Articleanthropic.com·2026년 7월 6일·0

Introducing Claude Tag

Quick Summary

Claude Tag는 Slack 채널 안에서 팀원이 @Claude를 호출해 도구·데이터·코드베이스에 연결된 Claude에게 협업 업무를 위임할 수 있게 하는 팀용 AI 협업 기능이다.

Introducing Claude Tag 관련 대표 이미지

🖼️ 인포그래픽

Introducing Claude Tag 내용을 설명하는 본문 이미지

🖼️ 4컷 인포그래픽

Introducing Claude Tag 내용을 설명하는 본문 이미지

💡 한 줄 요약

Claude Tag는 Slack 채널 안에서 팀원이 @Claude를 호출해 도구·데이터·코드베이스에 연결된 Claude에게 협업 업무를 위임할 수 있게 하는 팀용 AI 협업 기능이다.

📌 핵심 요약

  • Claude Tag는 Claude를 Slack의 팀원처럼 참여시키는 기능으로, 관리자가 허용한 채널과 도구, 데이터, 코드베이스에 접근해 팀의 요청을 처리한다.
  • 채널 구성원은 @Claude를 태그해 업무를 맡길 수 있고, Claude는 채널의 관련 정보를 기억하며 맥락을 쌓고 향후 완료할 작업을 계획할 수 있다.
  • Anthropic은 Claude Tag를 Claude Code의 진화로 설명하며, 내부 버전이 제품팀 코드의 65%를 생성하고 엔지니어링 외 업무에도 활용되고 있다고 밝혔다.
  • Claude Tag는 채널 단위의 공동 작업, 시간이 지날수록 축적되는 맥락, 필요한 정보를 먼저 알려주는 능동성, 장시간 비동기 작업 수행을 주요 장점으로 제시한다.
  • 이 기능은 Claude Enterprise 및 Team 고객에게 베타로 제공되며, 관리자는 채널별 권한, 도구 접근, 토큰 지출 한도, 작업 로그를 설정하고 관리할 수 있다.

🧩 주요 포인트

  1. Claude Tag는 Claude를 Slack의 팀원처럼 참여시키는 기능으로, 관리자가 허용한 채널과 도구, 데이터, 코드베이스에 접근해 팀의 요청을 처리한다.
  2. 채널 구성원은 @Claude를 태그해 업무를 맡길 수 있고, Claude는 채널의 관련 정보를 기억하며 맥락을 쌓고 향후 완료할 작업을 계획할 수 있다.
  3. Anthropic은 Claude Tag를 Claude Code의 진화로 설명하며, 내부 버전이 제품팀 코드의 65%를 생성하고 엔지니어링 외 업무에도 활용되고 있다고 밝혔다.
  4. Claude Tag는 채널 단위의 공동 작업, 시간이 지날수록 축적되는 맥락, 필요한 정보를 먼저 알려주는 능동성, 장시간 비동기 작업 수행을 주요 장점으로 제시한다.
  5. 이 기능은 Claude Enterprise 및 Team 고객에게 베타로 제공되며, 관리자는 채널별 권한, 도구 접근, 토큰 지출 한도, 작업 로그를 설정하고 관리할 수 있다.

🧠 상세 정리

1. Slack에서 시작하는 팀 단위 Claude 협업

Anthropic은 Claude Tag를 팀이 Claude와 함께 일하는 새로운 방식으로 소개한다. 첫 출발점은 Slack이며, Claude는 선택된 채널에 팀원처럼 참여해 구성원이 @Claude를 태그하면 업무를 위임받는다. 관리자는 Claude가 접근할 수 있는 채널을 지정하고, 필요한 도구와 데이터, 코드베이스까지 연결할 수 있다. Claude는 자신이 들어가 있는 채널의 관련 정보를 기억해 맥락을 만들고, 앞으로 완료해야 할 작업을 계획할 수 있는 협업 주체로 설계되어 있다.

2. Claude Code의 진화와 Anthropic 내부 활용

본문은 Claude Tag를 Claude Code의 진화가 시작되는 지점으로 설명한다. 기존의 코딩 보조 경험을 넘어 모델이 더 능동적으로 움직이고, 한 명의 사용자보다 전체 팀과 함께 일하기에 적합해졌다는 점을 강조한다. Anthropic 내부에서는 @Claude를 태그하는 방식이 주요 업무 처리 방식 중 하나가 되었고, 제품팀 코드의 65%가 내부 버전의 Claude Tag로 생성된다고 밝혔다. 활용 범위도 엔지니어링에 머물지 않고 제품 지표와 데이터 확인, 지원 티켓 처리, 까다로운 버그의 원인 파악으로 확장되고 있다.

