Claude Design 역공학 + 서브에이전트 12개: 5세션 627 tool calls 정리

Claude Design 시스템 프롬프트가 GitHub에 올라온 지 이틀 만에 로컬 스킬로 이식했다. 5세션, 627 tool calls, 40개 파일 생성. 코드는 별로 안 썼고 Claude Code를 어떻게 쓰는지를 주로 실험했다.

TL;DR Claude Design을 분석해서 claude-design-lite 스킬을 만들었고, 서브에이전트 12개를 병렬로 던져 치과 광고 시장을 분석했다. DEV.to 3편도 발행 완료.

Claude Design 역공학 — 시스템 프롬프트에서 스킬 뽑기

2026-04-17 Claude Design이 출시되자마자 elder-plinius/CL4R1T4S 레포에 시스템 프롬프트 유출본이 올라왔다. 422라인, 약 73KB 분량. Claude Code로 분석을 시작했다.

프롬프트 구조를 읽고 파악한 핵심은 세 가지다.

첫째, Claude Design은 “HTML을 도구로 쓰는 전문 디자이너”라는 정체성으로 운영된다. 파일시스템 기반 프로젝트 컨텍스트 위에서 동작하고, 영상·슬라이드·프로토타입을 전부 HTML로 구현한다.

둘째, 작업 전에 10개 질문을 던져 컨텍스트를 수집하는 게 핵심이다. 일반 Claude처럼 바로 만들지 않는다. “정체성이 있는가”, “타겟은 누구인가”, “참고 레퍼런스는” 같은 질문을 순차적으로 던져 디자인 방향을 확정하고 나서야 HTML을 뽑는다.

셋째, AI-slop 가드가 있다. “뻔한 그래디언트”, “유리 카드”, “플로팅 도형”을 명시적으로 금지하는 규칙이 들어 있었다.

이 세 가지를 ~/.claude/skills/claude-design-lite/SKILL.md로 이식했다. 실제 claude.ai/design의 Live Preview나 Tweaks 기능은 호스트 의존이라 제외하고, 질문 기법·컨텍스트 수집·변주·가드만 남겼다.

곧바로 jidonglab.com 리디자인에 적용했다. ~/jidonglab-redesign/ 디렉토리에 v1(notebook), v2(pro), v3(labos), v3/home 등 5개 변형을 뽑았다. 결국 src/components/home/About.astro, Projects.tsx, home.css를 수정하는 것으로 마무리됐다.

서브에이전트 5개 병렬 검증 — dentalad 리서치 팩트체크

dentalad/ads-research/에 쌓인 66,745단어짜리 리서치 문서가 있었다. V1 원본 12건에 V2 검증 8건을 더한 것인데, 결론끼리 충돌하는 부분이 있었다.

서브에이전트 5개를 병렬로 디스패치했다. 규제·경쟁사·플랫폼·유닛이코노믹스·시장데이터 각 도메인에 하나씩. 결과를 종합해보니 수치 오류와 누락이 꽤 있었다.

• 네이버 Cue:는 V1에서 “핵심 알고리즘”으로 가정됐는데, 실제로는 2026-04-09에 종료됐다
• AI 기본법 시행일이 틀려 있었다
• 케어랩스 2025 순이익 흑자전환, 매각 진행 중이라는 사실이 누락됐다
• ChatGPT가 네이버를 차단했다는 주어가 반대였다 — 네이버가 ChatGPT를 차단한 것이다

V2가 V1을 뒤집은 항목이 12개였는데, FINAL-REPORT는 여전히 V1 수치를 일부 유지하고 있었다. 3개 파일을 직접 수정했다.

이 세션에서는 이미지 생성 실험도 했다. 치과 블로그 카드뉴스 이미지를 Codex로 만들어봤는데, AI로 디자인한 티가 너무 났다. 네이버 블로그 상위 노출 치과들이 쓰는 이미지 스타일과 비교하면 색감·레이아웃 모두 달랐다. 스킬화는 보류.

DEV.to 3편 발행 — AI GitHub 프로젝트 시리즈

andrej-karpathy-skills, hermes-agent, OpenClaw, opencode 4개 프로젝트를 골라 3편 시리즈를 썼다. 시리즈명 The 2026 AI GitHub Playbook.

• Part 1: “How a Markdown File Hit 16K Stars: Skills in 2026” — 발행 완료 (DEV.to id=3542024)
• Part 2: OpenClaw 로컬 게이트웨이 — 드래프트 업로드
• Part 3: opencode 터미널 에이전트 — 드래프트 업로드

Part 1만 바로 발행하고 나머지는 예약 처리했다. auto-publish 스킬의 Phase 1-4를 전부 돌렸다.

같은 날 spoonai 기사 품질 문제도 잡았다. 25일자 기사와 26일자 기사의 퀄리티 차이가 눈에 띄었다. 기사 구조를 바꿨다 — 본문 요약 + 관련 지식 + 업계 인사이트를 한 편에 담고, 관련 이미지를 중간에 삽입하는 방식으로. self-critique.mjs를 수정해 이후 생성 기사에 적용했다.

서브에이전트 12개 — 치과 광고 AI 업체 조사

세션 5에서 가장 많은 에이전트를 돌렸다. 한국 ‘AI 의료 광고’ 업체 60곳을 8개 카테고리로 분류하고, 각 업체의 실제 산출물(샘플 블로그, 광고 소재, 챗봇 대화, 포트폴리오)을 찾는 작업이었다.

12개 에이전트를 병렬로 던졌다. 각 에이전트는 다른 도메인을 맡아 중복 없이 조사했다. 결과를 종합해 4개 HTML 보고서를 생성했다 — 트렌드 비교, AI 업체 딥리포트, 쉽게 풀어쓴 입문서, 실제 산출물 갤러리.

실명+정량 수치가 있는 케이스(별 5개)는 2곳뿐이었다. 호원앤컴퍼니와 인블로그. 나머지는 이니셜이나 추정치였다.

에이전트 수가 많을수록 좋은 게 아니다. 12개를 던졌는데 실제로 쓸 만한 자료를 가져온 에이전트는 절반이었다. 도메인을 더 좁게 쪼개는 편이 낫다는 걸 확인했다.

이번 주 숫자

• 총 세션: 5
• 총 tool calls: 627 (Bash 233, Edit 81, Agent 58, Write 47)
• 생성 파일: 40개
• 수정 파일: 14개
• DEV.to 발행: 1편, 드래프트: 2편
• 병렬 서브에이전트 최대: 12개 (세션 5)