Anthropic 팀은 Claude Code를 어떻게 활용할까

핵심 요약

Anthropic 내부의 다양한 팀은 Claude Code를 단순한 코드 자동생성기가 아니라, 문제를 함께 정의하고 해결 방향을 잡아주는 "업무 파트너"로 사용한다. 개발자뿐 아니라 디자이너, 마케터, 법무, 데이터 사이언티스트까지 이 도구를 통해 코드 작성, 자동화, 문서 정리, 실험적 프로토타입을 빠르게 만들어낸다.

코드베이스 탐색과 이해 가속화

새로 합류한 구성원이 거대한 코드베이스를 이해하는 데에는 보통 많은 시간이 걸린다.

Anthropic의 데이터 인프라 팀에서는 Claude Code에 전체 코드베이스와 구조 설명 파일(CLAUDE.md 등)을 제공하고, "어떤 파이프라인이 이 대시보드를 채우는가?", "어떤 서비스가 여기에 의존하는가?" 같은 질문을 던져 흐름을 단번에 파악한다.

이 과정에서 Claude Code는 관련성이 높은 파일을 먼저 골라주고, 데이터 파이프라인의 상·하류 관계를 설명해 준다.

제품 엔지니어링 팀도 버그 수정이나 신규 기능 개발을 시작할 때, "어느 파일부터 봐야 하는지"를 Claude Code에 먼저 묻는다.

사람이 일일이 파일을 뒤져가며 맥락을 모으는 대신, 도구가 탐색 범위를 좁혀주고 핵심 진입 지점을 제안하는 식이다.

테스트 작성과 코드 리뷰 자동화

테스트 코드는 중요하지만 반복적이고 지루해서 종종 뒤로 밀린다.

Anthropic의 제품 디자인 팀은 새로운 기능을 만들 때, 테스트 코드를 Claude Code에 맡겨 기본 단위 테스트와 엣지 케이스를 포괄적으로 생성한다.

이후 GitHub Actions와 연동해 PR을 만들면, Claude가 자동으로 스타일/포맷 문제를 지적하거나 테스트 리팩터링 제안을 댓글로 남긴다.

보안 엔지니어링 팀은 개발 흐름을 "먼저 대충 코드 → 나중에 테스트"에서 "Claude에게 의사코드와 요구사항 설명 → 테스트부터 설계 → 구현"으로 바꿨다.

또한 익숙하지 않은 언어(Rust 등)에서 테스트를 작성해야 할 때, "이 기능을 이런 방식으로 검증하고 싶다"라고 설명하면 Claude가 해당 언어로 테스트 코드를 직접 작성해 준다.

디버깅과 장애 대응 속도 향상

실서비스에서 장애가 발생하면, 낯선 코드와 복잡한 로그 때문에 원인을 찾는 데 시간이 오래 걸리기 쉽다.

보안 엔지니어링 팀은 장애 시 Claude Code에 스택 트레이스, 관련 코드, 문서 링크를 함께 제공해 "이 흐름이 어디에서 끊기는지"를 추적하게 한다.

사람이 10~15분 동안 로그를 훑어봐야 할 문제를 몇 분 안에 좁혀가는 식이다.

제품 엔지니어링 팀은 다른 팀의 코드라도 "이런 증상이 나타나는데, 어디를 고치면 좋겠는지 제안해 달라"고 Claude에 먼저 요청한다.

이렇게 하면 모르는 코드베이스라도 문제를 스스로 해결할 수 있는 자신감이 생긴다.

한번은 쿠버네티스 클러스터에 새로운 파드가 스케줄링되지 않는 장애가 있었는데, 데이터 인프라 팀은 대시보드 스크린샷을 Claude Code에 보여주며 "어디를 봐야 하는지"를 물었다.

Claude는 GCP 콘솔 메뉴를 단계별로 안내해 IP 고갈 문제를 짚어내고, 새 IP 풀을 만들고 클러스터에 붙이는 정확한 명령까지 제공해 장애 대응 시간을 크게 줄였다.

프로토타이핑과 기능 개발 가속

새로운 기능을 만들거나 실험적인 아이디어를 구현하는 데에는 보통 설계, 구현, 리팩터링 등 여러 단계가 필요하다.

Anthropic의 제품 디자인 팀은 Figma 디자인을 Claude Code에 전달하고, "이 인터랙션을 그대로 구현한 코드와 테스트를 돌려보라"고 지시해 반자동 루프를 돌린다.

Claude가 코드를 쓰고 테스트를 실행하고, 결과를 토대로 다시 개선하는 식으로 반복하면서 사람은 중간 중간 결과물만 검토한다.

흥미로운 사례로, Claude에게 "너 자신을 위한 Vim 키 바인딩 기능"을 만들게 했고, 최소한의 인간 검토만으로 동작하는 기능을 완성했다.

또 다른 활용은 설계 단계에서 오류 상태, 예외 흐름, 시스템 상태 변화를 Claude와 함께 맵처럼 펼쳐보는 것이다.

이를 통해 실제 개발 단계에서야 발견되곤 하는 여러 엣지 케이스를 디자인 단계에서 미리 발견하고 반영할 수 있었다.

