65줄의 마크다운이 만든 Claude Code 센세이션 - VS Code 확장까지
목차
개요
단 65줄의 마크다운 파일이 AI 워크숍에서 하루 만에 400개의 GitHub 스타를 받으며 개발자 커뮤니티에 센세이션을 일으켰습니다. 네덜란드의 개발자 Michiel은 이 현상에 주목하고, 해당 가이드라인을 VS Code와 Cursor 확장 프로그램으로 변환하는 과정을 기록했습니다. 이 글은 그의 경험과 프롬프트 엔지니어링에 대한 회의적 시각을 함께 소개합니다.
센세이션의 시작
Andrej Karpathy에서 영감을 받은 Claude Code 가이드라인 파일이 GitHub에 공개되었습니다. 이 파일은 4가지 간단한 원칙만을 담고 있습니다.
- 코드 작성 전에 생각하기
- 단순함 우선
- 정밀한 변경
- 목표 중심 실행
AI 워크숍에서 이 파일이 소개된 후, 하루 만에 약 400개의 스타를 받았습니다. 현재는 4,000개 이상의 스타를 기록하고 있습니다. 단순한 텍스트 파일이 이렇게 폭발적인 반응을 얻은 것은 AI 코딩 도구 사용자들의 공통된 불만을 정확히 짚었기 때문입니다.
VS Code와 Cursor 확장 개발기
Michiel은 이 가이드라인을 에디터 확장 프로그램으로 만들기로 결정했습니다. VS Code Marketplace와 Cursor의 Eclipse Foundation 레지스트리에 각각 게시하는 과정을 거쳤습니다.
퍼블리셔 인증의 어려움
VS Code Marketplace에서 퍼블리셔 인증을 받으려면 6개월 이상의 히스토리가 필요합니다. 새로운 퍼블리셔가 확장 프로그램을 게시하는 데 상당한 마찰이 존재합니다. Cursor의 Eclipse Foundation 레지스트리에서도 별도의 게시 과정을 거쳐야 했습니다.
확장 프로그램의 동작 방식
확장 프로그램은 프로젝트에 CLAUDE.md 파일을 자동으로 생성하거나 적용하는 기능을 제공합니다. 개발자가 매번 수동으로 파일을 복사할 필요 없이, 에디터 내에서 바로 가이드라인을 활성화할 수 있습니다.
프롬프트 엔지니어링은 정말 효과가 있는가
Michiel은 이 가이드라인의 실효성에 대해 회의적인 시각을 보였습니다.
그의 핵심 의문은 다음과 같습니다:
- 수백만 달러를 투자해 만든 AI 모델이 60줄의 텍스트로 크게 달라질 수 있는가
- 기본적인 원칙(코드 작성 전에 생각하기)이 실제로 모델의 출력을 개선하는가
- 비결정적 특성을 가진 AI 모델의 개선 여부를 어떻게 객관적으로 측정할 수 있는가
실제로 자신의 리팩토링 작업에 이 확장 프로그램을 사용해 보았지만, 결과가 개선되었는지 확신할 수 없었다고 밝혔습니다. AI 모델의 비결정적 특성 때문에 같은 프롬프트에도 매번 다른 결과가 나올 수 있어 평가가 어렵다는 점을 지적했습니다.
커스텀 룰의 실질적 가치
회의적 시각에도 불구하고, Michiel은 커스텀 룰 파일이 가치를 가질 수 있는 영역을 인정했습니다.
환경 제약 조건 문서화
| 활용 영역 | 예시 |
|---|---|
| 프로젝트 환경 | 사용 중인 프레임워크, 빌드 도구, 의존성 버전 |
| 코드 컨벤션 | 네이밍 규칙, 파일 구조, 아키텍처 패턴 |
| 금지 사항 | 특정 라이브러리 사용 금지, 레거시 패턴 지양 |
| 프로젝트 규칙 | 테스트 커버리지 요구사항, PR 규칙 |
범용적인 행동 가이드라인보다는 프로젝트별 구체적인 제약 조건과 표준을 문서화하는 데 더 큰 가치가 있다는 것이 그의 견해입니다.
군중의 지혜
4,000개 이상의 스타가 의미하는 것은 많은 개발자들이 실제로 효과를 경험했다는 신호일 수 있습니다. 개인의 회의적 경험과 커뮤니티의 긍정적 반응 사이의 괴리는 추가적인 검증이 필요한 영역입니다.
결론
65줄의 마크다운 파일이 AI 코딩 도구 생태계에 미친 영향은 주목할 만합니다. 프롬프트 엔지니어링의 효과에 대해서는 아직 논쟁이 있지만, 최소한 AI 코딩 도구 사용자들이 공통적으로 겪는 문제를 가시화하는 역할을 했습니다. CLAUDE.md 같은 커스텀 룰 파일은 프로젝트별 맥락을 AI에 전달하는 유용한 도구이며, 범용 가이드라인과 프로젝트별 지침을 함께 사용하는 것이 가장 효과적입니다.