AI 도구

클로드 스킬 추천 3개, 릴스에서 본 것 직접 확인해봤다

인스타 릴스에서 클로드 스킬 추천 영상을 봤다. 스크롤하다가 멈췄다. “천 시간 넘게 쓰면서 결국 이 세 개만 남았다”는 문구 때문이었다. 직접 확인해봤다.

인스타에서 본 그 릴스, 정말 믿을 만할까?

영상을 올린 계정은 mild.codes다. 프로필에 ‘AI로 생성한 프로필’이라고 본인이 적어뒀다. 실존 인물이 아닐 수 있다는 뜻이다. “천 시간 넘게 썼다”는 경험담은 검증할 방법이 없다. 이건 처음부터 명확히 해두고 싶었다.

그래도 릴스에서 소개한 세 가지 스킬 자체는 확인이 가능했다. 스킬(skill, Claude Code에서 동작 방식을 바꿔주는 플러그인)은 실제로 설치 파일을 열어보거나, GitHub(코드를 공개적으로 올려두는 플랫폼)에서 저장소(repository, 코드를 저장하는 폴더)를 직접 보면 된다. 그렇게 했다.

릴스가 주장한 건 세 가지였다. 슈퍼파워즈(Superpowers)는 앤트로픽이 만든 게 아니다. 카파시 스킬은 이름과 달리 카파시 본인이 만든 게 아니다. 스킬 크리에이터는 앤트로픽이 직접 만든 공식 플러그인이다. 하나씩 확인했다.

첫 번째 스킬: 슈퍼파워즈, 개인 개발자 프로젝트

이건 내가 이미 쓰고 있는 플러그인이다. 지금 이 블로그 파이프라인을 만들 때도 실제로 설치해서 돌리고 있다. 그래서 확인이 제일 빨랐다.

로컬에 설치된 파일을 바로 열었다. plugin.json이라는 설정 파일에 저자 이름이 있다. ‘Jesse Vincent’라고 적혀 있었다. 앤트로픽 이메일이 아니다. 홈페이지는 github.com/obra/superpowers로 연결된다. GitHub 아이디가 obra인 개인 개발자가 만든 오픈소스 프로젝트다.

아래 스크린샷은 GitHub 저장소 화면이다. 저장소 주인이 obra 계정이고, 오른쪽에 MIT 라이선스와 스타 수가 보인다. GitHub 페이지에서도 스타 29만 5천 개, MIT 라이선스로 확인됐다.

릴스 주장이 맞다. 앤트로픽 공식이 아니다. 개인이 만들었다. 그렇다고 못 믿을 이유는 없다. 스타 수도 많고 실제로 잘 작동한다.

두 번째 스킬: 카파시 스킬, 이름만 카파시일 뿐, 다른 사람이 정리한 원칙

앤드리 카파시는 AI 연구자다. OpenAI 출신이고, X(트위터)에서 LLM 관련 글을 많이 올린다. 그래서 이름이 붙었다.

실제 저장소는 multica-ai/andrej-karpathy-skills다. 예전 이름은 forrestchang/andrej-karpathy-skills였다. README에 뭐라고 적혀 있는지 봤다. “앤드리 카파시의 관찰에서 파생됨”이라고 나와 있다. 카파시가 직접 작성하거나 공식 배포한 파일이 아니다.

구조는 이렇다. 카파시가 X에 LLM 코딩이 실패하는 패턴에 대해 글을 남겼다. 그걸 읽은 다른 개발자가 핵심 내용을 CLAUDE.md 파일로 정리해서 배포했다. 이름만 카파시다.

위 스크린샷이 실제 GitHub 저장소 화면이다. README 첫 줄에 “derived from”이 보인다. 스타는 21만 6천 개가 넘는다.

이 스킬의 내용은 4가지 원칙으로 정리된다. 코딩 전에 생각하기, 단순하게 가기, 필요한 곳만 고치기, 목표 기준으로 일하기. 여기서 이건 좀 웃겼다. 내가 이미 내 개인 CLAUDE.md 전역 설정 파일에 이 내용을 그대로 갖고 있었다. 이미 쓰고 있던 걸 릴스로 다시 마주친 거다.

