“Claude 편집, Gemini 읽기” - Gemini와 Claude, 두 AI의 장점만 뽑아 쓰는 최강 코딩 워크플로우

Summary Gemini와 Claude를 결합한 AI 코딩 워크플로우는 각 AI의 장점을 활용하여 개발 생산성을 극대화합니다. Gemini는 대규모 코드 분석과 정보 수집에 특화되어 있고, Claude는 높은 품질의 코드 작성에 강점을 가지고 있습니다. 이 두 도구를 함께 사용함으로써 비용과 시간을 절약하고, 코드 품질을 향상시킬 수 있습니다. 설치 및 설정 방법, 효율적인 연동 방법, 그리고 고급 최적화 기법도 제시됩니다.

“Claude 편집, Gemini 읽기” 방식

Gemini와 Claude, 두 AI의 장점만 뽑아 쓰는 최강 코딩 워크플로우

개발자들 사이에서 AI 코딩 어시스턴트의 활용은 이제 선택이 아닌 필수가 되어가고 있습니다. 하지만 하나의 도구만으로는 복잡한 실제 프로젝트의 모든 요구사항을 충족시키기 어렵습니다. 여기, 각기 다른 강점을 가진 두 AI, Gemini와 Claude를 조합하여 시너지를 극대화하는 혁신적인 워크플로우가 있습니다.

레딧(Reddit)과 미디엄(Medium)의 수많은 개발자들이 발견하고 발전시킨 “Claude는 편집하고, Gemini는 읽는다"는 이 워크플로우는 각 도구의 장점은 취하고 단점은 보완하여 개발 생산성을 한 차원 높여줍니다. 이 글을 통해 해당 워크플로우의 개념부터 설치, 실제 적용 방법까지 쉽고 상세하게 안내합니다.

1. 왜 Gemini와 Claude를 함께 사용해야 할까?

두 도구를 함께 사용하는 이유를 이해하려면 각각의 장단점을 명확히 알아야 합니다.

Claude: 뛰어난 코드 품질의 ‘구현가’

• 장점:
  • 탁월한 코드 품질: 논리적으로 탄탄하고 체계적인 코드를 작성하는 데 뛰어납니다.
  • 안정적인 사용자 경험: 안정성이 높고 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.
  • 프로덕션 레벨 코드: 실제 상용 서비스에 적용 가능한 수준의 코드를 생성합니다.
  • 효율적인 토큰 관리: 컨텍스트 자동 압축 기능으로 토큰을 효율적으로 사용합니다.
• 단점:
  • 제한적인 컨텍스트: 한 번에 분석할 수 있는 코드의 양(컨텍스트 윈도우)이 제한적입니다.
  • 상대적으로 높은 비용: 강력한 성능만큼 비용 부담이 있을 수 있습니다.
  • 대용량 분석의 한계: 프로젝트 전체와 같은 대규모 코드베이스를 분석하기 어렵습니다.

Gemini CLI: 방대한 분석 능력의 ‘탐색가’

• 장점:
  • 무료 사용: 현재 베타 버전으로 무료로 이용할 수 있습니다.
  • 거대한 컨텍스트 윈도우: 100만 토큰 이상의 방대한 컨텍스트를 처리할 수 있어 프로젝트 전체 분석이 가능합니다.
  • 빠른 분석 속도: 대용량 코드베이스를 신속하게 분석합니다.
  • 직관적인 파일 참조: @ 문법으로 파일 및 디렉토리를 쉽게 프롬프트에 포함시킬 수 있습니다.
• 단점:
  • 상대적으로 낮은 코드 품질: 생성되는 코드의 완성도나 논리적 견고함이 Claude에 비해 떨어질 수 있습니다.
  • 불완전한 태스크 실행: 때때로 주어진 명령을 완벽하게 수행하지 못하는 경우가 있습니다.
  • 토큰 최적화 부족: 별도의 컨텍스트 압축 기능이 없어 토큰 사용이 비효율적일 수 있습니다. 이처럼 Claude는 ‘코드 작성 및 구현’에, Gemini는 ‘대규모 코드 분석 및 정보 수집’에 특화되어 있습니다. 이 둘을 결합하면 최고의 시너지를 낼 수 있습니다.

2. 핵심 원리: “Claude는 편집, Gemini는 읽기”

이 워크플로우의 핵심은 간단합니다.

