Claude code 활용 물류SCM Multi-Agent 완성- 1개 메인 Agent, 6개 sub agent

소개

Claude code을 활용하여 물류SCM Multi Agent 구현, 관련 종사자(컨설턴트/강사/담당자) 생산성을 높이는 신규 교육 설계와 실습 환경 구축 필요

진행 방법

어떤 도구를 사용했고, 어떻게 활용하셨나요?

진여진 스터디장님이 제공한 지피터스 claude code skill 2개 참조하여 물류SCM Optimizer 실습 시스템 구축

1.claude 관련 md.skill 사전에 만듬(1시간 소요)- 기획, 제작,검토 등- 토큰 절약

2. 정리된 md.skill을 활용하여 claude code terminal에서 진행 - 5시간 진행

3. 완료된 내용 모두 내 Github에 업로드(Private) - 강의 진행시 활용(30분)-3회.(업데이트)

4. 추가적으로 분석 DB관리 추가 - https://supabase.com (추가 1시간 소요, API관리 설정등)

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결과와 배운 점

결과물 요약

Claude Code(정확히는 Claude.ai의 파일 생성 기능)를 활용하여 물류 전문가 대상 9시간 실습 과정의 완전한 스타터킷을 하나의 대화 세션에서 완성했습니다.

핵심은 수강생이 cd sessions/session1 && claude만 치면 바로 실습이 시작되는 구조를 만든 것입니다. CLAUDE.md가 프로젝트 맥락을 자동으로 제공하고, 스킬 파일이 반복 업무를 자동화하며, 샘플 데이터가 실습 환경을 보장합니다.

배운 점

1. GPTers 스타터킷 구조가 교육 과정 설계에도 그대로 적용된다

GPTers 21기 스타터킷의 폴더 구조 + CLAUDE.md + 스킬 + 샘플 데이터 패턴이 물류 교육에도 완벽하게 작동했습니다. 처음에는 단순히 docx 교안을 만들려고 했는데, GPTers 구조를 참조하면서 "수강생이 Claude Code로 직접 실행하는 스타터킷"으로 방향을 전환했고, 이게 핵심이었습니다.

2. 세션 간 데이터 연계가 과정의 스토리를 만든다

Session 1의 SKU 150개가 Session 2의 수요예측 대상이 되고, Session 4의 창고 배치 데이터로 이어지며, Session 5의 PRD 근거가 됩니다. 이 연계를 처음부터 설계한 덕분에 6개 세션이 하나의 물류센터(DC-01 수도권 허브센터)를 관통하는 일관된 실습이 되었습니다. 데이터를 먼저 설계하고 가이드를 나중에 쓰는 순서가 맞습니다.

3. CLAUDE.md에 데이터 스키마를 넣으면 Claude Code의 정확도가 올라간다

각 세션 CLAUDE.md에 CSV 컬럼 정의, 데이터 행 수, 특이사항(의도적 이상 데이터 삽입 등)을 명시했습니다. 이렇게 하면 수강생이 "ABC 분류해줘"만 입력해도 Claude Code가 정확한 컬럼을 잡고, 적절한 기준(매출액 상위 20%)을 적용합니다. 프롬프트 품질의 절반은 CLAUDE.md가 결정합니다.

4. 스킬(Skill)은 '반복될 프롬프트의 사전 정의'다

/s1-inventory-abc, /s2-demand-forecast 같은 스킬 파일에 수행 절차, 코드 템플릿, 산출물 목록, 주의사항을 넣어두면 수강생이 실습 시 일관된 결과를 얻습니다. 특히 "Prophet 설치 실패 시 2개 모델로만 비교" 같은 트러블슈팅을 스킬에 미리 넣은 게 현장에서 유용할 것입니다.

나만의 꿀팁

꿀팁 1: "세션 순서대로 하나씩" 요청하면 품질이 높아진다

처음에 "Session 1~5 한 번에 만들어줘"라고 할 수도 있었지만, 세션 하나씩 순차적으로 요청하는 전략을 택했습니다. 이렇게 하면 이전 세션의 데이터 구조를 다음 세션에서 정확히 참조할 수 있고, 각 세션의 데이터 생성 코드가 이전 세션 CSV를 실제로 읽어서 연계합니다.

꿀팁 2: 참조 자료를 "왼쪽/오른쪽"으로 구분해서 역할을 명확히

첫 프롬프트에서 "왼쪽 자료(커리큘럼 v3 docx) + 오른쪽(GPTers 스타터킷/스킬 참조)"로 역할을 나눴습니다. 이렇게 하면 Claude가 내용은 커리큘럼에서, 구조는 GPTers에서 가져오는 것이 명확해집니다.

꿀팁 3: 데이터에 의도적 이상값을 삽입하면 실습이 풍부해진다

sample_inventory.csv에 안전재고 하회 5건, 과잉재고 5건, 장기체화 5건을 의도적으로 넣었습니다. 수강생이 이상 탐지를 실습할 때 "실제로 찾아지는" 경험을 제공하기 위해서입니다. 빈 결과가 나오면 실습 몰입이 깨집니다.

