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[이제와서 시작하는 Claude AI 마스터하기 #15] GitHub Actions와 CI/CD 자동화

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[이제와서 시작하는 Claude AI 마스터하기 #15] GitHub Actions와 CI/CD 자동화
[이제와서 시작하는 Claude AI 마스터하기 #15] GitHub Actions와 CI/CD 자동화
By YonYonWare
18 분읽는 시간
[이제와서 시작하는 Claude AI 마스터하기 #15] GitHub Actions와 CI/CD 자동화

PR 코멘트에 @claude만 태그하면 AI가 코드를 분석하고, 수정하고, 심지어 PR까지 생성합니다! GitHub Actions와 Claude Code를 연동하여 개발 워크플로우를 자동화해봅시다.

완독 시간: 25분 ⭐⭐⭐⭐

🎯 이번에 배울 것

📚 사전 지식

📖 GitHub Actions 연동이란?

@claude 멘션의 힘

GitHub PR이나 이슈에서 @claude를 태그하면 Claude가 자동으로:

flowchart LR
    A[PR 코멘트<br>@claude 리뷰해줘] --> B[GitHub Actions]
    B --> C[Claude Code 실행]
    C --> D[코드 분석]
    D --> E[PR에 결과 코멘트]

가능한 작업들:

  • 코드 리뷰 및 개선점 제안
  • 이슈 기반 기능 구현
  • 버그 수정 및 PR 생성
  • 테스트 작성
  • 문서 업데이트

왜 GitHub Actions 연동인가?

장점 설명
즉시 PR 생성 설명만 하면 완성된 PR 제공
자동 코드 구현 이슈를 작동하는 코드로 변환
프로젝트 표준 준수 CLAUDE.md 가이드라인 자동 적용
간단한 설정 몇 분 만에 설정 완료
보안 코드는 GitHub 러너에서만 실행

🚀 빠른 설정 가이드

방법 1: Claude Code CLI로 자동 설정 (권장)

가장 쉬운 방법입니다:

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claude
> /install-github-app

이 명령이 자동으로:

  1. GitHub 앱 설치
  2. 필요한 시크릿 설정
  3. 워크플로우 파일 생성

방법 2: 수동 설정

Step 1: GitHub 앱 설치

https://github.com/apps/claude 에서 설치

필요한 권한:

  • Contents: Read & Write
  • Issues: Read & Write
  • Pull requests: Read & Write

Step 2: API 키 추가

Repository → Settings → Secrets → Actions에서:

Step 3: 워크플로우 파일 생성

.github/workflows/claude.yml:

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name: Claude Code
on:
  issue_comment:
    types: [created]
  pull_request_review_comment:
    types: [created]
jobs:
  claude:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: anthropics/claude-code-action@v1
        with:
          anthropic_api_key: $

Step 4: 테스트

PR이나 이슈에서 @claude 태그해보세요!

💬 @claude 명령어 사용하기

기본 사용법

PR이나 이슈 코멘트에서:

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@claude 이 PR 리뷰해주고 개선점 알려줘

1

@claude 이 이슈에 맞는 기능 구현해줘

1

@claude user dashboard의 TypeError 버그 수정해줘

실전 예제

기능 구현 요청:

1

@claude 이슈 설명에 따라 기능 구현하고 PR 만들어줘

코드 리뷰:

1

@claude 보안 취약점 관점에서 이 PR 리뷰해줘

버그 수정:

1

@claude console에서 보이는 에러 수정해줘

질문하기:

1

@claude 이 엔드포인트에 사용자 인증은 어떻게 구현하면 좋을까?

📋 실전 워크플로우 예제

예제 1: 기본 @claude 응답

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name: Claude Code
on:
  issue_comment:
    types: [created]
  pull_request_review_comment:
    types: [created]
jobs:
  claude:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: anthropics/claude-code-action@v1
        with:
          anthropic_api_key: $
          # @claude 멘션에 자동 응답

예제 2: PR 오픈 시 자동 리뷰

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name: Code Review
on:
  pull_request:
    types: [opened, synchronize]
jobs:
  review:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: anthropics/claude-code-action@v1
        with:
          anthropic_api_key: $
          prompt: "/review"
          claude_args: "--max-turns 5"

예제 3: 매일 보고서 생성

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name: Daily Report
on:
  schedule:
    - cron: "0 9 * * *"  # 매일 오전 9시
jobs:
  report:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: anthropics/claude-code-action@v1
        with:
          anthropic_api_key: $
          prompt: "어제의 커밋과 오픈된 이슈 요약해줘"
          claude_args: "--model claude-opus-4-6"