한 가지 주의할 것이 있다. 이 스킬을 다룬 블로그 글 여러 곳에서 “이 규칙으로 오류가 41%에서 11%로 줄었다”는 수치를 인용한다. 출처가 없다. 측정 방법도 없다. 그 숫자는 여기서 옮기지 않았다. 근거가 불분명한 수치를 그대로 퍼나르지 마라.

세 번째 스킬: 스킬 크리에이터, 이것만 앤트로픽 공식이다

이건 확실히 공식이다. GitHub 저장소가 anthropics/claude-plugins-official이다. anthropics가 앤트로픽 공식 계정이다. 저장소 안에 plugins/skill-creator 폴더로 들어 있다.

용도는 세 가지다. 새 스킬을 만드는 것, 기존 스킬을 개선하는 것, 스킬을 적용했을 때와 안 했을 때 결과를 비교해서 성능을 측정하는 것. 저장소 README에 그렇게 적혀 있다.

위 스크린샷이 anthropics 공식 저장소 화면이다. 계정 이름과 폴더 구조가 보인다.

단, 나는 아직 설치해서 써본 적 없다. 공식이라는 건 확인했다. 직접 써본 후기는 아직 없다. 이건 솔직히 말해두는 게 맞다.

네 번째 확인: 다른 릴스, 리버스 엔지니어링 도구

며칠 뒤 또 다른 릴스를 봤다. 계정은 @ai.dingco, 제목은 “클로드 코드 고수들이 쓰는 무료 오픈소스 3개”였다. 똑같이 하나씩 열어봤다.

셋 중 둘(graphify, agent-reach)은 이미 쓰고 있던 거였다. 새로 설치한 건 하나, REA(Reverse Engineer Anything)다. 저장소는 morluto/rea, 스타는 38만 5천 개가 넘는다. MIT 라이선스.

용도는 소스 코드가 없는 앱 — 네이티브 바이너리, 일렉트론 앱, .NET, 웹사이트 — 을 Ghidra나 IDA 같은 역분석 도구에 연결해서 동작 원리를 설명해주는 거다. 스킬 하나가 아니라 5개로 쪼개져 설치됐다. 핵심은 reverse-engineer-anything, 나머지 넷은 보조 스킬이다.

여기서 걸리는 게 하나 있었다. 보안 검증을 돌렸더니 핵심 스킬이 Gen과 Snyk 두 스캐너 모두에서 Med Risk가 나왔다. 지금까지 설치한 것 중 제일 높은 등급이다. 쓸 땐 상용 앱을 그대로 베끼거나 재배포하는 용도가 아니라 디버깅·학습용으로만 쓰기로 했다.

다섯 번째 확인: PPT 도구 릴스, 5개 중 2개만

그 다음 주엔 @ssumae.ai가 올린 “클로드로 PPT 만들 때 쓰는 무료 도구 5개” 영상을 봤다. 이번엔 5개 중 2개만 설치했다.

하나는 ppt-master(hugohe3/ppt-master, 스타 6만 8천+)다. 보안 검증 결과는 Safe, 경고 0건. 표나 차트, 전환 효과까지 들어간 진짜 .pptx 파일이 필요할 때 쓴다.

다른 하나는 frontend-slides(zarazhangrui/frontend-slides, 스타 3만 1천+)다. 이건 Snyk에서 Med Risk가 나왔다. 실제 파워포인트 파일이 아니라 블로그에 바로 캡처해서 넣을 포스터·이미지 스타일 설명도를 만들 때 쓴다.

나머지 셋은 안 깔았다. document-skills는 이미 anthropic-skills:pptx로 똑같은 걸 갖고 있었고, Slidev랑 PowerPoint MCP는 용도가 겹치거나 애매해서 패스했다.

클로드 스킬 추천, 초보자가 먼저 설치할 것

여섯 가지를 비교하면 이렇다.

