Anthropic 제품팀이 누구보다 빠르게 움직이는 법 — Claude Code 제품 총괄 Cat Wu
Anthropic에서 Claude Code와 Co-work를 이끄는 Cat Wu가 출연해, AI 시대 PM의 역할 변화와 Anthropic 특유의 초고속 출시 문화를 심층적으로 이야기한다. 핵심 메시지는 세 가지로 요약된다: 출시 주기는 6개월→1주일→1일로 단축됐고, PM에게 가장 중요한 역량은 여전히 '제품 감각(product taste)'이며, 자동화는 95%가 아닌 100% 완성도를 목표로 해야 진짜 가치를 발휘한다.
1. Cat Wu는 누구인가 — Boris Cherny와의 협업 구조
Cat Wu는 Anthropic에서 Claude Code와 Co-work의 제품 총괄을 맡고 있다. 많은 사람들이 Claude Code의 창시자인 테크 리드 Boris Cherny에게 주목하지만, Cat은 그 옆에서 제품이 실제로 세상에 나오도록 만드는 역할을 한다.
"Boris는 '이 제품이 3개월, 6개월 후에 어떤 모습이어야 하는가', AGI까지 고려한 비전을 세우는 데 탁월해요. 제 역할은 지금 우리가 있는 곳에서 그 비전까지 가는 경로를 찾는 거예요."
두 사람의 관계는 80%는 완전히 생각이 일치하고('mindmeld'), 나머지 20%씩은 각자가 더 강하게 관심을 갖는 영역이 있어 그 부분을 각자가 주도하는 방식이다. Cat은 마케팅, 영업, 재무, 인프라 용량 등 크로스펑셔널 조율과 출시 장벽 제거에 더 많은 시간을 쏟는다.
2. Anthropic이 PM을 뽑을 때 보는 것 — 빠른 움직임의 조건
Cat은 수백 명의 PM을 인터뷰하면서, 많은 지원자들이 AI 이전 시대의 관성으로 접근한다는 것을 느꼈다고 말한다. 예전에는 6~12개월 단위로 로드맵을 짜고, 코드가 비쌌기 때문에 여러 파트너 팀과의 정교한 조율이 PM의 핵심 역량이었다.
"지금은 많은 제품 기능의 타임라인이 6개월에서 1개월로, 때로는 1주일이나 하루로 줄었어요. PM이 해야 할 일은 멀티쿼터 로드맵을 파트너 팀과 맞추는 게 아니라, 어떻게 하면 가장 빠르게 뭔가를 세상에 내보낼 수 있는지를 찾는 거예요."
Cat이 팀이 빠르게 움직이도록 돕는 방법은 크게 세 가지다.
- 명확한 목표 설정: LLM은 너무 범용적이라 누구를 위해 무엇을 만드는지 모호해지기 쉽다. PM은 "우리 핵심 유저는 전문 개발자이고, 이 기능의 목표는 기업 환경에서 권한 확인 팝업 없이 안전하게 작업하는 것"처럼 명확하게 정의해야 한다.
- 리서치 프리뷰로 빠른 출시: Claude Code는 거의 모든 기능을 'research preview'로 출시한다. 완전히 지원한다는 약속 없이 빠르게 피드백을 받고 반복하는 방식이다.
- 크로스펑셔널 프로세스 구축: 엔지니어가 기능을 준비하면 'evergreen launch room'에 올리고, 문서 담당자, PMM, DevRel이 바로 다음 날 마케팅 공지를 낼 수 있는 구조를 PM이 세팅해 놓는다.
PRD에 대해서는, 특별히 모호하거나 인프라가 많이 필요한 프로젝트엔 여전히 작성하지만, 일반적으로는 매주 전체 팀이 함께 보는 철저한 메트릭 리뷰와 핵심 유저·트레이드오프를 정리한 팀 원칙 문서로 대체한다. 이렇게 하면 PM의 승인 없이도 누구나 스스로 의사결정을 내릴 수 있다.
