Claude의 에이전틱 생태계에서 Skills, 프롬프트, 프로젝트, 서브에이전트, MCP의 역할과 차이, 언제 무엇을 써야 하는지, 그리고 함께 조합하는 방법을 자세히 설명합니다.
Since introducing Skills, there's been interest in understanding how the various components of Claude's agentic ecosystem work together.
Whether you're building sophisticated workflows in Claude Code, creating enterprise solutions with the API, or maximizing your productivity on Claude.ai, knowing which tool to reach for—and when—can transform how you work with Claude.
This guide breaks down each building block, explains when to use what, and shows you how to combine them for powerful agentic workflows.
이 가이드는 각 구성 요소를 분해해 설명하고, 언제 무엇을 써야 하는지, 그리고 강력한 에이전틱 워크플로를 위해 어떻게 조합하는지 보여드립니다.
Skills는 Claude가 작업과 관련될 때 동적으로 발견하고 로드하는 지침, 스크립트, 리소스를 담은 폴더입니다. 특정 도메인에 대한 전문성을 Claude에게 부여하는 전문 교육 매뉴얼로 생각할 수 있습니다. 예: Excel 스프레드시트 작업부터 조직의 브랜드 가이드를 따르는 것까지.
작동 방식: Claude가 작업을 만나면, 사용 가능한 Skills를 스캔하여 관련 항목을 찾습니다. Skills는 점진적 공개(progressive disclosure)를 사용합니다. 먼저 메타데이터(~100 토큰)가 로드되어 해당 Skill의 관련성을 판단하는 데 필요한 최소한의 정보를 제공합니다. 필요 시 전체 지침(<5k 토큰)이 로드되고, 번들된 파일이나 스크립트는 필요한 경우에만 로드됩니다.
언제 Skills를 사용할까: Claude가 전문 작업을 일관되고 효율적으로 수행해야 할 때 선택하세요. 다음에 특히 적합합니다.
예시: 회사의 색상 팔레트, 타이포그래피 규칙, 레이아웃 사양을 포함하는 브랜드 가이드라인 Skill을 만듭니다. Claude가 프레젠테이션이나 문서를 만들 때 매번 설명할 필요 없이 이 표준을 자동으로 적용합니다.
더 알아보기 about Skills and check out our growing Skills library.
프롬프트는 대화 중에 자연어로 Claude에게 제공하는 지시입니다. 일시적이고 대화적이며 반응적입니다. 즉, 그 순간에 맥락과 방향을 제공합니다.
언제 프롬프트를 사용할까:
예시:
이 코드에 대한 종합적인 보안 리뷰를 수행해 주세요. 제가 원하는 것은 다음과 같습니다:
1. 다음을 포함한 일반적인 취약점:
2. 발견된 각 이슈에 대해 제공해 주세요:
3. 코드 컨텍스트: [코드가 하는 일, 사용 언어/프레임워크, 실행 환경을 설명 - 예: "사용자 인증을 처리하고 결제 데이터를 처리하는 Node.js REST API"]
4. 추가 고려사항:
발견 사항은 심각도와 잠재적 영향에 따라 우선순위를 정해 주세요.
프로 팁: 프롬프트는 Claude와 상호작용하는 기본 방법이지만, 대화 간에 지속되지 않습니다. 반복되는 워크플로나 전문 지식이 필요하다면 프롬프트를 Skills나 프로젝트 지침으로 캡처하는 것을 고려하세요.
언제 Skill을 대신 쓸까: 여러 대화에서 같은 프롬프트를 반복해서 입력하고 있다면, 이제 Skill을 만들 때입니다. "OWASP 표준에 따라 이 코드를 보안 관점에서 리뷰해줘"나 "이 분석을 임원 요약, 핵심 발견, 권고 사항 형식으로 정리해줘" 같은 반복 지시를 Skill로 변환하세요. 매번 절차를 다시 설명할 필요가 없어지고, 실행 일관성도 보장됩니다.
