비개발자도 국가와 계약? YC 스타트업이 말하는 Claude Code의 진짜 위력

"개발팀이 없어도 제품을 출시할 수 있다면 어떨까?" YC(와이콤비네이터) 스타트업들이 실제로 그렇게 하고 있습니다.

최근 YC 출신 세 개의 스타트업이 Claude Code라는 에이전틱 코딩(agentic coding) 도구를 중심으로, 아이디어 단계에서 바로 제품·고객·매출까지 이어가는 방식을 공개했습니다.

누군가는 SQL 에이전트를 만들다가 '사람을 끼워 넣는' 새로운 문화를 만들었고, 누군가는 혼자서 수십 개의 B2B 계정을 관리하는 AI 시스템을 만들었으며, 심지어는 "전통적인 개발자 없이" 주 정부와 수백억 규모의 규제 개선 프로젝트를 따낸 팀도 있습니다.

이 글에서는 세 스타트업의 이야기와 함께:

• Claude Code로 회사를 만든 실제 사례

• 모델을 조합해 개발 효율을 극대화한 워크플로

• 비개발자도 제품을 출시하게 만드는 사고법

• YC 창업자들이 공유한 Claude Code 활용 베스트 프랙티스

까지 한 번에 정리해 보겠습니다.

Claude Code와 에이전틱 코딩: 스타트업 빌드 방식이 바뀌었다

YC는 2005년 이후 5,000개 이상의 회사를 배출했고, 이들의 기업 가치는 8,000억 달러를 넘어섰습니다. 이제 여기에 새로운 공통점이 하나 더 생기고 있습니다. 바로 "에이전틱 코딩 도구로 개발을 한다"는 점입니다.

에이전틱 코딩은 간단히 말해 "AI가 스스로 계획하고, 코드를 짜고, 실행까지 도와주는 개발 방식"입니다. 예전에는 개발자가 설계 → 코딩 → 테스트를 전부 직접 했다면, 이제는 Claude Code 같은 도구가:

• 요구사항을 이해하고,

• 설계 초안을 만들고,

• 코드를 생성하고 수정하며,

• 심지어 여러 작업을 병렬로 진행해 줍니다.

결과는 매우 직관적입니다. 기존에는 몇 주 걸리던 기능 개발이 몇 시간 단위로 줄어듭니다. 게다가 터미널에서 바로 코드 생성과 실행이 이어지니, "아이디어 → 코드 → 배포"가 하나의 흐름으로 묶입니다.

이 변화의 핵심은 단순한 생산성 향상이 아닙니다. "비개발자도 제품을 만들 수 있게 되었다"는 점, 그리고 "혼자서도 예전의 작은 개발팀 이상으로 움직일 수 있게 되었다"는 점이 스타트업 판도를 바꾸고 있습니다.

HumanLayer: 위험한 기능일수록 인간과 AI를 함께 묶어라

HumanLayer의 창업자 Dexter Horthy는 처음에 SQL 데이터 웨어하우스를 관리하는 자율 에이전트를 만들고 있었습니다. 그런데 곧 치명적인 현실을 발견합니다.

"회사들이 AI에게 'DROP TABLE' 같은 위험한 명령을 마음껏 맡기길 꺼려한다"는 점이었죠.

여기서 HumanLayer의 핵심 인사이트가 탄생합니다. 소프트웨어에서 가장 유용한 기능일수록, 동시에 가장 위험하며, 특히 LLM 기반 시스템에서는 더 그렇다는 사실입니다.

그래서 이들은 완전히 다른 길을 택했습니다. 처음 MVP는 SQL을 혼자 실행하는 봇이 아니라, 슬랙에서 사람과 대화하며 안전장치를 거는 에이전트였습니다. 90일 동안 사용되지 않은 테이블을 삭제하기 전, 반드시 사람에게 승인을 요청하는 식이죠.

이 접근법은 곧 YC F24 선발로 이어졌고, HumanLayer는 "AI 에이전트가 사람에게 피드백·승인·입력을 요청할 수 있도록 하는 API와 SDK"에 집중하게 됩니다. 슬랙, 이메일, SMS 등 다양한 채널을 묶어, "완전 자율"이 아니라 "인간이 끼어드는 에이전틱 워크플로"를 제품화한 것입니다.

