Claude Code 한 세션에 다 우겨넣지 마라, 분리 4가지

한 세션에 다 우겨넣으면 두 가지가 동시에 깨져요. 토큰이 폭발하고, Claude가 자기 코드를 자기가 리뷰해서 통과시킵니다. 데일리로 Claude Code를 굴리는 사람이라면 두 페인 다 겪어요. Skills, Subagents, Worktrees, Writer-Reviewer — 컨텍스트와 작업을 떼어내는 4가지로 끊는 법.

한 세션의 두 가지 한계

첫 벽은 토큰 폭발이에요. context 누적으로 "edit this file" 한 줄도 한 번에 50,000~150,000 토큰을 씁니다. 세션 위생(Plan mode·세 슬래시·! prefix·/resume)으로 어느 정도 잡아도, 작업 자체가 크면 한 세션에 안 들어가요.

두 번째 벽이 더 까다로워요. 자기 리뷰 편향입니다. 같은 대화에서 Claude한테 리뷰를 시키면 자기가 쓴 코드를 검토해요. 거의 무조건 통과예요.

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"AI models have a well-documented tendency toward agreement. When you ask a model to review something it generated... it often validates the work rather than critically challenging it."

([Auto-Reviewing Claude's Code — O'Reilly](https://www.oreilly.com/radar/auto-reviewing-claudes-code/))

훈련 자체가 사용자 의도에 동의하는 방향이라 자기 출력 검토에도 confirmation bias가 따라옵니다. 깐 지 1~2주짜리는 시간 손해지만, 데일리 유저가 그렇게 하면 통과한 줄 알았는데 production에서 깨지는 패턴이 반복돼요.

답은 분리예요. 컨텍스트 분리(Skills) + 작업 분리(Subagents) + 공간 분리(Worktrees) + 시점 분리(Writer-Reviewer). 4가지가 각각 다른 축을 잡습니다.

Skills vs CLAUDE.md — 무엇을 어디에 둘 것인가

CLAUDE.md는 매 호출마다 context에 load돼요. 500줄짜리에 10개 작업 룰 다 박혀 있으면, 한 줄 prompt에도 그 500줄이 토큰을 먹습니다. 모든 작업에 적용되는 정보만 CLAUDE.md에, 작업별 룰은 Skill로.

판단 룰: "이 프로젝트에서는..."으로 시작하면 → CLAUDE.md. "code review할 때는..." / "commit message 쓸 때는..."이면 → Skill.

Skills는 폴더 단위로 작성하고 description에 매칭 트리거를 박아요. 사용자가 "이 PR 리뷰해줘"라고 하면 Claude가 review skill 매칭해서 그때만 SKILL.md를 load. ([Claude Code 공식 docs — Skills](https://code.claude.com/docs/en/skills) · [SKILL.md vs CLAUDE.md — agensi.io](https://www.agensi.io/learn/skill-md-vs-claude-md))

Subagents — 노이즈 작업은 격리해서 흘려보내라

Subagent는 별도 context window를 가진 Claude 인스턴스예요. main 대화는 흐름 유지하고, 탐색·검색·로그 읽기 같은 노이즈는 subagent 안에서만 발생합니다. 결과 요약만 main으로 돌아와요.

"

"Each subagent runs in its own context window with a custom system prompt, specific tool access, and independent permissions."

([Claude Code 공식 docs — Subagents](https://code.claude.com/docs/en/sub-agents))

사용 예 3가지.

• 리서치 위임 — 문서 10개 읽고 요약만 main으로
• 코드베이스 탐색 — 파일 30개 읽고 흐름 한 문단으로
• 테스트 실행 — npm test 돌리고 실패 케이스만 main에 보고

비용 제어도 가능해요. 빠른 작업은 Haiku, 큰 작업은 Opus로 라우팅 — subagent frontmatter에 model 1줄. /agents 슬래시로 정의 파일 열고 description에 트리거 박으면 Claude가 매칭해서 자동 위임합니다.

