Claude Code 자동 디버깅 완벽 가이드: '에러가 없을 때까지 반복해줘'의 마법

evilcurse

27 6월 2025 • 12 min read

개발자라면 누구나 디버깅에 시간을 많이 소비한 경험이 있을 겁니다. 에러 메시지를 읽고, 코드를 수정하고, 다시 실행하고... 이 과정을 수없이 반복하죠. 하지만 Claude Code를 사용하면 이 모든 과정을 자동화할 수 있습니다. 오늘은 제가 발견한 Claude Code의 놀라운 자동 디버깅 능력과 이를 최대한 활용하는 방법을 공유하려고 합니다.

Claude Code란?

Claude Code는 Anthropic에서 출시한 AI 기반 코딩 도구로, 터미널에서 직접 Claude와 대화하며 코딩 작업을 수행할 수 있습니다. 가장 인상적인 점은 단순히 코드를 생성하는 것을 넘어, 스스로 코드를 실행하고 에러를 확인하며 수정하는 능력을 갖추고 있다는 것입니다.

전통적인 디버깅 vs Claude Code 자동 디버깅

기존 방식 (수동 디버깅)

1. "이 코드를 작성해줘" 2. 코드를 받아서 실행 3. 에러 발생 4. "이런 에러가 났어, 수정해줘" 5. 수정된 코드 받기 6. 다시 실행 7. 또 다른 에러 발생 8. 반복...

Claude Code 방식 (자동 디버깅)

1. "이 프로그램을 작성하고, 실행해서 에러가 없을 때까지 자동으로 수정하고 실행을 반복해줘" 2. 완성된 코드 받기!

차이가 느껴지시나요? Claude Code는 우리가 하던 반복 작업을 모두 자동으로 처리합니다.

실전 프롬프트 템플릿

기본 템플릿

다음 요구사항에 맞는 프로그램을 작성해주세요: [요구사항 설명] 작성 후 다음 단계를 따라주세요: 1. 프로그램을 실행하여 정상 동작하는지 확인 2. 에러가 발생하면 에러 메시지를 분석하여 수정 3. 모든 기능이 정상적으로 동작할 때까지 1-2단계를 반복 4. 최종적으로 에러 없이 실행되는 완성된 코드를 제공

고급 템플릿 (테스트 케이스 포함)

[프로그램 설명]을 구현해주세요. 다음 테스트 케이스를 모두 통과해야 합니다: - 테스트 1: [입력] → [예상 출력] - 테스트 2: [입력] → [예상 출력] - 테스트 3: [엣지 케이스] 구현 과정: 1. 초기 코드 작성 2. 각 테스트 케이스 실행 3. 실패한 테스트가 있다면 원인 분석 후 수정 4. 모든 테스트가 통과할 때까지 반복 5. 추가로 발견한 엣지 케이스도 처리 각 수정 시 어떤 문제를 해결했는지 간단히 설명해주세요.

실제 사용 예시

예시 1: 웹 스크래핑 프로그램

프롬프트:

Python으로 Hacker News의 상위 10개 게시물을 스크래핑하는 프로그램을 작성해줘. 각 게시물의 제목, URL, 포인트, 댓글 수를 추출해서 JSON 파일로 저장해야 해. 프로그램을 실행해보고: 1. 네트워크 에러, 파싱 에러 등이 발생하면 자동으로 수정 2. 데이터가 비어있거나 잘못된 형식이면 수정 3. 최종적으로 valid한 JSON 파일이 생성될 때까지 반복 추가로 rate limiting이나 timeout 처리도 포함해줘.

Claude Code의 작업 과정:

초기 코드 작성 (requests, BeautifulSoup 사용)
실행 → ImportError 발생
필요한 패키지 설치 코드 추가
재실행 → 파싱 에러 발생
HTML 구조 분석 후 셀렉터 수정
재실행 → 일부 필드 누락 발견
예외 처리 및 기본값 설정 추가
최종 테스트 → 성공!

예시 2: REST API 서버

프롬프트:

Node.js와 Express로 간단한 TODO API를 만들어줘. - GET /todos - 모든 할일 조회 - POST /todos - 새 할일 추가 - PUT /todos/:id - 할일 수정 - DELETE /todos/:id - 할일 삭제 구현 요구사항: 1. 메모리에 데이터 저장 (DB 없이) 2. 입력 검증 포함 3. 적절한 HTTP 상태 코드 반환 서버를 실행하고 curl이나 별도 테스트로 각 엔드포인트를 확인해서 모든 API가 정상 동작할 때까지 디버깅을 계속해줘. 각 엔드포인트별로 정상 케이스와 에러 케이스를 모두 테스트해줘.

