부록 C. 용어 사전

용어를 이해하면 버튼 이름이 기능 설명으로 바뀐다. 반대로 용어를 모르면, 눈앞에 있는 기능도 그냥 영어 메뉴처럼 지나간다. 이 부록은 그런 순간을 줄이기 위한 빠른 참조표다.

이 부록을 읽는 법

여기 있는 용어들은 사전식으로 딱딱하게만 풀지 않았다. 각 항목마다 "그래서 실무에서 이게 무슨 뜻인가"까지 같이 붙였다. 처음부터 끝까지 읽어도 좋고, 일하다가 막히는 단어가 나올 때마다 펼쳐 봐도 좋다.

특히 Projects, Skills, MCP, Constitutional AI처럼 자주 보지만 정확히 구분하기 어려운 말은 비슷한 개념과 헷갈리지 않도록 풀어 썼다. Anthropic이 공식적으로 설명한 기능 구분과 제품 설명을 바탕으로 정리했다.¹²

제품과 기능

Artifacts

Artifacts는 Claude가 대화창 안에서 끝나는 답변이 아니라, 바로 써먹을 수 있는 결과물 형태로 산출물을 만들어 주는 기능이다. 문서 초안, 표, 시각화, 간단한 인터랙티브 화면처럼 "읽는 답"보다 "만져 보는 결과물"에 가깝다.

실무에서는 보고서 골격을 잡거나, 초안 화면을 빠르게 보여 주거나, 데이터를 보기 좋게 정리할 때 특히 힘을 발휘한다. 한마디로 말해, 말 잘하는 비서가 아니라 손이 빠른 제작자에 더 가깝다.

Claude.ai

Claude.ai는 Anthropic의 웹과 앱 기반 사용 환경이다. 가장 직관적인 입문점이고, 개인 실무자는 보통 여기서 Projects, 파일 업로드, 스타일, 각종 생성 기능을 먼저 익히게 된다.

쉽게 말하면 "사람이 직접 쓰는 Claude"다. 반면 API는 "시스템이 Claude를 불러 쓰는 방식"이라고 보면 된다.

Claude Code

Claude Code는 터미널 중심의 에이전틱 작업 도구다. 원래는 개발 업무와 특히 잘 맞지만, 핵심은 코딩 그 자체보다도 "여러 단계를 이어서 완수하는 일 방식"에 있다.

즉, 한 번 지시하면 파일을 읽고, 수정하고, 다시 점검하는 식의 연속 작업을 수행하기 쉽다. 개발자에게는 강력한 작업 파트너이고, 비개발자에게는 'AI가 진짜 일을 한다'는 감각을 가장 강하게 주는 제품 중 하나다.

Connectors

Connectors는 Claude를 외부 서비스와 연결해 주는 다리다. 예를 들어 Google Drive, Gmail, 캘린더 같은 서비스와 연결하면, 매번 파일을 수동 업로드하지 않고도 최신 자료를 바탕으로 일할 수 있다.

핵심은 편의성보다도 최신성이다. 어제 받은 메일, 방금 바뀐 문서, 지금 잡힌 일정처럼 살아 있는 데이터를 다루는 데 유리하다. 다만 연결은 강력한 만큼, 권한 범위를 좁게 잡는 습관이 중요하다.

Cowork

Cowork는 Claude가 데스크톱 환경에서 사용자의 작업을 함께 처리하도록 돕는 형태의 도구다. 비개발자 입장에서는 Claude Code보다 훨씬 눈에 보이는 방식으로 다가온다.

느낌으로 설명하면, 채팅창 속 조언자가 아니라 옆자리에 앉아 같이 마우스를 움직이는 동료에 가깝다. 그래서 편리하지만, 동시에 "어디까지 맡길 것인가"를 더 신중하게 정해야 한다.

Projects

Projects는 파일, 지시사항, 대화 맥락을 한데 묶어 두는 작업공간이다. 프로젝트 안에 넣어 둔 자료와 규칙은 그 안의 대화 전반에 계속 영향을 준다. 즉, 매번 처음부터 설명하지 않아도 되는 환경을 만드는 기능이다.

실무 감각으로 말하면, Projects는 "이 일의 책상"이다. 관련 파일을 올려 두고, 말투를 정해 두고, 목적을 묶어 두면 Claude가 그 책상 위 자료를 계속 참고하며 일한다. 배경지식을 쌓아 두는 공간이라는 점이 핵심이다.¹

Skills

Skills는 Claude에게 특정 업무를 반복해서 잘하게 만드는 작업 설명서 꾸러미다. 단순한 한 번짜리 프롬프트가 아니라, 재사용 가능한 절차와 기준을 묶어 둔 형태라고 이해하면 쉽다.

