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16. 클로드 무적 필살기 플랜 기능

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클로드 코드의 울트라플랜을 로컬 플랜과 같은 프롬프트로 붙여 본 비교 영상이다. 코드팩토리는 플랜 속도뿐 아니라 실제 구현 결과까지 돌려 보며, 울트라플랜이 더 빠르고 더 섬세한 결과를 만든다고 평가한다.

flowchart LR
A[복잡한 대시보드 구현 프롬프트] --> B[로컬 플랜과 울트라플랜 동시 실행]
B --> C[웹에서 플랜 생성 후 터미널로 핸드오프]
C --> D[구현 결과 비교에서 울트라플랜 우세]

핵심 요약

  • 울트라플랜은 웹에서 실행되는 리모트 플래닝 기능으로, 로컬 플랜보다 더 빠르고 더 깊게 계획할 수 있게 해 주는 기능으로 소개된다
  • 테스트 프롬프트는 HTML5 캔버스와 리액트를 결합한 실시간 소매 매장 동선 시뮬레이터 대시보드 구현이다
  • 영상에서는 왼쪽에서 로컬 일반 플랜, 오른쪽에서 울트라플랜 + 울트라크 조합을 동시에 돌린다
  • 코드팩토리 체감상 울트라플랜은 약 1분 30초 만에 주요 아키텍처와 구현 요소를 플래닝했고, 로컬보다 더 높은 완성도를 더 빠르게 보여줬다
  • 실제 구현 결과에서도 로컬 플랜 기반 결과물은 물리 엔진이 깨지고 벽을 뚫는 문제가 있었지만, 울트라플랜 쪽은 고객 알고리즘과 피직스 엔진이 더 합리적으로 동작하는 인상을 줬다

왜 지금 중요한가

플랜 모드는 원래도 유용했지만, 복잡한 작업으로 갈수록 설계 품질이 결과물 차이로 바로 이어진다. 이 영상은 그 차이를 아주 실전적으로 보여준다. 단순히 계획을 예쁘게 써 주는 수준이 아니라, 더 나은 플랜이 실제 구현의 버그 밀도와 동작 품질까지 바꿀 수 있다는 점이 핵심이다.

주요 내용

울트라플랜은 원래 유출 문서에 있던 기능이 실제로 출시된 사례다

영상 초반에서 코드팩토리는 예전에 클로드 코드 소스 코드 유출 사건 때 봤던 기능 중 가장 흥미로웠던 것이 울트라플랜이었다고 말한다. 당시에는 웹에서 실행한 뒤 다시 끌어와 쓰는 구조로 기획되어 있었는데, 이번에 진짜로 그 기획대로 출시됐다는 것이다.

이 기능을 발표자는 로컬 플래닝보다 더 빠르고, 더 효율적이고, 더 깊이 있게 플래닝하게 해 주는 도구로 설명한다. 몇 번 써 봤는데 꽤 놀라웠고, 쓸 수만 있다면 모든 플래닝을 울트라플랜으로 하고 싶을 정도라고까지 말한다.

테스트 방식은 단순하다, 같은 프롬프트를 양쪽에 동시에 던진다

비교를 위해 고른 과제는 일부러 조금 복잡한 작업이다. HTML5 캔버스와 리액트를 결합해 실시간 소매 매장 동선 시뮬레이터 대시보드를 만든다는 프롬프트다. 고객 트래픽 예측, 동선 시뮬레이션, 대시보드 형태가 들어간 구현이다.

실행 방식도 명확하다. 왼쪽은 로컬의 일반 플랜 모드, 오른쪽은 울트라플랜이다. 더 극단적인 비교를 위해 오른쪽에는 울트라플랜에 울트라크까지 붙여서 돌린다. 발표자는 이 조합이면 토큰이 많이 탄다고 솔직히 말한다. 그래도 비교 목적상 가장 강한 형태로 테스트한 셈이다.

울트라플랜을 쓰는 방법도 같이 설명한다. 프롬프트에 ultraplan을 넣으면 되고, 일반 터미널에서는 반짝이는 진행 표시가 보일 수 있다고 말한다. 모니터링은 claude.ai 링크에서 하고, 웹 사이드바에서 울트라플랜 프로젝트를 바로 확인할 수 있다.

속도와 플랜 품질에서 첫 차이가 난다

영상에서 가장 먼저 눈에 띄는 건 속도다. 로컬 플랜이 아직 진행 중일 때, 울트라플랜은 거의 1분 30초 만에 아키텍처와 필요한 요소들에 대한 플래닝을 끝낸다. 발표자는 공식 문서가 아직 다 공개되지 않아 내부 이유는 모르겠지만, 울트라플랜은 이름상 더 무겁게 느껴짐에도 오히려 더 높은 완성도로 더 빠르게 플래닝이 된다고 말한다.

플랜이 완성되면 선택지도 있다. 웹에서 바로 approve plan을 하고 그 자리에서 실행할 수도 있고, 플랜을 터미널로 다시 보내서 거기서 구현을 시작할 수도 있다. 영상에서는 터미널로 텔레포트하듯 가져와서 곧바로 구현까지 이어 간다.

또 하나 실무적인 포인트는, 울트라플랜은 웹에서 소스 코드 접근이 가능하다는 점이다. 기본적으로 깃 레포지토리가 있어야 하고, 그래서 필요한 파일과 맥락을 전부 웹에서도 참고할 수 있다고 설명한다.