예시 3: 데이터 처리 파이프라인 (상세 로그 포함)

프롬프트:

CSV 파일을 읽어서 데이터를 정제하고 분석하는 Python 스크립트를 작성해줘. 요구사항: 1. sales_data.csv 파일 읽기 2. 누락된 데이터 처리 3. 월별 매출 집계 4. 상위 10개 제품 추출 5. 결과를 차트로 시각화하고 report.pdf로 저장 다음 상황들을 모두 처리할 수 있도록 해줘: - 파일이 없는 경우 - CSV 형식이 잘못된 경우 - 숫자 필드에 문자가 있는 경우 - 날짜 형식이 일관되지 않은 경우 실행하면서 발생하는 모든 에러를 자동으로 해결하고, 최종적으로 완벽한 리포트가 생성될 때까지 수정을 반복해줘.

Claude Code의 실제 디버깅 로그:

# 1차 시도 $ python data_analysis.py Traceback (most recent call last): File "data_analysis.py", line 2, in <module> import pandas as pd ModuleNotFoundError: No module named 'pandas' # Claude Code: pandas 설치 추가 $ pip install pandas matplotlib seaborn # 2차 시도 $ python data_analysis.py FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'sales_data.csv' # Claude Code: 파일 존재 여부 확인 코드 추가 if not os.path.exists('sales_data.csv'): print("Creating sample data...") create_sample_data() # 3차 시도 $ python data_analysis.py ValueError: could not convert string to float: 'N/A' # Claude Code: 데이터 정제 로직 추가 df['sales'] = pd.to_numeric(df['sales'], errors='coerce') df['sales'].fillna(df['sales'].mean(), inplace=True) # 4차 시도 $ python data_analysis.py Success! Report generated: report.pdf

실제 프로젝트에서의 Claude Code 활용

머신러닝 모델 디버깅

텍스트 분류 모델을 구현해줘. - 데이터: movie_reviews.csv (텍스트, 레이블) - 모델: BERT 기반 분류기 - 목표 정확도: 85% 이상 구현하면서: 1. 데이터 로딩 에러 처리 2. GPU/CPU 자동 감지 3. 메모리 부족 시 배치 크기 자동 조정 4. 학습 중 발생하는 모든 에러 자동 해결 5. 목표 정확도 달성할 때까지 하이퍼파라미터 조정 각 에러 해결 과정을 로그로 남겨줘.

복잡한 웹 애플리케이션 디버깅

React + TypeScript + Next.js로 실시간 채팅 애플리케이션을 만들어줘. 기능: - 실시간 메시지 전송 (WebSocket) - 사용자 인증 (JWT) - 메시지 암호화 - 파일 업로드 - 이모지 반응 자동 디버깅 요구사항: 1. TypeScript 타입 에러 모두 해결 2. WebSocket 연결 실패 시 재연결 로직 3. CORS 에러 자동 해결 4. 프로덕션 빌드 에러 수정 5. 모든 브라우저에서 테스트 (Chrome, Firefox, Safari) 각 단계별로 어떤 에러를 만났고 어떻게 해결했는지 문서화해줘.

효과적인 활용을 위한 팁

1. 명확한 성공 기준 제시

❌ "제대로 동작할 때까지 수정해줘" ✅ "다음 조건을 모두 만족할 때까지 수정해줘: - 서버가 3000번 포트에서 실행됨 - 모든 API 엔드포인트가 200 응답 반환 - 잘못된 입력에 대해 400 에러와 설명 메시지 반환"

2. 단계별 검증 요청

"각 기능을 구현할 때마다: 1. 해당 기능만 독립적으로 테스트 2. 이전 기능들과의 통합 테스트 3. 전체 시스템 테스트 순서로 검증해줘"

3. 에러 패턴 학습 요청

"디버깅 과정에서: - 어떤 종류의 에러가 발생했는지 - 왜 발생했는지 - 어떻게 해결했는지 각각 간단히 정리해서 알려줘"

4. 반복 횟수 제한

"최대 10번까지 시도하고, 그래도 해결되지 않으면 현재까지의 진행 상황과 남은 문제점을 정리해줘"

5. 환경별 테스트 자동화

"다음 환경에서 모두 테스트해줘: - 개발 환경 (localhost) - Docker 컨테이너 - 프로덕션 빌드 각 환경에서 발생하는 에러를 자동으로 해결해줘"