Anthropic의 설명을 빌리면 Skills는 지시문, 스크립트, 참고 자료를 담은 폴더이며, Claude는 필요할 때 이를 동적으로 불러와 사용한다.¹² 실무에서는 회사 문서 양식, 브랜드 가이드, 분석 절차, 보고서 형식을 Skills로 만들어 두면 매번 같은 설명을 반복하지 않아도 된다.

Style

Style은 결과물의 말투와 문체를 미리 정해 두는 장치다. 존댓말인지, 간결한 보고체인지, 따뜻한 고객 응대 톤인지 같은 기준을 반복 입력하지 않게 해 준다.

중요한 점은 Style이 내용을 대신 생각해 주는 기능은 아니라는 것이다. 무엇을 쓸지는 브리핑이 정하고, 어떤 분위기로 쓸지는 Style이 보정한다. 둘은 경쟁 관계가 아니라 역할 분담 관계다.

Subagents

Subagents는 큰 작업 안에서 일부 하위 작업을 맡는 전문 보조 에이전트다. 각각 별도 맥락과 도구 권한을 갖고 움직일 수 있어서, 메인 대화를 지나치게 무겁게 만들지 않고 역할을 나눌 수 있다.¹

쉽게 말하면 팀장 혼자 다 하는 방식이 아니라, 검토 담당·조사 담당·테스트 담당을 따로 두는 셈이다. 반복적이고 분리 가능한 일일수록 효과가 좋다.

작동 방식과 기술

이번 절의 용어들은 기능 이름보다 "Claude가 왜 이런 식으로 동작하는가"를 이해하게 해 준다. 특히 Constitutional AI와 컨텍스트 창 개념은 Claude를 다른 AI와 구분해서 보는 데 핵심이 된다.³⁴

Agentic AI

Agentic AI는 질문 하나에 답만 주는 AI가 아니라, 목표를 받아 여러 단계를 스스로 엮어 결과를 완성해 가는 방식의 AI를 뜻한다. 계획하고, 필요한 도구를 쓰고, 중간 결과를 점검하고, 다음 행동을 이어 가는 흐름이 중요하다.

그래서 에이전틱 활용에서는 "좋은 질문"보다 "좋은 위임"이 더 중요해진다. 무엇을 할지보다 어디까지 맡길지 정하는 능력이 성과 차이를 만든다.

API

API는 다른 프로그램이 Claude를 호출해 쓰는 접점이다. 사람이 브라우저에서 직접 대화하는 대신, 사내 시스템이나 자동화 도구가 Claude에게 일을 시키게 만드는 방식이다.

정리하면, 웹은 사람이 직접 쓰는 입구이고 API는 시스템에 붙이는 배선이다. 반복 업무 자동화나 사내 서비스 연동은 대개 API 쪽에서 본격화된다.

Constitutional AI

Constitutional AI는 Anthropic이 Claude를 훈련할 때 사용하는 핵심 접근법이다. 모델이 단순히 좋은 답 예시를 많이 보는 데서 끝나지 않고, 명시된 원칙과 가치에 비추어 자기 답을 비판하고 수정하도록 학습시키는 방식이다.³

실무자가 알아둘 포인트는 하나다. 이 개념은 단순한 홍보 문구가 아니라 Claude의 말투와 행동 경향에 실제로 흔적을 남긴다. 그래서 Claude는 종종 더 신중하고, 이유를 설명하려 하고, 위험하거나 부적절한 요청에는 선을 긋는 쪽으로 반응한다.

Context window

컨텍스트 창은 Claude가 한 번에 보고 처리할 수 있는 작업 공간이다. 현재 질문만 들어가는 것이 아니라, 이전 대화, 업로드한 파일, 각종 지시사항까지 함께 들어간다.

유료 Claude는 일반적으로 200K 컨텍스트 창을 제공하며, Claude Code에서는 일부 모델에서 더 큰 범위를 지원한다.⁴ 중요한 점은 "크다"보다 "전체 맥락을 한꺼번에 다룰 수 있다"는 데 있다. 긴 계약서, 여러 회의록, 큰 문서 묶음을 한 번에 보는 힘이 여기서 나온다.

