Anthropic제품 블로그Claude Code
스타트업을 위한 Claude Code 활용 가이드
소규모 팀으로도 10배 규모의 조직처럼 빠르게 제품을 출시할 수 있게 해주는, 스타트업들이 실제로 쓰는 다섯 가지 원칙을 소개합니다.
최전선에서 일하는 AI 네이티브들
일의 미래를 엿보고 싶다면, 오늘날 스타트업이 어떻게 운영되고 있는지 물어보면 됩니다. 그래서 저희가 직접 물어봤습니다.
빠르게 성장 중인 스타트업 열두 곳 이상을 만나, 에이전트 기반 코딩 도구를 활용해 제품을 만들고 회사를 확장하는 방식에 대해 이야기를 나눴습니다. 이 스타트업들은 '누가 만들 수 있는가', '무엇을 버릴 것인가', '어떻게 만드느냐와 무엇을 만드느냐 사이의 선순환을 어떻게 만들어낼 것인가'라는 규칙 자체를 바꾸고 있습니다.
그러면서도 자신들보다 열 배는 큰 조직처럼 빠르게 제품을 출시하고 있습니다.
이 가이드에서는 각 조직이 실제로 어떻게 도구를 활용하는지 살펴보고, 빠른 출시와 경쟁 우위를 유지하기 위해 그들이 따르는 원칙을 정리해드립니다.
그 과정에서 한 가지 질문에 대한 답도 함께 찾아보려 합니다. 처음부터 Claude Code를 중심으로 제품 개발 사이클을 설계한다면, 그 모습은 어떨까요?
Artemis Security
Cainex
Clay
ClickHouse
Cognition
Commure
Crosby
Emergent
Harvey
Heidi
Higgsfield
Omni
Parahelp.png){kind=spacer}
Translucent
Zingage에이전트 기반 코딩은 비개발직 구성원도 제품을 만들 수 있도록 진입 장벽을 낮춰줍니다. Claude Code를 사용하면 특정 코딩 언어나 IDE 사용법을 몰라도 실제로 동작하는 기능을 만들어낼 수 있습니다.
"엔지니어들이 훨씬 더 많은 것을 출시하게 된 것은 물론이고, 저처럼 비기술직인 사람들도 갑자기 UI 변경 사항이나 다른 제품 개선 사항을 직접 출시할 수 있게 되었습니다."Mads Lunau Liechti · 공동창업자, Parahelp
스타트업 창업자들에게 이 변화는 여러 면에서 명확한 이점이 있습니다. 우선, 대형 경쟁사에 비해 인력이 부족하기 때문에 '전원 투입' 체제가 필요합니다. 그런데 단순히 인력 부족을 메우는 것에 그치지 않습니다. 비개발직 구성원들은 해당 도메인에 대한 깊은 전문성을 갖고 있기 때문입니다.
"Claude Code는 Crosby에서 '변호사로 일한다는 것'의 의미를 바꿔놓았습니다. 변호사들은 직접 사용자이기 때문에 제품에 대한 가장 날카로운 인사이트를 갖고 있습니다. 그들이 직접 만들어내는 것을 지켜보는 게 정말 놀랍습니다."Ryan Daniels · 공동창업자 겸 CEO, Crosby
Heidi의 공동창업자 겸 CEO인 Thomas Kelly 박사도 같은 이야기를 했습니다.
"저희에게 Claude Code는 '전화 게임' 문제를 해결해줬습니다. 예전에는 새로운 아이디어가 팀을 거치는 방식이 이랬습니다. 아이디어를 가진 사람이 PM에게 전달하고, PM은 디자이너에게, 디자이너는 엔지니어에게 전달하는 식이었죠. 그 과정에서 아이디어의 핵심이 어김없이 희석되었습니다. 실제로 무언가가 출시될 때쯤이면, 처음 생각했던 것과는 전혀 다른 결과물이 나오기 일쑤였고, 몇 주가 걸렸습니다. Claude Code는 이 연결고리를 없애버렸습니다. 문제를 실제로 이해하는 사람이 직접 PR을 올리고, 전문성이 필요한 부분에서만 디자이너와 엔지니어를 불러들일 수 있게 된 것입니다."Thomas Kelly 박사 · 공동창업자 겸 CEO, Heidi
"모두가 출시한다"는 말은 LinkedIn 게시물로는 멋있게 들리지만, 실제로는 어떻게 작동할까요? 마케팅팀이 풀 리퀘스트를 승인하는 건가요? 법무팀이 불안정한 테스트를 이분 탐색으로 분석하는 건가요?
