AI VIDEO BRIEFING
Claude Code AI 비서 만들기 — 폴더 구조·CLAUDE.md·스킬·서브에이전트 4단계
Claude Code를 일정 관리·리서치·콘텐츠 작성을 대신하는 개인 비서로 키우는 방법. 폴더 구조, CLAUDE.md, 컨텍스트 파일, 스킬과 서브 에이전트까지 4단계로 정리했다.

핵심 메시지
쉽게 이해하기
영상은 네 개의 에이전트가 동시에 일하는 데모로 시작한다 — 일정·프로젝트·분기 목표를 훑어 하루를 계획하는 '모닝 커피', 서브 에이전트로 자료를 조사해 링크드인 글과 캐러셀을 만드는 작업, 팀이 주간·분기 목표대로 가는지 점검하는 '펄스 체크', 그리고 영상용 시각 자료 생성이다. 발표자는 이 작업들을 수동으로 하면 최소 25분 걸리지만 비서로는 1~2분이면 끝난다고 말한다.
1단계는 '집을 마련하기', 즉 프로젝트 구조다. 무료 IDE인 VS Code에 Claude Code 확장을 설치하고(유료 Anthropic 플랜 필요) 작업 폴더를 연다. 핵심은 CLAUDE.md 파일이다. Claude Code는 메시지를 읽기 전에 매번 이 파일을 통째로 읽으므로, 여기에는 프로젝트가 무엇인지, 규칙과 맥락을 어디서 찾는지 같은 가장 중요한 내용만 담아야 한다. 잡다한 정보를 가득 채우면 토큰과 맥락 창을 빠르게 소모한다.
2단계는 '생명 불어넣기'로, 에이전트에게 사용자에 대한 맥락을 학습시키는 단계다. 붙여넣은 프롬프트가 인터뷰처럼 이름·역할·시간대·업무·팀·우선순위·소통 방식을 질문하고, 그 답을 바탕으로 me·work·team·current priorities 같은 파일과 폴더 구조를 자동으로 만든다. 소통 스타일(불릿 사용, 간결함, 캐주얼한 말투 등)도 규칙으로 저장된다. 모르는 항목은 'skip'으로 넘기고 나중에 채울 수 있다.
3단계는 '손 달아주기', 실제로 일을 시키는 단계다. 발표자는 Perplexity API 키를 .env에 넣어 단순 웹 검색을 넘어선 '맥락이 반영된 리서치 스킬'을 만든다. 스킬은 .claude/skills 폴더에, 서브 에이전트는 .claude/agents 폴더에 저장된다. 서브 에이전트는 독립된 맥락 창을 가지며 다른 모델을 쓸 수 있어, 예컨대 저렴한 리서치는 Opus 대신 Haiku로 위임할 수 있다. 스킬·에이전트 파일은 YAML 프런트매터로 이름과 설명을 정의하면 Claude가 언제 쓸지 더 잘 이해하고 토큰도 절약된다.
4단계는 '성장시키기'다. 핵심은 매일 이 환경만 사용하는 것이다 — 기존 커스텀 GPT나 프로젝트의 지침을 이 안의 스킬로 옮기고, 쓸 때마다 마음에 든 점과 아쉬운 점을 알려 개선한다. 리서치·콘텐츠 생성·프로젝트 업데이트가 모두 이 폴더 안에 쌓이기에 쓸수록 사용자의 업무를 더 잘 이해하게 된다. 깃허브에 올리면 클라우드 백업·롤백·기기 간 동기화가 가능해 어느 기기에서도 비서를 불러올 수 있다.
주요 인사이트
- CLAUDE.md를 '모든 정보의 저장소'가 아니라 '다른 파일의 위치를 가리키는 색인'으로 가볍게 유지하는 것이 토큰을 아끼면서도 풍부한 맥락을 주는 핵심 기법이다.
- 스킬과 서브 에이전트의 차이를 명확히 한다 — 스킬은 현재 맥락에서 능력을 더하고, 서브 에이전트는 독립된 맥락과 더 저렴한 모델로 작업을 위임해 비용을 낮춘다.
- 리서치 결과·콘텐츠·결정 기록이 모두 프로젝트 폴더에 남기 때문에, 맥락을 비워도 파일을 다시 읽어 이어갈 수 있고 쓸수록 똑똑해진다는 점이 폴더 관리의 진짜 이유다.
- 스킬·에이전트 파일에 YAML 프런트매터를 붙이면 Claude가 언제 무엇을 쓸지 더 잘 판단하고 토큰도 절약된다는 실무 팁을 강조한다.
자주 묻는 질문
CLAUDE.md 파일은 어떤 역할을 하나요?
Claude Code가 사용자의 메시지를 읽기 전에 매번 먼저 통째로 읽는 '두뇌'이자 시스템 프롬프트입니다. 프로젝트가 무엇인지, 규칙과 맥락을 어느 파일에서 찾아야 하는지 같은 핵심만 담아야 하며, 잡다한 정보를 채우면 토큰과 맥락 창을 빠르게 소모합니다. 약 150~200줄 이내로 가볍게 유지하는 것이 권장됩니다.
스킬과 서브 에이전트는 어떻게 다른가요?
스킬은 현재 대화의 맥락 창과 모델 안에서 새로운 능력(예: Perplexity 리서치)을 수행합니다. 반면 서브 에이전트는 메인 에이전트가 호출하는 별도 일꾼으로, 독립된 맥락 창을 가지며 다른 모델을 쓸 수 있습니다. 그래서 저렴한 리서치는 Opus 대신 Haiku로 위임하는 식으로 비용을 낮출 수 있습니다.
이 비서를 어떻게 더 똑똑하게 만들 수 있나요?
매일 이 환경만 사용하면서 기존 커스텀 GPT나 프로젝트 지침을 이 안의 스킬로 옮기고, 쓸 때마다 좋았던 점과 아쉬운 점을 알려 개선하는 것입니다. 리서치·콘텐츠·결정 기록이 모두 프로젝트 폴더에 쌓이기 때문에 쓸수록 사용자의 업무를 더 잘 이해하게 되고, 깃허브로 버전 관리하면 어느 기기에서도 같은 비서를 이어 쓸 수 있습니다.
원문과 출처
이 글은 원본 영상의 자막을 바탕으로 한국어 독자를 위해 요약했습니다. 전체 맥락과 최신 정보는 원문에서 확인하세요.
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