예제 4: Skills 사용

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name: Custom Review
on:
  pull_request:
    types: [opened]
jobs:
  review:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: anthropics/claude-code-action@v1
        with:
          anthropic_api_key: $
          prompt: "/review"  # SKILL.md에 정의된 skill 실행

⚙️ 액션 파라미터

주요 파라미터

파라미터 설명 필수
prompt Claude에게 전달할 지시 아니오*
claude_args CLI 인자 전달 아니오
anthropic_api_key API 키 예**
github_token GitHub 토큰 아니오
trigger_phrase 트리거 문구 (기본: “@claude”) 아니오
use_bedrock AWS Bedrock 사용 아니오
use_vertex Google Vertex AI 사용 아니오

*prompt 없으면 @claude 멘션에 응답 **Bedrock/Vertex 사용 시 불필요

claude_args 활용

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claude_args: "--max-turns 5 --model claude-sonnet-4-5-20250929"

자주 쓰는 인자:

  • --max-turns: 최대 대화 턴 (기본: 10)
  • --model: 모델 지정
  • --allowed-tools: 허용할 도구
  • --debug: 디버그 출력

☁️ 클라우드 프로바이더 연동

기업 환경에서 AWS Bedrock이나 Google Vertex AI를 사용한다면:

AWS Bedrock 설정

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name: Claude PR Action
permissions:
  contents: write
  pull-requests: write
  issues: write
  id-token: write

on:
  issue_comment:
    types: [created]

jobs:
  claude-pr:
    if: contains(github.event.comment.body, '@claude')
    runs-on: ubuntu-latest
    env:
      AWS_REGION: us-west-2
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4

      - name: Configure AWS Credentials (OIDC)
        uses: aws-actions/configure-aws-credentials@v4
        with:
          role-to-assume: $
          aws-region: us-west-2

      - uses: anthropics/claude-code-action@v1
        with:
          use_bedrock: "true"
          claude_args: '--model us.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0'

Google Vertex AI 설정

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name: Claude PR Action
permissions:
  contents: write
  pull-requests: write
  issues: write
  id-token: write

on:
  issue_comment:
    types: [created]

jobs:
  claude-pr:
    if: contains(github.event.comment.body, '@claude')
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4

      - name: Authenticate to Google Cloud
        id: auth
        uses: google-github-actions/auth@v2
        with:
          workload_identity_provider: $
          service_account: $

      - uses: anthropics/claude-code-action@v1
        with:
          use_vertex: "true"
          claude_args: '--model claude-sonnet-4-5@20250929'
        env:
          ANTHROPIC_VERTEX_PROJECT_ID: $
          CLOUD_ML_REGION: us-east5

📐 CLAUDE.md로 행동 제어

프로젝트 루트에 CLAUDE.md를 생성하면 Claude가 자동으로 따릅니다:

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# 코드 스타일 가이드

## 커밋 메시지
- Conventional Commits 사용
- 한글로 작성
- 예: `feat: 로그인 기능 추가`

## 코드 리뷰
- 보안 취약점 우선 체크
- 성능 영향 평가
- 테스트 커버리지 확인

## PR 규칙
- 제목은 50자 이내
- 본문에 변경 이유 포함

💰 비용 고려사항

GitHub Actions 비용

API 비용

  • 프롬프트/응답 길이에 따라 토큰 사용
  • 작업 복잡도와 코드베이스 크기에 따라 다름
  • Claude 가격 페이지 참조

비용 최적화 팁

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# max-turns 제한으로 과도한 반복 방지
claude_args: "--max-turns 5"
  • 구체적인 @claude 명령 사용
  • 워크플로우 타임아웃 설정
  • 동시 실행 제한

🔒 보안 고려사항

API 키 보호

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# ❌ 절대 하면 안 됨
anthropic_api_key: "sk-ant-..."

# ✅ 항상 시크릿 사용
anthropic_api_key: $

권한 최소화

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permissions:
  contents: write      # 파일 수정에 필요
  pull-requests: write # PR 생성에 필요
  issues: write        # 이슈 응답에 필요

추가 보안 권장사항

  • Claude 제안을 머지 전 검토
  • 액션 권한을 필요한 것만 부여
  • 민감한 정보가 포함된 저장소 주의

🏗️ CI/CD 파이프라인 아키텍처

GitHub Actions를 넘어, Claude Code로 전체 CI/CD 파이프라인을 설계할 수 있습니다.