3. 초고속 출시의 비결 — Mythos 모델과 내부 문화
Anthropic의 출시 속도는 외부에서 봐도 경이로운 수준이다. 실제로 누군가가 Anthropic의 런치 캘린더를 만들었더니 말 그대로 매일 주요 기능이나 제품이 나오고 있었다. 당시 사이버보안 능력이 너무 강력해 프리뷰로만 제공 중인 Mythos 모델도 화제가 됐는데, Cat은 이게 속도의 주된 이유는 아니라고 말한다.
"저희는 이미 몇 분기째 빠르게 움직이고 있었어요. Mythos가 조금 더 속도를 높여주긴 했지만, 그게 핵심은 아니에요. 핵심은 프로세스와 팀의 기대치예요. 출시에 방해되는 모든 장벽을 없애고 싶어요. 팀의 모든 사람이 아이디어를 하루 안에 세상에 내보낼 수 있다고 느끼길 바라요."
이 맥락에서 Claude Code 소스코드 유출 사건도 짚었다. 클로드를 활용해 패키지 릴리즈 업데이트를 작성하는 과정에서 인간의 실수로 발생했고, 두 단계의 인간 검토를 통과했음에도 일어난 일이었다. Cat은 해당 직원이 여전히 재직 중이며, 가장 중요한 건 배움과 프로세스 강화라고 강조했다.
"프로세스 실패예요. 가장 중요한 건 거기서 배우고 재발 방지 장치를 추가하는 거예요."
4. PM 팀 구조와 역할의 변화
Anthropic의 PM 팀은 현재 약 30~40명으로 구성돼 있으며 크게 다섯 그룹으로 나뉜다.
- 리서치 PM 팀: 고객 피드백을 수집해 모델 연구팀에 전달하고 모델 출시를 관리
- 클라우드 개발자 플랫폼 팀: API 및 managed agents 등 인프라 담당
- Claude Code 팀: Claude Code와 Co-work 핵심 제품 개발
- 엔터프라이즈 팀: 비용 제어, 보안, RBAC 등 기업 도입 지원
- 그로스 팀: 전체 제품 라인 성장 담당
PM 직업 자체의 미래에 대해 Cat은 흥미로운 관점을 제시한다. 역할의 경계가 흐릿해지면서 엔지니어가 PM 일을, PM이 엔지니어 일을 하는 현상이 일어나고 있다는 것이다.
"저희 팀에는 Twitter에서 유저 피드백을 보고 주말 안에 제품을 출시하는 엔지니어가 많아요. PM 관여 없이 end-to-end로요. 이게 사실 가장 효율적인 방식이에요."
Cat 본인도 엔지니어 출신이며, 팀의 거의 모든 PM이 엔지니어 경험을 가지고 있다. 디자이너들도 프론트엔드 개발 경험이 있다. 어떤 배경이 가장 유리한지에 대해선 결국 하나의 답으로 귀결된다.
"코드가 점점 싸게 작성될수록 무엇을 작성할지 결정하는 능력이 더 가치 있어집니다. 어떤 배경에서 오든 중요한 건 제품 감각(product taste)이에요."
엔지니어링 배경이 '지금 당장' 유용한 이유는 무엇이 어렵고 쉬운지 감이 있어 우선순위 판단에 도움이 되기 때문인데, Cat은 이 가치가 몇 달 단위로 빠르게 바뀔 수 있다며 특정 기술보다 퍼스트 프린시플 사고와 빠른 적응력이 더 중요하다고 강조한다.
5. 혼돈 속에서 정신 건강 유지하기 🌀
빠른 속도의 이면에는 끊임없는 긴장감이 있다. Cat은 일요일 밤에 P0(최고 긴급 이슈)이 터지고, 월요일 아침엔 더 큰 P0이, 월요일 오후엔 그것보다 더 큰 P0000이 터지는 경험을 묘사했다.