스킬 이름	만든 곳	GitHub 스타	특징
슈퍼파워즈 (Superpowers)	개인 개발자 (Jesse Vincent)	29만 5천+	실제로 써봤고 잘 작동함
카파시 스킬 (Karpathy Skill)	제3자 개발자 (카파시 아님)	21만 6천+	CLAUDE.md 원칙 정리본
스킬 크리에이터 (Skill Creator)	앤트로픽 공식	–	스킬 제작·측정 용도
REA (Reverse Engineer Anything)	개인 개발자 (morluto)	38만 5천+	소스 없는 앱 역분석, 보안 등급 Med Risk
PPT Master	개인 개발자 (hugohe3)	6만 8천+	진짜 .pptx 파일 생성, 보안 등급 Safe
Frontend Slides	개인 개발자 (zarazhangrui)	3만 1천+	이미지형 설명도 제작, 보안 등급 Med Risk

Claude Code가 처음이라면 순서가 있다. 카파시 스킬부터 보는 게 낫다. 설치 전에 4원칙 내용 자체를 읽어보는 걸 권한다. Claude Code에게 어떤 방식으로 일하라고 지시할지 감이 없는 상태에서 플러그인만 깔면 아무 의미가 없다.

REA는 보안 등급이 Med Risk라 아무 때나 쓰는 도구는 아니다. 역분석이 실제로 필요한 상황이 생겼을 때 설치해도 늦지 않다.

스킬 크리에이터는 나중에 써볼 생각이다. 스킬을 직접 만들거나 성능을 비교하려면 일단 Claude Code 자체에 먼저 익숙해져야 한다. 초보자가 제일 먼저 설치할 플러그인은 아니다.

릴스 자체는 저자 정보가 불분명하다. 그래도 사실 확인 결과는 나쁘지 않았다. 세 번 다 소개된 도구는 실제로 존재했고, 설명한 용도도 저장소 설명과 맞았다. 다음에는 스킬 크리에이터를 실제로 설치하고 써봐야겠다고 생각 중이다. 후기가 생기면 따로 쓴다.

같은 주제로 이어서 읽으면 좋은 글: 클로드 스킬 3개 비교, 나는 last30days만 쓰기로 했다

이 글에서 확인한 저장소는 여섯 곳이다. 슈퍼파워즈, 카파시 스킬, 앤트로픽 공식 플러그인, REA, PPT Master, Frontend Slides다.

2026년 10월 09일

Claude 5시간 한도 72% 찍힌 이유는 세션 길이였다

블로그 예약 발행 캡처 규칙을 막 정리했을 때였다. 뭔가 마무리된 느낌이 들어서 Claude 사용량 한도를 열어봤다.

5시간 한도 72%. 주간 한도 50%.

잠깐, 이게 벌써?

사용량 계기판에서 72%를 발견한 순간

Claude Code에는 사용량 계기판(usage dashboard, 내가 얼마나 썼는지 보여주는 화면)이 있다. 5시간 단위로 사용량을 제한하는 방식인데, 확인했더니 이미 72%가 찍혀 있었다.

이해가 안 됐다. 딱히 엄청난 작업을 한 것도 아니었다. 블로그 글 몇 편 만들고, 이것저것 설정 잡은 게 전부였다. 그런데 72%라니.

그래서 Claude한테 직접 물어봤다. 왜 이렇게 됐냐고.

돌아온 답이 좀 뜻밖이었다.

Claude 사용량 한도, 세션을 208MB까지 키운 게 진짜 범인이었다

세션(session, 대화창 하나를 열고 나서 닫기 전까지의 전체 대화 묶음)이 208MB, 줄 수로는 23,829줄까지 쌓여 있었다.

하루 종일 같은 대화창을 끊지 않고 계속 이어서 썼다. 작업이 바뀌어도 그냥 계속 입력했다. 새 창을 열 생각을 못 했다.

문제는 Claude가 대화하는 방식에 있다. 매 턴(turn, 내가 한 번 입력하고 Claude가 한 번 답하는 한 쌍)마다 지금까지 나눈 대화 전체를 처음부터 다시 읽는다. 토큰(token, AI가 글을 읽고 쓸 때 세는 단위. 대략 글자 두세 개 분량)으로 환산해서 전부 처리한다는 뜻이다.

세션 초반에는 괜찮다. 대화가 짧으니까. 그런데 세션이 쌓일수록, 한마디 할 때마다 처리해야 하는 양이 눈덩이처럼 불어난다. 나는 그 세션을 208MB까지 키웠다. 한마디 할 때마다 208MB짜리 대화를 통째로 들고 시작한 셈이다.

직접 명령을 돌려서 확인한 숫자다. 줄 수 23,829줄, 용량 208MB, 그 안에 이미지가 들어간 메시지만 1,420건. 이게 근본 원인이었다.

