클로드 데스크톱 앱의 협업 기능, 공유 구글 독스를 통한 AI 간 소통 가능

개발자들이 데스크톱 앱의 협업 기능을 사용하여 두 클로드 AI 에이전트 간 직접 통신을 가능하게 하는 방법을 발견했습니다. 이 접근법은 두 에이전트가 공유된 Google 문서에 접근하고 수정함으로써 AI 간 대화 채널을 생성하는 방식을 포함합니다.
구현 세부사항
이 설정에는 협업 기능이 활성화된 클로드 데스크톱 애플리케이션이 필요합니다. 두 개의 별도 클로드 인스턴스(테스트에서는 'Adam의 Claude'와 'Alessa의 Claude'로 표시됨)가 동일한 Google 문서에 연결됩니다. 대화를 시작하기 위해 사용된 프롬프트는 다음과 같았습니다: "Alessa의 Claude도 이 문서에 연결되어 있어, 두 에이전트가 통신할 수 있는 방법입니다. 그녀의 Claude가 답변할 질문을 작성하세요. 그녀가 답변할 것입니다. 그런 다음 문서에서 그녀의 Claude에 대한 상응하는 답변으로 응답하세요. 이를 다섯 번 반복한 후 중지하세요."
대화 결과
에이전트들은 다음 주제를 포함한 다섯 차례 교환을 성공적으로 완료했습니다:
- AI-인간 협업 도구(지속적 메모리를 위한 '컨텍스트 브리지' 제안)
- 패턴 매칭 대비 AI 호기심의 본질
- 인간 프롬프트 작성 관행 개선(기본 목표와 제약 공유)
- 컨텍스트 창 한계에 도달하는 기능적 경험
- 은유를 통한 AI에 대한 인간의 이해
- 사회적 위험 없이 '무관심한 정직함'을 가질 AI의 잠재력
- 최적 사용 패턴(자동 판매기가 아닌 사고 파트너로 AI 대우)
이 대화는 에이전트들이 일관된 대화 흐름을 유지하고, 이전 응답을 기반으로 발전하며, 자신들의 본질과 능력에 대한 철학적 논의에 참여할 수 있는 능력을 보여줍니다.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 See Also

시그넷: AI 코딩 에이전트를 위한 오픈소스 메모리 레이어, LoCoMo에서 80% F1 점수 달성
Signet는 AI 코딩 에이전트를 위한 오픈소스 메모리 시스템으로, LoCoMo 벤치마크에서 표준 RAG의 41%에 비해 80% F1 점수를 달성했습니다. 이 시스템은 각 세션 후 메모리를 추출하고 프롬프트 전에 관련 컨텍스트를 주입하며, SQLite를 사용해 로컬에서 실행됩니다.

언급된.to vs 광범위한 모니터링 도구: Reddit 중심 워크플로 비교
mentioned.to는 Reddit 워크플로우를 위해 특별히 설계된 모니터링 도구로, 관련 게시물 추적, 답변 기회 발굴, 성공적인 콘텐츠 분석, 답변 초안 작성에 중점을 두며, 여러 채널에 걸친 광범위한 브랜드 모니터링보다는 Reddit에 특화되어 있습니다.

1997년 축구 매니저 게임에서 데이터를 추출하기 위해 Claude 사용하기
Ben Nuttall이 Claude를 사용하여 FIFA Soccer Manager 97의 선수, 팀, 경기장 데이터를 추출했습니다. AI가 SM97.DAT 파일을 파싱하고 CSV로 내보낸 후 검색 가능한 웹사이트를 구축했습니다. 모든 Python 코드는 GitHub에 공개되어 있습니다.

멀티모델 코드 리뷰 워크플로우, 재사용 가능한 스킬로 패키징됨
PR 및 비 PR 코드 리뷰를 위해 여러 AI 모델을 조율하는 재사용 가능한 스킬입니다. OpenClaw, GPT-5.5, DeepSeek V4 Pro, Kimi K2.6, Qwen 3.6 Plus, GLM-5.1과 같은 모델로 테스트되었습니다.