실제로 들은 답은, 역할 분담은 여전히 존재한다는 것이었습니다. 마케터는 여전히 마케팅에, 개발자는 여전히 개발에 집중합니다. 다만 아이디어를 동작하는 프로토타입으로 만드는 첫 단계, 즉 0에서 1로 가는 과정이 누구에게나 열려 있다는 점이 달라졌습니다.
또한 가장 효과적으로 운영되는 스타트업들은 이러한 기여가 개인의 의지나 우연에 맡겨지지 않고 조직 차원의 시스템으로 자리 잡도록 별도의 장치를 마련하고 있었습니다.
연결 고리 만들기
구성원에게 AI를 활용하라고 기대하는 것과, 실제로 Claude Code와 필요한 도구에 대한 접근권을 주는 것은 전혀 다른 이야기입니다.
"저희는 비개발직 구성원의 기여를 피하려는 게 아니라, 오히려 적극적으로 장려하고 있습니다. 저희의 관점은 이렇습니다. 모든 직무가 소프트웨어를 만들 수 있는 엔지니어링 직무가 되어가고 있다는 것입니다. 그래서 저희는 무언가를 직접 만들어보는 것을 즐기고, 만드는 일 자체에 관심 있는 사람을 채용합니다."Kareem Amin · 공동창업자 겸 CEO, Clay
Crosby는 변호사들을 Claude Code로 데려오는 대신, Claude Code를 변호사들에게 가져갔습니다. 그들이 매일 익숙하게 사용하는 도구와 운영 시스템에 Claude Code를 연결한 것입니다.
스탠드업 쇼케이스
아이디어는 어느 시점에 조직의 우선순위 논의 테이블에 올라야 실제 시장 출시로 이어질 수 있습니다. 프로덕트 매니저에게는 이 길이 명확하지만, 비개발직 구성원에게는 그렇지 않습니다.
Clay는 분기별 리뷰를 통해 프로토타입을 검토하고 공식 로드맵에 반영합니다. Clay의 GTM(go-to-market) 팀원이 이 방식을 통해 자율 에이전트를 직접 만들어낸 것도 바로 이 덕분이었습니다. 해당 에이전트는 웹사이트를 방문해 리드 수집 양식을 작성하고, 응답 시간을 측정한 뒤 경험을 평가해 성과 보고서를 자동으로 생성합니다.
Omni는 시니어 기술 직원을 포함한 전 구성원이 Claude로 만든 프로토타입을 공유하는 전용 Slack 채널을 운영합니다. 또한 "모두가 출시한다"는 원칙의 짝이 되는 "모두가 고객과 대화한다"는 원칙도 함께 실천합니다.
엔지니어들이 고객 통화를 자연스럽게 즐기는 편은 아니지만, Omni는 의도적으로 그들을 고객 앞에 세웁니다. 피드백 루프를 더 빠르게 닫기 위해서입니다.Chris Merrick · 공동창업자 겸 CTO, Omni
스킬 공유하기
"모두가 출시한다"와 "중구난방"의 경계는 생각보다 얇습니다. 누가 만들었든 기능 프로토타입은 결국 하나의 일관된 제품 안에 통합되어야 합니다. 팀의 표준과 컨텍스트를 담은 재사용 가능한 지침 파일인 스킬(skills)은, 개발 과정이 점점 민주화되더라도 방향이 흐트러지지 않도록 잡아주는 역할을 합니다.
"팀원 누구든 디자인 시스템을 참고 자료로 삼아 Claude Code로 제품 컴포넌트, 마케팅 자료, 발표 자료 초안을 작성할 수 있습니다. AI가 제품에 직접 닿는 영역은 훨씬 높은 기준을 충족해야 하는데, Claude Code 덕분에 더 정밀하게 그 기준을 맞출 수 있습니다"라고 Heidi의 Thomas Kelly 박사는 말했습니다.