1. 정보 수집 및 분석 (Gemini): Gemini CLI를 사용해 프로젝트 전체 코드베이스나 여러 개의 대용량 파일을 분석하고 구조를 파악합니다.
2. 코드 작성 및 구현 (Claude): Gemini가 분석하고 요약한 정보를 바탕으로, Claude에게 실제 코드 작성을 지시합니다. 이 방식은 다음과 같은 명확한 장점을 가집니다.

• 비용 및 토큰 효율성: Claude가 프로젝트 전체를 읽을 필요 없이 Gemini가 정리해 준 핵심 정보만 받으므로 토큰 사용량과 비용을 크게 절약할 수 있습니다.
• 최고의 품질 보장: 코드 생성 능력이 뛰어난 Claude가 실제 구현을 담당하므로 최종 결과물의 품질이 높습니다.

3. 설치 및 기본 설정

이 워크플로우를 시작하기 위한 첫 단계는 각 도구를 개발 환경에 설치하고 사용할 수 있도록 준비하는 것입니다.

• 왜 필요한가? Gemini CLI와 Claude Code는 별개의 애플리케이션이므로 각각의 설치와 인증 과정이 필수적입니다. 이 과정을 통해 여러분의 컴퓨터에서 두 AI 모델의 능력을 커맨드 라인 인터페이스(CLI)를 통해 직접 활용할 수 있게 됩니다.
• 어떻게 동작하는가?
  • Gemini CLI: npm (Node.js 패키지 매니저)을 통해 설치되며, Google Cloud SDK와 연동하여 여러분의 Google 계정으로 인증합니다. 인증이 완료되면 터미널에서 gemini 명령어를 사용하여 Google의 Gemini 모델에 직접 접근할 수 있습니다.
  • Claude Code: curl이나 pip을 통해 설치되며, Anthropic의 API와 연동됩니다. 설치 후 로그인 과정을 거치면 claude 명령어로 Claude 모델과 상호작용할 수 있습니다.
• 핵심 이점: 로컬 개발 환경에 직접 설치함으로써, 여러분이 작업 중인 프로젝트의 파일과 디렉토리에 AI가 직접 접근하여 컨텍스트를 파악하고 수정하는 것이 가능해집니다. 이는 웹 기반 인터페이스에서는 불가능한, 훨씬 강력하고 유연한 작업을 수행할 수 있게 합니다.

설치 명령어

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# [Gemini CLI 설치]
# 전제 조건: Node.js 18+ 버전 설치
# 터미널에 다음 명령어 입력하여 전역 설치
npm install -g @google/gemini-cli

# 설치 확인 및 초기 설정 (Google 계정 로그인)
gemini

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# [Claude Code 설치]
# 옵션 1: curl 사용
curl -fsSL <https://claude.ai/install.sh> | bash

# 옵션 2: Python pip 사용
pip install claude-code

# 설치 확인 및 초기 설정 (Anthropic 계정 로그인)
claude

4. 효율적인 연동 설정 방법

이제 두 도구를 어떻게 유기적으로 결합하여 시너지를 낼 수 있는지, 구체적인 세 가지 방법을 자세히 알아보겠습니다.

방법 1: CLAUDE.md를 통한 Gemini CLI 통합 (가장 쉽고 효과적인 방법)

• 왜 이 방법인가? Claude는 프로젝트 루트 디렉토리에 있는 CLAUDE.md 파일을 최우선 지침서로 활용합니다. 이 파일에 Gemini CLI의 사용법과 시나리오를 명시해두면, Claude에게 “너의 한계를 넘어서는 분석이 필요할 땐, 이 도구(Gemini)를 이런 방식으로 사용해"라고 직접 가르치는 것과 같습니다. 이는 가장 간단하면서도 효과적으로 두 AI의 협업을 유도하는 방법입니다.
• 어떻게 동작하는가?
  1. 개발자가 CLAUDE.md 파일에 Gemini CLI 사용 가이드를 작성합니다.
  2. 개발자가 Claude에게 “프로젝트 전체 구조를 분석해줘"와 같이 컨텍스트가 큰 작업을 지시합니다.
  3. Claude는 자신의 컨텍스트 제한을 인지하고, CLAUDE.md의 지침에 따라 개발자에게 Gemini CLI를 사용하라는 구체적인 명령어 예시를 제시합니다.
  4. 개발자는 제시된 Gemini CLI 명령어를 터미널에 실행하여 분석 결과를 얻고, 그 결과를 다시 Claude에게 전달하여 후속 작업을 이어갑니다.
• 핵심 이점:
  • 명시적 가이드: 복잡한 설정 없이 AI에게 명확한 협업 가이드라인을 제공할 수 있습니다.
  • 작업 효율성: Claude가 먼저 자신의 한계를 파악하고 해결책(Gemini 사용)을 제시하므로, 개발자는 고민 없이 다음 단계를 진행할 수 있습니다.
  • 프로젝트 맞춤형: 프로젝트의 특성에 맞게 Gemini 사용법을 자유롭게 커스터마이징할 수 있습니다.
• 예시: **CLAUDE.md** 파일 작성

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# CLAUDE.md: 우리 프로젝트의 AI 협업 규칙

이 프로젝트에서 작업할 때, 당신(Claude)의 컨텍스트 제한을 넘어서는 분석이 필요할 경우 다음 지침을 따르세요.

