CLAUDE.md — AI의 업무 매뉴얼

세션 개요

이번 세션에서는 AI에게 **맥락(Context)**을 체계적으로 제공하는 방법을 배웁니다. 매번 처음부터 설명하는 비효율을 없애고, AI가 항상 참고할 수 있는 “업무 매뉴얼”인 CLAUDE.md의 개념과 구조를 이해합니다. 라이브 데모를 통해 맥락 유무에 따른 결과 품질 차이를 직접 확인합니다.

학습 목표

• Context Engineering의 핵심 원리를 이해하고, “좋은 질문”보다 “좋은 맥락”이 더 중요한 이유를 설명할 수 있다
• CLAUDE.md, about-me.md, working-rules.md의 역할과 구조를 구분하여 설명할 수 있다
• Cowork 폴더 구조를 이해하고, 자신의 업무에 필요한 컨텍스트 파일 목록을 구상할 수 있다

핵심 개념: Context Engineering

AI 결과의 품질은 **“무엇을 질문하느냐”**보다 **“어떤 맥락을 제공하느냐”**에 더 크게 좌우됩니다. 이것을 **Context Engineering(맥락 설계)**이라고 합니다.

새로 온 인턴에게 업무를 맡긴다고 상상해보세요. 매번 처음부터 설명하는 것과, 업무 매뉴얼을 한 번 만들어두는 것 — 어느 쪽이 효율적일까요?

AI도 마찬가지입니다. 아무 맥락 없이 “보고서 써줘”라고 하면, AI는 여러분의 회사도, 클라이언트도, 보고서 형식도 모릅니다. 하지만 한 번 맥락을 정리해두면, 이후부터는 매번 설명할 필요 없이 일관되고 구체적인 결과를 받을 수 있습니다.

프롬프트는 매번 바뀌지만, 맥락은 한 번 만들면 계속 쓸 수 있습니다.

CLAUDE.md란 무엇인가

CLAUDE.md는 AI가 항상 참고하는 프로젝트/업무 매뉴얼입니다. 사람으로 치면 “팀 위키”나 “온보딩 문서”에 해당합니다.

• 항상 자동 참조: AI가 대화를 시작할 때마다 CLAUDE.md를 먼저 읽습니다. 매번 반복 설명이 불필요합니다.
• 일관된 결과 품질: 같은 맥락을 기반으로 작업하므로, 누가 언제 요청해도 동일한 수준의 결과물이 나옵니다.
• 점진적 개선 가능: 결과가 마음에 들지 않으면 CLAUDE.md를 수정하면 됩니다. 프롬프트를 매번 고치는 것보다 훨씬 효율적입니다.

CLAUDE.md의 기본 구조는 다음과 같습니다:

about-me.md와 working-rules.md

CLAUDE.md의 개념을 실무에 적용할 때, 두 가지 핵심 파일로 나누어 관리합니다.

about-me.md — “나는 이런 사람이고 이런 일을 합니다”

AI가 여러분의 맥락을 이해하게 만드는 자기소개서입니다. 직책, 담당 업무, 주요 클라이언트, 선호하는 결과물 형식 등을 담습니다. 이 파일이 있으면 AI는 여러분이 “보고서 써줘”라고만 해도 어떤 종류의 보고서인지, 누구를 위한 것인지 파악할 수 있습니다.

working-rules.md — “이렇게 해주세요, 이건 하지 마세요”

AI의 행동 규칙을 명시한 문서입니다. 반드시 지켜야 할 것(수치 출처 명시, 한국어 작성 등), 보고서 형식, 하지 말아야 할 것(모호한 표현, 기밀 정보 노출 등)을 정의합니다. 이 규칙이 있으면 AI가 매번 같은 실수를 반복하지 않습니다.