스킬은 신규 개발자나 비개발직 구성원이 빠르게 온보딩해 바로 작업에 투입될 수 있도록 돕기도 합니다.
"...저희는 Claude Code 스킬을 모아둔 GitHub 저장소도 운영하고 있습니다. 이 저장소는 데이터베이스와 데이터 웨어하우스 위치, 스키마 정보, 전반적인 회사 컨텍스트 같은 Emergent 관련 정보를 바탕으로 Claude Code 세션을 빠르게 시작할 수 있게 해주는 공유 지식 베이스 역할을 합니다. 완벽하게 최신 상태를 유지하려 애쓰기보다는, 에이전트가 빠르게 확인하고 스스로 수정할 수 있다면 컨텍스트 파일이 약간 오래되어도 괜찮다고 봅니다."Mukund Jha · 공동창업자 겸 CEO, Emergent
"저희 엔지니어들은 Claude Code로 사내 전문 에이전트 마켓플레이스를 구축했습니다. 직무별로 분류되어 있어, 엔지니어링·딜리버리·세일즈 팀이 각자의 실제 업무 방식에 맞는 도구를 사용할 수 있습니다."Jack O'Hara · 창업자 겸 CEO, Translucent
산업혁명 이후 모든 기업은 기술을 통해 효율을 높이고자 했습니다. 그러나 이 스타트업들은 도입의 속도와 깊이에서 분명히 달랐습니다.
이 창업자들은 AI를 미션의 핵심 요소로 봅니다. 많은 이들이 명시적으로 말합니다. 기계적인 80%는 에이전트가 맡고, 엔지니어는 실제 판단이 필요한 문제에 집중해야 한다고요.
"모두가 AI 제품을 만들기 위해 경쟁하고 있습니다. 하지만 회사가 실제로 돌아가는 방식을 다시 설계하는 곳은 훨씬 적습니다. 두 번째가 더 큰 도약입니다. Artemis Security는 AI를 우연히 사용하는 회사가 아니라, AI 네이티브 기업으로 운영됩니다. 이것이 저희의 속도를 극대화하고, 고객이 머신 스피드로 공격을 막을 수 있도록 돕는 원동력입니다."Shachar Hirshberg · 공동창업자 겸 CEO, Artemis Security
구체적으로 살펴보면, 이 스타트업들은 SDLC(소프트웨어 개발 수명 주기) 전 단계에 AI를 다른 조직보다 훨씬 긴밀하게 통합하고 있었습니다. 또한 반복 작업을 처음부터 끝까지 처리하도록 설계된 전용 에이전트도 운영하고 있었습니다. 두 가지 사례를 각각 살펴보겠습니다.
AI 네이티브 SDLC
소개된 스타트업 중 상당수는 에이전트 기반 코딩 프로세스로의 온보딩을 빠르게 진행하기 위한 방법을 마련해두고 있었습니다. Emergent의 Mukund는 이렇게 말했습니다. "신입 직원이 첫날에 올바른 마크다운 파일만 가리키면 Claude가 개발 환경 전체를 스스로 세팅합니다. 온보딩 중에 Claude가 오래되거나 잘못된 정보를 발견하면, 해당 파일을 바로 업데이트합니다."
이 팀들이 빠르게 제품을 출시하는 만큼, 엔지니어들도 신속하게 온보딩되어야 합니다.
"이곳 엔지니어들은 에이전트 플릿을 오케스트레이션하고, 프로덕션 데이터 문제를 발견한 당일에 수정 사항을 배포하며, 여러 PR을 동시에 진행합니다. 한 엔지니어는 Claude 서브에이전트를 병렬로 활용해 약 13개의 티켓으로 구성된 이니셔티브를 진행했는데, 각 서브에이전트가 하나의 티켓과 그에 딸린 PR을 담당했습니다."Tanay Tandon · CEO 겸 창업자, Commure
이 조직들에서 Claude Code는 코드 생성뿐 아니라 코드 리뷰도 담당합니다. Heidi의 Kelly 박사는 이렇게 말했습니다. "저희는 검증된 기술 및 컴플라이언스 프레임워크를 기준으로 자동 코드 리뷰를 실행해 중요한 이슈를 식별하고, 무언가가 출시되기 전에 수정 제안을 적절한 검토자에게 라우팅합니다."
