Turn Claude Code into Your Full Engineering Team with Subagents

영상 링크: Turn Claude Code into Your Full Engineering Team with Subagents
채널명: Cole Medin

클로드 코드로 서브에이전트를 활용해 엔지니어링 팀을 완성하는 방법 핵심 요약

• 영상 제목은 “클로드 코드로 서브에이전트를 활용해 엔지니어링 팀을 완성하는 방법”임.
• AI 코딩 에이전트는 요청이 지나치게 크면 성능이 급격히 떨어지므로, 컨텍스트 관리가 필수적이라는 점을 지적함.
• 이를 해결하기 위해 ‘에이전트 하네스(harness)’라는 래퍼(wrapper, 감싸는 구조)를 통해 상태 및 작업 진행 상황을 관리함으로써, 여러 세션 간 작업 맥락을 확장할 수 있음을 설명.
• Anthropic이 공개한 롱러닝(long-running) 작업용 하네스를 기반으로 하고, Claude Agents SDK를 활용하여 시스템을 구현.
• 하네스가 실제 개발 엔지니어처럼 Linear(Jira와 유사한 태스크 관리 툴), GitHub, Slack과 연동되도록 Arcade 플랫폼과 Subagent 구조로 확장함.
• 사용 예로, 리서치 요약 대시보드(2000단어 문서, Linear에 44개 태스크 자동 분할 등)·Pomodoro 타이머 앱 등을 AI만으로 제작하는 과정을 상세히 시연.
• 앱 개발 과정 전반에 걸쳐 Linear에서 이슈, GitHub에서 커밋 및 PR, Slack에서 진행 상황을 실시간 관리/공유함.
• 하네스 아키텍처는 앱스펙(appspec) 기반의 이니셜라이저 에이전트, 작업 루프 내 여러 서브에이전트(Linear, GitHub, Slack) 조합으로 엔드투엔드 플로우를 구성.
• 코드·프롬프트·모델 지정 등 모든 부분은 사용자 맞춤 확장이 가능하도록 마크다운 파일과 SDK 기반으로 설계됨.
• 영상 마지막에는 오픈소스 명령센터 ‘Archon’을 N8N 스타일의 AI코딩 오케스트레이션 툴로 발전시키는 목표 및 향후 비전을 밝힘.

세부 요약 - 주제별 정리

에이전트 하네스가 코딩 에이전트의 한계를 극복하는 핵심 구조임을 강조함

• AI 코딩 에이전트에 대규모 요청을 한 번에 주면 성능이 급격히 저하되고, 컨텍스트 윈도우의 한계로 정보 손실 발생
• 하네스는 세션을 끊어 진행 상황(퍼시스턴스, 프로그레스 트래킹 등)을 저장해 여러 세션을 잇는 래퍼 역할을 함
• Git 워크플로우, 상태 관리 등 고도화가 가능해 대규모 프로젝트의 맥락을 유지하고, AI가 연속적이고 복잡한 작업을 처리할 수 있게 만듦
• 미래의 AI 코딩은 모노리딕(단일 거대 에이전트 형태)보다 하네스 구조를 통해 한계를 극복하는 식으로 진화할 것이라고 설명

엔지니어링 업무 자동화를 위해 실제 엔지니어 도구(Linear, Slack, GitHub)를 하네스에 통합함

• 실제 엔지니어가 단순 코딩 외에도 Slack으로 진행 상황 업데이트, Linear/Jira로 작업 관리, GitHub 버전관리 등의 업무 수행을 언급
• 하네스에 도구 벨트(툴 벨트) 개념을 도입하여 AI가 이 모든 플랫폼과 연동해 엔지니어 전체 역할을 수행하도록 구조화
• 모든 세부 설정은 GitHub 레포지토리를 오픈소스로 공개해 자유롭게 확장·수정 가능
• 근간이 되는 하네스 구조는 Anthropic의 오픈소스 롱러닝 작업용 하네스(2023년말 공개)에 기반

Arcade 플랫폼을 통해 서브에이전트들이 각 서비스와 손쉽게 연결되도록 설계함

• Arcade를 활용해 Linear, GitHub, Slack 등 다양한 SaaS 서비스에 OAuth 기반 간편 연결을 지원
• Arcade의 MCP(agent authorization) 기능으로, 팀원 간 API 키/자격증명 공유 없이도 안전하게 연결 가능
• 허용 툴 지정, 인증, 라우팅 등도 Arcade 대시보드에서 손쉽게 세팅 가능
• 환경 구성(setup)은 아카이브 가이드와 authorize_arcade 스크립트로 매우 간편하게 완성 가능

AppSpec을 활용해 원하는 기능을 JSON 기반 주제-작업 목록으로 정의하고, 이 구조가 핵심 데이터로 작동함

• appspec이란 제품 요구 명세(PRD)처럼, 구현할 모든 기능/요구사항을 리스트화한 JSON 포맷 파일임
• Anthropic 공식 가이드에 맞춘 JSON 태스크 리스트가 하네스 구동의 핵심 입력값
• appspec은 초기 state의 싱글 소스 오브 트루스 역할, 이후 Linear 이슈로 자동 분리/배분됨
• 클로드 에이전트(Coding Agent)가 앱스펙을 읽어 실제 작업 플로우를 설계·분할함