3. Slack 베타 출시와 제공 대상

Anthropic은 Slack을 팀과 AI가 협업하기에 자연스러운 공간이자 회사의 일상 업무가 이미 많이 이루어지는 장소로 보고 Claude Tag의 첫 출시 환경으로 선택했다. Claude Tag는 현재 Claude Enterprise 및 Team 고객을 대상으로 베타 제공된다. 회사는 앞으로 팀들이 일하는 더 많은 장소에서 @Claude를 호출할 수 있도록 사용 가능 범위를 넓히는 것을 목표로 한다. 기존 Claude in Slack 앱은 Claude Tag로 대체되며, 관리자는 30일 안에 옵트인 방식으로 마이그레이션할 수 있다.

4. 채널 안에서 함께 쓰는 멀티플레이어 방식

Claude Tag의 사용 방식은 Claude Code나 Cowork를 사용해 본 사람에게 익숙하도록 설계되어 있다. 사용자가 Slack에서 간단한 말로 @Claude에게 요청하면, Claude는 작업을 여러 단계로 나누고 접근 권한이 있는 도구를 사용해 순서대로 처리한 뒤 Slack 스레드에 결과를 남긴다. 중요한 차이는 한 채널 안에 모두가 함께 상호작용하는 하나의 Claude가 있다는 점이다. 이 때문에 누구나 Claude가 무엇을 하고 있는지 볼 수 있고, 이전 사용자가 남긴 대화의 흐름을 이어 받아 협업할 수 있다.

5. 기억, 학습, 능동적 업데이트

Claude Tag는 채널을 따라가며 업무 맥락을 축적하고, 사용자가 같은 설명을 반복하지 않아도 되도록 설계되었다. 권한이 부여된 경우 다른 Slack 채널이나 데이터 소스에서도 자동으로 배울 수 있지만, 비공개 채널의 내용을 보고하지 않는다고 명시되어 있다. 이 축적된 암묵지는 Claude가 더 적절한 작업 결과를 제공하는 데 필요한 배경으로 제시된다. 또한 ambient 동작이 켜져 있으면 Claude는 연결된 채널과 도구에서 관련 정보를 찾아 사용자에게 먼저 알려주고, 해결되지 않은 채 멈춘 스레드나 작업을 다시 따라잡을 수 있다.

6. 비동기 작업, 관리자 제어, 도입 절차

Claude Tag는 비동기 작업을 전제로 하며, 사용자는 Claude에게 일을 맡긴 뒤 다른 우선순위에 집중할 수 있다. Claude는 스스로 작업을 예약하고 몇 시간 또는 며칠에 걸쳐 프로젝트를 자율적으로 진행할 수도 있으며, Anthropic은 여러 Claude에게 병렬로 업무를 위임하는 방식이 특히 유용했다고 설명한다. 조직 도입을 위해 관리자는 채널별 도구와 정보 접근 권한을 정하고, 서로 다른 용도의 Claude 정체성을 만들어 기억과 권한을 분리할 수 있다. 또한 조직 및 채널별 토큰 지출 한도를 설정하고, @Claude가 수행한 작업과 요청자를 로그로 확인할 수 있으며, 시작 절차는 Slack 워크스페이스 연결, 도구 접근 부여, 월간 지출 한도 설정, 비공개 채널 테스트로 제시된다.

🧾 핵심 주장 / 시사점

  • 핵심 변화는 Claude를 개인용 대화창의 도우미가 아니라 Slack 채널 안에서 여러 사람이 함께 호출하고 이어서 사용할 수 있는 팀 단위 협업 주체로 배치한 점이다.
  • Anthropic이 강조하는 가치는 단순 응답보다 채널 맥락 기억, 도구 연결, 비동기 실행, 능동적 후속 조치를 결합해 반복 설명과 작업 전환 비용을 줄이는 데 있다.
  • 민감한 데이터 접근을 채널과 용도별로 분리하고 지출 한도와 작업 로그를 제공한다는 설명은, 팀 단위 AI 도입에서 권한 관리와 감사 가능성을 핵심 전제로 보고 있음을 보여준다.

✅ 액션 아이템

  • Slack 채널별로 @Claude 태그 사용 여부와 연계 도구·데이터·코드베이스 접근 권한을 운영 범위에 맞춰 세부화한다.
  • Claude Tag의 기억 축적과 장시간 비동기 수행 특성을 반영해 장기 과제의 상태 갱신 주기와 후속 계획 수립 책임을 정의한다.
  • Enterprise 및 Team 베타 제공 조건을 반영해 대상 조직을 선별하고 토큰 지출 한도·작업 로그 모니터링을 초기 운영 규칙으로 정한다.

❓ 열린 질문

  • 채널별로 어떤 유형의 협업 업무를 @Claude에 위임하고 어떤 업무는 사람이 직접 처리해야 하는지 어떤 기준으로 구분할 것인가?
  • 기억이 누적될수록 오래된 채널 맥락이 비효율을 만들지 않도록 정확성 검증은 어떤 주기와 방식으로 수행할 것인가?
  • Claude Tag이 65% 코드 생성 사례를 주장한 맥락과 달리 우리 조직에서는 실질 생산성 개선을 어떤 지표로, 어느 구간마다 판단할 것인가?

관련 문서

공통 태그와 주제 흐름을 기준으로 같이 보면 좋은 문서를 이어서 제안합니다.