파이프라인 전체 흐름

graph LR
    A[Code Push] --> B[CI Trigger]
    B --> C[Code Analysis]
    C --> D[Build]
    D --> E[Test]
    E --> F[Security Scan]
    
    F --> G{Pass?}
    G -->|Yes| H[Deploy to Staging]
    G -->|No| I[Notify Developer]
    
    H --> J[E2E Tests]
    J --> K{Pass?}
    K -->|Yes| L[Deploy to Production]
    K -->|No| M[Rollback]
    
    L --> N[Monitor]
    N --> O[Alert if Issues]

📊 고급 배포 전략

블루-그린 배포

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# 블루-그린 배포 워크플로우
name: Blue-Green Deployment

on:
  workflow_dispatch:
    inputs:
      environment:
        description: 'Target environment'
        required: true
        type: choice
        options:
          - staging
          - production

jobs:
  deploy:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Deploy to Green environment
        run: |
          # 새 버전을 Green 환경에 배포
          kubectl apply -f k8s/app-green.yaml -n $NAMESPACE
          kubectl wait --for=condition=ready pod -l app=app-green --timeout=300s
      
      - name: Run smoke tests
        run: npm run test:smoke -- --url https://green.$DOMAIN
      
      - name: Switch traffic to Green
        run: |
          kubectl patch service app -p '{"spec":{"selector":{"version":"green"}}}'
      
      - name: Monitor new deployment
        run: npm run monitor -- --duration 5m --threshold 0.1

카나리 배포

트래픽을 점진적으로 늘려가며 새 버전을 검증하는 전략입니다:

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// 카나리 배포 단계 구성
const canaryStages = [
  { name: "1% traffic", percentage: 1, duration: "5m",
    metrics: { errorRate: { threshold: 0.1 }, latency: { p99: 1000 } } },
  { name: "10% traffic", percentage: 10, duration: "10m",
    metrics: { errorRate: { threshold: 0.05 }, latency: { p99: 800 } } },
  { name: "50% traffic", percentage: 50, duration: "30m",
    metrics: { errorRate: { threshold: 0.01 }, latency: { p99: 500 } } }
];

const rollback = {
  automatic: true,
  conditions: [
    "error_rate > threshold",
    "latency_p99 > threshold",
    "health_check_failures > 5"
  ]
};

🔄 자동 롤백 시스템

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# 자동 롤백 워크플로우
name: Auto Rollback

on:
  workflow_run:
    workflows: ["Deploy to Production"]
    types: [completed]

jobs:
  monitor-and-rollback:
    runs-on: ubuntu-latest
    if: ${{ github.event.workflow_run.conclusion == 'success' }}
    
    steps:
      - name: Monitor application health
        id: health-check
        run: |
          for i in {1..10}; do
            STATUS=$(curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" https://example.com/health)
            if [ $STATUS -ne 200 ]; then
              echo "Health check failed: $STATUS"
              echo "healthy=false" >> $GITHUB_OUTPUT
              exit 0
            fi
            sleep 30
          done
          echo "healthy=true" >> $GITHUB_OUTPUT
      
      - name: Rollback if needed
        if: steps.health-check.outputs.healthy == 'false'
        run: |
          kubectl rollout undo deployment/app -n production
          curl -X POST $ \
            -H 'Content-type: application/json' \
            -d '{"text":"🚨 Production deployment rolled back due to health check failures"}'

⚡ 성능 최적화

병렬 처리 최적화

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# 매트릭스 전략으로 병렬 테스트
jobs:
  test:
    strategy:
      matrix:
        node-version: [16.x, 18.x, 20.x]
        os: [ubuntu-latest, windows-latest, macos-latest]
        test-chunk: [1, 2, 3, 4]
    runs-on: $
    steps:
      - name: Run test chunk $
        run: npm run test:chunk:$

캐싱 전략

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# 효율적인 캐싱 설정
- name: Cache dependencies
  uses: actions/cache@v3
  with:
    path: |
      ~/.npm
      ~/.cache
      node_modules
    key: ${{ runner.os }}-node-${{ hashFiles('**/package-lock.json') }}
    restore-keys: |
      $-node-

🏢 GitLab CI/CD 파이프라인 (참고)

GitHub Actions 외에 GitLab CI/CD를 사용하는 경우의 예시입니다:

