Claude Code 고급 테크닉: 커스텀 워크플로우와 팀 협업 최적화 전략

# 프로젝트 개요

이 프로젝트는 Django + React 기반 SaaS 플랫폼입니다.

## 코딩 규칙

- Python: Black 포매터, type hints 필수
- React: 함수형 컴포넌트 + Hooks 사용
- API: REST API 설계 원칙 준수

## 자주 사용하는 명령어

```bash
# 로컬 개발 서버 실행
docker-compose up -d
python manage.py runserver
npm start

이렇게 정의하면 Claude Code가 프로젝트 특성을 이해하고, 일관된 스타일로 코드를 생성하거나 수정합니다.

### 반복 작업을 위한 프롬프트 패턴

자주 반복되는 작업은 템플릿화하여 빠르게 실행할 수 있습니다.

**API 엔드포인트 생성 패턴:**

**데이터베이스 마이그레이션 패턴:**

## Git 워크플로우 자동화

### 커밋 메시지 자동 생성

Claude Code는 변경 사항을 분석해 Conventional Commits 스타일의 커밋 메시지를 자동 생성할 수 있습니다.

```bash
# Claude에게 요청
"현재 변경 사항을 분석하고 적절한 커밋 메시지로 커밋해주세요."

# Claude가 자동 생성하는 커밋 예시
feat(auth): JWT 토큰 갱신 엔드포인트 추가

- RefreshToken 모델 구현
- /api/auth/refresh 엔드포인트 추가
- 토큰 만료 시간 검증 로직 추가
- 단위 테스트 작성 (coverage 95%)

"현재 브랜치의 변경 사항을 기반으로 Pull Request 설명을 작성해주세요.
포함 내용: 변경 사항 요약, 테스트 시나리오, 스크린샷(UI 변경 시), 체크리스트"

## 변경 사항

- 사용자 이메일 인증 기능 추가
- 인증 메일 발송 Celery 태스크 구현
- 인증 완료 시 알림 전송

## 테스트 시나리오

- [ ] 회원가입 시 인증 메일 수신 확인
- [ ] 인증 링크 클릭 시 계정 활성화 확인
- [ ] 인증 완료 알림 수신 확인
- [ ] 만료된 인증 링크 처리 확인

## 체크리스트

- [x] 테스트 코드 작성 (coverage 90% 이상)
- [x] 문서 업데이트
- [x] 마이그레이션 파일 포함
- [x] 환경변수 가이드 업데이트

# 리뷰 요청 프롬프트
"이 Pull Request를 리뷰해주세요.
체크 항목:
1. 코딩 컨벤션 준수 여부
2. 잠재적 버그나 보안 이슈
3. 성능 최적화 가능 영역
4. 테스트 커버리지 충분성
5. 문서화 필요 여부"

# CLAUDE.md에 온보딩 섹션 추가

## 신규 개발자 가이드

### 로컬 환경 설정
1. Docker 설치 필수
2. `.env.example`을 복사해 `.env` 생성
3. `docker-compose up -d`로 DB 실행
4. `python manage.py migrate`로 마이그레이션

### 주요 디렉토리 구조
- `/api`: Django REST Framework 백엔드
- `/frontend`: React 프론트엔드
- `/docs`: API 문서 (Swagger)

1단계: 데이터베이스 모델 생성
2단계: API 엔드포인트 구현
3단계: 프론트엔드 UI 컴포넌트 개발
4단계: 통합 테스트 작성
5단계: 문서 업데이트
6단계: PR 생성

"사용자 프로필 이미지 업로드 기능을 추가하세요.
백엔드(Django), 프론트엔드(React), 테스트, 문서 모두 포함해주세요."

## 자주 발생하는 에러

### CORS 에러
- 원인: `settings.py`의 CORS 설정 누락
- 해결: `CORS_ALLOWED_ORIGINS`에 프론트엔드 URL 추가

### Celery 태스크 실패
- 원인: Redis 연결 끊김
- 해결: `docker-compose restart redis`

## 보안 규칙

- API 키, 비밀번호는 절대 코드에 하드코딩 금지
- 환경변수 사용 필수 (`.env` 파일)
- `.env`는 `.gitignore`에 포함
- `.env.example`로 구조만 공유

"코드 변경 전에 아래 항목을 자동으로 체크하세요:
1. Linter 통과 여부 (flake8, ESLint)
2. 포매터 적용 (Black, Prettier)
3. Type hints 누락 여부
4. 테스트 실패 여부
5. 보안 취약점 스캔 (bandit)"

"GitHub Actions CI/CD 워크플로우를 생성하세요.
- Push 시 자동 테스트 실행
- Main 브랜치 머지 시 자동 배포
- Docker 이미지 빌드 및 ECR 푸시
- Slack 알림 전송"

name: CI/CD Pipeline

on:
  push:
    branches: [main, develop]
  pull_request:
    branches: [main]

jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Set up Python
        uses: actions/setup-python@v4
        with:
          python-version: '3.11'
      - name: Install dependencies
        run: |
          pip install -r requirements.txt
      - name: Run tests
        run: pytest --cov=. --cov-report=xml
      - name: Upload coverage
        uses: codecov/codecov-action@v3

  deploy:
    needs: test
    if: github.ref == 'refs/heads/main'
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Deploy to production
        run: |
          # 배포 스크립트 실행
          ./deploy.sh production
      - name: Slack notification
        uses: 8398a7/action-slack@v3
        with:
          status: ${{ job.status }}
          text: 'Deployment completed!'

# 비효율적
"전체 프로젝트를 리팩토링하세요."

# 효율적
"api/views/user.py 파일의 UserViewSet 클래스를
클래스 기반 뷰에서 함수 기반 뷰로 리팩토링하세요."

1. "먼저 User 모델의 필드를 추가하세요."
2. "이제 마이그레이션을 생성하세요."
3. "API 시리얼라이저를 업데이트하세요."
4. "마지막으로 테스트를 작성하세요."