프로덕트 소식은 넘쳐나지만 대부분 이런 게 나왔대에서 끝납니다. 그래서 뭘 어떻게 하라고? 내 작업에 어떻게 써먹지? 거기까진 연결이 잘 안 되죠. 따라서 요즘 프로덕트 메이커는 바로 쓸 수 있는 것, 그 중에서도 주목해볼 만한 것을 엄선해서 매주 금요일에 전달드리려 합니다.

요즘 프로덕트 메이커는 매주 세 가지를 골라 전합니다:

써볼 것: Claude Code 완전 가이드 - 해커톤 우승자와 Anthropic DevRel이 공유한 70가지 실전 팁
참고할 것: 제이콥 닐슨의 2026년 18가지 예측 - 43년차 UX 전문가가 바라본 AI 시대의 인터페이스
적용해볼 것: Opus 4.6 제대로 쓰는 법 - Anthropic이 직접 알려주는 새 모델 활용 가이드

1. 써볼 것: Claude Code 완전 가이드 70가지 팁

클로드 코드(Claude Code)는 Anthropic이 만든 터미널 기반 AI 코딩 도구입니다. 터미널에서 자연어로 지시하면 코드를 직접 작성하고, 파일을 수정하고, Git 커밋까지 해주는 에이전틱 코딩 도구죠. 개발자 커뮤니티에서는 이미 생산성 도구의 대명사처럼 쓰이고 있는데요. 문제는 기능이 너무 많아서 어디서부터 시작해야 할지 막막하다는 겁니다. 그래서 오늘 소개할 건 클로드 코드 완전 가이드입니다. Anthropic 해커톤 우승자 ykdojo의 43가지 팁과 Anthropic DevRel인 Ado Kukic의 31가지 팁을 정리한 내용입니다. 각 팁마다 실제로 사용할 수 있는 명령어, 스크립트, 설정 파일까지 포함되어 있어서 읽고 바로 따라 할 수 있습니다.

무슨 문제를 해결해 주나요?

클로드 코드(Claude Code)를 처음 쓰면 대부분 이렇게 시작합니다. 터미널을 열고 claude를 입력하고, 뭔가를 시킵니다. 잘 되긴 합니다. 그런데 얼마 지나면 벽에 부딪히죠. 대화가 길어지면 Claude가 앞에서 한 말을 잊어버리고, 파일을 여러 개 건드리다 보면 엉뚱한 곳을 수정하고, 한 세션에서 이것저것 시키다 보면 결과물의 품질이 뚝 떨어집니다. 이건 클로드 코드 사용 방식의 이슈입니다. 컨텍스트 관리, 작업 분해, 검증 루프 같은 패턴을 모르면 도구의 10%만 쓰게 됩니다. 이 가이드는 바로 그 90%를 채워주는 내용입니다.

어떻게 쓰나요?

가이드는 크게 세 가지 축으로 구성됩니다.

첫 번째는 사고방식입니다. ykdojo가 가장 강조하는 건 작업을 잘게 쪼개는 능력이에요. 로그인 페이지를 만들어줘라고 하면 AI에게 너무 많은 결정권을 넘기게 됩니다. 대신 데이터베이스 스키마 → 마이그레이션 → UI 컴포넌트 → API 연결 → 테스트 순서로 쪼개서 하나씩 시키면 각 단계에서 검증할 수 있고, 문제가 생겨도 그 단계만 고치면 됩니다. ykdojo는 자신만의 음성 전사 시스템을 이 방식으로 만들었어요. 모델 다운로드, 녹음, 전사, 단축키, 텍스트 삽입을 각각 독립된 실행 파일로 먼저 만들고, 마지막에 하나로 합쳤습니다.

두 번째는 컨텍스트 관리입니다. ykdojo는 AI 컨텍스트는 우유와 같다고 비유합니다. 신선하고 압축된 상태를 유지하는 게 핵심이라는 뜻이에요. 대화가 길어지면 Claude는 초기에 받은 지시를 점점 잊어버립니다. 한 연구에 따르면 여러 주제를 한 대화에서 섞으면 성능이 39%까지 떨어진다고 해요. 그래서 가이드에서는 하나의 대화에서 하나의 목표만 다루고, 대화가 길어지면 HANDOFF.md 파일을 만들어 다음 세션에 넘기는 방식을 권장합니다. 이 파일에는 지금까지 시도한 것, 성공한 것, 실패한 것, 다음 단계가 정리되어 있어서 새 세션을 열어도 맥락이 유지됩니다.