Hallucination

Hallucination은 모델이 확신에 찬 말투로 사실이 아닌 내용을 만들어 내는 현상이다. 틀렸는데 그럴듯해서 더 위험하다.

실무에서는 이것을 성격 문제가 아니라 운영 문제로 봐야 한다. 중요한 숫자, 날짜, 출처, 법률 표현, 고객 정보는 언제나 다시 확인해야 한다.

MCP

MCP는 Model Context Protocol의 줄임말이다. Claude 같은 AI가 외부 도구와 데이터 소스에 표준 방식으로 연결되게 만드는 규격이라고 생각하면 된다.¹

쉽게 말해, 서비스마다 제각각 배선을 새로 까는 대신 공용 콘센트를 만드는 발상이다. 그래서 MCP의 본질은 "똑똑함"이 아니라 "연결성"이다. Claude가 회사 문서함, 데이터베이스, 개발 환경과 자연스럽게 이어지게 할 때 자주 등장한다.

Prompt

프롬프트는 대화 중 그때그때 주는 지시다. 가장 익숙한 사용 방식이지만, 지속성이 약하고 대화가 바뀌면 쉽게 사라진다.

실무에서는 프롬프트를 마법 주문처럼 생각하기 쉽지만, 실제로는 순간 지시문에 가깝다. 한 번성 요청에는 충분하지만, 반복 업무에는 점점 비효율이 드러난다.

RAG

RAG는 Retrieval-Augmented Generation의 줄임말로, 필요한 자료를 먼저 찾아서 끌어온 뒤 그 내용을 바탕으로 답변하게 하는 방식이다. 모델이 자기 머릿속 기억만 믿지 않고, 외부 근거를 참고하도록 만드는 구조라고 보면 된다.

문서량이 많거나 최신성이 중요한 업무에서 특히 유용하다. 다만 자료를 잘 찾아오는 것과, 찾아온 자료를 잘 해석하는 것은 다른 문제라서 둘 다 설계해야 한다.

System prompt

시스템 프롬프트는 사용자가 아니라 운영자나 제품이 모델 위에 얹는 상위 지시다. 보통 사용자의 개별 요청보다 더 넓은 행동 기준을 정하는 역할을 한다.

그래서 같은 Claude라도 어떤 제품 안에 들어가 있는지에 따라 말투나 행동 범위가 달라질 수 있다. 사용자는 똑같이 질문했는데 결과가 미묘하게 다를 때, 그 뒤에는 종종 시스템 프롬프트 차이가 있다.

Token

토큰은 모델이 텍스트를 세는 최소 단위다. 단어와 정확히 일치하지 않고, 조사나 기호, 공백 처리 방식에 따라 더 잘게 나뉠 수 있다.

이 개념을 알면 왜 긴 대화가 점점 무거워지는지 이해하기 쉽다. 결국 컨텍스트 창도, 사용량 제한도, 비용도 대부분 토큰 단위로 움직인다.

Tool use

툴 사용은 Claude가 외부 기능을 호출해 일을 이어 가는 능력이다. 웹 검색, 파일 읽기, 계산, 코드 실행, 외부 서비스 호출 등이 여기에 들어간다.

이 능력이 붙는 순간 Claude는 단순 답변기를 넘어 작업 수행자에 가까워진다. 다만 도구가 늘수록 권한 관리와 검증 책임도 함께 커진다.

안전과 운영

이 절의 용어들은 Claude를 "왜 가끔 멈추고, 왜 어떤 요청에는 조심스러운가"라는 관점에서 이해하게 해 준다. Anthropic은 공식 헌법 문서에서 안전, 정직함, 도움됨 사이의 균형을 중요한 원칙으로 설명한다.⁵

Hard constraints

Hard constraints는 절대 넘어가면 안 되는 금지선이다. 아무리 사용자가 강하게 요구해도, 또는 맥락상 그럴듯해 보여도 허용해서는 안 되는 범주라고 보면 된다.

실무적으로는 이것을 "모델의 고집"으로 보기보다, 운영상 필수 안전장치로 보는 편이 맞다. 특히 불법 행위, 심각한 위해, 명백한 악용 가능성이 큰 요청에서 중요하다.

Human oversight

Human oversight는 사람이 AI를 검토하고, 수정하고, 멈출 수 있어야 한다는 원칙이다. 한마디로 AI가 사람의 감독 밖으로 미끄러지지 않게 하는 브레이크다.

