Claude Code는 '멈추지 않고' 몇 시간이고 돌아갑니다.
단순히 프롬프트 잘 쓰는 것만으로는 안 됩니다.
최근 Anthropic의 Claude Code 창시자 Boris Journey 가 30일 동안 259개의 PR, 40,000줄의 코드 를 작성했는데, 모두 Claude가 작성한 코드입니다.
핵심은 Stop Hook 과 Ralph Loop 라는 메커니즘이었습니다.
직접 공식 저장소를 뜯어보고 실제 구현 방법을 정리했습니다.
최신 벤치마크에서 Claude Opus 4.5 는 최대 4시간 49분 동안 자율적으로 구동할 수 있습니다.
1년 전 GPT-4가 고작 5분밖에 못 돌았던 것과 비교하면 엄청난 발전입니다.
왜 이게 중요할까요?
LLM은 본질적으로 비결정적(non-deterministic) 입니다.
Claude Code를 그냥 실행하면 몇 번의 작업 후 "게으르게" 멈춰버립니다.
하지만 Hooks 메커니즘 을 활용하면 이 비결정적 패턴을 결정적(deterministic) 워크플로우 로 바꿀 수 있습니다.
Stop Hook의 작동 원리
- Claude가 작업을 완료하고 멈추려 할 때 Stop Hook이 개입 합니다
- 자동으로 테스트를 실행하거나 다음 작업을 입력합니다
- 테스트 실패 시 결과를 다시 Claude에게 피드백합니다
- 이 루프가 반복되면서 몇 시간이고 작업이 지속됩니다
Ralph Loop (무한 지속성 구현)
Ralph Wiggum (심슨 가족의 그 캐릭터)처럼 "성공할 때까지 계속 시도"하는 메커니즘입니다.
to-do.md같은 작업 목록을 준비합니다/ralph loop명령어로 최대 반복 횟수와 완료 조건을 지정합니다- Claude가 작업 하나를 끝내면 Stop Hook이 다음 작업을 자동으로 입력합니다
- 각 단계마다 유닛 테스트, 통합 테스트를 실행하여 검증합니다
- 테스트 실패 시 자동으로 수정 후 다시 시도합니다
Boris Journey의 실제 사례
그는 며칠 동안 Claude Code를 돌려놓고, 돌아와서 결과를 확인했습니다.
Stop Hook이 테스트를 계속 실행하고, 실패하면 자동으로 수정하는 과정이 반복되었습니다.
Claude Code의 진짜 위력은 단순 프롬프팅이 아니라 Hooks 설계 입니다.
Stop Hook으로 피드백 루프를 만들고, Ralph Loop로 끝까지 완주하게 만드는 것.
이것이 AI 에이전트를 "거들 뿐"에서 핵심 개발자 로 만드는 차이입니다.
공식 레포: https://github.com/anthropics/claude-quickstarts
이번 주말에 to-do 리스트 하나 만들고 Ralph Loop 돌려보세요!