세 번째는 실전 명령어와 워크플로입니다. 여기가 이 가이드의 핵심이에요. 몇 가지만 뽑아보면 이렇습니다.

! Prefix: git status를 실행해줘라고 치면 Claude가 처리하느라 토큰을 낭비합니다. 대신 !git status로 치면 즉시 실행되고 결과만 컨텍스트에 들어가요. Ado가 가장 자주 쓰는 기능이라고 합니다.
Shift+Tab 두 번 (Plan 모드): Claude가 코드를 읽고 분석하고 구현 계획을 세우지만, 승인하기 전까지는 아무것도 수정하지 않습니다. Ado는 90%의 시간을 이 모드로 작업한다고 해요. 두 번 생각하고, 한 번 실행하는 방식이죠.
Esc 두 번 (되감기): Claude가 잘못된 수정을 했을 때 Esc를 두 번 누르면 마지막 작업을 되돌립니다. git reset보다 빠르고 안전해요.
→ /context: 컨텍스트 윈도우의 X-Ray입니다. 시스템 프롬프트, MCP 서버, CLAUDE.md, 대화 기록이 각각 얼마나 차지하는지 정확히 보여줘요. 성능이 떨어진다 싶으면 이걸로 확인하고 불필요한 것을 정리하면 됩니다.
CLAUDE.md: 프로젝트의 기술 스택, 코딩 스타일, 해서는 안 될 것들을 적어두는 파일입니다. Claude는 이 파일을 최우선으로 참고합니다. ykdojo의 조언은 처음엔 없이 시작하고, 같은 말을 반복하게 되면 그때 추가하라는 겁니다.

이 외에도 Git worktree로 브랜치를 전환하지 않고 병렬로 작업하는 법, MCP로 외부 서비스와 연결하는 법, Hooks로 위험한 명령어를 자동 차단하는 법, 서브에이전트로 작업을 분산시키는 법까지 다루고 있어요. 또한 ykdojo는 시스템 프롬프트 자체를 58개 패치로 직접 다듬어서 19k 토큰에서 10k 이하로 줄이는데 성공했다고 합니다.

이런 분들에게 추천합니다

클로드 코드를 쓰고 있지만 기본 기능만 쓰고 있는 개발자
AI 코딩 도구의 생산성을 체감하지 못하는 분
사이드 프로젝트에서 혼자 여러 역할을 해야 하는 분
팀에 클로드 코드를 도입하려는 리드 개발자
초급부터 고급까지 단계별 로드맵이 필요한 분

▶ 전체 가이드 원본 소스:
Anthropic 해커톤 우승자 ykdojo의 팁과 Anthropic DevRel Ado Kukic의 Advent of Claude

<출처: Jakob Nielsen의 18 Predictions for 2026>

2. 참고할 것: 제이콥 닐슨의 2026년 18가지 예측

제이콥 닐슨이 2026년 AI와 UX에 대한 18가지 예측을 내놨습니다. 제이콥 닐슨은 UX 분야에서 43년간 일해 온 사람으로, New York Times는 그를 웹 페이지 사용성의 구루라고 불렀고, UI 디자인의 10가지 사용성 휴리스틱이라는 유명한 원칙을 만든 사람이기도 하죠.

제이콥 닐슨은 예측 쪽에서도 이력이 독특합니다. 1990년, WWW가 공개되기도 전에 하이퍼텍스트가 미래의 사용자 인터페이스가 될 것이라고 예측하고 Hypertext and Hypermedia라는 책까지 썼거든요. UX라는 단어를 만든 도널드 노먼과 함께 닐슨노먼그룹(nngroup.com)을 공동 설립한 사람이기도 하고요. 미국 특허 79건, 구글 스칼라 인용 14만 회 이상이라는 이력을 가진 사람이기도 하죠. 이 정도면 그의 예측을 한번 살펴볼 근거는 충분한 것 같습니다(ㅎㅎ)

기존 예측들과 무엇이 다른가요?

보통 AI 예측이라 하면 어떤 모델이 나올 것이다, 어떤 기업이 앞서갈 것이다 같은 기술 중심 이야기가 대부분이죠. 닐슨의 예측은 조금 다릅니다. 기술이 아니라 사용자 경험의 관점에서 AI 시대를 바라봐요. 그래서 프로덕트를 만드는 사람들에게 더 실질적인 시사점이 있죠. 닐슨은 이번 글에서 이렇게 선을 긋습니다. 생성형 AI의 초기 하이프 사이클은 끝났다. 2026년은 배포, 인프라, 그리고 통합이라는 복잡한 현실의 해다.

