Claude가 2주 만에 claude.ai를 3배 빠르게 만든 방법

앤트로픽(Anthropic)이 9월 23일, 자기 회사 서비스인 claude.ai와 Claude 데스크톱 앱을 2주 만에 약 3배 빠르게 만든 과정을 공개했습니다. 흥미로운 건 이 작업의 대부분을 Claude가 했다는 점입니다. 개발자를 위한 글이지만, AI에게 큰일을 맡길 때 누구나 참고할 만한 방법이 담겨 있어서 직장인의 업무와 일상에 맞게 다섯 가지로 정리했습니다.

1. 누가, 어디서 한 이야기인가

앤트로픽 엔지니어 레이먼드 왕(Raymond Wang), 샘 아타드(Sam Attard), 아이작 G(Issac G). 앤트로픽 개발 블로그에 올린 글이에요. 수치는 모두 앤트로픽이 직접 잰 값이에요.

"올해 8월, 팀은 슬랙 채널 하나에서 Claude와 함께 2주 동안 속도 개선 작업을 했어요. 이때 쓴 건 슬랙 안에서 쓰는 Claude 태그(Claude Tag, 베타)였고, Opus 5.5와 비슷한 수준의 내부 연구 모델이 돌아갔다고 해요. 가장 많이 개선된 두 항목은 이래요(사용자 75% 기준)".

2주 동안 3,000건이 넘는 변경이 반영됐고, 사용자가 겪은 장애는 한 건도 없었다고 해요. 앤트로픽은 모두 합치면 하루에 수만 시간의 기다림을 줄였다고 추산했어요.

원문: How we made claude.ai 3x faster in two weeks (Claude 블로그)

👉 https://claude.dev/blog/how-we-made-claude-ai-faster/

1. "느리다"는 느낌 대신, 숫자로 재는 것부터 하세요

Claude와 함께라면, 무언가를 재기 시작하는 순간 그 문제는 풀 수 있는 문제가 됩니다. (원문 요지)

팀이 가장 먼저 한 일은 고치기가 아니라 재기였어요. Claude는 사용자 활동의 95%가 앱 열기, 대화 시작하기, 이전 대화 불러오기, 메시지 보내기 네 가지라는 걸 찾아냈어요. 그리고 이 네 가지를 웹과 데스크톱으로 나눠 13개 항목으로 쟀어요.

재는 기준이 생기자 Claude는 바로 개선을 시작할 수 있었어요. 처음 목표는 2주 일정 중 사흘째에 달성했다고 해요. 막연히 "좀 빨라졌으면" 하고 맡겼다면 어디서부터 손댈지도 몰랐을 거예요.

이렇게 바꾸세요

업무 개선: "요즘 일이 너무 많아"라고 AI에게 하소연하는 대신 → 일주일 동안 한 일을 시간과 함께 적어서 주고, "가장 시간을 많이 쓴 일 세 가지와 줄일 방법을 찾아줘"라고 해요.

보고서 다듬기: "더 좋게 고쳐줘" 대신 → "한 장으로 줄이고, 결론이 첫 문단에 오게, 숫자는 세 개 이하로" 처럼 확인할 수 있는 기준을 줘요.

2. AI에게 매번 설명하지 말고, 지침서를 한 번 써 두세요

"이 채널의 궁극적인 목표는 당신이 최대한 스스로 일하게 되는 것입니다. 하지만 오늘은 아직 그게 가능하지 않다는 걸 압니다." (원문 요지)

팀은 Claude에게 상시 지침서를 줬어요. 배포 상황 살피기, 지표 화면 관리하기, 개선할 곳 제안하기, 사람 동료와 소통하기까지 Claude가 맡을 일을 적어 둔 문서예요. 그 지침서에 위 문장도 있었어요. 목표는 크게 잡되, 지금은 사람과 함께 일한다는 걸 처음부터 분명히 한 거예요.

팀원이 "여기가 느려요" 하고 화면 녹화와 함께 스레드를 열면, Claude가 원인을 찾고, 고치고, 실제 사용자 지표로 효과를 확인하는 흐름이 매번 반복됐어요.

이렇게 바꾸세요

반복 업무: 매번 새 대화창에서 배경을 처음부터 설명하는 대신 → 프로젝트 기능에 "너는 우리 팀 주간 보고 담당이야. 매주 이 형식으로 정리하고, 확실하지 않은 숫자는 표시해 줘"라는 지침을 한 번 적어 둬요.