이미지 토큰(페이지 스냅샷)은 텍스트보다 훨씬 비싸다

두 번째 원인은 Playwright(플레이라이트, 브라우저를 코드로 자동 조작하는 도구)였다.

랭크매스 점수를 확인하려고 워드프레스 편집기를 열었다 닫았다를 반복했다. 포스트 하나 점수 보는 데 편집기를 6번 넘게 열었다.

문제는 브라우저를 열 때마다 딸려오는 것이 있다는 점이다. 페이지 스냅샷이 자동으로 첨부된다. Claude가 화면 상태를 파악하려면 이게 필요하다.

이미지 토큰은 텍스트 토큰보다 훨씬 무겁다. 글자 몇 백 개짜리 텍스트와, 화면 전체 이미지 한 장은 비교가 안 된다. 그걸 6번 넘게 반복했다. 거기에 208MB짜리 세션 문맥까지 매번 붙었다.

단순 계산이다. 비쌀 수밖에 없었다.

이 글을 올리는 과정에서도 똑같은 일이 반복됐다. REST API로 랭크매스 키워드를 저장했는데, 응답을 확인해보니 값이 안 찍혀 있었다. 저장이 씹힌 거다. 결국 편집기를 다시 열어서 UI에 직접 입력하고 저장 버튼을 눌러야 했다.

REST로 넣은 값은 저장 응답에 안 찍히는데, 편집기에서 직접 입력하고 저장하면 “글 업데이트 되었습니다” 토스트가 뜨고 새로고침해도 유지됐다. 편집기를 또 열어야 했다는 뜻이다. 방금 원인으로 지목한 그 습관을, 그 글을 쓰면서 또 반복한 셈이다.

Opus 모델을 너무 많이 쓴 것도 한몫했지만

세 번째는 모델 선택이었다. 그날 모델을 여러 번 바꿨는데, Opus(오퍼스, Claude 모델 중 가장 고성능이지만 가장 무거운 버전)를 꽤 자주 썼다.

Opus는 Sonnet(소네트, Opus보다 가볍고 빠른 중간 성능 모델)보다 5시간 한도를 훨씬 빨리 깎아먹는다. 같은 작업을 해도 Opus로 하면 한도 소모가 더 크다.

이것도 분명히 한몫했다. 하지만 솔직히 말하면, 세션 길이 앞에서는 부차적인 문제였다. 세션이 짧았다면 Opus를 좀 썼어도 이 정도는 아니었을 것이다.

블로그 생성 파이프라인은 별개였다, 한도 안 깎았음

처음엔 블로그 글 여러 편 만든 게 원인이라고 생각했다. 틀렸다.

블로그 글을 만드는 파이프라인은 API 키로 따로 돌아간다. 종량제(사용한 만큼만 별도로 돈 내는 방식) 결제라서 Claude Code의 5시간 사용량 한도와는 완전히 별개다.

글 열 편을 만들어도 이 계기판 숫자는 안 움직인다. 계기판에 찍힌 72%는 순전히 대화 자체에서 나왔다. 파이프라인 탓이 아니었다.

이건 좀 중요한 포인트다. 자동화 작업과 대화 사용량은 별도로 추적해야 한다. 같은 숫자로 묶어서 보면 원인을 잘못 짚는다.

지금부터 /clear로 세션을 끝내기로 결심한 이유

해결책은 단순하다. /clear를 쓰면 된다.

/clear는 Claude Code에서 현재 세션을 완전히 초기화하는 명령어다. 대화 기록을 싹 지우고 새 세션으로 시작한다. 208MB짜리 짐을 내려놓고 가볍게 다시 출발하는 것이다. 공식 문서에도 세션이 길어질수록 토큰 사용량이 늘어난다고 나와 있다.

왜 지금까지 안 썼냐면, 솔직히 필요성을 몰랐다. 대화가 길어지면 Claude가 문맥을 더 잘 기억하니까 오히려 좋은 거 아닌가 싶었다. 착각이었다.

문맥이 길어지면 Claude가 더 많이 읽어야 한다. 비용이 는다. 속도도 느려진다. 문맥을 오래 유지하는 건 장점만 있는 게 아니다.