실전 예시로 44개 태스크 분할된 리서치 대시보드, Pomodoro 타이머 앱 개발을 신속히 완성함을 시연함

• ‘Second Brain(연구 자동화 도구)’과 연동해 2000단어 리서치 결과를 분석, 새로운 대시보드 앱 생성
• Linear에 44개 태스크를 자동으로 생성·분배하고 진행 상황을 관리
• 실제로 Linear, GitHub, Slack이 연동된 상태에서 AI 에이전트가 기능 구현, 버전관리, 상태보고까지 모두 자동 처리
• 추가 예시로 Pomodoro 타이머 앱에서는 단순 앱임을 감지, 한 세션 내 모든 구현 완료(이니셜라이저에서 일괄 구현)하는 적응적 전략 적용

각 세션에서 상태를 관리하며, 다음 세션에 맥락을 안전하게 전달하는 구조를 도입함

• 각 작업 세션 마다 현재까지 진행된 프로젝트 상태(진행 Tracker, 코드 상태 등)를 파일이나 Linear 이슈 기반으로 기록
• 세션간 핸드오프 시, 다음 에이전트가 남은 태스크와 상태를 이어 받아 작업 연속성이 보장됨
• 작업마다 GitHub 커밋, Linear 진행상황 갱신, 필요 시 Slack 통지 등이 동기적으로 발생

Subagent 구조와 프롬프트 파일, 모델 분리를 통해 최적화 및 확장이 매우 용이하게 설계됨

• 각 Subagent(Linear, GitHub, Slack 등)는 별도 프롬프트(markdown 파일)와 모델(haiku/sonnet/opus 등) 지정 가능
• orchestrator 프롬프트엔 전체 시스템의 동작 방식, 접근 가능한 Subagent 목록, 워크플로우가 정의됨
• 사용자는 프롬프트, 디스크립션, 모델, 연결할 서브에이전트 등을 자유롭게 추가/수정할 수 있음
• 클라우드 에이전트 SDK를 활용해 cloud code 디렉터리의 MCP 정의 없이 코드 내부에서 모든 구성 구현

실제 환경 구동 시나리오와 코드 구성 예시를 통해 개발 단계별 흐름을 상세히 설명함

• WSL/Mac/Linux 환경에서 가상환경 설정, cloud code 설치 및 로그인 진행
• Arcade, Linear, GitHub, Slack 등 연결 정보 입력 및 MCP 게이트웨이 생성
• appspec 준비 후, 지정 명령어로 구동 → 이니셜라이저 에이전트가 Linear 프로젝트/이슈, GitHub 레포 초기화
• 이후 각 서브에이전트가 분업적으로 소스코드 작성, 이슈 완료, 커밋, 슬랙 통지 과정을 반복 수행
• 최종 결과로 Linear 이슈/상태, GitHub 커밋 내역, Slack 프로젝트 완료 메시지 등 전체 엔드투엔드 자동화 상태 확인

Anthropic 하네스와 Cole Medin이 개선한 아키텍처를 도식화해 차이점과 확장점을 명확히 보여줌

• 기존 Anthropic 하네스는 앱스펙 → 이니셜라이저 → 피처리스트/로컬 파일 → 단일 루프 구조
• 개선된 하네스는 Linear 프로젝트/이슈 기반으로 상태 통합, 서브에이전트 활용해 각 서비스와 직접 동기화
• 세션별로 Linear 참조→ 태스크 발췌→ GitHub 코드 구현→ Slack 업데이트 루프를 반복, 더 유연한 서비스-에이전트 결합 제공
• 로컬 파일 의존 최소화로 분산형/클라우드 환경에도 적합하게 진화

프롬프트, 에이전트 정의, 모델 선택까지 마크다운/코드 기반으로 모든 커스터마이즈가 가능함을 강조함

• 각 에이전트(예: Linear, GitHub, Slack) 정의는 SDK에서 서술적으로 작성, 필요한 프롬프트 파일/디스크립션/툴/모델 지정
• 새로운 서비스 확장은 프롬프트-에이전트-도구 선언만으로 신속히 추가 가능
• Jobs, 태스크 관리 빈도, 슬랙 통지 방식 등도 마크다운 파일 수준에서 손쉽게 제어
• 엔드-유저 관점에서 복잡성 없이 자신만의 워크플로우 확장이 매우 쉬운 것이 장점

오픈소스 ‘Archon’ 프로젝트를 N8N 스타일의 AI코딩 오케스트레이션으로 발전시키겠다는 비전을 공유함

• 기존 Archon은 AI코딩용 태스크 관리·RAG·작업집중 명령 센터였지만, 최근 코드 에이전트들이 자체 문서 검색/태스크 관리 등 고도화됨에 따라 방향성을 조정함
• 앞으로는 사용자가 자신만의 AI 코딩 하네스/워크플로우를 시각화 및 오케스트레이션(Workflow orchestration) 방식으로 쉽게 구축하도록 지원 예정
• Archon을 N8N(비주얼 워크플로우 자동화 툴)처럼 각 단계/서브에이전트/워크플로우를 드래그-드롭으로 연결하는 방식으로 발전시킬 계획
• 오픈소스 개발 현황 및 향후 업데이트 계획을 마지막에 공유하며 영상을 마무리함