맡길 범위: "다 알아서 해줘" 대신 → "초안과 정리는 네가, 최종 발송과 숫자 확인은 내가"처럼 역할을 나눠 적어요.

3. 작게 쪼개고, 안전장치를 걸어 두세요

"위험한 변경은 직원에게 먼저, 그다음 사용자 1%에게, 그다음 전체로 내보냈습니다. 모든 변경은 자동 검토와 함께 사람 한 명 이상의 승인을 받았습니다."(원문 요지)

동시에 150개가 넘는 스레드가 돌고, 바쁜 날엔 하루 200건이 넘는 변경이 반영됐어요. 그런데도 장애가 없었던 건 안전장치 덕분이에요. 스레드마다 지표 하나나 사용자 흐름 하나만 다루게 좁혔어요. 바로 끌 수 있는 스위치(기능 플래그)도 200개 가까이 달았는데, 작업이 끝날 무렵엔 절반 넘게 정리했다고 해요.

AI가 빠르게 많은 걸 만들어 낼수록 이 원칙이 더 중요해져요. 한 번에 크게 바꾸면 문제가 생겼을 때 원인을 찾기도 되돌리기도 어려워요.

이렇게 바꾸세요

새 양식 도입: AI가 만든 새 보고 양식을 팀 전체에 바로 적용하는 대신 → 한두 명이 일주일 먼저 써 보고 고친 다음 넓혀요.

큰 작업: "이 문서 전체를 다시 써줘" 대신 → 장마다 나눠 맡기고, 한 장씩 확인한 뒤 다음으로 넘어가요.

4. 더 과감하게 시키되, 멈출 때는 사람이 정하세요

"우리는 무엇이든 할 수 있습니다. 더 과감해져 주세요." (원문에 소개된 엔지니어의 요청 요지)

"보낼 때마다 2ms 줄이자고 이만큼 복잡해질 가치는 없습니다. 여기서 정리합시다." (900줄짜리 변경을 받은 검토자의 말, 원문 요지)

이 글에서 사람이 맡은 역할은 세 가지였어요. 첫째는 야망이에요. 엔지니어들은 Claude에게 범위를 더 크게 잡으라고 오히려 부추겼어요. 둘째는 취향이에요. 화면이 바뀌는 변경은 모두 전후 화면이나 녹화를 보고 스레드 담당자가 판단했어요. 셋째는 방향이에요. 어떤 순서로 할지, 언제 그만둘지는 사람이 정했어요.

AI는 시키면 끝까지 파고들어요. 그래서 "이 정도면 됐다"고 말해 줄 사람이 필요해요.

이렇게 바꾸세요

기획 단계: "무난한 안 하나 줘" 대신 → "지금 예산의 두 배를 쓸 수 있다면 어떻게 할지까지 포함해서 세 가지 안을 줘"라고 범위를 넓혀요.

다듬기 단계: AI가 계속 고칠 거리를 찾아도 → 목표에 닿았으면 "여기서 마무리"라고 정하고 다음 일로 넘어가요.

5. 좋아진 만큼 기준을 올려서 고정하세요

"개선이 확인될 때마다 그 수치를 새 기준선으로 낮춰 걸었습니다. 그래서 이후의 변경이 다시 느리게 만들지 못하게 했습니다." (원문 요지)

팀은 이걸 래칫(ratchet)이라고 불렀어요. 한쪽으로만 돌아가는 톱니처럼, 한 번 좋아진 수치는 뒤로 물러서지 않게 막아 두는 거예요. 개선이 효과가 없으면 스위치를 끄고 다시 시도했어요.

일도 마찬가지예요. AI 덕분에 한 번 빨라진 일이 몇 주 뒤 슬그머니 예전으로 돌아가는 경우가 많아요. 좋아진 방식을 기준으로 적어 두지 않았기 때문이에요.

이렇게 바꾸세요

회의록: AI로 정리해 보니 30분 걸리던 일이 10분이 됐다면 → 그때 쓴 요청문을 저장해 두고 팀 공용 양식으로 만들어요.

체크리스트: 한 번 겪은 실수를 기억에만 두는 대신 → AI 지침서에 "이 항목은 꼭 확인할 것"으로 한 줄 추가해요.

출처

Raymond Wang, Sam Attard, Issac G, "How we made claude.ai 3x faster in two weeks", Claude 블로그 (2026년 9월 23일)

인용 표시한 문장은 원문을 우리말로 옮긴 요약이고, 원문 그대로는 아닙니다.