크립토 에이전틱 코딩 입문 - 4편 혼자 하는 코딩은 끝났다. Agent Teams & Opus 4.6 실전 활용

안녕하세요 캇즈입니다

요즘도 밥만 먹고 코딩만 하루 14시간씩 하고 있는데 일주일 중 하루는 6시간만 하면서 쉬고 있습니다.

 

1편 가이드

2편 가이드

3편 가이드

4편 가이드

 

바이브코딩 시리즈 4편입니다. 1편에서 WSL 세팅, 2편에서 LLM 부려먹기, 3편에서 MCP 서버까지 다뤘는데 이번 편은 좀 무겁습니다. 1편 1편이 지나갈수록 난이도가 올라갑니다.

 

개인적으로 바이브코딩이란말을 안좋아해서 앞으로 에이전틱 코딩이라고 지칭하겠습니다.

 

Claude Code 총정리 + Opus 4.6 신기능 + Agent Teams(멀티 에이전트)

2월 5일에 Opus 4.6이 나오면서 에이전트 팀 기능이 같이 풀렸는데, 이게 진짜 미쳤습니다. AI 에이전트 여러 마리가 동시에 코딩하면서 서로 대화함. 16개 에이전트 띄워서 C 컴파일러를 만들어서 리눅스 커널을 빌드한 사례도 있습니다.

 

아무튼 천천히 갑시다.

 

4편이 오래 걸린 이유

개인적인 프로젝트들 만들고 donkatze.xyz 도 계속 업데이트하며 펖덱 볼륨 싸게 작업하려다가 산으로 간 이야기도 있습니다.

 

에이전틱 코딩의 발전에 따라서 이전에 2년 정도 하다가 때려치운 퀀트 연구를 다시 해보고 있습니다.

 

 

 

한 달 동안 3년 치 데이터들 383,714개 백테스팅하니깐 어느 정도 쓸만한 것들이 나오는 중

제 데이터셋 기준 CPU 단순 백터화 시뮬레이션인 NumPy나 Numba JIT 이용하는 전략들은 대부분 실용적인걸 찾긴 어렵고 GPU 기반 딥러닝 모델은 비선형 신호 포착에서 추가적인 가능성을 보이고 있으나, 학습 시간과 신호 안정성 검증이 필요합니다.

 

강화학습(RL)까지 하면 일부구간 결과는 좋아지는데 과최적화 가능성도 있어서 데이터셋을 일부로 비워두고 테스트 중

결과까지 한 발짝만 남은 거 같은데 생각보다 재미있게 흘러가고 있네요.

 

제 글을 3편까지 따라오면서 매편 신세계를 느꼈을 텐데 오늘은 신세계를 느낄만한 포인트가 무려 2가지가 있습니다.

 

Claude.md를 100% 활용하는 법, 그리고 Opus 4.6의 신기능을 제대로 쓰는 것.
이 두 가지만 제대로 적용해도 워크플로우는 확실히 한 단계 업그레이드됩니다.

 

 

 

Opus 4.6의 등장! 어떤 차이가 있으며 어떻게 최대치로 활용하는가?

MCP 이후 심화내용으로는 Anthropic에서 2025년 2월 5일에 나온 최신 플래그십 모델 Opus 4.6 이후 큰 변화가 있었습니다.

 

개인으로써 체감할 수 있는 점 위주로 정리해 보겠습니다.

 

128K 출력 토큰 - 긴 코드를 생성할 때 중간에 잘리는 문제가 크게 줄었습니다. 복잡한 모듈 전체를 한 번에 생성 가능해졌고 

Adaptive Thinking - Claude가 문제 난이도에 따라 사고 깊이를 알아서 조절합니다. 간단한 건 빠르게, 복잡한 건 깊게 생각하고 답변

 

원래는 코드 버그 있는지 심층 분석" 이렇게 했어야 심층적 사고를 했는데 이제는 심층적 사고가 필요한지 스스로 판단하고 사고합니다. (비효율적인 심층적 사고를 하지 않음)

 

Agent Teams - (베타) 이게 이번 편의 하이라이트. 아래에서 상세하게 다룹니다.

