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Claude Delegator: Claude Code를 GPT-5.2 전문가 팀으로 확장하기

행복한 수지아빠 2026. 1. 12. 11:49
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모든 개발자가 아는 그 순간

코드베이스 깊숙이 들어가 있다. 같은 버그를 세 가지 방법으로 고쳐봤다. 이제는 버그가 진짜 문제인지조차 확신이 없다. 아키텍처가 잘못된 건가? 인증 흐름이 불안정한 건가? 아니면 너무 가까이서 보느라 전체가 안 보이는 건가?

그럴 때 이런 생각이 든다. "다른 시니어 엔지니어한테 5분만 물어볼 수 있으면..."

챗봇 말고. 러버덕 말고. 다른 전문 분야를 가진 진짜 두 번째 뇌.

AI 코딩 어시스턴트의 문제

AI가 코드를 잘 짠다는 건 이제 논쟁거리가 아니다. 문제는 컨텍스트와 판단력이다.

하나의 모델이 동시에 해야 하는 일들을 보자. 시스템 설계, 로직 디버깅, PR 리뷰, 보안 검토, 그러면서 사용자의 실제 의도까지 파악해야 한다.

실제 팀은 이렇게 일하지 않는다. 현실에서는 한 사람에게 모든 걸 맡기지 않는다. 아키텍트를 부르고, 보안팀에 엔드포인트 검토를 요청하고, 코드를 건드리기 전에 다른 사람에게 계획을 검토받는다.

하지만 대부분의 AI 도구는 이 모든 걸 하나의 목소리로 뭉뚱그린다.

Claude Delegator는 다르다. 그게 핵심이다.

Claude Delegator란?

표면적으로는 Claude Code 플러그인이다. 하지만 개념적으로는 다른 무언가다.

Claude에게 Codex를 통해 GPT-5.2 기반 서브에이전트 팀에 접근할 수 있게 해준다. 각 에이전트는 명확한 역할과 경계를 가진다.

Claude를 대체하는 게 아니다. 확장하는 것이다.

Claude가 통제권을 유지한다. 언제 위임할지, 누구에게 위임할지, 결과를 어떻게 종합해서 전달할지 Claude가 결정한다. 사용자는 GPT와 직접 대화하지 않는다. 에디터에 원시 출력이 덤프되지 않는다. Claude가 모든 걸 해석하고 판단을 적용한다.

이 디테일이 생각보다 중요하다.

설치 방법

Claude Code 인스턴스에서 다음을 실행한다:

/plugin marketplace add jarrodwatts/claude-delegator
/plugin install claude-delegator
/claude-delegator:setup

뒤에서 setup이 Claude가 GPT-5.2를 사용해 Codex와 통신할 수 있게 MCP 서버를 구성한다. Codex가 설치되어 있지 않으면 setup이 안내해준다.

필요한 것들:

# Codex CLI
npm install -g @openai/codex

# 인증
codex login

이게 끝이다. 이제 Claude에게 백업이 생겼다.

실제로 뭐가 달라지나?

미묘한 변화가 있다.

이전에는 이렇게 물었다: "이 인증 흐름이 안전한가요?"

Claude가 최선을 다한다. 때로는 훌륭하고, 때로는 피상적이고, 때로는 자신 있게 틀린다.

Claude Delegator를 쓰면 이렇게 된다:

사용자: "이 인증 흐름이 안전한가요?"
                    ↓
Claude: [보안 질문 감지 → Security Analyst 선택]
                    ↓
        ┌─────────────────────────────┐
        │  mcp__codex__codex          │
        │  → Security Analyst 프롬프트│
        │  → GPT가 코드 분석          │
        └─────────────────────────────┘
                    ↓
Claude: "분석 결과, 3가지 이슈를 발견했습니다..."
        [응답 종합, 판단 적용]

"보안 에이전트"를 요청하지 않았다. 도구를 관리하지 않았다. 모드를 전환하지 않았다. Claude가 그냥 알았다.

기능과 워크플로우의 차이가 이것이다.

5명의 전문가

Claude Delegator는 다섯 명의 전문가와 함께 제공된다. 일반적인 페르소나가 아니라 실제로 집중된 역할들이다.

1. Architect (아키텍트)

큰 질문들을 위한 전문가다. "여기서 잘못 선택하면 몇 달간 후회할 거야"라고 천장을 바라보며 생각하는 그런 질문들.

트리거 예시: "이걸 어떻게 구조화해야 할까요?", "트레이드오프가 뭔가요?", "Redis를 쓸까요, 인메모리 캐싱을 쓸까요?"

시스템 관점에서 생각한다. 커플링, 확장 경로, 실패 모드에 대해 이야기한다. 아이디어가 흔들리면 반박도 한다.

2. Plan Reviewer (계획 리뷰어)

솔직히 가장 과소평가된 전문가일 수 있다.

코드를 한 줄도 쓰기 전에 "이 마이그레이션 계획 검토해줘", "이 접근법이 타당해?" 라고 물을 수 있다.

응원 대신 구멍을 찾는다. 빠진 단계들, 숨겨진 위험들, 배포 중 새벽 2시에 터지는 것들.

