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Documentation Index

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Claude Code란?

Claude Code는 Anthropic의 공식 CLI로, 터미널 안에서 Claude를 코딩 파트너로 활용할 수 있게 해주는 도구입니다. IDE 익스텐션이나 별도 앱이 아니라 셸 환경 그 자체에서 동작한다는 점이 특징입니다.
  • 코드베이스 전체를 인덱싱·검색·수정
  • 셸 명령 실행, 테스트 실행, Git 조작
  • MCP(Model Context Protocol) 서버 연결로 외부 툴 통합
  • 웹 검색·문서 조회, 멀티 에이전트 병렬 실행
본 가이드는 Databricks 환경에서 데이터/AI 워크로드를 다루는 분들이 Claude Code를 효과적으로 활용할 수 있도록 정리한 부록입니다.

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왜 Claude Code인가

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1. 터미널 네이티브 — 진짜 작업 환경에서 동작

대부분의 데이터·MLOps 워크플로우는 결국 터미널로 떨어집니다 (databricks CLI, git, python, kubectl, terraform 등). Claude Code는 이런 도구들을 직접 실행하고 결과를 해석합니다. 복사·붙여넣기 왕복이 사라집니다.

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2. 코드베이스 컨텍스트 자동 수집

질문 한 번에 관련 파일들을 자동으로 찾아 읽고, 패턴을 파악한 뒤 답변합니다. “이 함수 어디서 호출돼?”, “이 패턴이랑 같은 다른 곳은?” 같은 탐색 작업이 한 줄로 끝납니다.

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3. 안전한 권한 모델

위험한 명령(파일 삭제, force push, DB drop 등)은 명시적 승인을 요구합니다. 신뢰할 수 있는 명령은 .claude/settings.json으로 화이트리스트 가능 — 자동화와 안전성 사이의 균형을 사용자가 조절할 수 있습니다.

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4. MCP로 외부 시스템 통합

Slack, JIRA, Confluence, Glean, Databricks Workspace, Google Drive — 사내·외부 시스템에 대한 표준 연결을 통해, AI가 진짜 업무 컨텍스트를 가지고 일합니다.

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가이드 구성

본 부록은 다음 순서로 구성됩니다:
  1. 설치 및 초기 설정 — npm 설치, 첫 인증, 프로젝트 초기화
  2. 기본 워크플로우 — 슬래시 커맨드, 메모리, CLAUDE.md
  3. Databricks 연계 활용 — Databricks MCP, 워크스페이스 연결, 스킬 활용
  4. 자동화와 후크 — 후크 설정, 슬래시 커맨드 작성, 멀티 에이전트
  5. 모범 사례와 함정 — 검증 원칙, 영향도 검토, 안티 패턴

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누구에게 도움이 되는가

  • 데이터 엔지니어: ETL 파이프라인, Delta Lake 작업, SQL Warehouse 쿼리 자동화
  • ML 엔지니어: 모델 학습 코드 작성, MLflow 실험 관리, 평가 파이프라인 구성
  • 플랫폼 관리자: Terraform/IaC, Unity Catalog 스크립팅, 거버넌스 정책 자동화
  • 솔루션 아키텍트: 고객 데모 빌드, POC 구현, 아키텍처 다이어그램

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시작하기 전 알아둘 점

  • 로컬 환경에서 동작합니다: 노트북에 직접 설치되며, 작업 디렉토리의 파일을 읽고 씁니다.
  • 민감 데이터에 주의: 클라이언트 코드와 프롬프트는 Anthropic API로 전송됩니다. 시크릿이나 PII가 포함된 파일은 .claudeignore로 차단하세요.
  • GitHub 계정 분리 필요 시: 사내 계정과 개인 계정을 함께 쓰는 환경이라면 gh auth switch로 계정 전환을 챙기세요.
다음 페이지에서 설치를 시작합니다.