일부 조직은 코드 리뷰, 테스트, CI를 위한 커스텀 에이전트를 직접 구축하기도 했습니다. 이 스타트업들은 단순히 코드를 배포하는 것을 넘어, 루프를 설계하는 것에 상당한 공을 들이고 있었습니다.
Translucent의 창업자 Jack은 이렇게 말했습니다. "제가 가장 좋아하는 에이전트는 'Translucent 코드 리뷰어'입니다. 변경 사항을 다양한 각도에서 검토하고 결과를 종합해내는데, 저희 시니어 엔지니어가 할 법한 방식으로, 그보다 훨씬 빠르게 해냅니다."
Kareem은 Clay에 대해 이렇게 말했습니다. "저희는 버그 트리아지의 1차 검토부터 수정을 위한 코드 변경 제안까지 처리하는 에이전트를 만들었습니다."
이 흐름이 가장 두드러진 곳은 ClickHouse였습니다. 공동창업자 겸 CTO인 Alexey Milovidov의 보고에 따르면, 이 데이터베이스 기업은 SDLC의 거의 모든 단계를 자율적인 루프로 전환했습니다. 불안정한 테스트를 수정하고 누락된 테스트 커버리지를 찾아내도록 설계된 전용 에이전트 두 개는 현재 ClickHouse 저장소의 2위, 3위 기여자입니다. 별도의 에이전트 군이 운영 업무를 담당하고 있으며, 팀은 그 에이전트 자체를 구축하고 개선하는 데도 Claude Code를 활용합니다.
에이전트로 프로세스 가속화하기
반복적으로 나타난 또 하나의 패턴은, 이 스타트업들이 Claude Code의 에이전트 루프를 개발 작업 가속화에만 쓰는 게 아니라, 반복적이고 지루한 업무 프로세스를 통째로 처리하는 에이전트를 만들고 있다는 점이었습니다.
대부분 경쟁 우위, 고객 관계, 매출 성장에 더 집중할 수 있도록 루틴 업무를 자동화하기 위한 것이었습니다. Claude로 가장 많이 가속화된 프로세스 중 하나는 셀프서비스 데이터 분석이었습니다.
거의 모든 스타트업이 비정형 데이터를 포함한 최신 데이터를 바탕으로 빠르게 의사결정을 내릴 수 있는 프로세스를 갖추고 있었습니다. 스타트업의 생존에 필수적인 피버팅을 뒷받침하는 데이터 활용 체계였습니다.
예를 들어, Clay는 사내 분석 에이전트를 구축했고, Heidi는 Claude Code로 고객과 임상의 피드백을 사용 데이터와 함께 분류해 제품 인사이트에 의미 있는 시그널을 추출합니다.
ClickHouse와 Omni는 이러한 AI 기반 데이터 분석을 자사 제품에 패키징해 제공하며, 모두 Claude를 기반으로 구동됩니다.
그 밖에도 서브에이전트로 수천 건의 법률 문서를 요약하거나(Crosby), 여러 사이트에 걸친 청구 데이터를 훑어 이상 징후를 감지하거나(Commure), 어떤 분석팀도 제때 발견하지 못할 경고 신호를 병원 재무 데이터에서 지속적으로 찾아내는(Translucent) 사례들도 있었습니다.
이 원칙은 두 번째 원칙인 '반복 작업은 자동화한다'의 필연적인 짝입니다. 프로세스를 자동화하려면, 결과를 모니터링하고 검증할 수 있는 신뢰할 수 있는 수단이 반드시 있어야 합니다.