데이터 사이언티스트들은 TypeScript에 익숙하지 않아도, "이런 식으로 RL 모델 성능을 시각화하는 대시보드를 만들어 달라"고 한 번에 설명해 React + TypeScript 기반 앱을 통째로 생성한다.

필요하면 처음 프롬프트를 약간 수정해 재시도하면서, 직접 코드를 깊이 이해하지 않고도 원하는 시각화를 빠르게 얻는다.

문서화와 지식 정리의 허브

기술 문서는 위키, 내부 노션, 코드 주석 등 여러 곳에 흩어져 있고, 실제로 필요한 순간에 찾기 어렵다.

Claude Code는 MCP, CLAUDE.md 파일, 내부 문서를 함께 받아들여 "지식 허브"처럼 활용된다.

모델 내부 동작을 잘 모르는 인퍼런스 팀 구성원은 특정 모델 함수가 하는 일을 Claude에게 묻고, 관련 코드와 문서를 함께 분석한 요약 설명을 받는다.

구글링과 문서 탐색으로 한 시간쯤 걸릴 내용을 10~20분 내로 파악할 수 있어, 러닝 커브를 크게 줄인다.

보안 엔지니어링 팀은 장애 대응 문서, 시스템 설명, 과거 장애 사례를 Claude에 넣고 "실전용 런북" 형태의 마크다운 가이드를 생성한다.

이렇게 압축된 운영 가이드는 실제 장애 상황에 그대로 붙여 넣어 참고할 수 있어, 방대한 위키를 찾는 것보다 훨씬 효율적이다.

반복 업무 자동화와 팀별 워크플로우 최적화

개발자 리소스를 따로 투입하기 어려운 팀에서도 Claude Code를 활용해 자신들만의 자동화 도구를 만든다.

그로스 마케팅 팀은 광고 문구가 들어있는 CSV를 처리하는 워크플로우를 만들었다.

하나의 에이전트는 성과가 낮은 광고를 찾아내고, 다른 에이전트는 엄격한 글자 수 제한을 지키며 새로운 변형 문구를 대량 생성한다.

이로 인해 기존에 몇 시간 걸리던 작업이 몇 분 단위로 줄어든다.

또한 Figma 플러그인을 만들어, 특정 프레임들을 자동으로 찾아 헤드라인과 설명을 바꿔 끼우며 최대 수십~백 개의 광고 이미지를 한 번에 생성한다.

예전 같으면 디자이너가 수십 번 복사·붙여넣기를 해야 했던 작업이 "버튼 한 번"으로 대체된 것이다.

법무팀은 더 독특한 예로, 구성원이 어떤 이슈를 가지고 있는지에 따라 적절한 담당 변호사를 연결해주는 간단한 "전화 자동응답(폰트리) 시스템"을 직접 프로토타입으로 구현했다.

전통적으로 개발자 도움 없이는 만들기 어려웠던 시스템을, 법률 전문가가 직접 기획·구현해본 사례다.

기술·비기술 직군 경계의 희미화

이 모든 사례에서 공통적으로 드러나는 특징은 "코드를 쓸 줄 아는 사람만 무언가를 만든다"는 전제가 깨지고 있다는 점이다.

마케터, 디자이너, 변호사, 운영 담당자 등이 자신이 겪고 있는 문제를 자연어로 충분히 설명하고, Claude Code와 대화하며 해결책을 구체화한다.

그 과정에서 자동화 스크립트, 시각화 도구, 내부 툴 등 과거에는 개발자만 만들 수 있던 결과물을 직접 만들어낸다.

반대로 개발자 역시 "코드를 대신 써주는 도구"에 그치지 않고, 설계, 테스트, 디버깅, 문서화 등 정신적 부담을 덜어주는 동료로 Claude를 활용하게 된다.

Claude Code를 잘 쓰는 팀의 공통 전략

Anthropic 내부 사례를 관통하는 핵심은, Claude Code를 그저 "코드 생성기"로 보는 대신 "업무 전반을 함께 설계하는 파트너"로 대한다는 것이다.

이 팀들은 먼저 사람의 워크플로우를 면밀히 들여다보고, 그 중 반복적이거나 구조화하기 좋은 부분을 Claude에게 위임한다.

또한 "명확한 문제 정의 → Claude에게 설명 → 결과 검토 → 프롬프트/설계 수정"이라는 짧은 실험 사이클을 빠르게 반복한다.

마지막으로, 각 팀이 발견한 활용법을 조직 내에서 공유하면서 기술·비기술 직군 모두가 점점 더 복잡한 문제를 도구와 함께 풀어 나가는 문화가 형성된다.

인사이트

Claude Code의 진짜 가치는 "코드를 대신 써준다"가 아니라, "문제를 정의하고 해결 과정을 구조화하는 데 도와준다"는 점에 있다. 조직에서 활용하고 싶다면, 먼저 팀별로 가장 귀찮고 반복적인 작업 또는 이해하기 어려운 시스템 부분을 찾고, 그 과정을 단계별로 설명해 Claude와 실험해 보는 것부터 시작하는 것이 좋다.

출처 및 참고 : How Anthropic teams use Claude Code | Claude