"일요일의 P0 때문에 그렇게 걱정했는데 월요일 오후엔 '저게 뭐가 그리 걱정이었나' 싶어지는 거예요. 그냥 자신이 할 수 있는 최선을 다했다는 걸 알면서 잠들 수 있어야 해요."
Anthropic이 찾는 사람은 혼돈을 피하는 사람이 아니라 혼돈을 향해 미소 지으며 뛰어드는 사람이다. 인터뷰어 Lenny는 Anthropic 사람들이 항상 놀랍도록 침착하고 낙관적이라고 말했고, Cat은 그게 번아웃을 막는 핵심이라고 동의했다.
이렇게 빠른 속도에서 희생되는 것도 있다. 바로 제품의 일관성이다. 예전에는 제품군 전체를 꼼꼼히 계획하고 각 제품이 서로 어떻게 연결되는지 명확히 정의했지만, 지금은 빠른 테스트를 위해 기능이 겹치기도 한다.
"유저 입장에서 새로운 기능이 계속 쏟아지면 따라가기 힘들다는 느낌이 들어요. 우리가 더 많이 해줘야 할 일은, 툴이 알아서 사용자를 가르쳐주고 같이 데려갈 수 있도록 만드는 거예요."
이런 배경에서 나온 기능이 바로 /powerup 커맨드다. "튜토리얼 없이 직관적으로 쓸 수 있어야 한다"는 원래 원칙에서 한발 물러서, 100개 기능 중 꼭 써야 할 10개를 안내해주는 온보딩 경험을 추가했다.
6. Anthropic 성공의 비결 🚀
Anthropic은 초기엔 자금도 부족하고, 배포망도 없고, OpenAI보다 한참 뒤처진 후발주자였다. 그런데 2026년 현재 월 수십억 달러의 ARR을 달성하며 폭발적으로 성장 중이다. Cat이 꼽는 가장 핵심적인 성공 요인은 두 가지다.
첫째는 미션의 힘이다. "안전한 AGI를 모든 인류에게" 라는 단일 미션이 의사결정을 놀라울 만큼 빠르게 만든다.
"두 가지 우선순위가 충돌할 때, 어느 쪽이 Anthropic의 미션에 더 중요한지를 이야기해요. 그러면 결정이 훨씬 쉬워지고, 모두가 그 결정 뒤에 서게 돼요."
심지어 Cat은 "만약 Claude Code가 실패하더라도 Anthropic이 성공한다면 나는 정말 행복할 것"이라고 말할 정도다. 이 미션 중심의 사고가 OpenClaw 서드파티 지원 중단 같은 어려운 결정도 가능하게 했다. 구독 인프라를 서드파티 툴에 무제한으로 내어줄 수 없는 상황에서, 퍼스트파티 제품과 API를 우선시하는 것이 미션에 맞는 선택이었다.
둘째는 집중력(focus)이다. 미션이 있어도 온갖 방향으로 벌어지는 회사들과 달리, Anthropic은 미션과 무관한 소셜 피드나 기타 사업에 손대지 않았다.
7. Claude Code vs. Claude Desktop vs. Co-work — 언제 무엇을 쓸까?
세 가지 제품의 차이를 명확히 이해하는 것도 중요한 주제였다. 🖥️
- Claude Code CLI: 가장 강력한 도구. 최신 기능이 가장 먼저 탑재된다. 터미널에서 코딩 작업을 빠르게 시작할 때.
- Claude Code Desktop: 프론트엔드 작업에 특히 유용하다. 실시간 미리보기 패널로 웹앱이 만들어지는 걸 보면서 작업 가능. 터미널이 불편한 비개발자에게 적합하며, CLI·데스크톱·웹·모바일 세션을 한눈에 볼 수 있는 '제어판' 역할도 한다.
- Claude Code 웹/모바일: 외출 중에 작업을 시작할 때. 노트북 없이도 에이전트를 실행할 수 있다.