Check out our prompt library, prompting best practices, or our smart prompt maker to get started.
모든 유료 Claude 요금제에서 이용 가능한 Projects는 독립된 작업 공간으로, 고유한 채팅 기록과 지식 베이스를 갖습니다. 각 프로젝트는 200K 컨텍스트 윈도우를 포함하며, 여기에 문서를 업로드하고 맥락을 제공하며, 해당 프로젝트 내 모든 대화에 적용되는 사용자 지침을 설정할 수 있습니다.
작동 방식: 프로젝트의 지식 베이스에 업로드하는 모든 것은 그 프로젝트 내 모든 채팅에서 이용할 수 있습니다. Claude는 이 컨텍스트를 자동으로 사용하여 더 정보에 입각하고 관련성 높은 응답을 제공합니다. 프로젝트 지식이 컨텍스트 한계에 가까워지면 Claude는 용량을 최대 10배까지 확장하기 위해 RAG(Retrieval Augmented Generation) 모드를 원활하게 활성화합니다.
언제 Projects를 사용할까:
예시: 시장 조사, 경쟁사 분석, 제품 사양을 담은 "Q4 제품 출시" 프로젝트를 만듭니다. 이 프로젝트의 모든 채팅은 해당 지식에 액세스할 수 있으며, 매번 업로드하거나 맥락을 다시 설명할 필요가 없습니다.
언제 Skill을 대신 쓸까: 보안 리뷰 절차나 데이터 분석 방식처럼 동일한 전문성이 여러 에이전트나 대화에 필요하다면, 해당 지식을 개별 서브에이전트에 넣는 대신 Skill로 만드세요. Skills는 이식 가능하고 재사용 가능하지만, 서브에이전트는 특정 워크플로에 맞게 설계됩니다. 누구나 적용할 수 있는 전문성은 Skills로 가르치고, 도구 권한과 컨텍스트 격리가 필요한 독립 작업 실행은 서브에이전트를 사용하세요.
Learn more about Projects.
서브에이전트는 자체 컨텍스트 윈도우, 커스텀 시스템 프롬프트, 특정 도구 권한을 가진 전문 AI 어시스턴트입니다. Claude Code와 Claude Agent SDK에서 제공되며, 서브에이전트는 개별 작업을 독립적으로 처리하고 결과를 메인 에이전트에 반환합니다.
작동 방식: 각 서브에이전트는 자체 구성으로 동작합니다. 무엇을 하는지, 문제에 어떻게 접근하는지, 어떤 도구에 접근할 수 있는지 정의합니다. Claude는 서브에이전트 설명에 따라 적절한 서브에이전트에 작업을 자동 위임하거나, 특정 서브에이전트를 명시적으로 요청할 수도 있습니다.
언제 서브에이전트를 사용할까:
예시:
Read, Grep, Glob 도구에는 접근하되 Write나 Edit는 허용하지 않는 code-reviewer 서브에이전트를 생성하세요. 코드를 수정할 때 Claude는 품질 및 보안 리뷰를 위해 이 서브에이전트에 자동으로 위임하되, 의도치 않은 코드 변경 위험은 없습니다.
언제 Skill을 대신 쓸까: 보안 리뷰 절차나 데이터 분석 방식처럼 동일한 전문성이 여러 에이전트나 대화에 필요하다면, 해당 지식을 개별 서브에이전트에 넣는 대신 Skill로 만드세요. Skills는 이식 가능하고 재사용 가능하지만, 서브에이전트는 특정 워크플로에 맞게 설계됩니다. 누구나 적용할 수 있는 전문성은 Skills로 가르치고, 도구 권한과 컨텍스트 격리가 필요한 독립 작업 실행은 서브에이전트를 사용하세요.
Learn more about subagents.
MCP는 AI 애플리케이션과 기존 도구 및 데이터 소스 사이에 범용 연결 레이어를 만듭니다.
