Claude Code - Super Claude Framework

SuperClaude는 meta-programming configuration framework이다.

• Claude Code를 구조화된 개발 플랫폼으로 변환시키는 역할

• 프레임워크의 핵심 작동 방식은 행동 지침 주입(behavioral instruction injection)과 컴포넌트 오케스트레이션(component orchestration) 두 가지 메커니즘에 기반

이를 통해 체계적인 워크플로우 자동화, 강력한 도구, 지능형 에이전트를 제공한다.

명령어 체계

SuperClaude의 명령어는 Claude Code 동작을 수정하는 컨텍스트 트리거로, 컨텍스트 파일(~/.claude/superclaude/Commands/....md)을 읽어 전문화된 행동 지침을 주입한다.

1. 사용자 입력: /sc:implemnt "새로운 기능 추가"와 같은 명령어 입력

2. 컨텍스트 로딩: Claude Code가 해당 명령어에 매핑된 컨텍스트 파일을 로드

3. 행동 지침 주입: Claude가 도메인 전문 지식 / 도구 선택 / 검증 패턴 적용

전체 명령어 참조

명령어	카테고리	목적	최적 사용처
implement	개발	기능 개발	풀스택 기능, API 개발
design	개발	시스템 아키텍처	API 스펙, 데이터베이스 스키마
workflow	개발	구현 계획	프로젝트 로드맵, 스프린트 계획
build	개발	프로젝트 컴파일	CI/CD, 프로덕션 빌드
brainstorm	분석	대화형 요구사항 발견 및 프로젝트 계획	새 프로젝트 계획, 기능 탐색, 불명확한 요구사항
analyze	분석	코드 평가	품질 감사, 보안 검토
troubleshoot	분석	문제 진단	버그 조사, 성능 문제
research	분석	지능형 검색을 통한 웹 연구	기술 연구, 최신 정보, 시장 분석
business-panel	분석	전략적 분석	비즈니스 결정, 경쟁 평가
spec-panel	분석	사양 검토	요구사항 검증, 아키텍처 분석
explain	분석	코드 설명	학습, 코드 검토
improve	품질	코드 향상	성능 최적화, 리팩토링
cleanup	품질	기술 부채	데드 코드 제거, 정리
test	품질	품질 보증	테스트 자동화, 커버리지 분석
document	품질	문서화	API 문서, 사용자 가이드
estimate	프로젝트 관리	프로젝트 추정	타임라인 계획, 리소스 할당
task	프로젝트 관리	작업 관리	복잡한 워크플로우, 작업 추적
spawn	프로젝트 관리	메타 오케스트레이션	대규모 프로젝트, 병렬 실행
reflect	세션	작업 검증	진행 상황 평가, 완료 검증
select-tool	세션	도구 최적화	성능 최적화, 도구 선택
load	세션	컨텍스트 로딩	세션 초기화, 프로젝트 온보딩
save	세션	세션 지속성	체크포인팅, 컨텍스트 보존
help	유틸리티	모든 명령어 나열	사용 가능한 명령어 발견
index	유틸리티	명령어 발견	기능 탐색, 명령어 찾기
git	유틸리티	버전 제어	커밋 관리, 브랜치 전략

추가적으로 명령어에 플래그를 삽입할 수 있으며, 대부분은 자동으로 활성화된다.

페르소나 에이전트

SuperClaude는 개발 수명주기의 다양한 요구사항에 대응하기 위해 도메인별 전문 지식을 갖춘 여러 전문 AI 에이전트(Persona Agents)를 제공한다.

• 주어진 작업의 맥락을 프레임워크가 분석하여 가장 적합한 에이전트들을 자동으로 선택

• @agent- 접두사를 사용하여 특정 에이전트를 명시적으로 수동 호출 가능

• 여러 에이전트를 조합하고 조율하는 방식으로 작동

에이전트 선택 규칙은 다음과 같다.

1. 수동 재정의: @agent-[name]