## Gemini CLI를 사용한 대규모 컨텍스트 분석

Gemini CLI는 100만 토큰 이상의 컨텍스트를 처리할 수 있어 프로젝트 전체를 분석하는 데 유용합니다. `@` 문법을 사용하여 파일과 디렉토리를 참조하세요.

**언제 Gemini를 사용해야 하는가:**
-   프로젝트의 전체 아키텍처를 요약해야 할 때
-   여러 개의 대용량 파일을 비교 분석해야 할 때
-   특정 기능이 코드베이스 전반에 미치는 영향을 추적해야 할 때

**Gemini 사용 예시:**
-   **프로젝트 전체 구조 파악:**
    ```bash
    gemini -p "@./ 이 프로젝트의 폴더 구조와 각 폴더의 역할을 설명해줘."
    ```
-   **특정 기능 구현 추적:**
    ```bash
    gemini -p "@src/ 이 소스 코드 전체에서 'Authentication' 관련 로직을 찾아서 요약해줘."
    ```
-   **의존성 분석:**
    ```bash
    gemini -p "@package.json @yarn.lock 두 파일을 비교해서 불일치하거나 사용되지 않는 의존성이 있는지 분석해줘."
    ```

**작업 흐름:**
1.  제가 당신의 능력을 넘어서는 요청을 하면, 위 예시를 참고하여 적절한 `gemini` 명령어를 제안해주세요.
2.  제가 그 명령어를 실행하여 얻은 결과를 전달하면, 그 내용을 바탕으로 원래 요청했던 작업을 수행해주세요.

방법 2: MCP 서버를 통한 통합 (고급, 자동화된 방법)

• 왜 이 방법인가? 이 방법은 한 단계 더 나아가 Claude가 직접 Gemini CLI를 ‘툴’처럼 호출하게 만듭니다. 개발자가 터미널을 옮겨 다니며 명령어를 복사/붙여넣기 할 필요 없이, Claude와의 대화 흐름 안에서 모든 것이 처리되도록 워크플로우를 자동화하고 싶을 때 사용합니다.
• 어떻게 동작하는가?
  1. gemini-mcp-tool이라는 경량 서버를 설치하고 실행합니다. 이 서버는 Claude로부터 오는 요청을 수신 대기합니다.
  2. Claude 설정에서 이 MCP 서버를 gemini-cli라는 이름의 도구로 등록합니다.
  3. 개발자가 Claude에게 “gemini-cli를 사용해서 @src/를 분석해줘"라고 지시합니다.
  4. Claude는 이 명령을 MCP 서버에 전달하고, 서버는 실제로 gemini -p "@src/ 분석해줘" 명령을 실행합니다.
  5. 실행 결과가 다시 서버를 통해 Claude에게 전달되고, Claude는 그 결과를 바탕으로 작업을 계속합니다.
• 핵심 이점:
  • 완벽한 통합: 두 AI 간의 전환이 매끄럽게 이루어져 마치 하나의 강력한 AI를 사용하는 듯한 경험을 제공합니다.
  • 워크플로우 자동화: 수동으로 명령어를 실행하고 결과를 복사하는 과정이 생략되어 작업 속도가 빨라집니다.
  • 확장성: MCP 프로토콜을 지원하는 다른 도구들도 같은 방식으로 Claude에 통합할 수 있습니다.
• 예시: MCP 서버 설정 및 실행

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# 1. MCP 도구 설치
npm install -g gemini-mcp-tool

# 2. Claude에 MCP 서버 등록 (이름: gemini-cli)
claude mcp add gemini-cli -- npx -y gemini-mcp-tool

# 3. Claude 설정 파일에 서버 정보 추가 (~/.claude/desktop.json)
# 아래 내용을 파일에 추가하거나 병합합니다.
{
  "mcpServers": {
    "gemini-cli": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "gemini-mcp-tool"]
    }
  }
}

# 4. Claude에서 사용
# 이제 Claude 프롬프트에서 다음과 같이 직접 호출할 수 있습니다.
# "gemini-cli를 사용해서 @src/components/ 디렉토리의 모든 컴포넌트 목록과 각각의 역할을 요약해줘."

