Command, Skill, SubagentClaude Code의 확장 메커니즘 중 Command, Skill, Subagent는 형태가 비슷해서 점점 커지는 개념(Command 1. 왜 이렇게 헷갈릴 수밖에 없는가세 개념이 헷갈리는 데는 이유가 있다.셋 다 .claude/ 하위 디렉토리에 markdown으로 정의한다.셋 다 사용자가 직접 만드는 커스텀 확장이다.셋 다 frontmatter + 본문 markdown이라는 같은 형식을 쓴다.거기에 더해, 2026년 1월 Claude Code 2.1.0 릴리스에서 Custom slash command가 Skill로 통합됐다. 공식 릴리스 노트의 표현을 그대로 옮기면 "슬래시 커맨드와 스킬을 병합하여 멘탈 모델을 단순화한다, 동작 변화는 없다"이다. 이제 .c..

프로젝트에 API 없이 AI 붙이기프로젝트에 요약, 분류, 번역 같은 AI 기능을 넣고 싶다. 그런데 API 호출을 사용하여 실험 단계에서 이것저것 돌려보다 보면 한 달에 수십 달러가 우습게 나간다. 이미 구독을 쓰고 있다면, API 호출 대신 Claude Code CLI를 subprocess로 불러서 같은 일을 할 수 있다. Anthropic이 공식적으로 지원하는 헤드리스 모드를 활용하는 방법이다.이 방식이 맞는 상황인지 먼저 확인해 보자.상황적합도혼자 쓰는 사이드 프로젝트, 로컬 자동화매우 적합프롬프트 실험, 반복 테스트적합배치 처리 (하루 수십~수백 건)구독 리밋 체크 필요외부 사용자에게 서비스 제공 API로 가야 함 24/7 백그라운드 자동화 레이트 리밋 자주 걸림 API 종량제는 개인 프로젝트에..

코드 한 줄이 아닌 프로젝트 전체를 맡기는 법AI에게 작은 함수 하나, 컴포넌트 한 개를 만들어 달라고 부탁하는 일은 이제 너무 익숙해졌다. 그런데 막상 "업무 관리 도구를 처음부터 만들어 줘" 같은 요청을 던져 보면 결과물은 늘 어딘가 부족하다. 구조는 엉성하고, 기능 사이의 연결이 깨지고, 며칠 뒤 수정을 요청하면 AI는 자기가 뭘 만들었는지조차 잊어버린다.이 글은 그 한계를 메우기 위해 등장한 BMAD(Breakthrough Method for Agile AI-Driven Development)라는 방법론을 소개하고, 실제로 업무 관리 툴 하나를 처음부터 만들 때 BMAD를 어떻게 적용하는지 보편적인 흐름으로 정리해 본다.1. BMADBMAD는 AI 에이전트 기반 소프트웨어 개발 방법론이다.AI를 ..

Git Worktree를 활용한 개발 워크플로우 개선stash 없이, 충돌 없이 — 여러 작업을 동시에 진행하는 방법 개발하다 보면 유독 타이밍이 나쁜 순간이 있다.신규 기능 한창 개발 중인데 라이브 버그가 터진다. AI에게 리팩토링을 맡겼더니 생각보다 파일을 많이 건드려서 메인 브랜치가 불안해진다. 동료 PR을 리뷰해야 하는데 내 작업을 멈추기도 애매하다.이럴 때 보통은 git stash로 작업을 임시 저장하고 브랜치를 옮기고, 끝나면 다시 복귀하는 흐름을 반복한다. 번거롭기도 하고, 복귀 후에 "어디까지 했더라"를 다시 파악하는 컨텍스트 스위칭 비용도 크다.Git Worktree는 이 구조 자체를 바꿔준다. Git 2.5(2015)부터 있던 기능인데, AI 코딩 도구가 일상화되면서 다시 주목받고 있다..

1. MCPMCP는 클라이언트(AI 도구)와 서버(도구 제공자) 사이를 잇는 JSON-RPC 기반 프로토콜이다.[AI 도구] - [MCP Server] - [파일 / API / DB]MCP 서버 하나가 "파일 읽기", "DB 조회", "GitHub PR 생성" 같은 툴(Tool)을 정의하면, AI가 작업 중에 그 툴을 자동으로 호출한다. 예를 들어 "이 프로젝트의 DB 스키마를 보고 마이그레이션 코드 짜줘"라고 하면 AI가 MCP를 통해 실제 DB에 접근한 뒤 코드를 작성한다.방식설명주요 사용처stdio표준 입출력으로 통신. 로컬 프로세스를 직접 실행npx, node, python 로컬 실행HTTP (SSE / Streamable)HTTP로 통신. 원격 서버 접속 가능Docker 서버, 원격 배포 2. ..

1. 최적화높은 렌더링 부하와 CPU 병목 현상은 게임의 프레임 속도를 떨어뜨리고 게임 플레이에 영향을 줄 수 있다. 이를 해결하기 위해 최적화는 필수이다. 특히 최적화는 한 번에 끝나는 작업이 아니기 때문에 작업, 테스트, 개선의 반복이 중요하다. 2. 렌더링 최적화 렌더링(rendering)은 컴퓨터 프로그램을 이용해 2D 또는 3D 모델에서 이미지를 생성하는 프로세스이다.CullingLODNaniteShader Complexity View를 통해 머터리얼 복잡도 확인필요하지 않은 그림자 제거 및 실시간 그림자 최소화 1) Culling렌더링 최적화 기법 중 가장 대표되는 Culling에 대해 알아보자. Culling은 굳이 렌더링 하지 않아도 된다고 판단된 오브젝트들을 제외하는 것을 말한다. 언리얼..