 

 

 

Agent Teams = 여러 AI가 동시에 코딩하면서 서로 대화하는 기능

베타버전이기에 settings.json에서 다음과 같이 에이전트 팀 1 (활성화)를 해주면 됩니다 

{
  "env": {
    "CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1"
  }
}

 

쉬운 설명버전으로는 

 

사용자 → Team Lead (반장)

├→ Agent A (상하차 1)

├→ Agent B (상하차 2)

├→ Agent C (서류담당)

└→ Agent D (뒷정리/보고)

 

서로 실시간 대화하며 협업하기에 이런 식으로 기업같이 체계적인 형태를 병렬적이지만 하나로 묶인 팀을 조작할 수 있습니다.

 

실제 사례 예시로

Team Lead 지시:
"암호화폐 거래 대시보드 만들기"

Agent A (웹사이트):
- 실시간 차트 UI 구현
- WebSocket 클라이언트 코드

Agent B (서버):
- FastAPI 서버 설정
- 거래소 API 연동

Agent C (데이터):
- 가격 데이터 파싱
- 알림 시스템

LLM 에이전트가 동시에 작업하며 서로 진척도 조율을 하는 팀워크가 가능한 것이 저는 엄청난 혁신이라고 생각됩니다. -> AI들끼리 비비면서 발전하는 시대가 온 거임

저는 예시로 9명의 팀을 만들어서 스캘핑 리서쳐 3명 리소스 모니터 1명 버그 헌터 1명 최적화 전문가 1명 전략 유용성 평가 1명 백테스팅 전문가 1명 데이터 파이프라인 1명 이렇게 역할 분담 후 효율적이게 업무를 수행해 낼 수 있습니다.

 

단점이 하나 있는데, 구독권이나 API 소모가 너무 빠릅니다 (여러 개의 에이전트를 동시에 돌리는 만큼 비용적인 부분에서 비쌈)

 

claude 에이전틱 코딩 꿀팁 - claude.md를 애용하기 

제가 전역으로 사용하는 AI한테 주는 업무 매뉴얼인 claude.md의 핵심 내용이고 claude.md는 세션 실행 전에 기본적으로 참고하는 사항들입니다.  (이것만 잘 써도 품질 확 올라감) 

주로, 코딩 지침서나 파일구조를 설명하는 용도

예시들 남들 템플릿 복사해서 쓰는 방법보다는, 그거보다 훨씬 좋은 방법이 있습니다. (그래도 저 4가지는 추가하길 추천)

자신이 사용하는 Claude한테 

내 파일 디렉토리와 git 히스토리 모두 분석해서 claude md 영어로 상세하게 작성해줘

-> 이후 claude md Refactoring 하고 추가하거나 지워도 되는 부분 있나? 

입력 후 조정해 나가면 됩니다

 

전역 vs 프로젝트별 차이

CLAUDE.md는 두 레벨로 나뉩니다

전역 CLAUDE.md (~/.claude/CLAUDE.md)
- 내 모든 프로젝트에 공통으로 적용
- 나만의 코딩 스타일, 선호하는 규칙 등
- 예: "한국어로 주석 달지 마", "logging은 structlog 써", "타입 힌트 필수"

프로젝트별 CLAUDE.md (프로젝트 루트의 CLAUDE.md)
- 해당 프로젝트에만 적용
- 기술 스택, 빌드 명령어, 프로젝트 구조 등
- git에 커밋하면 팀원이랑 공유도 됨
추가로 CLAUDE.local.md는 git에 안 올라가는 나만의 로컬 설정용입니다.

한 가지 더, CLAUDE.md는 영어로 쓰는 걸 추천합니다.