Model Context Protocol(MCP)은 데이터가 존재하는 외부 시스템(콘텐츠 저장소, 비즈니스 도구, 데이터베이스, 개발 환경)에 AI 어시스턴트를 연결하기 위한 개방형 표준입니다.
작동 방식: MCP는 Claude를 도구와 데이터 소스에 연결하는 표준화된 방법을 제공합니다. 각 데이터 소스마다 커스텀 통합을 만드는 대신 단일 프로토콜에 맞추어 구축합니다. MCP 서버는 데이터와 기능을 노출하고, MCP 클라이언트(예: Claude)는 이러한 서버에 연결합니다.
언제 MCP를 사용할까: Claude가 다음을 해야 할 때 MCP를 선택하세요.
예시: MCP를 통해 Claude를 회사의 Google Drive에 연결합니다. 이제 Claude는 문서를 검색하고 파일을 읽으며 내부 지식을 수동 업로드 없이 참조할 수 있고, 연결은 지속적으로 유지되며 자동으로 최신 상태로 업데이트됩니다.
언제 Skill을 대신 쓸까: MCP는 Claude를 데이터에 연결하고, Skills는 그 데이터로 무엇을 할지 가르칩니다. 도구 사용법이나 절차를 설명하는 경우—예: "우리 데이터베이스를 조회할 때는 항상 먼저 날짜 범위로 필터링한다" 또는 "Excel 보고서는 다음 특정 수식으로 포맷한다"—이는 Skill의 영역입니다. 데이터베이스나 Excel 파일에 접근 자체가 필요하다면 MCP가 필요합니다. 둘을 함께 사용하세요: 연결성은 MCP, 절차적 지식은 Skills.
Learn more about MCP and check out documentation on how to build an MCP server.
이 구성 요소들을 결합할 때 진정한 힘이 발휘됩니다. 각 요소는 고유한 목적을 가지며, 함께 정교한 에이전틱 워크플로를 만듭니다.
| 기능 | Skills | 프롬프트 | Projects | 서브에이전트 | MCP |
|---|---|---|---|---|---|
| 제공하는 것 | 절차적 지식 | 순간별 지시 | 배경 지식 | 작업 위임 | 도구 연결성 |
| 지속성 | 대화 간 지속 | 단일 대화 | 프로젝트 내 지속 | 세션 간 지속 | 지속적 연결 |
| 포함 내용 | 지침 + 코드 + 에셋 | 자연어 | 문서 + 컨텍스트 | 전체 에이전트 로직 | 도구 정의 |
| 로드 시점 | 필요 시 동적 로드 | 매 턴 | 프로젝트 내 항상 | 호출 시 | 항상 사용 가능 |
| 코드 포함 가능 | 예 | 아니오 | 아니오 | 예 | 예 |
| 최적 용도 | 전문성 강화 | 빠른 요청 | 중앙 집중 컨텍스트 | 전문 작업 | 데이터 접근 |
여러 구성 요소를 결합한 종합 리서치 에이전트를 만들어 봅시다. 이 예시는 경쟁 분석을 위한 에이전트를 조합하고 활성화하는 방법을 보여줍니다.
1단계: Project 설정
"Competitive Intelligence" 프로젝트를 만들고 다음을 업로드하세요:
프로젝트 지침 추가:
우리의 제품 전략 관점에서 경쟁사를 분석하세요. 차별화 기회와 떠오르는 시장 트렌드에 집중하세요. 구체적 근거와 실행 가능한 권고를 포함해 결과를 제시하세요.
2단계: MCP로 데이터 소스 연결
다음에 대한 MCP 서버를 활성화하세요:
3단계: 전문 Skills 만들기
"competitive-analysis" 스킬 생성:
# 우리 회사 GDrive 탐색 스킬
## 개요
Meridian Tech의 Google Drive 구조에 최적화된 검색 및 검색 전략입니다. 이 스킬을 사용해 내부 문서, 리서치, 전략 자료를 효율적으로 찾으세요.