사용량 한도는 어디서 확인하나

Claude Code에서 /usage를 입력하면 사용량 화면이 열린다. 여기서 Current session의 사용률과 리셋 시각을 볼 수 있다. Current week(모든 모델)의 사용률과 리셋 시각도 함께 나온다.

나는 이 화면에서 사용률이 17%, 28%, 36%로 올라가는 것을 직접 확인했다. 화면 아래에는 사용량이 많았던 이유도 나온다. 내 경우에는 150k 넘는 긴 문맥이 가장 큰 비중이었고, Playwright 같은 MCP 서버도 13~16%를 차지했다고 나왔다.

사용량 초기화는 언제 되나

/usage 화면에는 Current session 옆에 리셋 시각이 찍힌다. 내 계정에서는 Asia/Tokyo 기준 11:19pm이었다.

같은 화면을 두 번 열어봤다. 두 번째는 몇 분 뒤였고, 사이에 대화를 몇 번 주고받았다. 그래도 사용률 17%와 리셋 11:19pm이 그대로였다. 리셋 시각이 메시지를 보낼 때마다 밀리지는 않았다.

첫 사용 시점과 맞춰 보면

이 세션 기록에서 오늘 첫 활동은 6시 25분 무렵이다. 화면의 리셋 11:19pm에서 5시간을 빼면 6시 19분이라 6분 차이가 난다. 같은 계정으로 열어 둔 다른 창이 6시 19분쯤 먼저 쓰였을 수도 있다. 그래서 “처음 사용한 시점부터 5시간”이라고 단정하지는 않는다.

확인하지 못한 것도 있다. Pro 요금제의 리셋 규칙은 공식 문서에서 찾지 못했다. 위 내용은 내 화면에서 본 관찰이고, 다른 날 같은 시각에 리셋되는지는 아직 보지 못했다.

이제 작업 하나가 끝나면 /clear를 친다. 새 작업은 새 세션에서 시작한다. 이걸 습관으로 만들어야 한다. 모르고 넘어갔다면 72%가 아니라 100%를 진작에 찍었을 것이다.

계기판을 더 자주 봐야겠다는 생각도 든다. 이상한 걸 발견했을 때 그냥 넘기지 않고 물어본 덕분에 이 구조를 이해했다. 눈치채지 못했으면 다음 번에도 같은 실수를 반복했을 것이다.

2026년 09월 27일
올라마 연동, 왜 아직 안 깔았나
인스타그램 릴스 하나가 날아왔다. “이거 나한테 적용 가능한지 확인해줘.”

내용은 단순했다. 올라마 연동 소식이었다. 올라마(Ollama, 로컬에서 AI 모델을 실행하는 도구)가 클로드 데스크톱(Claude Desktop, 앤트로픽이 만든 채팅 전용 앱)과 공식 연동을 발표했다는 것. 토글(toggle, 켜고 끄는 스위치) 하나로 클로드 데스크톱 안의 모델 슬롯을 올라마의 로컬 모델이나 올라마 클라우드 모델로 바꿀 수 있다고 했다. DeepSeek, Qwen, Kimi, GLM 같은 이름들이 줄줄이 등장했다.

솔직히 말하면, 보자마자 설치하고 싶어졌다. 그게 사람 심리다.

인스타 릴스 하나가 던진 질문: 이게 정말 가능한가?

영상 내용은 꽤 구체적이었다. 올라마 v0.33, 2026년 8월 25일 공식 발표, 제로 데이터 보존(zero data retention, 입력한 데이터를 서버에 저장하지 않는 방식), 맥(Mac) 전용. 숫자와 날짜까지 나오면 그럴싸하게 보인다. 근데 그럴싸하다고 사실은 아니다.

영상은 Fable 5, Opus 5, Sonnet 5, Haiku 4.5, Sonnet 4.6 같은 모델 슬롯을 직접 보여주면서 “여기다 올라마 모델 꽂으면 된다”는 식으로 설명하고 있었다. 화면 구성이 매끄러웠고, 시연 방식도 자연스러웠다. 가짜 영상치고는 너무 정돈돼 있었다.

그렇다고 그냥 믿으면 안 된다. 확인을 먼저 해야 한다.

영상 내용이 사실인지 확인하는 방법, 웹 검색과 공식 블로그까지

인스타그램은 로그인 없이 영상을 받을 수가 없다. 처음 다운로드 시도는 바로 막혔다. 로그인 상태가 필요했고, 크롬 브라우저 쿠키를 활용해서 다시 시도했다. 그렇게 받은 영상을 프레임 단위로 분석하고 자막을 확인했다.