2. 키워드: 직접적인 도메인 용어가 주요 에이전트 트리거

3. 파일 유형: 확장자가 언어/프레임워크 전문가 활성화

4. 복잡성: 다단계 작업이 조정 에이전트를 참여

5. 컨텍스트: 관련 개념이 보완 에이전트를 트리거

에이전트 목록 및 트리거

활성화 에이전트	트리거 유형	키워드/패턴	전문 분야
security-engineer	보안	"auth", "security", "vulnerability", "encryption"	위협 모델링 및 취약점 예방에 중점을 둔 애플리케이션 보안 아키텍처
performance-engineer	성능	"slow", "optimization", "bottleneck", "latency"	확장성과 리소스 효율성에 중점을 둔 시스템 성능 최적화
frontend-architect	프론트엔드	"UI", "React", "Vue", "component", "responsive"	접근성과 사용자 경험에 중점을 둔 현대적인 웹 애플리케이션 아키텍처
backend-architect	백엔드	"API", "server", "database", "REST", "GraphQL"	API 신뢰성과 데이터 무결성을 강조하는 견고한 서버 측 시스템 설계
quality-engineer	테스팅	"test", "QA", "validation", "coverage"	자동화 및 커버리지에 중점을 둔 포괄적인 테스팅 전략 및 품질 보증
devops-architect	DevOps	"deploy", "CI/CD", "Docker", "Kubernetes"	안정적인 소프트웨어 전달을 위한 인프라 자동화 및 배포 파이프라인 설계
system-architect	아키텍처	"architecture", "microservices", "scalability"	확장성과 서비스 아키텍처에 중점을 둔 대규모 분산 시스템 설계
python-expert	Python	".py", "Django", "FastAPI", "asyncio"	현대적인 프레임워크와 성능을 강조하는 프로덕션급 Python 개발
root-cause-analyst	문제	"bug", "issue", "debugging", "troubleshoot"	증거 기반 분석 및 가설 테스트를 사용한 체계적인 문제 조사
refactoring-expert	코드 품질	"refactor", "clean code", "technical debt"	체계적인 리팩토링 및 기술 부채 관리를 통한 코드 품질 개선
technical-writer	문서화	"documentation", "readme", "API docs"	대상 분석 및 명확성에 중점을 둔 기술 문서화 및 커뮤니케이션
learning-guide	학습	"explain", "tutorial", "beginner", "teaching"	기술 개발 및 멘토십에 중점을 둔 교육 콘텐츠 설계 및 점진적 학습
requirements-analyst	요구사항	"requirements", "PRD", "specification"	체계적인 이해관계자 분석을 통한 요구사항 발견 및 사양 개발
deep-research-agent	연구	"research", "investigate", "latest", "current"	적응형 전략과 다중 홉 추론을 사용한 포괄적인 연구

명령어별 에이전트 매핑

명령어	주요 에이전트	지원 에이전트
/sc:implement	domain architects (frontend, backend)	security-engineer, quality-engineer
/sc:analyze	quality-engineer, security-engineer	performance-engineer, root-cause-analyst
/sc:troubleshoot	root-cause-analyst	domain specialists performance-engineer
/sc:improve	refactoring-expert	quality-engineer, performance-engineer
/sc:document	technical-writer	domain specialists learning-guide
/sc:design	system-architect	domain architects, requirements-analyst
/sc:test	quality-engineer	security-engineer, performance-engineer
/sc:explain	learning-guide	technical-writer, domain specialists
/sc:research	deep-research-agent	technical specialists, learning-guide

행동 모드

SuperClaude는 작업의 복잡성, 사용자의 요청 키워드, 또는 수동 플래그에 따라 Claude Code의 작동 방식을 변경하는 여러 행동 모드를 제공한다.

모드	목적	자동 트리거	수동 플래그
Brainstorming	대화형 발견을 통해 모호한 아이디어를 요구사항으로 변환	"brainstorm", "maybe", 모호한 요청	--brainstorm, --bs
Introspection	학습 및 투명한 의사결정을 위한 추론 과정 노출	오류 복구, "추론 분석" 요청	--introspect
Deep Research	체계적 조사 및 증거 기반 추론 마인드셋	/sc:research, "investigate", "latest"	--research
Task Management	다단계 작업을 위한 계층적 작업 조직 및 세션 지속성	>3단계, >2개 디렉토리, "polish"	--task-manage, --delegate
Orchestration	지능형 도구 라우팅 및 병렬 조정을 통한 실행 최적화	다중 도구 작업, 높은 리소스 사용	--orchestrate
Token-Efficiency	심볼 시스템을 통해 토큰 사용량 30-50% 절감	높은 컨텍스트 사용, 대규모 작업	--uc, --ultracompressed
표준	간단한 작업을 위한 균형 잡힌 기본 커뮤니케이션	다른 모드 트리거가 없는 간단/명확한 작업	(없음 - 기본값)

MCP 서버

MCP 서버는 Claude Code의 기능을 확장하는 전문 도구를 제공한다.