고객 인터뷰를 계속하다 보니 또 하나의 공통점이 보였습니다. "에이전트를 만드는 모든 팀이 각자 제각각 구조를 만들고 있다"는 점이었습니다. 그래서 HumanLayer는 단순히 API만 만드는 걸 넘어서, 신뢰할 수 있는 LLM 애플리케이션을 위한 패턴을 정리합니다. 그것이 바로 큰 화제를 모은 "12-Factor Agents"와 '컨텍스트 엔지니어링' 가이드입니다.

이 모든 흐름을 관통하는 개발 도구가 바로 Claude Code였습니다. HumanLayer 팀은 새로운 아이디어를 테스트하고, 제품을 여러 번 피벗하면서 "거의 모든 코드를 Claude Code로 작성했다"고 말합니다. 특히 Opus 4와 Sonnet 4, 그리고 헤드리스 실행을 지원하는 Claude Agent SDK가 나오면서, 이들은 아예 "AI를 전제로 한 개발팀 조직"을 설계하게 됩니다.

이제 HumanLayer의 CodeLayer라는 제품은 한 명의 엔지니어가 여러 Claude 에이전트를 병렬로 돌리며, 클라우드 워커와 깃 워크트리까지 활용해 팀 전체의 생산성을 끌어올리는 구조를 제공합니다.

하지만 Horthy가 강조하는 진짜 문제는 따로 있습니다. "개발자가 Claude Code에 익숙해지면 생산성이 너무 올라가서, 그 다음부터는 소프트웨어 문제가 아니라 조직 문제"라는 점입니다. 커뮤니케이션 방식, 코드 리뷰 프로세스, 협업 도구까지 모두 다시 설계해야 한다는 뜻이죠.

Ambral: Opus는 설계, Sonnet은 구현, 그리고 수십 개의 서브에이전트

Ambral은 B2B 회사라면 누구나 겪는 문제를 정면으로 겨냥합니다. 회사가 커질수록, 초기에 창업자가 직접 챙기던 "고객 한 명 한 명의 맥락"이 사라진다는 점입니다.

현실적으로 한 명의 어카운트 매니저가 50~100개의 계정을 동시에 담당하는 경우가 많습니다. 이 상황에서 "각 계정마다 맞춤형 관리"는 사실상 불가능에 가깝습니다.

Ambral은 고객 활동 데이터, 미팅 기록, 슬랙 대화, 제품 사용 로그 등 흩어진 정보를 AI가 통합해, 각 계정에 대한 "살아있는 프로필"을 만드는 데 Claude를 활용합니다.

• 누가 지금 케어가 필요한지

• 어떤 계정에서 업셀 기회가 열리고 있는지

• 어디에서 이탈 조짐이 보이는지

이 모든 것을 AI가 먼저 찾아내고, 직접 액션을 취하거나 담당자에게 제안하는 시스템이 바로 Ambral입니다.

흥미로운 점은, 이 강력한 시스템을 사실상 CTO 한 사람이 Claude Code를 이용해 만들고 있다는 것입니다.

Ambral의 CTO Jack Stettner는 Claude 모델을 이렇게 나눠 씁니다.

• Opus 4.1: 조사와 설계, 복잡한 사고를 위한 뇌

• Sonnet 4.5: 구체적인 구현과 코딩, 빠른 실행을 위한 손

그의 워크플로는 세 단계로 나뉩니다.

먼저 Opus로 "연구 전용 세션"을 엽니다. 필요한 배경 지식, 관련 코드 영역, 기술 스택 등을 깊이 파고들며 긴 리서치 문서를 만듭니다. 이때도 여러 서브에이전트가 병렬로 다른 코드 영역이나 데이터 소스를 조사합니다.

그 다음은 "설계 세션"입니다. 역시 Opus로만 작업하며, 기능 구현을 위한 단계별 계획을 마크다운 문서로 작성하고, 필요한 경우 Claude와 질답을 주고받으며 계획을 다듬습니다.

마지막으로 "구현 세션"에서는 Sonnet 4.5가 등장합니다. 설계 문서를 토대로 각 단계를 하나씩 코드로 옮기며, 실제 기능을 완성합니다.