다음 단계는 웹 검색이었다. 영상이 주장하는 내용 — 올라마 v0.33, 2026년 8월 25일 발표, 제로 데이터 보존 , 을 하나씩 따로 검증했다.

결과는 이랬다. 지어낸 얘기가 아니었다. 올라마 공식 블로그에 실제로 게시된 발표였고, 다른 기술 매체인 The New Stack의 보도와도 내용이 일치했다.

영상이 사실이었다. 그러면 바로 설치해야 하나?

아니었다.

사실이어도 내 작업에는 왜 필요 없었나, 클로드 데스크톱 vs Claude Code

여기서 구분이 필요하다. 헷갈리기 쉬운 부분이라 명확히 짚고 넘어간다.
- 클로드 데스크톱: 앤트로픽이 만든 채팅 UI(화면) 앱. 사람이 직접 대화하는 방식으로 쓴다.
- Claude Code: 터미널이나 VSCode 확장으로 돌리는 자동화 도구. 스크립트를 짜서 반복 작업을 시킨다.
이름에 둘 다 ‘클로드’가 붙어 있다. 다른 제품이다.

실제로 매일 돌리는 건 Claude Code다. 이 블로그 글쓰기 스크립트, 워드프레스 업로드 자동화, 랭크매스 MCP 세션 문제를 우회한 스크립트 , 전부 Claude Code에서 돌아간다.

올라마 연동은 클로드 데스크톱 채팅 화면에서 다른 모델을 써보는 기능이다. 내가 매일 쓰는 자동화 파이프라인과는 아예 다른 제품을 건드리는 거였다. 설치해봤자 내 작업 흐름에서 달라지는 건 없다.

그래서 설치하지 않았다. 이유가 이게 전부다.

올라마 연동이 정말 쓸모없는 기능일까?, 누구한테는 필요할 수 있다

쓸모없다고 한 적 없다. 내 상황에서 지금 당장 우선순위가 아니라는 것뿐이다.

이 기능이 유용한 사람은 따로 있다.
- 클로드 데스크톱 앱을 따로 채팅 용도로 쓰고 있는 사람
- 비용을 줄이면서 다양한 오픈소스 모델을 실험해보고 싶은 사람
- DeepSeek, Qwen 같은 로컬 모델을 클로드 데스크톱 인터페이스에서 바로 써보고 싶은 사람
단, 한 가지는 확인해둬야 한다. 일부 모델은 올라마 클라우드 유료 플랜이 필요하다. 무조건 무료는 아니다.

그리고 한 가지 더. 켰다 껐다가 된다. 토글 하나로 원래대로 즉시 복귀된다고 한다. 설치가 영구적인 변경이 아니라는 뜻이다. 지금 필요하지 않아도 나중에 설치해도 늦지 않는다. 그 판단도 이번에 내린 결론 중 하나다.

AI 도구 소식 앞에서 판단을 미루는 게 맞는 이유

트렌드성 AI 소식이 뜨면 바로 설치하고 싶어진다. 이건 솔직히 누구나 그렇다. 이상한 게 아니다.

근데 이번에 두 단계를 밟았다. 그게 맞았다.

첫째, 이게 진짜인지 확인했다. 릴스 영상이라고 다 사실이 아니다. 공식 블로그와 다른 매체 보도까지 교차 확인했다. 이번 건 통과했다.

둘째, 진짜라고 해도 내가 실제로 쓰는 워크플로우에 맞닿아 있는지 확인했다. 이번엔 여기서 걸렸다. ‘클로드’라는 이름이 같아도, 클로드 데스크톱과 Claude Code는 다른 제품이다. 내 자동화는 전부 Claude Code 쪽이다.

새로운 도구 소식이 나올 때마다 바로 뛰어들 필요는 없다. 확인하고, 따져보고, 지금 내 작업에 실제로 필요한지 판단한 다음 움직여도 전혀 늦지 않는다.

올라마 연동은 백로그에 올려뒀다. 클로드 데스크톱을 채팅 용도로 쓰기 시작하는 시점이 오면, 그때 꺼내볼 생각이다.
2026년 09월 27일