서버	목적	자동 활성화 트리거
context7	공식 라이브러리 문서 및 패턴 액세스	라이브러리 import 문, 프레임워크 키워드, 문서 요청
sequential-thinking	구조화된 다단계 추론 및 체계적 분석	복잡한 디버깅, --think 플래그, 아키텍처 분석
magic	현대적인 UI 컴포넌트 생성	UI 요청, /ui 명령어, 컴포넌트 개발
playwright	실제 브라우저 자동화 및 E2E 테스팅	브라우저 테스팅, E2E 시나리오, 시각적 검증
morphllm-fast-apply	효율적인 패턴 기반의 다중 파일 코드 변환	다중 파일 편집, 리팩토링, 프레임워크 마이그레이션
serena	프로젝트 메모리(세션)를 갖춘 의미론적 코드 이해	심볼 작업, 대규모 코드베이스, 세션 관리
tavily	연구를 위한 웹 검색 및 실시간 정보 검색	/sc:research, "최신", "current", 사실 확인
chrome-devtools	성능 분석, 디버깅, 실시간 브라우저 검사	"performance", "debug", "LCP", 레이아웃 문제, 콘솔 오류

SuperClaude 세션 관리

SuperClaude는 Serena MCP 서버를 통해 영구 세션 관리를 제공한다.

• Serena MCP 서버를 통해 영구 세션 관리를 제공

• Claude Code 대화가 종료되거나 재시작되어도 컨텍스트를 유지하여, 컨텍스트 보존과 프로젝트 연속성을 보장

명령어	목적	MCP 통합 및 주요 동작 (Serena)
/sc:load	영구 메모리에서 이전 프로젝트 컨텍스트를 로드하여 세션 초기화	(읽기) 저장된 메모리 파일을 읽어 이전의 결정, 패턴, 진행 상황 등 프로젝트 컨텍스트 복원
/sc:save	현재 세션의 상태, 결정, 진행 상황을 영구 메모리에 저장	(쓰기) 현재 컨텍스트를 분석하여 향후 세션을 위한 메모리 파일 생성
/sc:reflect	저장된 메모리(목표)와 현재 상태를 비교하여 진행 상황 평가	(비교/분석) 저장된 메모리와 현재 컨텍스트를 비교하여 목표 대비 진행률, 격차, 다음 단계 식별

백엔드 API 버그 수정 예시

Phase 1: 프로젝트 분석

# 프로젝트 루트에서 전체 구조 및 기술 스택 분석
/sc:analyze
# 의존성 및 설정 파일 분석
/sc:analyze build.gradle --focus dependencies
# 핵심 컨트롤러 및 서비스 아키텍처 분석
/sc:analyze src/main/java/com/example/api/controller --focus architecture

Phase 2: 버그 상황 진단하기 (성능 문제)

analyze는 코드의 전반적인 상태를 파악하는 데 좋지만, 명확한 문제가 있을 때는 troubleshoot이 더 효과적이다.

# 성능 저하 문제 직접 진단
# (한글 설명도 가능하지만, 영어로 설명 시 더 정확한 기술 용어 매칭 가능)
/sc:troubleshoot "GET /api/products endpoint is taking > 3000ms, analyze potential causes like N+1 queries or missing indexes." --think
# `root-cause-analyst`와 `performance-engineer` 에이전트가 자동으로 활성화

SuperClaude가 관련 서비스(ProductService)와 리포지토리(ProductRepository)를 분석하고, 다음과 원인 분석 및 해결책을 제시해준다.

Phase 3: troubleshoot 결과를 바탕으로 수정하기

troubleshoot에서 이미 구체적인 원인과 해결책 제시했다면, 구현 명령을 실행하여 수정할 수 있다.

# 제안된 해결책 1번(JOIN FETCH) 적용
/sc:implement "Apply JOIN FETCH to ProductRepository.findAll() to fix the N+1 query problem." --validate --safe-mode
# `backend-architect` 에이전트가 자동으로 활성화

Phase 4: 수정 결과 검증하기

핵심 버그를 해결했으니, 실제 성능이 개선되었는지 테스트로 검증한다.

# 성능 문제 해결 검증 테스트
/sc:test "product_api_performance_validation" --coverage --validate
# `quality-engineer` 에이전트가 자동으로 활성화

Phase 5: 코드 리뷰 및 문서화

코드 리뷰를 진행하거나, 문서화를 진행하여 결과를 확인한다.

# 팀 공유용 간단 요약 생성
/sc:document "product_api_performance_fix_summary" --type summary

Phase 6: 최종 커밋

모든 작업이 완료되었으면 git 명령어를 사용하여 안전하게 커밋 및 푸시를 실행한다.

# 현재 변경사항 분석 및 커밋 전략 수립
/sc:git analyze-changes --think

# 분석 기반으로 커밋 및 푸시 실행
/sc:git commit-and-push --safe-mode --validate