방법 3: Dual-Agent 워크플로우 (최고급, 자율 협업 시스템)

• 왜 이 방법인가? 이것은 두 AI를 단순한 도구가 아닌, 각각 명확한 역할을 가진 ‘팀원’으로 만드는 가장 진보된 방식입니다. 코드베이스를 지속적으로 개선하고 유지보수하는 자율적인 시스템을 구축하고자 할 때 사용합니다. ‘문제 발견’과 ‘문제 해결’이라는 개발의 핵심 사이클을 자동화하는 것을 목표로 합니다.
• 어떻게 동작하는가?
  1. postbox라는 공유 디렉토리와 그 안에 todo.md, completed-todos.md 파일을 만듭니다. 이곳이 두 에이전트의 협업 공간이 됩니다.
  2. Gemini (감시자): 첫 번째 터미널에서 Gemini에게 ‘지속적으로 코드베이스를 스캔하여 개선점(버그, 리팩토링 대상)을 찾아 todo.md에 기록하라’는 무한 루프 명령을 내립니다. Gemini는 문제를 해결하지 않고 오직 발견하고 기록하는 역할만 합니다.
  3. Claude (해결사): 두 번째 터미널에서 Claude에게 ‘지속적으로 todo.md 파일을 감시하다가 새로운 항목이 생기면, 해당 코드를 수정하여 문제를 해결하고, 그 항목을 처리 내역과 함께 completed-todos.md로 옮기라’는 무한 루프 명령을 내립니다.
  4. 이 두 에이전트는 개발자의 개입 없이도 스스로 문제를 찾고 해결하는 사이클을 반복합니다.
• 핵심 이점:
  • 자율 시스템: 코드 품질을 지속적으로 관리하는 자동화된 시스템을 구축할 수 있습니다.
  • 역할 분담의 효율성: 각 AI가 가장 잘하는 일(Gemini-분석, Claude-구현)에만 집중하여 전체 효율을 극대화합니다.
  • 지속적인 개선: 개발자가 다른 일을 하는 동안에도 코드베이스는 끊임없이 개선됩니다.
• 예시: Dual-Agent 설정 및 프롬프트

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# 1. 공유 작업 공간 생성
mkdir ./postbox
touch ./postbox/todo.md ./postbox/completed-todos.md

# 2. Gemini (감시자/탐지자) 실행 터미널
# 아래 프롬프트를 Gemini CLI에 입력합니다.
gemini -p "너는 이 코드베이스의 수호자야. @./ 전체 프로젝트를 무한히 스캔하면서 리팩토링이 필요한 부분, 잠재적 버그, 성능 개선점을 찾아내. 발견한 각 항목을 './postbox/todo.md' 파일에 명확하고 실행 가능한 태스크로 추가해. 절대로 코드를 수정하거나 해결하려고 하지 마. 오직 탐지하고 문서화하는 임무만 수행해. 이 프로세스를 멈추지 말고 계속해."

# 3. Claude (문제 해결사) 실행 터미널
# 아래 프롬프트를 Claude Code에 입력합니다.
claude -p "너는 이 프로젝트의 해결사야. './postbox/todo.md' 파일을 계속해서 지켜봐. 'Open' 섹션에 새로운 태스크가 나타나면 즉시 그 문제의 소유권을 가져와. 코드를 수정해서 문제를 완벽히 해결한 다음, 해당 태스크를 './postbox/completed-todos.md' 파일의 'Completed' 섹션으로 옮겨. 이때 어떤 파일을 어떻게 변경했는지 상세한 설명을 함께 기록해야 해. 이 프로세스를 멈추지 말고 계속해."

5. 실제 사용 패턴과 효과

이론적인 개념을 넘어, 실제 사용자들이 보고한 데이터는 이 하이브리드 워크플로우의 효과를 명확히 보여줍니다.