Artemis Security의 공동창업자 Dan Shiebler는 이렇게 말했습니다. 배포 속도가 높아진 것은 "테스트 인프라, 코드베이스 구조화, 그리고 에이전트가 처음부터 끝까지 배포할 수 있게 해주는 팀 지식 시스템에 깊이 투자했기 때문"이라고요. "이것이 저희가 Claude와 함께 만들어낸 플라이휠입니다. 코드베이스, 지식 베이스, 팀 구조를 올바르게 갖추면 모든 기여가 복리로 쌓입니다."Dan Shiebler · 공동창업자, Artemis Security
"초기에는 Claude에게 완전한 자율권을 줬는데, AI답게 행동했습니다. 그럴듯한 코드를 빠르게 만들어냈죠. 문제는 겉으로는 맞아 보이지만 실은 그렇지 않은 방식으로 아키텍처에서 벗어나기 시작했다는 점이었습니다. 그래서 저희는 모든 불변 원칙을 문서로 정리했습니다. 문제를 어떻게 정의하는지, 무엇은 반드시 지켜야 하는지, 자신 있는 답변을 믿는 대신 어떻게 동작을 증명할 것인지. 이 팀이 사고하는 방식을 담은 567줄짜리 문서입니다."Victor Hunt · 공동창업자 겸 CEO, Zingage
분명히 말씀드리지만, 이 스타트업 중 에이전트가 메인 브랜치에 바로 머지하도록 두고 결과를 기대하는 곳은 없습니다. 많은 팀이 강력한 거버넌스 프레임워크를 요구하는 규제 산업에서 활동합니다. Cainex는 에이전트와 결정론적 검사를 결합해 의료 기록을 읽고 병원 청구를 처리하는 코드를 생성하는 특히 좋은 사례입니다.
"의료 코딩에서 잘못된 코드는 단순한 오타가 아닙니다. 그것은 청구 및 컴플라이언스 사건입니다. 바로 이 한 가지 사실이 저희가 만드는 방식을 결정합니다."Uriah Israel · 공동창업자 겸 CTO, Cainex
"저희에서 Claude Code가 실행하는 루프는 이렇습니다. 에이전트로 배치를 처리하면, 감사자들이 사내 앱에서 결과를 검토합니다. 감사자들은 코드만 보는 게 아닙니다. 모델의 추론 과정을 보고 그 양쪽 모두에 코멘트를 답니다. 모든 것이 버전 관리되고 감사 가능합니다"라고 그는 말했습니다.
"그다음은 Claude Code가 담당합니다. 원래 예측값과 모든 수정 사항, 코멘트를 데이터베이스에서 직접 읽어들입니다. 각 수정은 관련 코드 유형별로 태그가 붙어 있어, Claude Code는 진단 문제인지, 시술 문제인지, 다른 범주인지 파악하고 해당 코딩 유형을 규율하는 지침으로 바로 접근할 수 있습니다.
그런 다음 실수를 유발한 에이전트 지침의 해당 부분을 찾아 수정하거나, 완전히 새로운 사례인 경우 새 지침을 작성합니다. 모든 변경은 버전이 관리되는 지침 세트를 기반으로 이루어지고, 실패했던 기록들을 대상으로 테스트됩니다. 저희가 지키는 원칙은 이것입니다. 특정 사례가 아닌 원칙을 수정한다"고 그는 이어서 말했습니다.
"그다음은 역테스트입니다. 하나의 기록에 허용 가능한 코딩이 여러 가지일 수 있기 때문에 단순 문자열 매칭으로는 부족합니다. 검사는 허용 세트와의 시맨틱 매칭과, '이게 진짜 오류인가, 아니면 그저 다른 유효한 경로인가'를 묻는 판정자를 결합한 방식으로 이루어지고, Claude Code가 자체 비교까지 추가합니다.
후보 변경 사항을 황금 세트와 무작위 샘플에 적용해보고, 무언가 출시되기 전에 회귀(regression)를 발견해 표면화합니다. 돌아오는 결과는 간결합니다. 수정 제안, 해결하지 못한 기록, 그리고 답을 원하는 질문들. 엔지니어는 기계적인 80%가 아닌, 진짜 어려운 케이스에 시간을 씁니다"라고 그는 말했습니다.
이 의료 청구 전용 워크플로우에서 창업자들이 일반적으로 얻을 수 있는 시사점이 많습니다.
예를 들어, Cainex는 주제 전문가들이 정기적으로 Claude의 추론을 검토하고 방향을 잡아주며, 그 지침이 자기 개선 루프의 일부가 되도록 합니다. 단, 전문가들이 사례 하나하나를 직접 수정하는 방식이 아닙니다. 그들의 지침은 자기 개선 루프의 입력값으로 활용됩니다. Uriah의 표현처럼 "특정 사례가 아닌 원칙을 수정하는 것"입니다.
