Claude Code의 새로운 사용량 제한을 관리하기 위한 나의 워크플로우

실용적 조언

Cursor 전용 Git worktree를 만들어 가벼운 작업을 먼저 처리한 뒤 Claude Code로 리뷰를 요청하라.
Linear MCP를 설정하여 AI가 티켓 정보와 기획 맥락을 파악한 상태에서 코드를 검토하게 하라.

섹션별 상세

Git worktree를 활용한 도구별 작업 분리를 실천했다. Cursor 전용 worktree를 생성하여 가벼운 작업은 Cursor에 먼저 할당하고, Claude Code는 더 복잡한 작업이나 최종 리뷰에 집중하도록 설계했다. 이를 통해 두 도구의 컨텍스트를 독립적으로 유지하면서 병렬 작업이 가능해졌다.

작업 난이도에 따른 모델 계층화를 적용했다. Cursor의 Composer(2.0/1.5)나 서드파티 모델로 쉬운 작업을 처리하고, Claude Code는 Cursor가 생성한 diff를 검토하거나 'mini PR' 형태의 코드 품질 개선 제안을 수행한다. 이 방식은 Claude Code의 고비용 토큰 소모를 줄이면서도 최종 코드 품질을 높이는 효과를 냈다.

외부 도구와의 컨텍스트 통합을 위해 Linear의 MCP를 활용했다. Linear의 MCP를 통해 프로젝트 관리 데이터와 코드 컨텍스트를 중앙 집중화했다. Claude Code가 리뷰를 수행할 때 Linear에 기록된 기획 의도나 티켓 정보를 직접 참조할 수 있어 더 정확한 피드백이 가능해졌다.

비용 대비 효율성을 수치로 증명했다. 월 40달러(Claude $20 + Cursor $20) 투자로 한 달간 Cursor에서만 7억 개 이상의 토큰을 소비하며 높은 생산성을 확인했다. Claude Code의 제한된 사용량을 고난도 작업과 검증에만 전략적으로 배분함으로써 전체적인 워크플로우의 병목을 제거했다.

용어 해설

깃 워크트리(Git Worktree): — 하나의 Git 저장소에서 여러 개의 작업 디렉토리를 동시에 유지할 수 있게 해주는 기능이다. 이를 통해 서로 다른 브랜치를 각각의 폴더에서 동시에 체크아웃하여 작업할 수 있으며, 여러 AI 도구가 서로 다른 브랜치에서 병렬로 작업하도록 설정할 때 유용하다.
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP): — Anthropic에서 제안한 개방형 표준으로, AI 모델이 로컬 데이터나 외부 서비스(Linear, GitHub 등)와 안전하고 표준화된 방식으로 연결되도록 돕는다. 에이전트가 프로젝트 관리 도구의 맥락을 직접 참조하여 더 정확한 코드 리뷰나 작업을 수행하게 한다.
디프(Diff): — 두 코드 파일 간의 텍스트 차이점을 계산하고 표시하는 출력물이다. AI 코딩 도구에서는 모델이 수정한 변경 사항을 사람이 검토하거나 다른 AI 모델이 리뷰하기 위한 핵심 데이터로 활용된다.

언급된 도구

Claude Code추천

고난도 작업 수행 및 코드 리뷰 에이전트

Cursor추천

일상적인 코딩 작업 및 대량 토큰 소비용 IDE

Linear추천

MCP를 통한 프로젝트 관리 및 컨텍스트 제공