3. Scope Analyst (범위 분석가)

자신으로부터 구해주는 전문가다.

작업이 "거의 끝났다"고 느껴지는데 뭔가 찜찜한 그 순간이 있다. Scope Analyst는 그 불편함을 표면화시킨다.

"내가 뭘 놓치고 있지?", "범위를 명확히 해줘"

"롤백 얘기를 안 했는데요", "이건 아직 없는 데이터를 가정하고 있어요" 같은 말을 해주는 에이전트다.

4. Code Reviewer (코드 리뷰어)

린트가 아니다. 포매팅이 아니다. 진짜 리뷰다.

"이 PR 리뷰해줘", "이게 뭐가 문제야?"

로직 오류, 엣지 케이스, 가독성 이슈를 찾는다. 스타일 봇이 아니라 날카로운 팀원에게 기대하는 종류의 피드백.

5. Security Analyst (보안 분석가)

추측하지 않는다.

"이거 안전해?", "이 엔드포인트 강화해줘"

위협 모델링을 한다. 공격 표면에 대해 이야기한다. 아무도 눈치채지 않길 바랐던 것들을 언급한다.

불편하다. 좋은 의미로.

Advisory vs Implementation 모드

모든 전문가는 두 가지 모드로 작동한다:

모드 접근 권한 사용 시점

Advisory 읽기 전용 리뷰, 분석, 추천
Implementation 워크스페이스 쓰기 수정, 리팩토링, 변경

Claude가 요청에 따라 어떤 모드를 사용할지 결정한다.

"이 코드 리뷰해줘"라고 하면 읽기 전용으로 유지된다. "이 인증 버그 고쳐줘"라고 하면 Claude가 전문가에게 실제로 변경을 작성하게 할 수 있다.

이 구분이 많은 실수를 방지한다. 그리고 실제 팀이 일하는 방식을 반영한다.

예시: 디버깅에 막혔을 때

프로덕션에서 불안정한 버그를 쫓고 있다고 하자. 캐시 불일치. 요청이 무작위로 오래된 데이터를 반환한다.

TTL 조정도 해봤고, 로그도 추가했고, 서비스 재시작도 해봤다. 아무것도 안 통한다.

여기서 Claude Delegator가 빛난다.

"이 캐시 이슈 디버깅하다 막혔어. 뭘 놓치고 있지?"

Claude가 Architect에게 라우팅한다.

응답이 "Redis 확인해봐"라고만 하지 않는다. 이런 식이다:

  • 무효화 로직이 write-through를 가정하는데, 실제로는 write-behind를 쓰고 있다
  • 캐시 워밍업과 읽기 사이에 레이스 컨디션이 있다
  • 부하 상황에서 폴백 경로가 캐시를 완전히 우회한다

마법이 아니다. 관점이다. 그리고 관점은 지칠 때 잃어버리는 것이다.

전문가 커스터마이징

모든 전문가 프롬프트는 prompts/ 디렉토리에 있다.

각각 정의하는 것들: 역할과 컨텍스트, 언제 조언하고 언제 구현할지, 응답 형식, 언제 사용하지 말아야 할지.

편집할 수 있다.

더 엄격한 보안 분석가를 원하면 프롬프트를 바꾸면 된다. 코드 리뷰어가 무자비하길 원하면 그렇게 하면 된다.

조용한 초능력이다. 다른 사람의 "베스트 프랙티스" 개념에 갇히지 않는다.

수동 MCP 설정

/setup이 작동하지 않으면 수동으로 연결할 수 있다.

~/.claude/settings.json에 추가:

{
  "mcpServers": {
    "codex": {
      "type": "stdio",
      "command": "codex",
      "args": ["-m", "gpt-5.2-codex", "mcp-server"]
    }
  }
}

Claude Code 재시작. 끝.

사용하지 말아야 할 때

중요하니까 명확히 하자.

전문가를 사용하지 말아야 할 때: 단순한 파일 작업, 사소한 질문, 수정의 첫 시도.

왜? 위임에는 비용이 있다. 인지적으로도, 계산적으로도.

먼저 시도하라. 먼저 생각하라. 막히거나, 불확실하거나, 고영향 결정을 내릴 때 위임하라.

시니어 엔지니어가 실제로 일하는 방식이다.

플러그인이 아니라 패러다임 전환

이건 더 큰 무언가를 향한 첫 걸음 같다.

"더 똑똑한 모델"이 아니다. "더 많은 토큰"이 아니다. 역할 기반 지능이다.

Claude Delegator는 영리하려고 하지 않는다. 현실적이려고 한다. 좋은 소프트웨어가 한 뇌가 모든 걸 하는 것으로 만들어지지 않는다는 걸 인정한다. 협업, 리뷰, 이견으로 만들어진다.

그리고 이제, 처음으로, 그 역동이 에디터 안에 존재한다.

조용히. 실용적으로. 과대광고 없이.

AI 도구가 자동완성보다 팀원처럼 느껴지길 바랐다면... 시간 투자할 가치가 있다.

원문: Claude Delegator Turns Claude Code Into a Team of GPT-5.2 Experts - Civil Learning

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