클로드 코딩 워크숍의 실전 사례를 한곳에 모은 아카이브
복잡한 AI 에이전트 시스템을 직접 만들어 보고 싶은 개발자에게, 실제 워크숍에서 쓰인 코드와 시나리오를 제공합니다. 앤트로픽이 진행한 '코드 위드 클로드' 워크숍의 교육 자료를 그대로 공개한 것입니다. 각 폴더에는 특정 문제를 해결하기 위한 에이전트 구성과 평가 방법이 담겨 있습니다.
워크숍 주제별 실전 사례
저장소에는 모델 선택부터 프로덕션 배포까지 다양한 주제의 워크숍 자료가 포함되어 있습니다.
- 관리형 에이전트 배포
ship-your-first-managed-agent/에서는 스트림릿 기반 사고 대시보드를 만들고,agent.py의 7개 함수를 구현하여 샌드박스에서 7만 줄 로그를 검색하고 로컬 도구를 호출하는 에이전트를 완성합니다. - 에이전트 경쟁과 기억
agent-battle/은 45분 동안 로컬 게임 봇을 제어하는 에이전트를 구성하는 경쟁을,agents-that-remember/는 세션 간 기억을 잃는 에이전트에 메모리 스토어와 드림 서비스를 단계적으로 적용하는 과정을 다룹니다. - 평가 기반 개발
eval-driven-agent-development/은 PPTX 생성 에이전트를 6가지 변형으로 반복하며 프로그래매틱 XML 지표와 LLM 판정을 결합한 2층 평가로 각 프롬프트 변경의 효과를 측정합니다. - 프로덕션급 시스템
production-ready-agent/와research-desk/는 다중 에이전트 M&A 리서치 팀과 SEC 서류 리서치 데스크를 구축하며, 메모리 스토어, MCP 서버, 그리고 버전 관리된 에이전트 업데이트를 어떻게 적용하는지 보여줍니다.
유지보수 상태와 기여 정책
이 저장소는 현재 유지보수가 중단되어 있으며 새로운 기여를 받지 않습니다. 자료는 앤트로픽이 진행한 워크숍의 기록물로, 특정 시점의 기술 스택과 API 사용법을 반영하고 있습니다. 따라서 최신 클로드 API 변경 사항이나 새로운 기능은 반영되지 않을 수 있습니다. 학습 목적으로 참고할 수는 있지만, 프로덕션 환경에 바로 적용하기 전에 현재 API 문서와 비교하여 검증하는 과정이 필요합니다. 라이선스는 Apache License 2.0으로, 상업적 사용과 수정이 허용됩니다.