Claude가 영어 기반 모델이라 영어 지시를 더 정확하게 따릅니다.
토큰도 한국어보다 적게 먹음.

대화는 한국어로 해도 되는데, md 작성과 읽기는 영어가 효율적입니다.

 

코드 퀄리티를 높이는 방법 (구독권 한도가 많이 남아있거나 돈이 남아도는 사람들에게)

만약 뭘 만들건 없는데 지금 코드들 유지보수를 제대로 하고 싶다? QA를 병렬 혹은 팀 단위로 가동해서 고쳐야 할 점이나 개선해야 될 부분을 찾습니다. (개선할 점이나 추가할 점 같이 프롬포트에 주지 않는 이상 병렬로만 해도 됨)

 

Github MCP에 자신의 계정 연결 후 git 기능으로 프라이빗 레포를 만들고 버전관리를 하면서 코드를 유지보수 한다면 치명적인 버그가 생겨도 롤백을 쉽게 할 수 있습니다.

이후 진짜 고쳐야 되냐고 한번 더 물어보면 이론적 버그나 오진을 걸러낼 수 있습니다. 

 

그래도 MVP(일단 돌아는 가는) 코드를 만든 직후라면 추천하는 사항을 모두 개선하고 위 단계를 4~5번 반복하면 크레디트는 많이 먹어도 어느 정도 안정화된 코드가 나옵니다 

 

다른 코딩 에이전트를 동료처럼 사용하는 방법 GPT와 Claude 함께 사용하기

바이브코딩 새로 알아낸 꿀팁들 Codex 제일 높은 단계 Reasoning이랑 Claude랑 둘 다 각자 너는 시니어 개발자고 QA 하고 개선할 수 있는 사항 plan 파일로 만들어서 간결하게 작성해줘 하면서 서로 4~6번씩 같은 내용 주고받다 보면 완성도 높은 코드가 나옴

 

Codex의 피드백을 Claude에게 주니 Excellent 피드백이라는 답변을 받았습니다.

이렇게 하면 각자 모델이 간과했던 버그를 발견할 수 있음 Codex 대신 web에서 사용하는 GPT 5.2 thinking extended도 괜찮은 거 같은데 context 너무 길어져서 코드 붙여 넣기가 안 되는 경우가 많아서 codex 로컬 추천 (현시점 로컬 Codex 5.3이 제일 성능이 좋음)

 

Gemini나 로컬모델, 혹은 키미 GLM 등 자신이 선호하는 모델들이랑 머리를 합치며 코드를 만드는데 경험상 설계 모드에만 제대로 집중해도 나중에 엄청나게 디버깅하는 시간을 아낄 수 있었습니다.

 

하지만 금융지식 관련해서는 Claude가 월등히 좋다고 생각이 들어서 다른 개발하시는 분들이 더 도움 되실 듯합니다.

https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-6

 

Agentic Financial Analysis (Finance Agent)

• 점수: 60.7% vs 55.9%
• 의미: 금융 데이터 분석, 투자 조언, 리스크 평가 등 복잡한 금융 업무를 자동으로 처리하는 능력
• 실제 활용: 재무제표 분석, 포트폴리오 최적화, 시장 트렌드 예측 같은 실무 금융 작업

이 부분을 보면 Opus 4.5와 비교했을 때 약 8.6% 향상했습니다. GPT와 비교해도 Finance Agent 분야에서는 현존 최고의 프론티어 모델입니다(글 작성 2월 10일 기준)

 

다들 글이 도움이 되셨길 바라며, 궁금한 점이나 잡담은 채팅방 에서 하시면 됩니다.

 

다음 글로는 OpenClaw로 나만의 비서 자비스를 구축해 보려고 배송을 기다리고 있습니다. 2월 말쯤 가이드 만들 수 있을 예정*

 

오늘 가이드는 여기까지입니다. 읽어주셔서 감사하고 

구독과 공감은 큰 힘이 됩니다. 감사합니다.

 

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