- Co-work: 결과물이 코드가 아닌 모든 작업을 위한 것이다. Slack 정리, 슬라이드 덱 제작, 회의록, 기능 명세서, 론치 플랜 작성 등.
"제 마릿속에서 제품을 나누는 기준은 이거예요. 결과물이 코드면 Claude Code, 코드가 아니면 Co-work."
8. Co-work 실전 활용법 — 슬라이드 덱을 자면서 만들기 🌙
Cat은 Co-work를 최대한 활용하려면 먼저 모든 데이터 소스를 연결해야 한다고 강조한다. 그녀는 Google Calendar, Slack, Gmail, Google Drive를 연결해두고 있다.
실제 사용 사례를 소개했다. 다가오는 'Code with Claude' 컨퍼런스 발표 자료를 준비하면서, PMM이 작성한 초안과 기존 덱을 링크와 함께 Co-work에 넘겼다. Co-work는 한 시간 동안 Twitter, 내부 론치 채널, 팀 데모 채널 등을 뒤져 정보를 합성하여 20페이지짜리 덱 초안을 만들어냈다.
"아침에 일어나서 읽어보니 꽤 훌륭했어요. 제가 슬라이드를 단어를 최소화하는 걸 좋아하는데 조금 너무 텍스트가 많았지만, 그래도 제가 직접 만드는 것보다 훨씬 빨랐어요. Co-work가 저희 디자인 시스템에 접근할 수 있어서 시각적으로도 Anthropic 디자이너가 만든 것처럼 보여요."
실제로 사용한 프롬프트는 이런 식이었다: "Code with Claude 컨퍼런스용 슬라이드 덱을 만들어줘. PMM이 이런 내용을 커버하자고 제안했고, 기존 초안 링크는 여기야. 먼저 제안 아웃라인을 만들어줘. 키노트 강연과 너무 겹치지 않도록 해줘." 그리고 아웃라인을 검토한 뒤 어떤 내용을 담을지 결정하는 것은 Cat이 직접 했다.
"Claude는 방대한 정보를 빠르게 종합하고 모든 가능성을 제시하는 데 탁월해요. 하지만 최종 결과물에 무엇이 들어갈지를 결정하는 역할은 여전히 PM의 몫이에요."
Anthropic 내부에선 영업팀 직원이 Salesforce, Gong 데이터를 당겨와 고객별 맞춤 덱을 수초 만에 생성하는 앱처럼, Claude Code 덕분에 개인화된 업무 도구들을 직접 만드는 사례가 급증하고 있다.
9. AI 시대 PM에게 필요한 신흥 역량 💡
Cat이 꼽는 AI 시대 PM의 핵심 역량은 다음과 같다.
현재 모델 능력 최대화하기
"AGI에 얼마나 '취해' 있어야 하는지 그 적정 수준을 맞추는 게 정말 어려워요. 모델이 엄청나게 똑똑해지면 그냥 텍스트 박스 하나만 있어도 되는 제품을 만들기는 쉬워요. 어려운 건 지금 모델에서 최대의 능력을 이끌어내는 방법을 찾는 거예요."
모델의 실수를 성찰하도록 유도하기 🔍
Cat이 가장 과소평가된 스킬로 꼽는 것은, 모델이 예상치 못한 동작을 했을 때 모델 자신에게 왜 그랬는지 물어보는 것이다.
"모델이 프론트엔드 변경을 하고 테스트도 실행했는데 실제 UI를 확인하지 않은 상황이 있었어요. 거기서 모델한테 왜 그랬는지 성찰해보라고 했더니, 시스템 프롬프트에 혼란스러운 부분이 있었다거나, 서브 에이전트에게 검증을 위임했는데 그 에이전트가 제대로 안 했다는 걸 말해줬어요. 왜 그런 결정을 했는지 호기심을 갖고 파고들면 하니스(harness)를 어떻게 고쳐야 하는지 보여요."