또 하나의 시사점은 탄탄한 평가(evaluation) '황금 세트', 즉 팀이 에이전트의 정확도를 검증하는 데 사용하는 검증된 질문-답변 쌍 모음을 유지하는 데 기울이는 철저함입니다. 모든 스타트업은 핵심 유스케이스별로 여러 평가 세트를 유지하고 정기적으로 업데이트해야 합니다. 이렇게 해야 드리프트를 방지하고 미래 모델을 평가할 수 있습니다.
"[Claude Code는] 모델 업데이트 주기를 관리하는 방식도 완전히 바꿔놓았습니다. 새로운 비디오와 이미지 모델이 끊임없이 등장하고, 각각 배포 전에 새로운 스킬, 평가, 라우팅 로직, 프로덕션 테스트가 필요합니다. Claude Code 덕분에 그 주기가 며칠에서 몇 시간으로 단축되었고, 프로덕션의 이슈를 발견해 같은 세션 안에서 수정까지 배포할 수 있게 되었습니다. 우리보다 인력이 10배 많은 회사와 경쟁할 때, 이런 레버리지는 게임의 판도를 바꿉니다."Alex Mashrabov · 공동창업자 겸 CEO, Higgsfield
Uriah가 마지막으로 강조한 점은, 이 과정이 처음부터 깔끔하지 않다는 것입니다. "처음 버전은 과적합(overfitting) 상태였습니다. '수정'이라는 게 특정 사례를 그대로 인코딩하는 방식이었고, 더 똑똑해지는 대신 패치만 쌓이고 있었습니다. 그래서 일반 원칙을 강제하고, 하나의 변경에 들어갈 수 있는 구체적 사례의 수를 제한하는 방식으로 접근법을 바꿨습니다."
이 AI 네이티브 스타트업들 중 상당수는 끊임없이 재발명을 거듭하고 있습니다.
AI는 이들이 만들어내는 것의 핵심이자, 만드는 방식의 핵심이기도 합니다. 모델 역량이 계속 진화하기 때문에, 혁신적인 기능도 핵심 스캐폴딩도 매몰 비용이 되는 순간 과감하게 버렸습니다. 이 끊임없는 재건을 경쟁 우위의 일부로 보는 조직도 많았습니다.
Kareem은 이렇게 말했습니다. "Clay에서 저희가 하는 방식은 만들고, 또 만들고, 또 만드는 겁니다. 네 번째 만들 때쯤이면 필요한 것을 모두 알게 되어 제대로 완성됩니다. 이전 것을 버리는 게 아닙니다. 그냥 다시 만드는 거예요. 이번에는 훨씬 더 명확하게."
Commure의 공동창업자 Tanay는 이렇게 말했습니다. "리빌드는 새 경로가 출시될 때 끝나는 게 아닙니다. 기존 경로가 사라질 때 끝납니다. 기존 코드 해체(teardown)는 항상 우선순위 싸움에서 졌습니다. 지루하고 어떤 기능도 출시하지 않으니까요. 이제 Commure 엔지니어는 '이미 전체 배포된 기능 플래그 각각에 대해, 해당 플래그와 관련 코드를 제거하는 PR을 열어줘'라는 식으로 Claude 스킬을 호출하고, 그 결과를 검토하기만 합니다. 이전에 개발 사이클을 잡아먹던 마이그레이션이 이제는 계획 수립과 팬아웃으로, 몇 시간 만에 끝납니다."
연결된 각 worktree는 자체적으로 체크아웃된 브랜치를 가진 일반 디렉토리이며, 세 개 모두 acme-web 내부의 단일 .git 오브젝트 스토어를 공유합니다.
Kareem은 Clay의 해자(moat) 중 일부가 끊임없이 리빌드하고, 진화하고, 자기 개선 루프를 만들어내는 능력이라고도 설명했습니다.
"지금 모든 회사의 해자는 자기 개선 능력이어야 한다고 생각합니다. Clay는 스스로 학습하는 매출 엔진입니다. 많이 사용할수록 최고의 고객이 누구인지, 무슨 말을 해야 하는지, 무엇이 효과적이었고 무엇이 아니었는지 더 잘 알게 되고, 그것은 시간이 지남에 따라 계속 변합니다. 경쟁은 결국 누가 유통망을 가장 빠르게 확보하느냐입니다. 그래야 각 고객을 도울 수 있고, 자기 개선을 이어갈 수 있으니까요."