Cowork에서의 컨텍스트 구조

실무에서는 아래와 같은 폴더 구조로 컨텍스트를 체계적으로 관리합니다:

CLAUDE-COWORK/
├── ABOUT-ME/
│   ├── about-me.md          ← 나의 역할과 업무
│   └── working-rules.md     ← AI 협업 규칙
├── PROJECTS/
│   └── client-a/
│       └── brief.md         ← 프로젝트별 맥락
└── TEMPLATES/
    └── weekly-report.md     ← 반복 산출물 형식

• ABOUT-ME/: 나에 대한 정보. 어떤 프로젝트를 하든 공통으로 적용됩니다.
• PROJECTS/: 클라이언트별, 프로젝트별 맥락. 해당 작업을 할 때만 참조됩니다.
• TEMPLATES/: 반복적으로 사용하는 산출물의 형식. 매주 쓰는 보고서, 제안서 등의 뼈대입니다.

이 구조의 핵심은 **“한 번 만들면 계속 재사용”**한다는 것입니다. 처음 30분 투자로 이후 수백 시간의 반복 설명을 줄일 수 있습니다.

라이브 데모: 맥락의 힘

같은 요청을 맥락 없이/맥락과 함께 했을 때 결과가 어떻게 달라지는지 직접 보겠습니다.

Step 1: 맥락 없이 요청 (Without Context)

Claude에게 아무 맥락 없이 다음과 같이 요청합니다:

“이번 주 미디어 성과 보고서 작성해줘”

예상 결과: AI는 어떤 회사인지, 어떤 매체인지, 어떤 형식을 원하는지 모르기 때문에 일반적이고 막연한 응답이 나옵니다. “미디어 성과 보고서는 일반적으로 다음과 같은 항목을 포함합니다…”와 같은 교과서적 답변을 받게 됩니다.

Step 2: CLAUDE.md 설정 후 같은 요청 (With Context)

먼저 아래 내용을 CLAUDE.md로 설정합니다:

# 미디어바잉팀 업무 컨텍스트

## 회사 정보
- 회사: ABC 광고대행사 디지털광고팀
- 팀: 퍼포먼스 마케팅팀 (5명)

## 담당 클라이언트
- A뷰티 (화장품): Meta Ads, Google Ads 운영 / 월 예산 3억
- B푸드 (식음료): 네이버 검색광고, 카카오모먼트 운영 / 월 예산 1.5억

## 주간 보고서 형식
- 제목: [클라이언트명] 주간 미디어 성과 리포트 (MM/DD~MM/DD)
- 구성: 핵심 요약 (3줄) → 매체별 성과 표 → 전주 대비 증감 → 이슈 및 액션 아이템
- KPI: ROAS, CPA, CTR, 전환수, 소진율

## 규칙
- 모든 수치에는 출처 명시 (GA4, Meta Ads Manager 등)
- 금액은 원화(₩), 천 단위 쉼표 사용
- 불확실한 수치는 "확인 필요"로 표시
- 결과물은 한국어로 작성

이제 같은 요청을 합니다:

“이번 주 미디어 성과 보고서 작성해줘”

예상 결과: AI가 클라이언트명, 매체, KPI, 보고서 형식을 모두 반영하여 실무에 바로 사용 가능한 보고서 뼈대를 생성합니다. 표 형식으로 매체별 성과가 정리되고, 전주 대비 증감률이 포함되며, 액션 아이템까지 제안됩니다.

Step 3: Before/After 비교

두 결과를 나란히 놓고 차이를 확인합니다:

핵심: 프롬프트는 똑같았습니다. 달라진 것은 맥락뿐입니다.

다음 세션 준비

세션 4에서는 여러분 자신만의 about-me.md와 working-rules.md를 직접 작성합니다. 아래 세 가지를 미리 생각해오세요:

• 나의 주요 클라이언트/프로젝트 3개: 이름, 업종, 담당 매체 또는 업무 범위
• AI에게 꼭 지켜달라고 할 규칙 3개: 예) 수치 출처 명시, 한국어 작성, 특정 형식 준수
• 내가 선호하는 보고서/결과물 형식: 표 vs 서술형, 요약 먼저 vs 상세 먼저, 반드시 포함할 항목

참고 자료

• 교재 Ch.5.6-5.7: Claude Code 운영법, CLAUDE.md 작성법
• 교재 Ch.5.2: Cowork 운영법
• Context Engineering 개념: “좋은 질문보다 좋은 맥락이 먼저다”