실무에서는 승인 절차, 검수 단계, 민감 작업의 사람 최종 확인이 모두 여기에 해당한다. 잘 쓰는 조직일수록 AI를 믿는 대신, 믿을 수 있게 관리한다.

Operator

n Operator는 Claude를 API나 서비스 형태로 붙여 제품을 만드는 기업이나 개발자를 뜻한다. 쉽게 말해 Claude를 최종 사용자가 직접 만든 것이 아니라, 누군가가 서비스 안에 탑재해 제공할 때 그 "누군가"가 operator다.

이 개념을 알면 사용자 지시와 서비스 운영자 지시가 왜 다르게 취급될 수 있는지 이해하기 쉽다.

Trust hierarchy

Trust hierarchy는 모든 지시를 같은 무게로 보지 않는다는 생각이다. 누가 말했는지, 어떤 권한으로 말했는지에 따라 더 우선해서 따를 지시와 그렇지 않은 지시가 나뉜다.

현실 비유로 말하면, 회사 대표의 보안 규정과 인턴의 즉흥 요청이 같은 급으로 처리되지 않는 것과 비슷하다. AI도 복잡한 환경에 들어갈수록 이런 위계가 중요해진다.

User

User는 실제로 Claude와 대화하는 최종 사용자다. 책을 읽고 있는 당신이 곧 user다.

단순해 보이지만 중요한 이유가 있다. 같은 Claude라도 사용자, 운영자, 시스템 지시가 섞이면 누구의 요구를 얼마나 따를지가 달라질 수 있기 때문이다.

헷갈리기 쉬운 짝 비교

Prompt vs Skill

프롬프트는 지금 이 순간의 지시다. Skill은 같은 지시를 여러 번 반복하지 않도록 포장해 둔 재사용 가능한 절차다.

비유하면 프롬프트는 메신저로 보내는 한 번짜리 업무 요청이고, Skill은 팀 위키에 올려 둔 표준 작업 매뉴얼이다. 자주 반복되면 프롬프트를 Skill로 올려보는 것이 맞다.

Project vs Skill

Project는 배경지식과 자료를 쌓아 두는 공간이고, Skill은 일을 처리하는 방법이다. 즉, Project는 "무엇을 알고 있어야 하는가"에 가깝고, Skill은 "어떻게 일할 것인가"에 가깝다.¹

둘을 섞어 생각하면 금방 복잡해진다. 자료는 Project에, 절차는 Skill에 넣는다고 기억하면 대부분 정리가 된다.

MCP vs Connector

둘 다 연결과 관련 있지만 층위가 다르다. MCP는 연결을 가능하게 하는 표준이고, Connector는 실제 서비스와 이어지는 구체적인 연결 기능이라고 보면 된다.

쉽게 말해, MCP가 배선 규격이라면 Connector는 그 규격을 써서 만든 실제 어댑터다.

Context window vs Memory

컨텍스트 창은 지금 이 대화에서 Claude가 한꺼번에 보고 있는 작업 공간이다. 반면 메모리는 대화 바깥에서도 남길 수 있는 저장된 정보라는 점에서 다르다.

그래서 컨텍스트가 크다고 해서 영구 기억력이 생기는 것은 아니다. 큰 책상을 갖고 일하는 것과, 서랍장에 오래 보관하는 것은 다른 문제다.

Connectors vs RAG

Connectors는 자료에 닿게 해 주는 통로이고, RAG는 그 자료를 가져와 답변에 반영하는 방식이다. 하나는 연결의 문제이고, 다른 하나는 활용 방식의 문제다.

실무에서는 둘이 함께 움직이는 경우가 많다. 연결만 해 두고 꺼내 쓰지 못하면 소용없고, 꺼내 오려 해도 연결이 없으면 시작이 안 된다.

마지막 정리

용어는 사소한 장식이 아니다. 용어를 알면 기능이 보이고, 기능이 보이면 위임 방식이 달라진다. 그러면 Claude는 그저 말을 잘하는 챗봇이 아니라, 맥락을 이해하고 결과를 만드는 실무 도구로 바뀐다.

이 부록을 다 외울 필요는 없다. 다만 Projects와 Skills를 구분하고, MCP와 Connectors를 구분하고, Constitutional AI와 환각을 같은 것으로 착각하지 않게 되면 이미 절반은 넘어온 셈이다.

참고

¹Skills explained: How Skills compares to prompts, Projects, MCP, and subagents

²GitHub - anthropics/skills

³Claude's Constitution

⁴How large is the context window on paid Claude plans?

⁵Claude's Constitution