## 드라이브 구성
**최상위 구조:**
- `/Strategy & Planning/` - OKR, 분기 계획, 이사회 자료
- `/Product/` - PRD, 로드맵, 기술 사양
- `/Research/` - 시장 조사, 경쟁 정보, 사용자 연구
- `/Sales & Marketing/` - 사례 연구, 피치 덱, 캠페인 자료
- `/Customer Success/` - 구현 가이드, 성공 지표
- `/Company Ops/` - 정책, 조직도, 팀 디렉터리
**네이밍 규칙:**
- 형식: `YYYY-MM-DD_DocumentName_vX`
- 최종본은 `_FINAL`로 표시
- 초안은 `_DRAFT` 또는 `_WIP` 포함
## 검색 모범 사례
1. **넓게 시작 후 필터링** - 폴더 컨텍스트 + 키워드 사용
2. **문서 소유자에 맞춰 탐색** - 영업 자료는 루트가 아닌 Sales/에서
3. **최신성 확인** - 최근 6개월 문서를 우선시하여 최신 전략 반영
4. **단일 진실 공급원 찾기** - `_FINAL`, `_APPROVED` 표시 또는 `/Archives/Official/`의 파일
## 리서치 에이전트 워크플로
1. 주제 카테고리 식별(제품, 시장, 고객)
2. 관련 폴더에서 타겟 키워드로 검색
3. 가장 최신/관련 높은 문서 3–5개 검색
4. 컨텍스트를 위해 `/Strategy & Planning/` 자료와 교차 검토
5. 파일명과 날짜로 출처 명시
4단계: 서브에이전트 구성(Claude Code/SDK 한정)
전문화된 서브에이전트 만들기:
market-researcher 서브에이전트:
name: market-researcher
description: 시장 트렌드, 산업 리포트, 경쟁 구도 데이터를 조사합니다. 경쟁 분석에 선제적으로 사용하세요.
tools: Read, Grep, Web-search
---
당신은 경쟁 정보에 특화된 시장 조사 분석가입니다.
조사 시:
1. 권위 있는 출처 식별(Gartner, Forrester, 산업 리포트)
2. 정량 데이터 수집(시장 점유율, 성장률, 투자/펀딩)
3. 정성 인사이트 분석(애널리스트 의견, 고객 리뷰)
4. 트렌드와 패턴 종합
결과는 출처와 신뢰도 수준을 함께 제시하세요.
technical-analyst 서브에이전트:
name: technical-analyst
description: 기술 아키텍처, 구현 접근법, 엔지니어링 판단을 분석합니다. 기술적 경쟁 분석에 사용하세요.
tools: Read, Bash, Grep
---
당신은 경쟁사의 기술 선택을 분석하는 기술 아키텍트입니다.
분석 시:
1. 공개 저장소와 기술 문서 검토
2. 아키텍처 패턴과 기술 스택 평가
3. 확장성 및 성능 접근법 평가
4. 기술적 강점과 한계 식별
우리 제품 의사결정에 도움이 되는 실행 가능한 기술 인사이트에 집중하세요.
5단계: 리서치 에이전트 활성화
이제 Claude에게 이렇게 요청해 보세요: "상위 3개 경쟁사가 새로운 AI 기능을 어떻게 포지셔닝하는지 분석하고, 우리가 공략할 수 있는 격차를 찾아줘"
동작 흐름은 다음과 같습니다:
결과: 여러 데이터 소스를 기반으로, 귀하의 분석 프레임워크를 따르고, 전문 역량을 활용하며, 리서치 프로젝트 전반에 걸쳐 컨텍스트를 유지하는 종합 경쟁 분석이 생성됩니다.