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# .gitlab-ci.yml
stages:
  - validate
  - test
  - build
  - deploy

lint:
  stage: validate
  image: node:18-alpine
  script:
    - npm ci --cache .npm --prefer-offline
    - npm run lint
    - npm run format:check

test:unit:
  stage: test
  image: node:18-alpine
  coverage: '/Lines\s*:\s*(\d+\.\d+)%/'
  script:
    - npm ci
    - npm run test:unit -- --coverage

deploy:production:
  stage: deploy
  image: bitnami/kubectl:latest
  script:
    - kubectl set image deployment/app app=$CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA -n production
    - kubectl rollout status deployment/app -n production
  when: manual
  only:
    - main

🔐 시크릿 관리 심화

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// 시크릿 관리 시스템 예시
class SecretManager {
  private vault: HashiCorp.Vault;
  
  async getSecrets(environment: string): Promise<Secrets> {
    const path = `secret/data/${environment}`;
    const response = await this.vault.read(path);
    
    return {
      database: {
        host: response.data.db_host,
        password: response.data.db_password,
        user: response.data.db_user
      },
      api: {
        key: response.data.api_key,
        secret: response.data.api_secret
      }
    };
  }
  
  async rotateSecrets(environment: string): Promise<void> {
    const newSecrets = await this.generateNewSecrets();
    await this.vault.write(`secret/data/${environment}`, newSecrets);
    await this.updateApplications(environment, newSecrets);
  }
}

📈 파이프라인 모니터링 지표

CI/CD 파이프라인의 건강을 측정하는 핵심 DORA 지표:

지표 설명 목표
Deployment Frequency 배포 빈도 하루 여러 번
Lead Time 커밋에서 배포까지 시간 1시간 이내
MTTR 장애 복구 시간 1시간 이내
Change Failure Rate 배포 실패율 15% 이하

🔧 문제 해결

Claude가 @claude에 응답 안 함

체크리스트:

  1. GitHub 앱이 설치되어 있는가?
  2. 워크플로우가 활성화되어 있는가?
  3. API 키가 시크릿에 설정되어 있는가?
  4. 코멘트에 @claude가 포함되어 있는가? (/claude 아님)

CI가 Claude 커밋에서 실행 안 됨

  • GitHub 앱 또는 커스텀 앱 사용 확인 (기본 Actions 사용자 아님)
  • 워크플로우 트리거에 필요한 이벤트 포함 확인

인증 오류

  • API 키 유효성 확인
  • Bedrock/Vertex의 경우 자격 증명 설정 확인
  • 시크릿 이름 확인

📝 오늘 배운 것 정리

✅ GitHub Actions 연동 = @claude 멘션으로 AI 자동화

✅ 빠른 설정: /install-github-app 또는 수동 워크플로우 생성

✅ 워크플로우 유형: 멘션 응답, 자동 리뷰, 스케줄 작업

✅ 파라미터: prompt, claude_args, trigger_phrase 등

✅ 클라우드 연동: AWS Bedrock, Google Vertex AI 지원

✅ CLAUDE.md: 프로젝트 규칙을 Claude에게 전달

✅ 세션 연동: gh pr create로 만든 PR이 세션에 자동 연결, --from-pr로 복원

✅ 배포 전략: 블루-그린, 카나리 배포 등 고급 배포 패턴 활용

✅ 모니터링: DORA 지표로 파이프라인 건강 측정

🔗 다음 편 미리보기

#16편: 팀 협업 - AI 시대의 개발 문화

AI와 함께 일하는 팀 문화 만들기:

  • 코드 리뷰 프로세스
  • 보안 거버넌스
  • 팀 설정 공유
  • AI 시대의 개발자 역할

🔗 시리즈 전체 보기

# 제목 상태
01 Claude AI란? 첫 대화 시작하기 ✅ 완료
02 프롬프트 엔지니어링 기초 ✅ 완료
03 Claude의 다양한 모델과 선택 가이드 ✅ 완료
04 API 활용 첫걸음 ✅ 완료
05 고급 프롬프트 테크닉 ✅ 완료
06 Claude Projects 활용하기 ✅ 완료
07 Claude Code 시작하기 ✅ 완료
08 Claude Code 작동 원리 ✅ 완료
09 실전 워크플로우 ✅ 완료
10 CLAUDE.md 완전 정복 ✅ 완료
11 Skills: 나만의 명령어 만들기 ✅ 완료
12 Subagents로 AI 분업하기 ✅ 완료
13 MCP로 외부 도구 연결하기 ✅ 완료
14 IDE 통합 완벽 가이드 ✅ 완료
15 GitHub Actions와 CI/CD 자동화 📖 현재 글

🔗 참고 자료

🚀 @claude로 GitHub 워크플로우를 자동화하세요!

AI, Claude
claude-code github-actions cicd automation pr code-review tutorial
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