• 왜 효과적인가? 이 워크플로우는 AI의 ‘비용’과 직결되는 토큰 사용량을 최적화하는 데 핵심이 있습니다. Claude가 수십만 토큰에 달하는 전체 코드베이스를 직접 읽는 대신, Gemini가 분석한 몇천 토큰짜리 요약본만 읽게 함으로써 비용과 시간을 극적으로 절약합니다. 동시에, 최종 코드 생성은 품질이 뛰어난 Claude가 담당하므로 결과물의 퀄리티는 오히려 향상됩니다.
• 어떻게 동작하는가?
  • 비용 및 토큰 절감: 사용자들이 보고한 바에 따르면, Gemini+Claude 하이브리드 방식은 Claude 단독 사용에 비해 입력 토큰을 50%~80%까지 절약할 수 있습니다. 예를 들어 500KB의 코드베이스를 Claude가 직접 읽으면 수십만 토큰이 소모되지만, Gemini가 “이 코드베이스는 React 기반의 컴포넌트 10개로 구성되어 있고, 핵심 로직은 useAuth 훅에 있습니다"라고 요약해주면 Claude는 수천 토큰만으로 핵심을 파악할 수 있습니다.
  • 품질 상호 보완: 실제 사례에서 Claude가 작성한 코드의 보안 취약점을 Gemini가 전체적인 맥락에서 검토하여 발견하거나, Gemini가 제안한 아키텍처를 Claude가 더 견고하고 세련된 코드로 구현하는 등, 두 AI가 서로의 단점을 보완하며 더 높은 품질의 결과물을 만들어냅니다.
• 핵심 이점:
  • 비용 효율성: 더 적은 비용으로 더 많은 작업을 처리할 수 있습니다.
  • 시간 단축: AI가 전체 컨텍스트를 읽고 처리하는 시간이 줄어들어 응답 속도가 빨라집니다.
  • 품질 향상: 두 AI의 교차 검증(Cross-validation) 효과로 인해 버그가 줄고 코드의 완성도가 높아집니다.

6. 고급 최적화 기법

이 워크플로우에 익숙해졌다면, 다음과 같은 기법으로 생산성을 극한까지 끌어올릴 수 있습니다.

• 왜 필요한가? 프로젝트가 복잡해질수록 거대한 CLAUDE.md 파일 하나로 모든 것을 관리하기는 비효율적입니다. 반복되는 작업을 표준화하고, AI의 집중력을 유지시켜주는 전략이 필요합니다.
• 어떻게 동작하는가?
  • 모듈형 명령어 시스템: CLAUDE.md에 모든 것을 넣는 대신, .claude/commands/ 디렉토리 아래에 dev/code-review, test/generate-unit-tests 와 같이 기능별로 명령어 파일을 분리하여 만듭니다. 각 파일에는 XML 형식으로 해당 명령어의 요구사항, 실행 단계, 검증 방법 등을 구조적으로 정의합니다. 이를 통해 Claude는 훨씬 더 일관되고 정확하게 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.
  • 컨텍스트 관리 전략: AI와의 대화가 길어지면 관련 없는 정보가 컨텍스트에 쌓여 AI의 집중력을 떨어뜨리고 토큰을 낭비합니다. /clear 명령어를 사용하여 하나의 작업이 끝나면 컨텍스트를 초기화하거나, ‘진행적 공개(Progressive Disclosure)’ 기법을 사용하여 현재 작업에 꼭 필요한 파일만 컨텍스트에 포함시키는 방식으로 AI의 효율을 높입니다.
• 핵심 이점:
  • 재사용성과 일관성: 표준화된 명령어를 통해 누가 작업하든 일관된 품질의 결과를 얻을 수 있습니다.
  • AI 성능 극대화: 불필요한 컨텍스트를 제거하여 AI가 현재 작업에만 집중하게 함으로써 더 빠르고 정확한 응답을 유도합니다.
  • 토큰 낭비 방지: 필요한 정보만 컨텍스트에 로드하여 비용을 최소화합니다.
• 예시: 모듈형 명령어 구조 (**.claude/commands/dev/code-review**)

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<command>
  <name>dev/code-review</name>
  <description>제공된 파일에 대해 전문적인 코드 리뷰를 수행합니다.</description>
  <instructions>
    <requirement>
      리뷰할 파일 경로는 반드시 제공되어야 합니다.
    </requirement>
    <execution>
      1.  **가독성:** 코드가 명확하고 이해하기 쉬운지 평가합니다.
      2.  **성능:** 잠재적인 성능 병목 현상이 있는지 확인합니다.
      3.  **보안:** 일반적인 보안 취약점 (SQL Injection, XSS 등)이 있는지 검사합니다.
      4.  **모범 사례:** 해당 언어와 프레임워크의 모범 사례를 따르는지 확인합니다.
    </execution>
    <validation>
      리뷰 결과는 각 항목(가독성, 성능 등)에 대한 구체적인 개선 제안을 포함해야 합니다.
    </validation>
  </instructions>
  <example>
    claude dev/code-review --file=src/components/Login.tsx
  </example>
</command>