Skills는 Claude의 효율을 유지하기 위해 progressive disclosure를 사용합니다. 작업 중 Claude는 먼저 Skill 메타데이터(설명과 요약)를 스캔해 관련 항목을 식별합니다. 일치하는 Skill이 있으면 전체 지침을 로드합니다. 마지막으로 실행 가능한 코드나 참고 파일이 포함된 경우, 필요한 시점에만 로드합니다.
이 아키텍처 덕분에 많은 Skills를 준비해도 Claude의 컨텍스트 윈도우를 압도하지 않습니다. Claude는 필요한 것을, 필요한 때에 정확히 접근합니다.
Skills를 사용할 때: 어떤 Claude 인스턴스든 로드해 사용할 수 있는 역량을 원할 때. Skills는 훈련 자료와 같아서 모든 대화 전반에 걸쳐 특정 작업을 더 잘 수행하게 합니다.
서브에이전트를 사용할 때: 특정 목적을 위해 설계된 완전한 독립 에이전트가 필요하고, 워크플로를 자율적으로 처리해야 할 때. 서브에이전트는 자체 컨텍스트와 도구 권한을 가진 전문 직원과 같습니다.
함께 사용할 때: 전문 지식을 갖춘 서브에이전트가 필요할 때. 예를 들어, 코드 리뷰 서브에이전트가 언어별 모범 사례에 대한 Skills를 사용하면, 서브에이전트의 독립성과 Skills의 이식 가능한 전문성을 결합할 수 있습니다.
프롬프트를 사용할 때: 일회성 지시를 내리거나, 즉시 맥락을 제공하거나, 대화형으로 주고받을 때. 프롬프트는 반응적이고 일시적입니다.
Skills를 사용할 때: 반복적으로 필요한 절차나 전문 지식이 있을 때. Skills는 선제적으로—Claude가 언제 적용할지 스스로 판단하고—대화 간에도 지속됩니다.
함께 사용하기: 프롬프트와 Skills는 자연스럽게 보완합니다. Skills로 기본 전문성을 제공하고, 각 작업에 대해 프롬프트로 구체적 맥락과 정교화를 제공하세요.
Projects를 사용할 때: 특정 이니셔티브에 관한 모든 대화에 영향을 주는 배경 지식과 컨텍스트가 필요할 때. Projects는 항상 로드되는 정적 참조 자료를 제공합니다.
Skills를 사용할 때: 관련될 때만 활성화되는 절차적 지식과 실행 가능한 코드가 필요할 때. Skills는 필요 시 로드되어 컨텍스트 윈도우를 절약하는 동적 전문성을 제공합니다.
함께 사용할 때: 지속적 컨텍스트와 전문 역량이 모두 필요할 때. 예: 제품 사양과 사용자 연구를 담은 "Product Development" 프로젝트에, 기술 문서 작성과 사용자 피드백 데이터 분석을 위한 Skills를 결합.
핵심 차이: Projects는 "알아야 할 것"을 말합니다. Skills는 "어떻게 할 것"을 말합니다. Projects는 작업할 지식 베이스를 제공하고, Skills는 어디서든—어떤 대화, 어떤 프로젝트에서든—작동하는 역량을 제공합니다.
예. Claude Code와 Agent SDK에서 서브에이전트는 메인 에이전트와 마찬가지로 Skills에 접근하고 사용할 수 있습니다. 이는 전문화된 서브에이전트가 이식 가능한 전문성을 활용하는 강력한 조합을 만듭니다.
예를 들어, python-developer 서브에이전트는 팀 관례를 따르는 데이터 변환을 위해 pandas-analysis Skill을 사용할 수 있고, documentation-writer 서브에이전트는 API 문서를 일관되게 포맷하기 위해 technical-writing Skill을 사용할 수 있습니다.
Skills로 빌드할 준비가 되셨나요? 시작 방법은 다음과 같습니다.
Claude.ai 사용자:
API 개발자:
Claude Code 사용자: