용어집
사전 지식 없이도 이해할 수 있는 쉬운 정의입니다. 훑어보거나, 다른 곳에서 마주친 용어를 검색해 보세요.
핵심 용어를 플래시카드로 복습하세요 — 탭하면 뒤집힙니다:
에이전트 (Agent)
루프 안에서 행동을 수행하도록 설정된 AI — 목표를 읽고, 도구를 호출하고, 결과를 보고, 완료될 때까지 반복합니다. Claude Code는 여러분의 코드베이스를 위한 에이전트입니다.
Anthropic
Claude를 만드는 회사입니다.
API (Application Programming Interface)
채팅 창에 입력하는 대신 여러분의 소프트웨어가 Claude와 프로그래밍 방식으로 통신하는 방법입니다. 첫 API 호출을 참고하세요.
아티팩트 (Artifact)
Claude가 claude.ai에서 채팅과 분리된 사이드 패널에 렌더링하는, 실행 가능한 출력물(앱, 차트, 문서)입니다.
사고 연쇄 (Chain-of-thought, CoT)
답하기 전에 단계별로 추론하도록 모델에 요청하는 것으로, 어려운 문제에서 정확도를 높여 줍니다.
Claude
Anthropic이 만든 AI 모델(및 앱)의 계열입니다. "Claude"는 맥락에 따라 채팅 앱, 모델, 또는 브랜드를 의미할 수 있습니다.
Claude Code
여러분의 코드베이스를 읽고 편집하고, 명령을 실행하고, 도구를 사용할 수 있는 Anthropic의 에이전트형 명령줄/IDE 도구입니다. Claude Code란 무엇인가를 참고하세요.
CLAUDE.md
프로젝트에 대한 지속적인 지시를 Claude Code에 제공하는 일반 텍스트 파일 — 가장 효과가 큰 커스터마이징입니다.
컴팩션 (Compaction)
컨텍스트 윈도우가 가득 차면 오래된 대화 내용을 짧은 요약으로 자동 압축하여, 긴 세션이 흐름을 잃지 않고 계속되도록 하는 것입니다. 컨텍스트 관리를 참고하세요.
컨텍스트 엔지니어링 (Context engineering)
모델의 컨텍스트 윈도우에 무엇을 넣을지 — 지시, 예시, 검색된 데이터 — 의도적으로 결정하여 최상의 결과를 얻는 것입니다. 프롬프팅, RAG, 메모리의 밑바탕이 되는 분야입니다.
컨텍스트 윈도우 (Context window)
모델이 한 번에 고려할 수 있는 최대 텍스트 양(토큰 단위로 측정) — 프롬프트에 응답을 더한 것입니다. 이를 초과하면 가장 오래된 내용이 밀려납니다.
에포트 (Effort)
답하기 전에 모델이 대략 얼마나 생각할지를 조절하는 최신 Claude 모델의 제어 값입니다. 무조건 최대로 두지 말고 작업에 맞게 등급을 맞추세요 — 생각에는 지연과 비용이 듭니다. 확장 사고 & 에포트를 참고하세요.
임베딩 (Embedding)
텍스트 조각의 의미를 나타내는 숫자 목록으로, 소프트웨어가 (키워드 일치가 아니라) 의미가 유사한 것을 찾을 수 있게 합니다. 시맨틱 검색과 RAG를 뒷받침합니다.
평가 (Eval)
AI 출력 품질에 대한 반복 가능한 테스트로, 어떤 변경이 상황을 나아지게 했는지 나빠지게 했는지 판별할 수 있게 합니다.
퓨샷 (Few-shot)
원하는 패턴을 모델에 보여 주기 위해 프롬프트에 몇 개의 완성된 예시를 포함하는 것입니다.
파인튜닝 (Fine-tuning)
자체 예시로 모델을 추가 학습시켜 특화하는 것입니다. 보통 최후의 수단이며, 먼저 프롬프팅과 RAG를 시도하세요.
그라운딩 (Grounding)
제공한 컨텍스트에서만 답하고, 답이 거기에 없으면 "모르겠다"고 말하도록 모델에 지시하는 것입니다. 환각에 대한 주된 프롬프트 수준 방어책입니다. 패턴 라이브러리를 참고하세요.
가드레일 (Guardrails)
AI의 동작을 안전하고 과업에 맞게 유지하는 규칙과 한계 — 예: 권한 규칙, "완료 전 테스트 실행", 위험한 행동에 대한 사람의 승인 등. 에이전트 보안을 참고하세요.
환각 (Hallucination)
모델이 거짓이지만 확신에 찬 내용을 진술하는 것입니다. 핵심 역량은 검증입니다. 환각을 참고하세요.
훅 (Hook)
Claude Code에서 라이프사이클 이벤트(예: 모든 파일 편집 후)에 자동으로 실행되어 서식, 게이트, 안전을 강제하는 명령입니다.
추론(실행) (Inference)
모델을 (학습하는 것이 아니라) 실행하여 출력을 얻는 행위입니다.
지식 마감일 (Knowledge cutoff)
모델에 학습 데이터가 없는 기준 날짜 — 프롬프트에 사실을 제공하지 않는 한, 그 이후에 일어난 일을 정말로 알지 못합니다. Claude의 마감일은 각 모델의 릴리스 노트에 공개됩니다. 이것이 매우 최근 사건을 맥락 없이 물으면 오래되거나 지어낸 답이 나올 수 있는 이유이며, 해결책은 관련 사실을 붙여 넣거나 실시간 정보를 검색하는 도구를 쓰는 것입니다.
지연 시간 (Latency)
응답을 기다리는 시간입니다. 더 큰 모델은 보통 더 느리며, 스트리밍은 출력을 생성되는 대로 보여 주어 체감 지연을 개선합니다.
LLM (대규모 언어 모델)
Claude의 바탕이 되는 AI의 종류로, 다음 텍스트 조각을 예측하도록 학습되었으며, 이것만으로도 글쓰기, 코딩, 요약, 추론에 충분합니다. LLM이란?을 참고하세요.
MCP (Model Context Protocol)
AI를 외부 도구 및 데이터(데이터베이스, GitHub, 브라우저)에 연결하는 개방형 표준입니다. "MCP 서버"가 도구를 노출하면 Claude가 이를 호출할 수 있습니다. MCP를 참고하세요.
멀티모달 (Multimodal)
텍스트 이상을 다루는 모델 — 예: 이미지와 PDF를 입력으로 받는 모델입니다.
출력 스타일 (Output style)
Claude Code에서 할 수 있는 일은 바꾸지 않으면서 Claude가 소통하는 방식(예: 간결, 설명형, 학습형)을 바꾸는 프리셋입니다. 출력 스타일을 참고하세요.
권한 모드 (Permission mode)
Claude Code에서 묻지 않고 얼마나 많은 일을 할 수 있는지 — 모든 행동마다 확인하는 것부터 편집을 자동 수락하는 것까지입니다. 속도 대 안전의 주요 다이얼입니다. 권한을 참고하세요.
플랜 모드 (Plan mode)
파일을 건드리기 전에 조사하고 계획을 제안하는 읽기 전용 Claude Code 모드입니다 — 실행 전에 여러분이 승인합니다. 플랜 모드를 참고하세요.
프롬프트 (Prompt)
모델에 보내는 것: 지시, 질문, 그리고 모든 컨텍스트입니다.
프롬프트 캐싱 (Prompt caching)
여러 호출에 걸쳐 변하지 않는 프롬프트 앞부분을 재사용하여 비용과 지연을 줄이는 것입니다. 프롬프트 캐싱을 참고하세요.
프롬프트 인젝션 (Prompt injection)
AI가 읽는 콘텐츠(웹 페이지, 문서)에 숨겨진 악의적 지시가 AI를 탈취하려는 공격입니다. 프롬프트 인젝션을 참고하세요.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
여러분의 데이터에서 관련 조각을 가져와 프롬프트에 추가하여, 모델이 그에 관해 답하도록 하는 것입니다. RAG를 참고하세요.
추론 / 확장 사고 (Reasoning / extended thinking)
더 어려운 작업을 위해 모델이 답하기 전에 추가 연산을 들여 "생각"하는 모드입니다. 최신 모델에서는 에포트로 이를 조정합니다.
스킬 (Skill)
관련이 있을 때 Claude가 필요 시 로드하는 패키지화된 기능(지시 + 선택적 스크립트)입니다. 스킬을 참고하세요.
슬래시 명령 (Slash command)
Claude Code에서 /로 시작하는 단축키 — 기본 제공(예: /clear)이든 여러분이 만든 재사용 프롬프트든 — 정의된 동작을 실행합니다. 슬래시 명령을 참고하세요.
스트리밍 (Streaming)
전체 응답을 기다리는 대신, 모델의 출력을 생성되는 대로 토큰 단위로 전송하는 것입니다. 사용자에게는 모델이 실시간으로 타이핑하는 것처럼 보이고, 개발자에게는 하나의 응답 객체가 아니라 청크의 스트림을 처리하는 것을 뜻합니다. 긴 출력에서 체감 지연을 크게 개선하고, 모델이 끝나기 전에 렌더링을 시작할 수 있게 합니다. 스트리밍을 참고하세요.
구조화된 출력 (Structured output)
자유 형식 텍스트 대신, 엄격하고 기계가 읽을 수 있는 형태(예: 스키마에 맞는 JSON)로 결과를 얻는 것 — 다른 소프트웨어가 이를 신뢰할 수 있게 합니다. 구조화된 출력을 참고하세요.
서브에이전트 (Subagent)
자체 컨텍스트와 도구를 가진 별도의 Claude 인스턴스로, 작업의 일부(예: 조사)를 위임하여 메인 세션이 집중을 유지하도록 합니다.
시스템 프롬프트 (System prompt)
대화 전체에 대해 모델의 역할과 규칙을 설정하는 상위 수준 지시 — 여러분의 가장 강력한 조종 레버입니다.
온도 (Temperature)
무작위성을 제어하는 (일부 모델의) 설정: 낮음 = 집중되고 반복 가능, 높음 = 다양하고 창의적입니다.
토큰 (Token)
모델이 읽고 세는 단위 — 영어에서 대략 단어의 ¾ 정도입니다. 가격과 컨텍스트 한도는 토큰 단위로 측정됩니다. 토큰 & 컨텍스트를 참고하세요.
도구 사용 / 함수 호출 (Tool use / function calling)
모델이 여러분이 정의한 함수(검색, 계산기, 여러분의 API)를 호출하고 그 결과를 사용하게 하는 것입니다. 도구 사용을 참고하세요.
제로샷 (Zero-shot)
예시 없이 지시만으로 모델에게 작업을 요청하는 것입니다. 일상적인 프롬프트 대부분이 제로샷입니다. 형식이나 스타일을 안내하는 완성된 예시를 포함하는 **퓨샷(few-shot)**과 대비됩니다. 제로샷은 간단한 작업에 충분하며, 모델이 원하는 출력 형태를 자꾸 놓칠 때 예시를 추가하세요.
빠진 용어가 있나요? 추가해 주세요 — 용어집 항목은 완벽한 첫 기여입니다.