실제 구현 결과는 섬세한 차이에서 벌어진다

후반부 비교는 꽤 흥미롭다. 울트라플랜 기반 구현 결과에서는 평균 머무는 시간, 매장 내 사람 수, 히트맵 같은 요소가 꽤 섬세하게 보이고, 블록 패시지를 걸어 특정 구역을 막았을 때도 벽을 뚫지 않고 잘 돌아가는 걸 확인한다. 발표자는 피직스 엔진이 합리적으로 들어간 것 같다고 말한다.

반면 로컬 플랜 기반 결과물은 겉보기 디자인은 더 예쁘게 나온 것 같지만, 로직이 깨지는 장면이 보인다. 사람이 몰릴 때 물리 엔진이 틀어지고, 벽을 뚫고 가거나 충돌 처리 때문에 서로 움직이지 못하는 상황이 생긴다. 센터를 막거나 플래시 세일로 유입을 늘렸을 때 이런 차이가 더 드러난다.

그래서 코드팩토리의 첫 인상은 분명하다. 울트라플랜은 플랜을 더 빨리 만들 뿐 아니라, 그 플랜을 기반으로 실제 구현했을 때도 미세하고 섬세한 차이를 많이 만들어 낸다. 고객 알고리즘과 피직스 콜리전 설계 같은 부분에서 로컬보다 더 잘 들어간 느낌이라는 것이다.

공식 문서 기준으로도 울트라플랜은 리모트 핸드오프가 핵심이다

마지막에는 공식 문서 포인트를 짧게 정리한다. 울트라플랜은 아직 리서치 프리뷰 상태라 버그가 있을 수 있다. 그래도 중요한 특징은 핸드오프다. 요청을 웹으로 던져 놓고 그동안 다른 일을 할 수 있고, 나중에 플랜을 다시 받아와 계속 작업할 수 있다.

실행 방식도 여러 가지다. 슬래시 울트라플랜 명령으로 시작할 수도 있고, 단순히 ultraplanning 같은 키워드만 있어도 웹으로 넘겨 플랜을 만들 수 있다고 한다. 또 로컬 플랜이 만족스럽지 않으면 refine with ultraplan 옵션으로 웹에서 한 번 더 정교하게 다듬을 수도 있다.

상태는 세 가지로 설명된다. 기본 진행 상태, 입력이 더 필요한 상태, 실행 가능한 완료 상태다. slash tasks로 울트라플랜들을 모니터링하고 중단도 가능하며, 완성 후에는 웹에서 바로 실행하거나 다시 터미널로 보내 실행할 수 있다. 줄 단위 코멘트나 이모지로 승인, 수정 포인트 표시도 가능하고, 마크다운 제목 기반 목차를 사이드바로 점프해 볼 수 있다는 점도 같이 나온다.

원문 발화 하이라이트

  • [00:47] “로컬에서 플래닝을 할 수 있는 것보다 훨씬 더 빠르고 훨씬 더 효율적으로 훨씬 더 댑스 있게 플래닝을 할 수 있도록 해 주는 기능이라고 여러분들이 보시면 될 거 같고요.”
  • [00:59] “제가 만약에 쓸 수만 있다라면은 그냥 모든 플래닝을 다 울트라 플래닝을 사용해 가지고 작업하고 싶을 정도입니다.”
  • [02:55] “거의 1분 30초 만에 울트라플랜은 지금 모든 아키텍처와 우리가 진행을 해야 될 요소들을 전부 다 플래닝 완료를 한 거를 볼 수가 있어.”
  • [03:21] “울트라플랜은 더 높은 완성도로 더 빠르게 플래닝이 진행되는 걸 확인할 수가 있어요.”
  • [08:16] “로컬에서 작업한 거는 디자인은 이쁘게 나온 거 같은 느낌이 들기는 하지만 약간 이 로직이 박살 나 버렸고요.”
  • [08:21] “우리가 울트라플랜에서 작업한 거는 굉장히 섬세하게 이 고객 알고리즘이 더 잘 들어간 거 같은 느낌이 들어요. 피직스 엔진도 더 합리적으로 들어간 거 같고요.”

바로 실행해 보기

  • 다음에 시뮬레이터나 대시보드처럼 로직이 복잡한 작업을 맡길 때는 같은 프롬프트를 로컬 플랜과 울트라플랜에 각각 넣고, 플랜 속도와 구현 결과를 둘 다 비교해 본다. 영상에서도 차이는 계획서가 아니라 물리 엔진과 동선 알고리즘에서 드러났다
  • 로컬 플랜 결과가 애매하면 새로 프롬프트를 쓰기보다 refine with ultraplan 옵션으로 한 번 더 다듬는다. 발표자가 직접 보여 준 흐름도 로컬 플랜을 웹 기반 울트라플랜으로 승격해 다시 깎는 방식이었다
  • 웹에서 플랜만 읽고 끝내지 말고 승인 후 터미널로 다시 가져와 바로 구현까지 이어 본다. 울트라플랜의 핵심 장점은 플랜 문서 자체보다, 그 플랜을 실제 코드로 연결했을 때 더 섬세한 결과가 나온다는 점이었다

참고

영상 메타

수집 품질

  • 자막 세그먼트: 372개
  • 자막 문자수: 6723자
  • 챕터 추출: 0개
  • 콘텐츠 생성: Subagent 기반

AI 생성 도구를 활용해 초안을 구성했고, 원영상 발화와 공개 자료를 교차 확인해 정리했습니다.

그래프 뷰

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