2026년 5월 Code with Claude 행사에서 Harvey의 응용 AI 총괄 Niko Grupen은, 창발적 추론, 에이전트 자동화, 계획 및 오케스트레이션 등 새로운 모델 역량이 등장할 때마다 플랫폼 전체의 재아키텍처가 필요했다고 말했습니다.
"6개월 전에 우리 아키텍처가 어떤 모습이냐고 물었다면, 지금과는 근본적으로 다른 답을 드렸을 겁니다. '이걸 전부 버리고 에이전트 네이티브로 다시 가야 해'라고 기꺼이 말할 수 없었다면, 지금 플랫폼에 이 기능들이 존재하지 않았을 것입니다."Niko Grupen · 응용 AI 총괄, Harvey
같은 행사에서 Cognition의 공동창업자 Walden Yan은 이렇게 말했습니다.
"지금 AI를 만드는 삶의 방식은, 오늘 만든 것이 6개월에서 1년 안에 버려질 가능성이 높다는 것을 받아들이는 것입니다. [Devin은] 2년 전에 갖고 있던 모델 세트로는 전혀 불가능했습니다. 하지만 '지금 당장은 안 되지만, 곧 될 것'이라는 판단을 했던 것입니다."Walden Yan · 공동창업자, Cognition
이 스타트업 중 많은 곳이 개발 프로세스의 중심에 핵심 플라이휠을 두고 있습니다. AI로 만드는 경험이 AI 기반의 혁신적인 제품을 만드는 역량을 키워주는 것입니다.
개발자들이 에이전트 기반 코딩 역량을 높일수록, 모델의 능력과 최전선에서 하네스 설계가 어떻게 진화하는지에 대한 이해가 깊어집니다. 그리고 그 인사이트를 자신들의 에이전트와 제품에 바로 적용할 수 있게 됩니다.
Omni의 Chris는 이렇게 말했습니다. "[Anthropic의] 파일 vs 임베딩 접근 방식에서 영감을 받아, 저희 제품에서도 단순하게 유지하는 방향에 자신감을 얻었습니다. RAG 파이프라인에서 비롯됐을 복잡성을 상당 부분 피할 수 있었습니다. Claude Code의 하네스가 사용자들의 병렬 작업을 가능하게 하는 방식도 살펴보고, 그 개념 중 일부를 저희 UI에 응용했습니다."
자사 제품 성과를 예민하게 파악하는 데도 도움이 됩니다.
Emergent의 Mukund는 이렇게 말했습니다. "저희 앱 빌더도 내부적으로 Anthropic 모델을 사용하기 때문에, 제품에서 어떤 동작이 발견되면 Claude Code로 로컬 디버깅을 빠르게 해서 모델 동작의 문제인지 하네스의 문제인지 금방 판단할 수 있습니다. 덕분에 트리아지 사이클이 크게 개선되었습니다."
반복적으로 들은 패턴은 이렇습니다. Claude Code로 사내 에이전트를 만들고, 내부에서 직접 사용(dogfood)한 뒤, 반응에 따라 Claude API, SDK, 또는 Claude Managed Agents를 활용해 고객 대상 제품으로 발전시키는 것입니다.
ClickHouse의 Alexey는 이렇게 말했습니다. "저희는 팀이 직접 상호작용하는 AI 에이전트를 [제품에] 구축했습니다. SQL 콘솔 내 에이전트와 AI SRE가 그 예입니다. 이 에이전트들을 만들고 개선하는 데 Claude Code를 사용합니다. 고객의 AI 경험을 구동하는 도구 자체가, 일부는 AI로 만들어진 것입니다."
체크리스트
이 가이드에서 다룬 내용이 많았습니다. 핵심 팁을 한 페이지로 정리했습니다.
최전선의 스타트업은 최전선에서 만든다
이 인사이트들은 최전선에서 함께 만들어가고 있는 동료 창업자들로부터 나왔습니다. 실용적이고 실행 가능한 내용이었으면 합니다. Claude 스타트업 커뮤니티는 모범 사례, 인사이트, 조언이 끊임없이 오가는 곳입니다. 아래 방법으로 함께하실 수 있습니다.