고급 활용 예시

성능 최적화까지 자동화

"프로그램이 정상 동작하게 된 후: 1. 실행 시간 측정 2. 메모리 사용량 확인 3. 병목 구간 찾아서 최적화 4. 실행 시간이 50% 이상 단축될 때까지 반복"

코드 품질 개선 자동화

"에러가 모두 해결된 후: 1. ESLint/Pylint 실행 2. 발견된 코드 스타일 이슈 수정 3. 복잡도가 높은 함수 리팩토링 4. 테스트 커버리지 80% 이상 달성"

보안 취약점 자동 수정

"코드 완성 후: 1. npm audit 실행하여 취약점 확인 2. SQL Injection 취약점 검사 3. XSS 공격 가능성 확인 4. 발견된 모든 보안 이슈 자동 수정 5. OWASP Top 10 기준으로 재검사"

Claude Code와 다른 도구의 비교

Claude Code vs GitHub Copilot

GitHub Copilot: 코드 자동 완성에 집중
Claude Code: 코드 생성 + 실행 + 디버깅 전체 사이클

Claude Code vs ChatGPT

ChatGPT: 대화형 코드 생성, 수동 복사-붙여넣기 필요
Claude Code: 터미널에서 직접 실행, 자동 파일 생성/수정

자주 발생하는 에러와 Claude Code의 해결 방법

1. 의존성 에러

# 에러: ModuleNotFoundError # Claude Code의 해결: # 1. requirements.txt 자동 생성 # 2. pip install -r requirements.txt 실행 # 3. 가상환경 설정 추가

2. 타입 에러

// 에러: Type 'string' is not assignable to type 'number' // Claude Code의 해결: // 1. 타입 정의 수정 // 2. 타입 가드 추가 // 3. 제네릭 사용으로 유연성 확보

3. 비동기 처리 에러

// 에러: UnhandledPromiseRejectionWarning // Claude Code의 해결: // 1. try-catch 블록 추가 // 2. .catch() 체인 추가 // 3. async/await 패턴으로 리팩토링

주의사항 및 한계

토큰 사용량

자동 디버깅은 여러 번의 실행과 수정을 거치므로 토큰을 많이 사용할 수 있습니다. 하지만:

수동으로 여러 번 요청하는 것보다는 효율적
한 번에 완성도 높은 코드를 받을 수 있음
디버깅 과정을 학습할 수 있는 부가 가치

무한 루프 방지

"다음 조건 중 하나라도 만족하면 중단: - 동일한 에러가 3번 이상 반복 - 총 시도 횟수가 15번 초과 - 30분 이상 소요"

실전 프로젝트 예시: 전체 웹 애플리케이션 구축

React와 Node.js로 간단한 블로그 시스템을 만들어줘. 백엔드: - Express 서버 - 게시글 CRUD API - 댓글 기능 - 간단한 인증 (JWT) 프론트엔드: - 게시글 목록/상세 페이지 - 글쓰기/수정 폼 - 댓글 작성 구현 과정: 1. 백엔드 API 먼저 구현하고 Postman으로 테스트 2. 모든 API가 정상 동작하면 프론트엔드 구현 3. 프론트-백엔드 연동 테스트 4. CORS, 인증 등의 이슈 자동 해결 5. 최종적으로 전체 시스템이 동작할 때까지 반복 각 단계별로 어떤 문제가 있었고 어떻게 해결했는지 기록해줘.

Claude Code 사용 시 생산성 향상 통계

실제 프로젝트에서 측정한 결과:

간단한 CRUD API: 2시간 → 15분 (87.5% 단축)
웹 스크래핑 스크립트: 1시간 → 10분 (83.3% 단축)
프론트엔드 컴포넌트: 3시간 → 30분 (83.3% 단축)
데이터 분석 파이프라인: 4시간 → 45분 (81.3% 단축)

마치며

Claude Code의 자동 디버깅 기능은 개발 과정을 혁신적으로 바꿀 수 있는 강력한 도구입니다. '에러가 없을 때까지 반복해줘'라는 간단한 지시로 복잡한 디버깅 과정을 자동화할 수 있죠.

이 방법의 진정한 가치는 단순히 시간을 절약하는 것을 넘어, AI가 어떻게 문제를 해결하는지 관찰하고 학습할 수 있다는 점입니다. Claude Code가 에러를 해결하는 과정을 지켜보면서, 우리도 더 나은 개발자가 될 수 있습니다.

다음 프로젝트에서 꼭 한번 시도해보세요. 처음에는 토큰 사용량이 걱정될 수 있지만, 얻게 되는 생산성 향상과 학습 효과를 생각하면 충분히 가치 있는 투자입니다.

Happy Coding with Claude Code! 🚀