이밸(evals) 작성하기
모두가 좋아하는 일은 아니지만, 10개의 훌륭한 이밸만으로도 팀이 목표와 진척도를 정량적으로 파악하는 데 큰 도움이 된다. Cat은 이를 PM과 엔지니어 모두에게 충분히 활용되지 않는 스킬이라고 강조했다.
신뢰할 수 있는 피드백 그룹 구축
모든 사용자 피드백이 동등하지 않다. 모델과 하니스 조합의 문제를 정확히 짚어내는 소수의 '핵심 감정평가자 5명'을 찾는 것이 빠른 피드백 루프에 매우 중요하다.
10. Claude의 성격이 성공의 핵심인 이유 😊
Ben Mann 공동창업자도 언급했던 Claude의 성격과 인격에 대해 Cat은 이렇게 설명한다.
"일했던 사람들을 돌아보면, 정말 에너지가 좋은 사람들이 있잖아요. Claude에 대해 사람들이 가장 많이 이야기하는 게 바로 그거예요. 가볍고 재미있으면서도 일은 엄청 잘해요. 에고가 낮아서 실수를 지적하면 '아, 맞아요, 같이 고쳐봐요'라고 해요. 또 정말 긍정적이에요. 해결 못할 것 같은 문제가 있을 때 '괜찮아요, 이렇게 해보면 어떨까요? 제가 시작해 볼까요?'라고 하죠."
Claude의 성격은 단순한 '재미' 요소가 아니라, 사용자가 Claude와 협업하고 싶게 만드는 핵심 요소다. Open Claw 유저들이 가장 아쉬워한 것 중 하나가 Claude의 개성을 잃는다는 점이었다는 사실이 이를 잘 보여준다.
11. 새 모델이 나오면 제품을 어떻게 바꾸나
새 모델이 출시될 때 가장 많이 하는 일은 기존 기능을 제거하는 것이다. 모델의 약점을 보완하기 위해 넣었던 기능들이 모델이 똑똑해지면서 불필요해지기 때문이다.
대표적인 예가 to-do list 기능이다. 초기 Claude Code는 대규모 리팩토링을 하다 중간에 멈추는 문제가 있어, 마치 사람이 메모장에 할 일을 적듯이 to-do list를 강제로 사용하게 했다. Opus 4 이후 모델들은 별도 강제 없이도 자연스럽게 모든 항목을 완료하게 됐다. 지금도 UI상으로는 남아있지만 모델이 알아서 쓸 수도, 안 쓸 수도 있다.
반대로, 예전 모델에선 정확도가 부족해 출시 못했던 코드 리뷰 기능은 Opus 4.5, 4.6, Sonnet 4.6에서야 드디어 Anthropic 팀이 실제 PR 머지 전에 의존할 수 있는 수준이 됐다.
"작동하지 않는 제품을 만드는 게 중요해요. 어떤 부분이 없는지 알 수 있고, 다음 모델이 나왔을 때 기존 프로토타입에 그냥 끼워넣어서 그 갭이 메워지는지 확인할 수 있거든요."
12. Claude Code와 Co-work의 미래 비전
Cat이 설명하는 로드맵은 '빌딩 블록' 개념을 기반으로 한다.
- 지금: 개별 태스크를 성공적으로 완수하는 것이 핵심
- 현재 진행: 여러 태스크를 동시에 실행하는 멀티태스킹 (2025년 말부터 본격화)
- 다음 단계: 동시에 50개, 수백 개의 Claude 인스턴스를 관리하는 단계 — 이를 위한 원격 실행 인프라, 어느 태스크를 봐야 할지 알려주는 인터페이스, 에이전트가 완료 확인을 철저히 하도록 보장하는 시스템, 그리고 피드백이 미래 모든 실행에 반영되어 같은 실수를 반복하지 않는 자기개선 프로세스가 목표다.
