Claude 뉴스
Anthropic이 개발한 대화형 AI 모델 Claude의 최신 소식, 업데이트, 활용법을 다룹니다.
총 1,943건·최신 업데이트
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Show HN: 클로드 코드와 코덱스(MCP)로 실제 로그인한 크롬 브라우저 제어하기
Browser Bridge는 MCP 서버와 크롬 확장 프로그램을 결합하여 Claude Code나 Codex CLI 같은 AI 에이전트가 사용자의 실제 브라우저 세션에 접근할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 AI는 쿠키, SSO, 2FA 상태를 그대로 상속받아 로그인된 웹 페이지의 데이터를 읽고 조작하며 네트워크 트래픽까지 캡처할 수 있습니다.
Show HN: Drive your real logged-in Chrome from Claude Code and Codex (MCP)↗github.com
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Anthropic의 최강 Opus 모델, AWS에 Claude Opus 5 출시
Anthropic의 최신 5세대 모델인 Claude Opus 5가 AWS Amazon Bedrock 및 Claude Platform에 출시되었습니다. 이 모델은 코딩, 지식 작업, 시각적 이해 및 장기 실행 태스크에서 비약적인 발전을 이루었으며, 기업용 데이터 보안을 유지하면서도 합리적인 비용으로 고성능 AI를 사용할 수 있도록 설계되었습니다.
Introducing Claude Opus 5 on AWS: Anthropic’s most capable Opus model↗aws.amazon.com
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MCP를 활용하여 클로드 코드와 커서의 세션 간 지속적인 메모리 제공 방법
Cursor나 Claude Code 같은 AI 코딩 에이전트가 새 세션마다 컨텍스트를 잃어버리는 문제를 해결하기 위해, 프로젝트의 지식을 버전 관리하는 MCP 서버인 AgentHelm이 출시되었습니다. 이 도구는 아키텍처 가이드라인과 결정 사항을 'Project Brain' 형태로 저장하고 공유하여 개발 효율성을 극대화합니다.
How to Give Claude Code & Cursor Persistent Memory Across Sessions with MCP↗dev.to
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클로드 코드 실행 시 매번 Opus를 사용하는 것이 AI 코딩 비용 오류의 주범
Claude Code 사용 시 모든 작업을 Opus와 같은 고성능 모델로 처리하면 막대한 비용이 발생하지만, 작업 성격에 따라 모델을 분리하는 라우팅 기술을 통해 비용을 약 70%까지 절감할 수 있습니다. 단순 편집이나 파일 검색은 저렴한 모델이나 쉘 명령어로 대체하고, 복잡한 로직 설계에만 고성능 모델을 집중시키는 것이 핵심입니다.
Why Burning Opus on Every Claude Code Turn Is the #1 Cost Mistake in AI Coding↗dev.to
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Claude의 음성 모드, Opus 및 Sonnet에서 사용 가능
Anthropic은 기존 경량 모델(Haiku)에 국한되었던 Claude의 음성 모드를 고성능 모델인 Opus와 Sonnet까지 확장하여 복잡한 문제 해결 능력을 강화했습니다. 또한 Gmail, Slack, Canva 등 주요 생산성 도구와의 연동을 통해 음성 명령만으로 업무를 실행하는 기능을 제공하며, 한국어를 포함한 다국어 지원도 공식 확대했습니다.
Claude’s voice mode is now available for Opus and Sonnet↗theverge.com
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백악관 고위 관계자, 중국의 K3 모델이 Anthropic에서 도용되었다고 주장
미국 정부는 중국 Moonshot AI가 Anthropic의 Fable 모델을 '증류(distillation)' 기법으로 무단 복제하여 K3 모델을 개발했다고 주장했습니다. 또한, 미국의 수출 규제를 피하기 위해 태국 등 제3국에서 금지된 Nvidia GB300 칩을 활용했다는 의혹도 함께 제기되었습니다.
Senior White House official claims China’s K3 model stolen from Anthropic↗theregister.com
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람다에서 SQS 트리거를 놓치는 Claude Code 문제를 조용히 해결한 방법
Claude Code와 같은 AI 에이전트는 코드 파일만 읽기 때문에 SQS 트리거 형태나 DLQ 부재 같은 인프라 맥락을 파악하지 못해 잘못된 코드를 생성할 위험이 있습니다. infrawise와 같은 MCP 서버를 연결하면 AI가 실시간으로 AWS 리소스 상태를 확인하여, 배포 전부터 정확한 이벤트 구조와 인프라 결함을 반영한 완성도 높은 코드를 작성할 수 있습니다.
How I Solved Claude Code Silently Missing the SQS Trigger on My Lambda↗dev.to











![[개발자] Claude, 창의적인 작업에 활용하기](https://startupschool.cc/og/dev-claude-for-creative-work-72b420.jpg)