꿀팁 4: 프롬프트 예시는 "그대로 복붙 가능한 수준"으로

가이드의 프롬프트 예시를 코드 블록 안에 넣되, 파일 경로, 컬럼명, 기준값까지 모두 포함시켰습니다. 수강생이 타이핑 실수 없이 복사-붙여넣기만 하면 동작하는 수준. 실습 시간이 제한된 교육에서는 이게 필수입니다.

과정 중에 어떤 시행착오를 겪었나요?

시행착오 1: bash의 중괄호 확장(brace expansion) 문제

mkdir -p session1/{data,skills,outputs} 명령이 중괄호를 리터럴 문자로 해석하여 {data,skills,outputs}라는 이름의 단일 폴더가 생성되었습니다. 이후 파일 생성 시 "No such file or directory" 오류가 발생했고, 이를 발견하고 mkdir -p를 개별 경로로 분리하여 해결했습니다.

→ 교훈: Claude.ai 환경에서 bash 중괄호 확장이 동작하지 않을 수 있으므로 개별 mkdir을 사용합니다.

시행착오 2: create_file 후 동일 경로에 재생성 불가

한 번 create_file로 만든 파일을 수정하려면 str_replace를 써야 하는데, 내용을 전면 교체하고 싶을 때 불편했습니다. bash의 cat > file << 'HEREDOC' 방식으로 전환하니 깔끔하게 해결되었습니다.

→ 교훈: 긴 파일 전면 교체 시에는 heredoc 방식이 더 안정적입니다.

시행착오 3: 전자책 PDF 변환 시 구글 폰트 로딩 실패

HTML에서 Google Fonts CDN을 참조했지만 PDF 변환 시 네트워크 접근이 제한되어 HostNotFoundError가 발생했습니다. 시스템에 설치된 Noto Sans CJK KR 로컬 폰트로 대체하여 해결했으나, 폰트 굵기(weight 900, 700)가 정확히 매칭되지 않아 원본 HTML 대비 약간의 차이가 있습니다.

→ 교훈: PDF 변환을 염두에 둔다면 처음부터 로컬 폰트 기준으로 CSS를 작성하거나, 웹폰트 fallback을 명시합니다.

시행착오 4: 파일명 충돌

각 세션의 CLAUDE.md를 outputs 폴더에 복사할 때 이름이 동일해서 덮어쓰기 문제가 발생했습니다. SESSION1_CLAUDE.md, SESSION2_CLAUDE.md처럼 접두어를 붙여 해결했습니다.

→ 교훈: 다중 세션 프로젝트에서 동일 이름 파일을 외부 공유할 때는 네이밍 규칙을 먼저 정합니다.

도움이 필요한 부분이 있나요?

1. 실제 교육 현장에서의 검증

스타터킷을 만들었지만 아직 실제 수강생 20명이 동시에 Claude Code를 실행하는 상황을 테스트하지 못했습니다. Max 플랜 사용량 한도, 동시 접속 시 응답 지연, Session 3 몬테카를로 시뮬레이션 10,000회 실행 시 토큰 소모량 등을 사전에 확인해야 합니다.

2. 자사 실제 데이터로의 전환 가이드

현재는 가상 샘플 데이터로 구성했지만, 수강생이 자사 엑셀 데이터를 CSV로 변환하여 동일 구조에 맞추는 과정에서 컬럼명 불일치, 인코딩 문제, 결측값 처리 등의 이슈가 예상됩니다. 데이터 전처리 가이드를 보강할 필요가 있습니다.

3. Session 4 창고 도면 Vision 활용

Session 4에서 실제 창고 도면(PDF/CAD)을 Claude Code Vision으로 분석하는 부분은 현재 그리드 CSV 데이터로 대체했습니다. 실제 도면 이미지 → 자동 그리드 변환의 정확도와 한계를 테스트해봐야 합니다.

앞으로의 계획이 있다면 들려주세요

단기 계획 (2026년 4월)

• 한국XXXX 물류AX과정에서 실제 교육 시행 (9시간, 3일 과정)

• 수강생 피드백 기반으로 프롬프트 예시와 데이터를 보강

• Session 6 개인 프로젝트 우수 사례를 스킬 라이브러리에 추가

중기 계획 (2026년 상반기)

• 물류 전용 Claude Code Skills 라이브러리 오픈소스 배포 (GitHub)

  • 재고 ABC 분석, 수요예측, VRP 경로 최적화, PRD 생성 스킬을 누구나 설치하여 사용

• MCP 서버 연동 심화 과정 개발 (3시간 추가 과정)

  • WMS API, TMS API, ERP와 Claude Code를 직접 연결하는 실습

• 대학원 강의(00대, 000대학원)에서도 동일 스타터킷 구조 적용

장기 비전

이 스타터킷 구조를 물류 AI 교육의 표준 프레임워크로 발전시키고 싶습니다. CLAUDE.md + Skills + 샘플데이터 3종 세트만 있으면 어떤 물류 주제든 실습 과정으로 만들 수 있다는 것을 이번에 확인했습니다. 스마트팜, 스마트팩토리, 유통물류 등 다른 도메인으로 확장하는 것이 다음 목표입니다.

도움 받은 글 (옵션)

참고한 지피터스 글이나 외부 사례를 알려주세요.

(프롬프트 엔지니어링은 끝났습니다: 이제 '하네스'의 시대입니다- https://www.youtube.com/watch?v=6gvnDSAcZww

논문 자료