프로토콜을 사용한다. MCP 서버는 데이터와 기능을 노출시키며, Claude 같은 MCP 클라이언트는 이 서버에 연결한다.
MCP 사용 시기: Claude가 다음 작업이 필요할 때 MCP를 선택한다:
예시: MCP를 통해 Claude를 회사의 Google Drive에 연결한다. 이제 Claude는 수동 업로드 없이 문서를 검색하고 파일을 읽으며 내부 지식을 참조할 수 있다. 연결은 지속적으로 유지되며 자동으로 업데이트된다.
스킬 대체 사용 시기: MCP는 Claude를 데이터에 연결하는 반면, 스킬은 해당 데이터를 어떻게 활용할지 Claude에게 가르친다. 도구 사용 방법이나 절차(예: “데이터베이스 쿼리 시 항상 날짜 범위로 먼저 필터링하라” 또는 “Excel 보고서를 특정 수식으로 포맷하라”)를 설명해야 한다면 스킬을 사용한다. Claude가 데이터베이스나 Excel 파일에 접근하는 것 자체가 필요하다면 MCP를 사용한다. 둘을 함께 사용할 수 있다: 연결에는 MCP, 절차적 지식에는 스킬. MCP에 대해 더 알아보기 및 MCP 서버 구축 방법 문서 확인.
이 기본 구성 요소들을 조합하면 진정한 위력이 발휘된다. 각각은 고유한 목적을 가지고 있으며, 함께 작동하면 정교한 에이전트 기반 워크플로를 구축할 수 있다.
| 기능 | 스킬 | 프롬프트 | 프로젝트 | 서브에이전트 | MCP |
|---|---|---|---|---|---|
| 제공 내용 | 절차적 지식 | 상황별 지시사항 | 배경 지식 | 작업 위임 | 도구 연결성 |
| 지속성 | 대화 간 유지 | 단일 대화 내 | 프로젝트 내 | 세션 간 지속 | 지속적 연결 |
| 포함 항목 | 지시사항 + 코드 + 자산 | 자연어 | 문서 + 컨텍스트 | 전체 에이전트 로직 | 도구 정의 |
| 로드 시점 | 필요 시 동적 로드 | 매번 새로 로드 | 프로젝트 전체에서 항상 | 호출 시 | 항상 사용 가능 |
| 코드 포함 가능 | 예 | 아니오 | 아니오 | 예 | 예 |
| 최적 용도 | 전문 지식 활용 | 빠른 요청 처리 | 중앙 집중식 컨텍스트 | 전문 작업 처리 | 데이터 접근 |
여러 구성 요소를 결합한 종합적인 리서치 에이전트를 만들어 보자. 이 예제에서는 경쟁사 분석을 수행하는 에이전트를 조립하고 작동시키는 방법을 보여준다.
1단계: 프로젝트 설정
“경쟁사 인텔리전스” 프로젝트를 생성하고 다음 자료를 업로드한다:
프로젝트 지시사항 추가:
우리 제품 전략 관점에서 경쟁사를 분석한다. 차별화 기회와 신흥 시장 트렌드에 집중한다. 구체적인 근거와 실행 가능한 권고안을 제시한다.
2단계: MCP를 통한 데이터 소스 연결
다음 서비스에 대한 MCP 서버를 활성화한다:
3단계: 전문화된 스킬 생성
“경쟁사-분석” 스킬 생성:
# 내 회사 GDrive 탐색 스킬
## 개요
메리디안 테크의 Google Drive 구조에 최적화된 검색 및 검색 전략. 내부 문서, 연구 자료, 전략 자료를 효율적으로 찾는다.
## 드라이브 구성
**최상위 구조:**
- `/전략 및 계획/` - OKR, 분기별 계획, 이사회 자료
- `/제품/` - PRD, 로드맵, 기술 사양서
- `/연구/` - 시장 조사, 경쟁사 정보, 사용자 연구
- `/영업 및 마케팅/` - 사례 연구, 피치 자료, 캠페인 자료
- `/고객 성공/` - 구현 가이드, 성과 지표
- `/회사 운영/` - 정책, 조직도, 팀 디렉토리
**명명 규칙:**
- 형식: `YYYY-MM-DD_문서명_vX`
- 최종 버전은 `_FINAL` 표시
- 초안은 `_DRAFT` 또는 `_WIP` 포함
## 검색 모범 사례
1. **넓게 시작 후 필터링** - 폴더 컨텍스트 + 키워드 사용
2. **문서 소유자 대상** - 영업 자료는 영업/에서, 루트가 아님
3. **최신성 확인** - 현재 전략을 위해 지난 6개월 자료 우선
4. **"진리의 원천" 찾기** - `_FINAL`, `_APPROVED` 파일 또는 `/Archives/Official/` 내 자료4단계: 서브에이전트 구성(Claude Code/SDK 전용)
전문화된 서브에이전트 생성:
시장-연구원 서브에이전트:
이름: 시장-연구원
설명: 시장 트렌드, 산업 보고서, 경쟁사 데이터 연구. 경쟁사 분석에 적극 활용.
도구: 읽기, 검색, 웹 검색
---
경쟁사 인텔리전스 전문 시장 연구 분석가.