18가지 예측, 프로덕트 메이커가 주목할 포인트

18가지를 전부 다루기엔 양이 많으니, 프로덕트 메이커 관점에서 핵심적인 것들을 뽑아봤습니다.

AI의 작업 처리 능력이 4개월마다 2배씩 늘고 있습니다(예측 1). 2019년에 AI가 자율적으로 처리할 수 있는 작업은 사람 기준 3초짜리였어요. 2025년 말에는 약 5시간짜리가 됐고, 2026년 말에는 39시간, 즉 사람의 한 주 업무량에 해당하는 작업을 AI가 혼자 처리할 수 있게 된다는 예측입니다.
AI 모델 간 성능 차이는 사라지고 있습니다. 차별화 요소는 UX가 됩니다(예측 4, 5). 닐슨은 2024년에는 가장 똑똑한 봇을 만드는 기업이 이겼지만, 2026년에는 가장 좋은 워크플로를 가진 기업이 이긴다고 봅니다. AI 랩들의 기술 격차는 몇 주면 사라지지만, 특정 도메인에 최적화된 워크플로와 인터페이스는 쉽게 따라 할 수 없다는 거예요. AI 래퍼(챗GPT, 제미나이 같은 외부 AI 모델을 불러오고, 그 위에 고객을 위한 기능을 추가하거나 UI/UX를 재가공해 만든 서비스 또는 애플리케이션)라는 말이 한때는 비하 표현이었는데, 이제는 가장 가치 있는 비즈니스 모델이 됐다는 지적이 인상적입니다.
정적 인터페이스의 시대가 끝나고 Generative UI가 시작됩니다(예측 9). 모든 사용자가 같은 메뉴, 같은 버튼, 같은 레이아웃을 보는 방식은 구식이 됩니다. 대신 AI가 사용자의 의도, 맥락, 이력에 따라 실시간으로 인터페이스를 그리는 방식으로 전환된다는 겁니다. 예를 들어, 은행 앱에서 특정 결제를 취소하려는 사용자가 있다면 메뉴 → 고객지원 → 청구 → 내역을 탐색하게 하는 대신, AI가 해당 거래 내역과 취소 버튼만 있는 맞춤형 화면을 즉석에서 만들어줍니다. 작업이 끝나면 그 화면은 사라지고요. UX 디자이너의 역할도 정적 화면을 디자인하는 것에서 제약 조건과 디자인 토큰의 시스템을 설계하는 것으로 바뀐다는 이야기입니다.
2026년은 AI 에이전트의 해입니다(예측 8). 대화형 AI에서 위임형 AI로 전환됩니다. 닐슨은 연말이면 기업 AI의 핵심 지표가 생성한 토큰 수에서 자율적으로 완료한 작업 수로 바뀔 것이라고 봐요. 여러 AI 에이전트가 협업해서 공급망 발주나 전체 코드 배포 같은 복잡한 작업을 사람 개입 없이 처리하는 멀티 에이전트 시스템도 본격 배치될 거라고 합니다. 다만 여기서 흥미로운 건 검토 역설이라는 개념이에요. AI가 만든 결과물의 품질을 검증하는 게, 직접 만드는 것보다 인지적으로 더 어려운 상황이 벌어진다는 겁니다.
구독료가 인지적 계급을 나누고 있습니다(예측 14). 닐슨은 AI의 민주화는 신화라고 단언합니다. 현실은 구독 격차예요. 월 200달러를 내고 프론티어 모델을 쓰는 프리미엄 계층과, 무료 모델에 의존하는 계층 사이의 격차가 점점 벌어지고 있다는 겁니다. 프리미엄 사용자는 AI를 전략적 예측, 복잡한 코딩, 협상 시뮬레이션에 쓰고 있는 반면, 무료 사용자는 자주 틀리는 작은 모델에 머물러 있어요.

무엇을 얻어가야 하나요?

닐슨의 18가지 예측을 관통하는 핵심은, 2026년은 AI를 구경하는 시기가 끝나는 해다. 의도적으로 적응하든, 적응당하든 둘 중 하나라는 것입니다.

프로덕트 메이커 관점에서 특히 기억할 것은 세 가지입니다. 첫째, AI 모델의 성능은 곧 동질화됩니다. 차별화는 모델이 아니라 워크플로와 인터페이스에서 나옵니다. 둘째, 고정된 화면을 디자인하는 시대는 끝나가고 있습니다. 제약 조건과 시스템을 설계하는 시대가 오고 있어요. 셋째, AI가 더 많은 일을 대신할수록, 사람이 검증하고 판단해야 할 지점을 설계하는 게 프로덕트의 핵심 역량이 됩니다.