흥미로운 점은, Ambral 제품 자체도 이 구조를 닮았다는 겁니다. Claude Agent SDK로 여러 서브에이전트를 만들고, 데이터 유형별로 "전문 에이전트"를 붙인 것입니다.

슬랙 메시지는 슬랙 전문가 에이전트가, 사용 로그는 그에 특화된 에이전트가 처리하는 식으로요. 사용자가 챗 인터페이스로 질문을 하든, 자동화 플로우를 만들어 돌리든, 결국 뒤에서는 수많은 Claude 서브에이전트가 함께 조사하고 추론합니다.

Stettner는 말합니다. "Claude Code에서 서브에이전트가 제 개발을 도와주는 방식이 너무 잘 맞아서, 아예 제품 아키텍처에 그대로 가져왔다"고요.

Vulcan: 비개발자 둘이 규제 분석 플랫폼을 만들고 정부 계약까지

Vulcan의 이야기는 Claude Code가 왜 "창업의 민주화"라는 말을 듣는지 잘 보여 줍니다.

Vulcan 팀의 문제의식은 단순했습니다. "수백 년 동안 쌓인 복잡한 규제를, 더 나은 방식으로 관리할 수 없을까?"

버지니아주는 1600년대부터 이어져 온 민주 제도를 가진 곳이라 규제가 특히 복잡합니다. 주택 한 채를 짓는 데도 수많은 규정이 얽혀 있어, 결과적으로 집값이 더 비싸지는 상황이 반복되고 있었습니다.

공동 창업자 Tanner Jones와 Aleksander Mekhanik은 둘 다 '전통적인 소프트웨어 엔지니어'는 아니었습니다. 한 명은 ML과 수학을 전공했고, 다른 한 명은 고등학교 때 AP Java 수업이 마지막 코딩 경험에 가까웠습니다.

그런데 이 둘이 Claude를 활용해, 버지니아 주지사실에 보여줄 규제 분석 프로토타입을 한 달도 안 되어 완성합니다. 정식 개발팀도 없이 말이죠. 그리고 놀랍게도, 이들은 기존 컨설팅 회사들을 제치고 계약을 따냅니다.

초기에는 웹 UI에 스크립트를 복붙하면서 AI를 억지로 개발 도구처럼 쓰는 수준이었습니다. 하지만 CTO 출신 엔지니어 Christopher Minge가 합류하고, Claude Code가 정식 출시되면서 상황이 완전히 달라졌습니다.

이제 Vulcan은 주택 가격을 평균 24,000달러 정도 낮추는 규제 개선 인사이트를 찾아내며, 버지니아 시민들에게 연간 10억 달러 이상의 비용 절감 효과를 만들어 냈습니다. 이 성과에 주지사는 "에이전틱 AI 규제 검토"를 모든 주 정부 기관에 의무화하는 행정명령까지 서명했습니다.

Jones는 Claude Code를 이렇게 평가합니다.

• 언어를 잘 다루고,

• 논리적으로 사고할 수 있다면,

• 반드시 전통적인 개발자일 필요는 없다고요.

오히려 인문학적으로 글을 잘 구조화하고, 논리를 단계별로 나누는 능력이 있을수록 더 좋은 프롬프트를 만들 수 있다고 말합니다.

실제로 Vulcan은 "기술적으로 완전한 개발자"는 단 한 명뿐인 상태에서, 주·연방 정부와의 계약을 따내고, 유명 VC로부터 1,100만 달러 규모의 시드 투자를 유치했습니다. 이 과정에서 Claude Code는 사실상 "가상의 시니어 엔지니어 동료" 역할을 하며, Minge에게는 "여러 명의 Claude Code 인스턴스에게 일을 나눠 주고, 결과를 검수하는 팀 리드 같은 감각"을 주고 있습니다.

YC 창업자들이 공유한 Claude Code 실전 팁 3가지

세 팀이 공통적으로 강조하는 Claude Code 활용 팁이 있습니다. 이 부분은 창업자뿐 아니라, 기존 개발팀에도 그대로 적용할 수 있습니다.