Worktrees — 한 레포 안에서 병렬 세션

같은 git repo의 별도 작업 디렉터리예요. 각자 다른 브랜치, 다른 파일 상태. Claude Code native flag로 지원합니다.

claude --worktree feature-auth

다른 터미널에서 같은 명령어 다른 이름으로 또 한 번. 두 세션이 병렬로 굴러가요. 한쪽은 auth refactor, 한쪽은 bug fix. 파일 충돌 0. git history만 공유하고 working tree는 분리. ([Claude Code 공식 docs — Common workflows](https://code.claude.com/docs/en/common-workflows))

실용 한도는 2~4 세션이에요. 더 늘리면 사용자가 리뷰 못 따라가고 rate limit도 닿아서 오히려 느려져요. cleanup: 변경 없으면 worktree·브랜치 자동 삭제. commit 있으면 keep/remove 선택 prompt가 뜹니다. 가볍게 띄우고 깨끗하게 정리하는 모델.

Writer-Reviewer — 자기 코드 리뷰 통과 막기

핵심 룰 하나. review는 새 context에서. 같은 대화 review는 confirmation bias로 통과시켜요. fresh context로 reviewer subagent를 spawn하면 Claude가 처음 보는 PR 검토하는 senior engineer처럼 행동합니다.

운영 패턴 3단계.

1. Writer subagent가 코드 작성 → PR 생성 → reasoning은 writer context에만
2. Reviewer subagent를 Task tool로 새로 spawn → PR description + linked issue만 줌
3. Reviewer는 writer 흐름 0 → 깐깐하게 review

더 강한 분리는 cross-provider review예요. 다른 provider 모델(예: OpenAI Codex)로 review 돌리면 sycophancy bias가 서로 정확히 겹치지 않아서 더 줄어듭니다. Skills로 reviewer 패키징해두면 어느 프로젝트에서든 한 줄로 호출 가능해요. ([Auto-Reviewing Claude's Code — O'Reilly](https://www.oreilly.com/radar/auto-reviewing-claudes-code/) · [Cross-provider review — MindStudio](https://www.mindstudio.ai/blog/openai-codex-plugin-claude-code-cross-provider-review))

다음 세션, 처음 할 일

한 가지부터 시작하세요. 다음 작업이 분기 가능한 모양(리서치 후 구현 / 구현 후 리뷰 / 두 기능 동시)이면 그 분기 1개만 분리. 가장 효과 빠른 건 Subagent 위임이에요. 다음 리서치 작업에 "use a subagent to research..." 한 줄만 추가. main 대화에 파일 30개 read 결과 대신 한 문단 요약이 돌아옵니다.

1주 돌리면 main 대화 토큰이 절반 가까이 줄어요. 자기 편향 리뷰가 production을 깨는 사고도 같이 사라집니다. 데일리 유저가 같은 한도에서 두 배의 일을 하는 길은 분리뿐이에요.

자주 묻는 질문

Skill과 CLAUDE.md 둘 다 가지면 충돌하지 않나요?

충돌 없어요. CLAUDE.md는 항상 load되고 Skill은 매칭될 때만 load됩니다. 같은 룰이 둘 다 있으면 Skill이 작업 시점에 더 구체적으로 덮어쓰는 게 default 흐름이에요.

Subagent와 plugin은 어떻게 다른가요?

Subagent는 별도 context를 가진 Claude 인스턴스(단일 세션 안), plugin은 Skills·MCP·hooks 묶음 배포 단위예요. Subagent를 plugin에 패키징해 다른 프로젝트로 옮길 수도 있습니다.

worktree 몇 개까지 동시에 돌릴 수 있나요?

머신은 16GB RAM 기준 3~5개 가능. 사람이 review 따라가는 한도가 2~4개예요. 더 늘리면 rate limit과 review 부담이 동시에 닿아서 오히려 느려져요.

Writer-Reviewer 패턴, 같은 모델 두 번 호출해도 효과가 있나요?

네. 핵심은 fresh context예요. 같은 Claude 모델이라도 writer의 reasoning이 안 보이는 새 세션에서 review하면 confirmation bias가 크게 줄어들어요.

CLAUDE.md를 짧게 유지하라는 이유가 뭐인가요?

CLAUDE.md는 매 호출마다 context에 load되거든요. 500줄이면 한 줄 prompt에도 그 500줄이 토큰을 차지해요. 작업별 룰을 Skill로 분리하면 매 호출 비용이 줄어듭니다.

Subagent를 정의하지 않고 그냥 Task tool만 써도 되나요?

가능해요. ad-hoc Task tool 호출도 fresh context를 제공합니다. 다만 같은 작업을 반복한다면 frontmatter에 subagent 정의해두는 게 토큰·일관성 모두 효율적이에요.

작성: Bruce Choe · agenticworkflows.club