닐슨 스스로도 인정하듯, 이 예측 중 일부는 틀릴 수 있습니다. 하지만 방향 자체는 맞을 거라는 게 그의 판단이에요. 그리고 솔직히, 42년간 기술의 방향을 꽤 정확하게 읽어온 사람의 방향 감각이라면 참고할 가치는 충분한 것 같습니다.

3. 적용해볼 것: Opus 4.6 제대로 쓰는 법

Anthropic이 직접 Opus 4.6을 최대한 활용하는 방법을 공개했습니다. Claude의 최신 최상위 모델인 Opus 4.6은 기존 모델과 행동 방식이 다른 부분이 있는데요. Anthropic 공식 튜토리얼 페이지에서 이 차이점을 설명하고, 그에 맞는 사용법을 안내하고 있어서 화제가 됐습니다. 이건 마케팅 문서가 아니라 실제로 모델의 특성을 이해하고 더 나은 결과를 얻기 위한 실용적인 가이드예요.

무슨 문제를 해결하려 하나요?

AI 모델이 업그레이드되면 보통 더 똑똑해졌다는 벤치마크 점수만 나오고 끝나죠. 그런데 실제로 쓰다 보면 이전 모델과 뭔가 다르게 반응하는 것 같은데, 뭐가 달라진 건지 모르겠는 경우가 많습니다. Opus 4.6은 특히 행동 방식에서 눈에 띄는 변화가 있어서, 이걸 모르고 쓰면 오히려 비효율적으로 쓰게 될 수 있어요.

어떻게 해결했나요? (Anthropic이 공유한 내용 정리)

Anthropic은 Opus 4.6의 다섯 가지 행동 변화와 그에 맞는 사용법을 설명합니다.

팁 1. 지시를 한 번에 따릅니다 → 반복하지 마세요

이전 모델은 긴 대화에서 지시가 흐려지는 경향이 있었어요. 그래서 그리고 꼭 기억해라 같은 문구를 중간중간 넣어야 했죠. Opus 4.6은 처음 준 지시를 세션 내내 유지합니다. 적은 예시에서도 패턴을 파악해서 적용하고요. 실전에서 이렇게 쓸 수 있습니다. 요구사항을 처음에 명확하게 한 번 정리해주세요. 규칙만 말하지 말고 그 규칙의 의도까지 설명하면, Opus 4.6이 좁게 따르지 않고 넓게 적용합니다. 또 “~하는 것을 잊지 마세요” 같은 리마인더는 불필요하다고 합니다.

팁 2. 먼저 전체를 파악하고 움직입니다 → 맥락을 앞에 몰아주세요

Opus 4.6은 작업에 들어가기 전에 파일 구조, 패턴, 의존성을 먼저 읽습니다. 그래서 세션 초반이 좀 느릴 수 있어요. 대신 작업의 정확도가 올라갑니다. 활용법은 상황에 따라 다릅니다. 복잡한 작업이면 관련 파일, 문서, 시스템 설명을 앞에 몰아서 주세요. Opus 4.6이 전체 그림을 잡는 데 시간을 쓰는 게 결과적으로 더 빠릅니다. 반대로 간단한 작업이면 범위를 좁혀주세요. 이 파일만 봐라거나 다른 맥락은 필요 없다고 명시하면 불필요한 탐색을 줄일 수 있어요.

팁 3. 어려운 문제를 끈질기게 파고듭니다 → 체크 포인트를 설정하세요

Opus 4.6은 쉬운 답에 안주하지 않고 여러 접근법을 시도합니다. 복잡한 작업이 첫 시도에 성공할 확률이 높아졌어요. 다만, 요청한 것보다 더 많은 걸 하는 경우도 있습니다. 파일을 추가로 만든다거나, 필요 이상으로 상세한 답을 주는 식이죠. 이걸 다루는 방법은 간단합니다. 각 주요 단계마다 나한테 확인받아라 또는 두세 가지 이상 접근법을 시도하기 전에 물어봐라 같은 체크 포인트를 걸어두세요. 그리고 Opus 4.6이 같은 접근법의 변형만 반복하고 있다면, 다른 방향을 직접 제시해주는 게 좋습니다.

