연습 8 - 검토 및 다음 단계
지난 여러 연습에서 다음을 포함해 GitHub Copilot CLI의 가장 일반적인 사용 사례를 살펴보았습니다.
- GitHub 및 다른 MCP server와 상호 작용하기
- 지침 파일을 사용해 코드 생성을 안내하기
- 스킬을 구현해 Copilot CLI 도구 상자에 새 도구를 추가하기
- 고급 작업과 더 복잡한 작업을 위해 커스텀 agent 호출하기
- Slash commands를 사용해 세션을 관리하고, 선택적으로
/delegate를 통해 cloud agent로 다시 연결하기
이제 몇 가지 slash commands, 모범 사례, 다음 단계를 정리해 보겠습니다.
슬래시 명령
Copilot CLI에는 이를 제어하거나 내부에서 무슨 일이 일어나고 있는지 확인할 수 있는 다양한 slash commands가 있습니다. 이미 현재 컨텍스트를 지우고 새 채팅을 시작하는 /clear, MCP server를 검사하고 관리하는 /mcp를 사용해 보았습니다. 추가로 유용할 수 있는 명령은 다음과 같습니다.
| 명령 | 설명 |
|---|---|
/add-dir | Copilot의 신뢰 목록에 디렉터리를 추가합니다 |
/clear, /new | 대화 기록을 지우고 새로 시작합니다 |
/compact | 컨텍스트 창 사용량을 줄이기 위해 대화 기록을 요약합니다 |
/context | 컨텍스트 창 token 사용량과 시각화를 보여 줍니다 |
/diff | 현재 디렉터리에서 이루어진 변경 사항을 검토합니다 |
/model | 사용할 AI 모델을 선택합니다(Claude Sonnet, GPT-5 등) |
/plan <prompt> | 코딩 전에 구현 계획을 만듭니다 |
/review <prompt> | 변경 사항을 분석하도록 코드 리뷰 agent를 실행합니다 |
/delegate | 비동기 처리를 위해 작업을 Copilot cloud agent에 위임합니다 |
/session | 세션 정보와 작업 공간 요약을 보여 줍니다 |
/share | 세션을 markdown 파일 또는 GitHub gist로 공유합니다 |
/skills | 향상된 기능을 위한 스킬을 관리합니다 |
/usage | 세션 사용량 지표와 통계를 표시합니다 |
/help를 사용하면 전체 명령 목록과 keyboard shortcuts를 확인할 수 있습니다.
모범 사례
어떤 AI 도구를 사용하든, 그 결과물의 품질은 기반 인프라에 크게 좌우됩니다. 강력한 지침 파일, 커스텀 에이전트, 에이전트 스킬은 모두 중요한 역할을 하며, 이 워크숍에서 각각을 살펴보았습니다. Awesome-copilot은 템플릿을 찾기에 좋은 자료이며, Copilot 자체도 시작점을 마련할 수 있도록 이러한 요소를 스캐폴드해 줄 수 있습니다.
인프라만큼이나 컨텍스트도 중요합니다. 무엇을 만들고 싶은지, 왜 필요한지, 어떻게 만들고 싶은지를 명확하게 설명하면 결과가 크게 달라집니다. Copilot에 도움이 될 만한 정보라면 반드시 전달합니다.
다음 단계
도구 사용 능력을 향상하는 가장 좋은 방법은 계속 사용하는 것입니다. 운영 코드에도, 취미 프로젝트에도, 오랫동안 마음속에 있었지만 아직 만들지 못한 작은 앱에도 사용해 봅니다. 학습한 내용을 팀과 공유하고, 팀으로부터도 배웁니다. 그리고 늘 그렇듯 문서를 계속 탐색합니다.
GitHub Copilot 생태계를 더 살펴보고 싶다면 VS Code harness 또는 Cloud agent harness를 확인합니다.