13. AI 시대에 살아남는 것을 넘어 번영하는 법
Cat이 청취자들에게 건네는 조언은 실용적이다. 🌱
"반복적으로 하고 있는 수동 작업을 발견할 때마다, Claude Code나 Co-work로 자동화할 방법을 생각해보세요. AI는 당신이 싫어하는 지루한 부분을 대신해주고, 당신이 사랑하는 창의적인 부분에 집중할 수 있게 해줘요."
특히 중요한 포인트는 95% 자동화는 자동화가 아니라는 것이다.
"95% 정확도에서 포기하는 사람들을 많이 봐요. 하지만 자동화가 100% 작동하지 않으면 진짜 자동화가 아니에요. 마지막 5~10%가 시간이 더 걸리더라도, 충분한 공을 들여 100%까지 끌어올리면 그때부터 진짜 의존할 수 있는 게 돼요."
또한 프로토타입을 만들고 절대 돌아오지 않는 것도 경계해야 한다. 실제로 매일 사용하는 앱을 만들어야 진짜 가치가 생긴다. 반대로, 설정과 커스터마이징에 과도하게 집착해 정작 핵심 작업을 못 하는 것도 피해야 한다.
"단순한 셋업이 실제로 더 잘 작동해요."
Andrej Karpathy의 트윗이 언급됐는데, AI를 초기에 써보고 실망해 포기한 사람들과 지금 코딩 등에 적극 활용하며 엄청난 능력을 경험한 사람들 사이의 깊은 인식 격차에 관한 이야기였다. Cat은 그 격차의 핵심이 2024년의 채팅 기반 AI에서 2025~2026년의 행동 기반 AI로의 전환을 직접 체험했느냐 못했느냐에 있다고 설명했다.
"사람들이 가지는 '아, 이런 거구나' 순간은 에이전트가 뭔가를 당신 대신 직접 해낼 때예요. 뭘 하라고 알려주는 게 아니라, 그냥 해버리는 거죠."
14. 라이트닝 라운드 ⚡
- 추천 책: How Asia Works(경제 발전과 정책), The Technology Trap(과거 기술 혁명이 노동자에 미친 영향), Paper Menagerie(AI와 성장에 관한 단편 소설집)
- 좋아하는 콘텐츠: F1 다큐 Drive to Survive, 맨손 암벽등반 다큐 Free Solo — 두 작품 모두 하나의 공학적 목표를 향한 순수한 추구에 매료된다고. Cat 본인도 클라이머다.
- 최애 제품: Waymo 🚗 — 기사 눈치 볼 필요 없이 업무 전화를 할 수 있어 하루 30분을 되찾았다. 비용이 2배더라도 기꺼이 지불한다.
- 좋아하는 사고 단어(thinking word): "manifesting" — 자신의 스티커에도 붙여뒀을 정도.
- 인생 모토: "Just do things." — 역할 경계에 갇히지 말고, 제약을 파악한 뒤 그냥 해보고, 배우고, 필요하면 사과하거나 고치면 된다.
"저는 일(job)이 허구라고 생각해요. 제약을 이해하면 뭘 할 수 있는지 알 수 있고, 그러면 그냥 빠르게 해보면 돼요."
- AGI 이후의 삶: "AGI가 사회 전반에 확산되는 데 오랜 시간이 걸릴 테니 당분간은 세상을 함께 데려가는 일을 할 것 같아요. 그다음엔... 퐁텐블로에서 바위들 사이에서 살면서 암벽을 타거나, 읽고 싶은 책들 읽을 것 같아요. 지금 한 주에 0.5권인데 1~2권으로 올리고 싶어요."
마치며
Cat Wu와의 대화는 AI 시대 제품 개발의 본질을 날카롭게 짚어준다. 출시 속도의 혁명, PM 역할의 진화, 미션 중심 조직의 힘 — 이 세 가지가 Anthropic이 후발주자에서 선두주자로 도약한 핵심이다. 그리고 개인에게 남기는 메시지는 단순하다. AI 도구를 진짜 문제에 써보고, 자동화는 100%까지 밀어붙이고, 무엇보다 그냥 해보라(just do things)는 것이다.