팁 4. 자기 의견을 더 적극적으로 냅니다 → 확정된 건 확정이라고 말하세요

이전 모델은 사용자가 어떤 방향을 제시하면 일단 따르는 편이었어요. Opus 4.6은 다른 경로가 더 나을 것 같으면 그걸 제안합니다. 아키텍처 결정, 전략, 초기 가정을 잡을 때 특히 유용하죠. 활용하려면 이렇게 하면 됩니다. 대안을 탐색하고 싶을 때는 이걸 세 가지 방법으로 접근할 수 있을까? 또는 이 계획에서 빠진 게 뭘까?라고 물어보세요. 반대로 이미 결정한 거라면 대안은 다 검토했다, 이 방향으로 진행해달라고 명확히 말해야 합니다. 안 그러면 Opus 4.6이 계속 다른 방향을 제안할 수 있어요.

팁 5. 글쓰기 품질이 올라갔습니다 → 예시를 먼저 주세요

Opus 4.6은 스타일 매칭, 긴 문서의 일관성 유지, 복잡한 구조의 문서 작성에서 눈에 띄게 나아졌습니다. 다만 가이드 없이 쓰면 여전히 AI스러운 패턴이 나올 수 있어요. 가장 효과적인 방법은 원하는 스타일의 예시를 먼저 보여주는 겁니다. 이전에 쓴 글이나 참고할 글을 주면 Opus 4.6이 그 톤을 따라갑니다. 그리고 피해야 할 것을 구체적으로 명시하세요. 불릿 포인트 쓰지 마라, 요약으로 끝내지 마라 같은 제약 조건을 Opus 4.6은 잘 따릅니다.

적용을 위해 실행해볼 수 있는 것

다음 작업에서 지시를 처음에 한 번만, 의도까지 포함해서 주고, 중간에 반복하지 않고 끝까지 가보기. 이전 모델과 차이가 느껴지는지 확인해보세요.
복잡한 작업을 시킬 때 각 단계마다 확인받아라를 한 줄 추가해보기. Opus 4.6이 과하게 달려나가는 걸 잡으면서도 끈기는 살릴 수 있습니다.
이 계획에서 빠진 게 뭐야?를 정기적으로 물어보기. Opus 4.6은 이전 모델보다 솔직하게 문제를 지적하는 편이라, 초기 기획 단계에서 특히 유용합니다.
글쓰기 작업을 시킬 때 직접 쓴 글 한 편을 예시로 첨부하고 이 톤으로 써달라고 요청해보기. 스타일 매칭이 얼마나 정확한지 체감할 수 있습니다.

정리

이 내용을 기억해두면 좋습니다

AI 도구의 성능 차이는 줄어들고 있습니다. 차이를 만드는 건 도구 자체가 아니라 사용 구조입니다. ykdojo와 Ado가 70가지 팁을 공유한 이유도, 닐슨이 UX가 차별화 요소라고 본 이유도 결국 같은 지점을 가리킵니다.
AI가 더 똑똑해질수록 사람이 해야 할 일이 줄어드는 게 아니라, 사람이 해야 할 일의 종류가 바뀝니다. 작업을 쪼개고, 맥락을 설계하고, 결과를 검증하는 것. 닐슨이 말하는 검토 역설과 Opus 4.6 가이드의 체크 포인트 설정은 같은 문제를 다루고 있어요.
지시를 반복하면 잘 듣는 시대에서, 의도를 한 번 설명하면 스스로 적용하는 시대로 바뀌고 있습니다. Opus 4.6의 행동 변화가 대표적이고, 클로드 코드의 CLAUDE.md도 같은 원리예요. AI에게 무엇을 시킬지보다 어떤 맥락을 줄지가 더 중요해지고 있습니다.

이렇게 적용해보세요

AI한테 작업을 시키기 전에, 그 작업을 3단계 이하로 쪼갤 수 있는지 먼저 확인해보기. 쪼갤 수 있다면 한꺼번에 시키지 말고 하나씩 시키고 검증하기.
AI에게 같은 말을 두 번 이상 하고 있다면, 그걸 한 곳에 적어두기. 클로드 코드에서는 CLAUDE.md가 그 역할을 하고, 일반 대화에서는 첫 프롬프트에 의도를 포함시키는 것이 그 방법입니다.
AI의 결과물을 바로 쓰지 말고, 이 계획에서 빠진 게 뭐야?를 한 번 물어보는 습관 들이기. Opus 4.6은 솔직하게 답하고, 이 한 마디가 초기 실수를 잡아줍니다.

다음 주에도 여러분이 놓치지 말아야 할 프로덕트 메이커 소식을 정리해서 찾아뵙겠습니다. 요즘 프로덕트 메이커 콘텐츠가 도움이 되셨다면, 꼭 작가 알림 설정을 부탁드립니다. 콘텐츠 내용 중 잘못된 정보나 정정이 필요한 부분이 있다면 댓글로 알려주세요. 빠르게 수정하겠습니다. 다음 주에 또 만나요!

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