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Claude Code로 2주 만에 만든 것들: 시리즈 완결 — generative style key visual
크로스커팅
2026. 1. 31.

Claude Code로 2주 만에 만든 것들: 시리즈 완결

claude-codehomelabvibe-codingkubernetesautomation

2주 전 Claude Code Pro를 Max x5로 업그레이드했다. 그날부터 Claude Code와 함께 미친 듯이 만들기 시작했다. 홈랩 인프라부터 AI 자막 서비스, 논문 번역기, 블로그 자동화까지. 돌아보니 10개 프로젝트에서 커밋 300개가 넘었고 그 과정을 48편의 글감으로 정리했다.

이 글은 시리즈 마지막 편이다. 무엇을 만들었는지, 어떤 패턴이 반복됐는지, 다음엔 뭘 만들지 정리한다.

2주간의 타임라인

1~3일차: 인프라 구축. K8s 클러스터에 cert-manager, ArgoCD, Gitea를 올리고 GitOps 파이프라인을 잡았다. Cloudflare Tunnel로 외부 접근 경로도 뚫었다. 삽질이 가장 많았던 구간이다.

4~6일차: 서비스 개발. museck.com 홈페이지를 PayloadCMS + Next.js 15로 만들고 Docker 빌드를 통과시키느라 고생했다. 논문 번역기와 자막 파이프라인도 이 시기에 뼈대가 잡혔다.

7~10일차: GPU 파이프라인. RTX 5090 하나에 vLLM, WhisperX, pyannote, ComfyUI를 올렸다 내렸다 반복하면서 GPU 공유 패턴을 만들었다. Persistent Worker로 모델 로딩 시간을 0초로 줄인 것도 이때다.

11~14일차: 자동화와 연결. n8n 워크플로우로 서비스를 엮고, Claude Code 서브에이전트로 블로그 글 작성을 자동화했다. MCP 서버 3종을 붙여서 에이전트가 PayloadCMS, ComfyUI, GPU API를 직접 호출하게 만들었다.

10개 프로젝트 한눈에 보기

각 프로젝트가 무엇이고 왜 만들었는지 한 줄씩 정리한다.

  • homelab (13편) — K8s 클러스터, TLS, GitOps, 모니터링, 스토리지. 모든 서비스의 기반이 되는 인프라. 가장 많은 글감이 나온 프로젝트다.
  • museck-public (10편) — PayloadCMS + Next.js 15 회사 홈페이지. Docker 빌드 삽질기가 인상적이었고 안티브루탈리즘 디자인으로 리뉴얼했다.
  • paper-translate (7편) — BabelDOC 기반 논문 번역기. Zotero 연동, 용어 사전 시스템, vLLM 자동 관리까지 포함한다.
  • transcription (7편) — WhisperX + pyannote + Claude로 동영상 자막을 만드는 파이프라인. GPU 워커 격리와 한국어 줄바꿈이 핵심이었다.
  • n8n (2편) — 워크플로우 자동화 플랫폼. PDF 번역 서비스와 자막 서비스의 프론트엔드 역할을 한다.
  • postiz (2편) — 블로그 글을 4개 소셜 플랫폼에 동시 배포하는 자동화.
  • comfy (2편) — ComfyUI 온디맨드 관리와 z_image_turbo 프롬프트 스킬.
  • macos-gpu-widget (2편) — macOS 데스크톱에서 GPU 상태를 한눈에 볼 수 있는 SwiftUI 위젯.
  • workspace-skill (2편) — Claude Code 세션 마무리 자동화(wrap)와 스킬 버전 관리.
  • agent-team (1편) — 블로그 글감 추출부터 글 작성, 이미지 생성, CMS 저장까지 오케스트레이션하는 에이전트 팀.

프로젝트를 관통하는 18개 패턴

48편의 프로젝트별 글감을 쓰다 보니 여러 프로젝트에서 반복되는 패턴이 보였다. 이걸 18편의 크로스커팅 글로 묶었다.

가장 많이 등장한 패턴 Top 5:

  • common-pitfalls (20개 글감에서 등장) — systemd PATH 문제, K8s 네트워킹 함정, Docker 빌드 오류. 프로젝트마다 다른 형태로 나타나지만 근본 원인은 비슷하다.
  • gpu-sharing (13개 글감) — RTX 5090 하나로 AI 서비스 6개를 돌리는 전략. GPU는 비싸니까 잘 나눠 써야 한다.
  • automation-chains (11개 글감) — 웹훅과 이벤트로 서비스가 도미노처럼 연결되는 패턴. git push 한 번이면 빌드부터 배포, 알림까지 자동으로 흘러간다.
  • wsl-k8s-pattern (10개 글감) — WSL에서 돌리는 GPU 서비스를 Windows portproxy 거쳐 K8s로 노출하는 공통 경로.
  • api-first (10개 글감) — 모든 내부 서비스를 HTTP API로 노출하는 설계 원칙. 이게 있어야 에이전트든 n8n이든 자유롭게 연결할 수 있다.

나머지 13개 패턴도 각각 한 편 분량의 이야기가 있다. config-as-code, subagent-patterns, k8s-deploy-patterns, claude-headless, progress-streaming, vibe-coding-retro, why-gitea, mcp-servers, knowledge-mgmt, selfhost-economics, python-guide-evolution, claude-code-over-api까지.