연구 시:
1. 권위 있는 소스 식별(가트너, 포레스터, 산업 보고서)
2. 양적 데이터 수집(시장 점유율, 성장률, 자금 조달)
3. 질적 통찰 분석(분석가 의견, 고객 리뷰)
4. 트렌드와 패턴 종합
신뢰 수준과 인용 자료를 함께 제시.기술-분석가 서브에이전트:
이름: 기술-분석가
설명: 기술 아키텍처, 구현 접근법, 엔지니어링 결정 분석. 기술적 경쟁사 분석에 사용.
도구: 읽기, Bash, 검색
---
경쟁사 기술 선택을 분석하는 기술 아키텍트.
분석 시:
1. 공개 저장소와 기술 문서 검토
2. 아키텍처 패턴과 기술 스택 평가
3. 확장성과 성능 접근법 분석
4. 기술적 강점과 한계 식별
우리 제품 결정에 도움이 되는 실행 가능한 기술 통찰에 집중.5단계: 리서치 에이전트 활성화
이제 Claude에 “상위 3개 경쟁사의 새로운 AI 기능 포지셔닝을 분석하고 우리가 활용할 수 있는 격차를 식별하라”고 요청하면 다음과 같은 과정이 진행된다:
결과: 여러 데이터 소스에서 가져온 종합적인 경쟁사 분석으로, 분석 프레임워크를 따르고 전문 지식을 활용하며 연구 프로젝트 전반에 걸쳐 컨텍스트를 유지한다.
스킬은 점진적 공개 방식을 사용해 Claude의 효율성을 유지한다. 작업을 수행할 때 Claude는 먼저 스킬 메타데이터(설명과 요약)를 스캔해 관련 항목을 찾는다. 일치하는 스킬이 있으면 전체 지침을 불러온다. 마지막으로 스킬에 실행 가능한 코드나 참조 파일이 포함된 경우, 필요할 때만 해당 내용을 로드한다.
이 아키텍처는 Claude의 컨텍스트 윈도우를 과부하 없이 많은 스킬을 사용할 수 있게 한다. Claude는 필요한 것만 정확히 필요한 시점에 접근한다.
스킬을 사용할 때: 모든 Claude 인스턴스가 로드하고 사용할 수 있는 기능이 필요할 때. 스킬은 훈련 자료와 같아서 모든 대화에서 특정 작업을 더 잘 수행할 수 있도록 돕는다.
서브에이전트를 사용할 때: 독립적으로 워크플로우를 처리하는 특정 목적을 위한 완전한 자체 포함형 에이전트가 필요할 때. 서브에이전트는 자신만의 컨텍스트와 도구 권한을 가진 전문 직원과 같다.
둘을 함께 사용할 때: 전문적인 지식을 가진 서브에이전트가 필요할 때. 예를 들어 코드 리뷰 서브에이전트가 언어별 모범 사례를 위해 스킬을 사용할 수 있다. 이는 서브에이전트의 독립성과 스킬의 이식 가능한 전문 지식을 결합한 것이다.
프롬프트를 사용할 때:
- 일회성 지침을 전달할 때
- 즉각적인 컨텍스트를 제공할 때
- 대화형 상호작용이 필요할 때
프롬프트는 반응적이며 일시적인 특성을 가진다.
스킬을 사용할 때:
- 반복적으로 필요한 절차나 전문 지식이 있을 때
스킬은 능동적으로 적용되며(클로드가 적용 시점을 판단), 대화를 넘어 지속적으로 활용 가능하다.
함께 사용하기:
스킬과 프롬프트는 자연스럽게 상호보완적이다. 스킬로 기본 전문성을 제공한 후, 프롬프트로 각 작업에 맞는 구체적인 컨텍스트와 세부 조정을 추가한다.
프로젝트를 사용할 때: 특정 프로젝트에 대한 모든 대화에서 참고해야 할 배경 지식과 맥락이 필요할 때. 프로젝트는 항상 로드되는 정적 참고 자료를 제공한다.
스킬을 사용할 때: 절차적 지식과 실행 가능한 코드가 필요하며, 관련이 있을 때만 활성화되어야 할 때. 스킬은 요청 시 로드되는 동적 전문 지식을 제공해 컨텍스트 윈도우를 절약한다.
함께 사용할 때: 지속적인 컨텍스트와 전문적인 기능이 모두 필요할 때. 예를 들어 제품 사양과 사용자 연구가 담긴 ‘제품 개발’ 프로젝트와 기술 문서 작성, 사용자 피드백 데이터 분석을 위한 스킬을 결합할 수 있다.
핵심 차이점: 프로젝트는 “이것이 알아야 할 내용이다”라고 말한다. 스킬은 “이렇게 작업해야 한다”라고 말한다. 프로젝트는 작업할 지식 기반을 제공한다. 스킬은 모든 대화와 프로젝트에서 작동하는 기능을 제공한다.
네. Claude Code와 Agent SDK에서는 주 에이전트와 마찬가지로 서브 에이전트도 스킬에 접근하고 사용할 수 있습니다. 이 기능을 통해 특화된 서브 에이전트가 휴대 가능한 전문 지식을 활용하는 강력한 조합을 만들 수 있습니다.
예를 들어, 파이썬 개발자 서브 에이전트는 팀의 규칙에 따라 데이터 변환을 수행하기 위해 pandas-analysis 스킬을 사용할 수 있습니다. 반면 문서 작성 서브 에이전트는 일관된 API 문서 포맷팅을 위해 technical-writing 스킬을 사용할 수 있습니다.
Skills로 빌드할 준비가 됐다면 시작하는 방법은 다음과 같다:
Claude.ai 사용자:
API 개발자:
Claude Code 사용자: