이제 소프트웨어 개발에서 AI 활용은 일반화되고 있습니다. 개발자들은 코드 생성, 리팩토링과 같은 반복 작업에서 AI를 점점 더 많이 활용합니다.

그러나 AI로 코드를 빠르게 만든다고 해서 업무 생산성이 크게 향상되는 건 아닙니다. 작업 속도는 높아집니다. 하지만 결과물의 품질까지 항상 우수한 건 아닙니다. AI로 속도와 품질을 모두 확보해야 ‘생산성이 진정으로 향상됐다’고 볼 수 있습니다.

이를 위해 어떤 노력이 필요할까요? AI로 코드를 생성하기 전에 철저한 계획을 세우는 게 중요합니다. 즉, 문제를 정확히 분석하고, 충분한 조사와 연구를 거쳐, 올바르게 설계하는 것입니다. 그래야 오류를 최소화해 완성도 높은 솔루션을 빠르게 구현할 수 있습니다.

Anthropic의 Claude Code에서 제공하는 ‘Plan Mode’는 이러한 철학을 구현한 혁신 기능입니다. 이 기능은 코드를 작성하기 전에 체계적인 계획 수립을 돕습니다. 이로써 개발자의 문제 해결 과정을 근본적으로 개선합니다. 이 글에서는 Plan Mode의 핵심 사용법과 고급 활용법, 프롬프트 엔지니어링 실전 팁을 자세히 살펴보겠습니다.

Plan Mode 개요와 동작 방식

Plan Mode는 Claude Code가 파일을 수정하거나 명령을 실행하는 대신, 코드베이스를 분석하고 개발 계획을 세우는 데 집중하는 모드입니다. 이 모드는 다음 기능만 지원합니다.

✅ 지원하는 기능❌ 지원하지 않는 기능
파일 읽기 및 분석파일 생성, 수정, 삭제
코드베이스 이해명령어 실행
계획 수립 및 제시Git 커밋

이는 시니어 개발자가 구현에 앞서 문제를 분석하고 설계를 검토하는 과정과 유사합니다. 즉, 실제 코드를 작성하기 전에 철저한 연구와 분석을 거쳐, 최적의 솔루션을 미리 도출하는 것이죠. 그 결과, 오류를 줄이고, 반복 수정 없이 완성도 높은 결과물을 신속히 구현할 수 있습니다.

전통적인 AI 코딩: 문제 → 즉시 코드 작성 → 오류 발생 → 수정 반복
Plan Mode 방식: 문제 → 분석 → 계획 → 검증 → 체계적 구현

Plan Mode 실행 방법

Plan Mode를 활성화하는 방법은 간단합니다. 터미널에서 Claude Code를 실행한 뒤 Shift+Tab을 입력하면, “auto-accept” → “plan mode” 순서로 전환됩니다.

Plan Mode 전환 화면 | 인포그랩 GitLab
Plan Mode 전환 화면

Plan Mode 핵심 사용법

Plan Mode를 효과적으로 사용하는 방법은 두 가지입니다. 첫째, 계획 수립 후 바로 구현에 들어가는 방법, 둘째, 스펙 파일을 기반으로 구현하는 방법입니다. 각각의 핵심 사용법을 상세히 알아보겠습니다.

1. 계획 수립 후 즉시 구현

이 방법은 가장 직관적인 접근법입니다.

  1. Plan Mode로 계획 수립: 먼저 Plan Mode에서 전체 구현 계획을 세웁니다.
  2. 계획 검토 및 승인: 생성된 계획을 검토하고 필요 시 수정합니다.
  3. 즉시 구현: Plan Mode를 해제하고 바로 코드 작성을 시작합니다.

이 방법은 소규모 기능 개발이나 빠른 프로토타이핑에 적합합니다.

2. 스펙 파일 기반 구현 (권장)

이 방법은 더 체계적이고 확장 가능한 접근법입니다.

  1. 상세 스펙 문서 작성: Plan Mode에서 구현 스펙을 문서로 작성합니다.
  2. 스펙 파일 저장: 계획을 spec.md 또는 prompt_plan.md 형태로 저장합니다.
  3. 스펙 기반 구현: 저장된 스펙을 기반으로 Claude Code가 단계별로 구현합니다.

markdown
## 예시: prompt_plan.md 구조

### 완료된 작업
- [x] 프로젝트 구조 설계
- [x] 데이터베이스 스키마 정의

### 진행 중인 작업
- [ ] API 엔드포인트 구현
- [ ] 프론트엔드 컴포넌트 개발
- [ ] 테스트 케이스 작성

Plan Mode 고급 활용법

Plan Mode를 효과적으로 활용하는 고급 기법에는 두 가지가 있습니다. 첫째, 메타 프롬프팅으로 AI에 사용할 프롬프트를 자동 생성하는 방법, 둘째, 다양한 사고(think) 레벨을 지정해 더 심층적이고 체계적으로 분석을 수행하는 방법입니다. 각각의 활용법을 자세히 살펴보겠습니다.

1. 메타 프롬프팅 (Meta-prompting)

Plan Mode의 핵심 목적은 코드를 작성하기 전에 체계적으로 계획을 수립하고, 이를 실행하는 것입니다. 여기서 한 단계 더 나아가, Plan Mode는 메타 프롬프팅 - 즉, 프롬프트를 생성하는 프롬프트 도구로도 활용할 수 있습니다. 이는 AI 기반 작업의 효율성을 극대화하는 데 도움이 됩니다.

다음은 Plan Mode를 활성화한 상태에서 메타 프롬프트를 입력한 예시입니다.


"다음 작업을 위한 최적의 프롬프트를 생성해 줘

<task>
React 컴포넌트 성능 최적화
</task>

<context>
- 대용량 데이터 리스트 렌더링
- 현재 성능 이슈: 스크롤 렉, 메모리 누수
- 사용 기술: React 18, TypeScript, Zustand
</context>

<output_requirements>
1. 구체적이고 실행 가능한 프롬프트
2. 단계별 분석 절차 포함
3. 성능 측정 방법 명시
4. 검증 기준 제시
</output_requirements>

이 정보를 바탕으로 성능 최적화를 위한 완벽한 프롬프트를 설계해 줘."

아래는 Plan Mode가 응답한 메타 프롬프팅 결과 예시입니다. 작업의 핵심과 컨텍스트, 출력 요구 사항을 반영해 작업 수행 방식과 구현 우선순위까지 체계적으로 프롬프트화한 게 특징입니다.

메타 프롬프팅 결과 화면 | 인포그랩 GitLab
메타 프롬프팅 결과 화면

2. 확장된 사고 모드

Plan Mode에서는 목적에 따라 다양한 사고(think) 레벨을 지정해 심층 분석을 수행할 수 있습니다. 아래 키워드를 활용해 원하는 사고 수준을 선택하면 됩니다.

  • think: 기본 사고 모드
  • think hard: 더 심층적인 사고 모드
  • think harder: 훨씬 더 심층적인 사고 모드
  • ultrathink: 최상위 사고 모드

각 레벨은 사고 수준이 높아질수록 계산 자원을 더 많이 할당하여 정교하고 체계적으로 계획을 수립합니다.

아래는 기본 사고 모드를 적용해 입력한 프롬프트 예시입니다.

"새로운 사용자 인증 시스템을 깊이 생각하여 설계해 줘"

“생각”을 요청하면, 다음과 같이 사고 모드가 활성화됩니다. 이때 더 깊이 있고 구조화된 분석 결과를 얻을 수 있습니다.

사고 모드 활성화 화면 | 인포그랩 GitLab
사고 모드 활성화 화면

실전 프롬프트 엔지니어링 전략

Plan Mode에서 최상의 결과를 얻기 위한 프롬프트 엔지니어링 전략은 두 가지입니다. 첫째, 프롬프트를 체계적으로 구조화하는 방식, 둘째, 컨텍스트 분석을 먼저 요청하는 방식입니다. 각각의 내용을 상세히 알아보겠습니다.

1. 프롬프트 구조화

Plan Mode의 성능을 극대화하려면, 구조화된 프롬프트를 사용하는 게 중요합니다. 다음 예시와 같이 프로젝트 분석과 제약 조건, 분석 요구사항, 산출물을 명확히 구분해 프롬프트를 작성하면, 더 체계적이고 완성도 높은 결과를 얻을 수 있습니다.


"<project_analysis>
프로젝트명: E-commerce Platform Optimization
현재 상태: 성능 이슈로 인한 사용자 이탈 증가
목표: 로딩 시간 50% 단축, 사용자 경험 개선
</project_analysis>

<constraints>
- 기존 API 호환성 유지
- 현재 팀 리소스: 3명 개발자, 2주 일정
- 예산: 추가 인프라 비용 최소화
- 기술 스택: React, Node.js, PostgreSQL
</constraints>

<analysis_requirements>
1. 현재 성능 병목 지점 식별
2. 우선순위별 개선 방안 제시
3. 위험도 평가 및 완화 전략
4. 단계별 구현 로드맵
5. 성공 지표 및 측정 방법
</analysis_requirements>

<deliverables>
- 현황 분석 보고서 (analysis-report.md)
- 기술 아키텍처 개선 계획 (architecture-plan.md)
- 구현 로드맵 (implementation-roadmap.md)
- 테스트 전략 (testing-strategy.md)
</deliverables>

이 모든 요구사항을 반영한 종합적인 분석과 계획을 수립해 줘."

2. 컨텍스트 분석 요청

프로젝트의 컨텍스트를 스스로 정리하기 어렵다면, Plan Mode에 컨텍스트 분석을 먼저 요청하면 됩니다. 아래와 같이 컨텍스트의 기본 정보와 분석 수준을 프롬프트에 포함하고, 컨텍스트 파악과 이에 기반한 계획 수립을 요청하세요.


"먼저 이 프로젝트의 전체 컨텍스트를 파악해 줘:

<context_loading>
1. package.json과 의존성 분석
2. 폴더 구조와 아키텍처 패턴 파악
3. 기존 테스트 전략과 커버리지 확인
4. 성능 관련 설정과 최적화 현황
5. 문서화 상태와 코드 품질 평가
</context_loading>

<analysis_depth>
각 영역에 대해 다음 수준으로 분석:
- 현재 상태 (As-Is)
- 잠재적 문제점
- 개선 기회
- 권장 사항
</analysis_depth>

컨텍스트 파악이 완료되면 향후 개발 작업을 위한
마스터 플랜을 수립해 줘."

미래 전망 - 에이전트 중심 개발

앞으로 Plan Mode는 에이전트 중심 개발 환경의 핵심 기반으로 자리 잡을 것으로 예상됩니다. 이와 함께 소프트웨어 개발은 다음과 같은 방향으로 진화할 것으로 전망됩니다.

우선, 코드 자체보다 계획이 더 중요한 핵심 자산이 될 것입니다. 또한 효과적인 계획을 수립하는 프롬프트 엔지니어링은 개발자의 핵심 역량으로 부상할 것입니다.

개발 방식도 크게 변화할 것입니다. 여러 AI 에이전트가 체계적으로 세운 계획을 기반으로 협업하는 방식이 일반화될 것으로 관측됩니다. 아울러 이 계획을 기반으로 지속적이고 자동화된 최적화가 이루어질 것입니다.

맺음말

Claude Code의 Plan Mode는 단순한 개발 도구를 넘어, 개발 철학의 변화를 상징합니다. 이제는 코드를 바로 작성하기보다, 충분한 계획으로 더 나은 결과를 만들어내는 접근 방식이 중요해졌습니다.

현명한 개발자는 Plan Mode를 적극 활용하여 개발 과정을 더욱 효율적으로 개선합니다. 먼저, 초기 계획 단계에 시간을 더 투자해 문제를 예방하고 전체 개발 기간을 단축할 수 있습니다. 또한, 체계적인 계획으로 복잡한 프로젝트를 효과적으로 관리할 수 있습니다. 이러한 구조화된 접근 방식은 결과물의 품질을 한층 높여줄 것입니다.

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