Task

전용 에이전트로 조사·분석 태스크 자율 실행

전용 에이전트를 기동해서 복잡한 검색·조사·분석 작업을 자율적으로 실행합니다. 여러 도구를 조합한 대규모 정보 처리로 컨텍스트 효율성을 중시합니다.

사용법

# Claude 에게 Task 의뢰
"[과제]를 Task 로 조사하세요"

Task 의 특징

자율적 실행

• 여러 도구를 조합해서 자동 실행
• 단계적 정보 수집과 분석
• 결과의 통합과 구조화된 보고

효율적 정보 처리

• 컨텍스트 소비의 최적화
• 대규모 파일 검색·해석
• 외부 정보원에서의 데이터 수집

품질 보증

• 정보원의 신뢰성 체크
• 다중 관점으로의 검증
• 누락 정보의 자동 보완

기본 예시

# 복잡한 코드베이스 조사
"이 기능이 어느 파일에 구현되어 있는지 Task 로 조사하세요"

# 대규모 파일 검색
"설정 파일의 불일치를 Task 로 특정하세요"

# 외부 정보 수집
"최신 AI 기술 트렌드를 Task 로 조사하세요"

Claude 와의 연동

# 복잡한 문제 분석
"메모리 누수의 원인을 Task 로 분석하세요. 프로파일링 결과와 로그를 포함해서"

# 의존관계 조사
"이 npm 패키지의 취약점을 Task 로 조사하세요"

# 경쟁 분석
"경쟁 서비스의 API 사양을 Task 로 조사하세요"

# 아키텍처 분석
"이 마이크로서비스의 의존관계를 Task 로 분석하세요"

다른 명령어와의 구분

Task vs 다른 명령어

판단 플로우차트

정보 수집이 필요한가?
├─ Yes → 복수 소스·대규모?
│          ├─ Yes → **Task**
│          └─ No → 일반적인 질문
└─ No → 깊은 사고가 필요한가?
          ├─ Yes → ultrathink/sequential-thinking
          └─ No → 일반적인 질문

유효한 케이스·불필요한 케이스

유효한 케이스

• 복잡한 코드베이스 조사 (의존관계, 아키텍처 분석)
• 대규모 파일 검색 (특정 구현 패턴, 설정 파일)
• 외부 정보 수집과 정리 (기술 트렌드, 라이브러리 조사)
• 여러 소스의 정보 통합 (로그 해석, 지표 분석)
• 반복적 조사 작업 (보안 감사, 기술 부채 조사)
• 컨텍스트 소비를 피하고 싶은 대규모 분석

불필요한 케이스

• 단순한 질문이나 기존 지식으로 답변 가능한 내용
• 단시간에 완료되는 단발성 작업
• 대화형 확인·상담이 필요한 작업
• 구현이나 설계 판단 (plan 이나 사고계 명령어가 적절)

카테고리별 상세 예시

시스템 분석·조사

# 복잡한 시스템 분석
"쇼핑몰의 병목을 Task 로 특정하세요. 데이터베이스, API, 프론트엔드 전체를 조사"

# 아키텍처 분석
"이 마이크로서비스의 의존관계를 Task 로 분석하세요. API 통신과 데이터 플로를 포함해서"

# 기술 부채 조사
"레거시 코드의 기술 부채를 Task 로 분석하세요. 리팩터링 우선순위를 포함해서"

보안·규정 준수

# 보안 감사
"이 애플리케이션의 취약점을 Task 로 조사하세요. OWASP Top 10 에 기반해서"

# 라이선스 조사
"프로젝트의 의존관계 라이선스 문제를 Task 로 조사하세요"

# 설정 파일 감사
"보안 설정의 불일치를 Task 로 특정하세요. 환경별 차이를 포함해서"

성능·최적화

# 성능 분석
"애플리케이션의 무거운 쿼리를 Task 로 특정하세요. 실행 계획과 최적화안을 포함해서"

# 리소스 사용량 조사
"메모리 누수의 원인을 Task 로 조사하세요. 프로파일링 결과와 코드 해석을 포함해서"

# 번들 크기 분석
"프론트엔드의 번들 크기 문제를 Task 로 조사하세요. 최적화 제안을 포함해서"

외부 정보 수집

# 기술 트렌드 조사
"2026 년 JavaScript 프레임워크 동향을 Task 로 조사하세요"

# 경쟁사 분석
"경쟁 서비스의 API 사양을 Task 로 조사하세요. 기능 비교표를 포함해서"

# 라이브러리 평가
"State 관리 라이브러리 비교를 Task 로 조사하세요. 성능과 학습 비용을 포함해서"

실행 플로와 품질 보증

Task 실행 플로

1. 초기 분석
   ├─ 과제의 분해와 조사 범위 특정
   ├─ 필요한 도구와 정보원 선정
   └─ 실행 계획 수립

2. 정보 수집
   ├─ 파일 검색·코드 해석
   ├─ 외부 정보 수집
   └─ 데이터의 구조화

3. 분석·통합
   ├─ 수집한 정보의 관련성 분석
   ├─ 패턴이나 문제점 특정
   └─ 가설의 검증

4. 보고·제안
   ├─ 결과의 구조화
   ├─ 개선 제안 작성
   └─ 다음 액션 제시

품질 보증

• 정보원의 신뢰성 체크: 다중 소스에서의 사실 확인
• 망라성 확인: 조사 대상의 누락이 없는지 체크
• 일관성 검증: 모순되는 정보의 정합성 확인
• 실용성 평가: 제안의 실현 가능성과 효과 평가

에러 핸들링과 제약사항

자주 있는 제약

• 외부 API 이용 제한: 레이트 제한이나 인증 에러
• 대용량 파일 처리 제한: 메모리나 타임아웃 제약
• 접근 권한 문제: 파일이나 디렉토리 접근 제한

에러 시 대처

• 부분적 결과 보고: 취득 가능한 정보만으로 분석
• 대체 수단 제안: 제약 하에서의 대체 조사 방법
• 단계적 실행: 대규모 태스크의 분할 실행

주의사항

• Task 는 복잡하고 자율적인 조사·분석 작업에 최적입니다
• 단순한 질문이나 즉석 답변이 필요한 경우는 일반적인 질문 형식을 사용해주세요
• 조사 결과는 참고 정보로 취급하고, 중요한 판단은 반드시 검증해주세요
• 외부 정보 수집 시는 정보의 최신성과 정확성에 주의해주세요

실행 예시

# 사용 예시
"GraphQL 스키마의 문제점을 Task 로 조사하세요"

# 기대되는 동작
# 1. 전용 에이전트 기동
# 2. GraphQL 관련 파일 검색
# 3. 스키마 정의 해석
# 4. 베스트 프랙티스와 비교
# 5. 문제점 특정과 개선 제안
# 6. 구조화된 보고서 작성