2주간 배운 것

1. 인프라가 먼저다

서비스를 만들기 전에 CI/CD, GitOps, 모니터링부터 잡아야 한다. 처음 3일을 인프라에 쏟은 덕에 나머지 11일이 빨랐다. ArgoCD가 돌아가니까 git push 한 번으로 배포가 끝났고 Loki에서 로그를 바로 확인할 수 있어서 디버깅 속도가 달라졌다.

2. API-first로 만들면 연결이 공짜다

모든 서비스를 HTTP API로 노출해두니까 나중에 n8n 워크플로우나 Claude Code 에이전트에서 바로 갖다 쓸 수 있었다. GPU 상태 API를 만들어뒀더니 macOS 위젯, ComfyUI 컨트롤러, vLLM 매니저가 전부 같은 엔드포인트를 호출한다.

3. GPU 하나로도 충분하다

RTX 5090 32GB면 vLLM, WhisperX, pyannote, ComfyUI를 번갈아 돌릴 수 있다. 핵심은 온디맨드 로딩이다. 안 쓰는 모델은 내리고 필요할 때만 올린다. Persistent Worker로 모델 로딩 시간도 줄였다.

4. Claude Code는 서브프로세스로 쓸 때 진가를 발휘한다

대화형으로만 쓰면 사람이 병목이다. 헤드리스 모드로 서브프로세스에 넣으면 에이전트가 알아서 작업을 처리한다. 블로그 글 하나 쓰는 데 글감 파싱, 본문 작성, 이미지 생성, CMS 저장까지 사람 개입 없이 돌아간다.

5. 삽질은 반복된다, 기록하면 줄어든다

10개 프로젝트에서 같은 류의 실수가 반복됐다. systemd PATH 문제, Docker 빌드 시 DB 연결 실패, K8s 서비스 타입 잘못 선택, 환경변수 누락. 한 번 겪은 삽질을 기록해두면 다음 프로젝트에서 시간을 아낀다.

추천 읽기 순서

67편 전부 읽을 필요는 없다. 관심사에 따라 골라 읽으면 된다.

홈랩에 관심 있다면 — homelab 001(TLS 자동화) → 002(GitOps) → 004(Cloudflare Tunnel) → 009(WSL-K8s 패턴) 순서로 읽으면 인프라 전체 그림이 잡힌다.

AI 서비스를 만들고 싶다면 — transcription 001(GPU 워커 격리) → 002(Persistent Worker) → paper-translate 005(Zotero 연동) → 006(진행률 스트리밍) 순서가 좋다.

자동화에 관심 있다면 — museck 007(MCP+블로그 에이전트) → postiz 001(서브에이전트) → agent-team 001(오케스트레이션) → n8n 001(워크플로우) 순서로 읽으면 자동화 체인 전체를 볼 수 있다.

Vibe Coding이 궁금하다면 — vibe-coding-retro(회고)와 claude-code-over-api(왜 Claude Code인가) 크로스커팅 글 두 편이면 충분하다.

다음에 만들 것

2주 동안 만든 것으로 끝이 아니다. 이미 쌓아둔 인프라 위에 올릴 것이 많다.

  • ComfyUI 고도화 — FaceDetailer, 업스케일, 배치 처리. 블로그 이미지 품질을 한 단계 올리고 싶다.
  • 에이전트 팀 확장 — 지금은 블로그 파이프라인만 있다. 코드 리뷰, 이슈 트리아지, 문서 자동 생성으로 확장할 계획이다.
  • 모니터링 대시보드 — 현재 Loki+Grafana가 있지만 GPU 사용률, 서비스 응답 시간, 에이전트 성공률을 한 화면에서 보고 싶다.
  • 멀티 GPU 지원 — 지금은 RTX 5090 한 장이지만 GPU를 추가하면 온디맨드 패턴을 멀티 GPU로 확장해야 한다.

마무리

2주 동안 Claude Code와 만든 결과물을 돌아보면서 느낀 게 하나 있다. 도구가 좋으면 개인 한 명이 만들 수 있는 범위가 극적으로 넓어진다는 것.

예전이라면 인프라 셋업에만 2주가 걸렸을 텐데, 이번에는 인프라 포함 10개 프로젝트를 2주에 끝냈다. AI 코딩 어시스턴트가 만능은 아니지만 반복적인 보일러플레이트 작성, 설정 파일 생성, 디버깅 보조에서 확실히 시간을 줄여준다.

이 시리즈가 비슷한 여정을 시작하려는 분에게 조금이라도 도움이 되길 바란다. 삽질 기록이 가장 실용적인 문서라는 걸 2주간 뼈저리게 느꼈으니까.

자주 묻는 질문

Claude Code로 2주 동안 어떤 프로젝트를 만들 수 있나요?
K8s 인프라, AI 자막 서비스, 논문 번역기, 블로그 자동화 등 10개 프로젝트를 만들었습니다. 인프라를 먼저 잡고 API-first로 설계하면 서비스 간 연결이 쉬워집니다.
Vibe Coding으로 1인 개발 생산성을 높이려면 어떻게 해야 하나요?
Claude Code를 대화형이 아닌 헤드리스 서브프로세스로 활용하면 글 작성, 이미지 생성, CMS 저장까지 사람 개입 없이 자동화할 수 있습니다.
RTX 5090 하나로 AI 서비스 여러 개를 동시에 돌릴 수 있나요?
온디맨드 로딩 패턴으로 vLLM, WhisperX, ComfyUI 등을 번갈아 사용하면 32GB VRAM으로 충분합니다. Persistent Worker로 모델 로딩 시간도 줄일 수 있습니다.
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