첫째, "연구–계획–구현"을 반드시 분리하라는 것입니다. 한 세션에서 조사도 하고, 설계도 하고, 코드도 짜라고 시키면 컨텍스트가 뒤엉키기 쉽습니다.

연구용 세션에서는 오직 자료 조사와 이해에 집중하고, 계획 세션에서는 기능을 단계별로 쪼개는 데 집중하며, 구현 세션에서는 이미 정리된 계획만 보고 코드를 작성하게 하는 것이 좋습니다.

둘째, 컨텍스트 관리를 의식적으로 하라는 조언입니다. Claude Code가 예상 밖 결과를 내는 상황 중 상당수는, 프롬프트 내부에 모순된 정보가 섞여 있기 때문입니다.

• 너무 많은 과거 대화 내역을 그대로 가져온다든지

• 시스템 프롬프트와 최근 지시가 서로 충돌한다든지 하는 상황이죠.

중요한 것은 "언제 새로운 세션을 열고, 어떤 정보만 요약해서 넘길 것인지"를 명확히 정하는 것입니다. 컨텍스트를 깔끔하게 유지할수록 코드 품질도 안정적으로 올라갑니다.

셋째, 체인 오브 톳(chain-of-thought)을 그냥 믿고 내버려 두지 말라는 것입니다. 특히 여러 Claude Code 인스턴스를 동시에 돌릴 때, 초반 몇 번의 툴 호출이 이상한 방향으로 가는지 아닌지를 빨리 확인하는 습관이 중요합니다.

초기에 이상한 흐름을 발견하면 즉시 중단하고 방향을 재지시하는 것이, 한참 잘못된 방향으로 달려간 결과를 나중에 고치는 것보다 훨씬 시간과 비용을 아껴 줍니다.

AI 시대의 새로운 경쟁력: 코딩 실력보다 '생각하는 구조'

세 YC 스타트업의 사례를 보면 한 가지 공통된 흐름이 보입니다.

• HumanLayer는 에이전트와 사람이 함께 일하는 패턴을 발견해, 아예 컨텍스트 엔지니어링이라는 새로운 분야를 정리했습니다.

• Ambral은 "Opus로 생각하고, Sonnet으로 구현하는" 구조화된 워크플로로, CTO 한 명이 대규모 계정 관리를 자동화하는 시스템을 만들었습니다.

• Vulcan은 전통적인 개발자 없이도 주 정부와 수백억짜리 문제를 해결하는 제품을 만들고, Claude Code를 "창업의 민주화 도구"로 활용했습니다.

이들의 공통점은 놀랍게도 "코드를 잘 치는 능력"이 아닙니다. 대신, 문제를 쪼개고, 언어로 정리하고, AI와 협업하는 방식을 설계하는 능력이 핵심이었습니다.

이제 소프트웨어를 만든다는 것은 "키보드를 빨리 치는 사람의 싸움"이 아니라,

• 얼마나 명확하게 생각하고,

• 얼마나 잘 설명하며,

• AI에게 일을 잘 '맡기고 검수할 수 있는지'에 대한 싸움으로 바뀌고 있습니다.

만약 지금 창업을 준비하고 있거나, 작은 팀으로 큰 제품을 만들고 싶다면 다음과 같이 시작해 보세요.

• 새로운 기능 아이디어가 떠올랐다면, 먼저 Opus 같은 모델로 "연구 세션"을 열어 배경을 정리하고

• 그다음 "계획 세션"에서 단계별 구현 계획을 텍스트로 만들고

• 마지막에 Claude Code로 "구현 세션"을 열어 코드를 생성·수정·테스트까지 이어가는 흐름을 만들어 보세요.

코드를 한 줄도 몰라도 시작할 수 있는 시대는 이미 열렸습니다. 이제 중요한 것은 "개발을 할 수 있느냐"가 아니라, "AI와 함께 무엇을 만들고 싶은지, 그리고 그 과정을 얼마나 잘 설계할 수 있는지"입니다.

당신이 비개발자든, 10년차 시니어 개발자든, Claude Code는 어쩌면 "내가 생각하는 속도와, 내가 만들 수 있는 속도 사이의 간극"을 처음으로 제대로 줄여 줄 도구일지도 모릅니다.

출처 및 참고 : How three YC startups built their companies with Claude Code | Claude