ChatGPT 아이디어 → Claude 구현
ChatGPT에서 아이디어를 시작하고, CQ 두뇌에 저장한 다음, Claude Code에서 구현하세요. 하나의 두뇌, 두 개의 손. CQ의 통합 지식 계층 덕분에, 어떤 AI에서 저장한 지식이든 모든 AI에서 자동으로 검색됩니다 — 같은 프로젝트, 같은 검색.
시나리오
핸드폰으로 ChatGPT와 기능 아이디어를 토론 중. 컨셉, 엣지 케이스, 대략적인 API 설계를 정리함. 나중에 책상에서 Claude Code를 열고 구현 — 컨텍스트가 이미 다 있는 상태로.
1단계: ChatGPT에서 브레인스토밍
웹훅 재시도 시스템에 대해 ChatGPT와 토론 중:
나: "웹훅 전송에 지수 백오프가 필요해.
최대 5회 재시도, 시도 간격 2^n초.
별도 큐를 쓸까 인라인 재시도를 할까?"
ChatGPT: "별도 큐가 관측성 면에서 더 나아요..."
[상세 토론 계속]2단계: 스냅샷 저장
아이디어가 확정되면 ChatGPT에게 저장 요청:
나: "이 대화를 CQ 지식 베이스에 저장해.
제목은 'webhook-retry-design'으로."ChatGPT가 cq_knowledge_record 호출:
✓ 스냅샷 저장: "webhook-retry-design"
- 12개 메시지 캡처
- 핵심 주제: 지수 백오프, 데드레터 큐, 멱등성3단계: Claude Code에서 이어받기
책상에서 Claude Code를 열고:
/pi "웹훅 재시도 시스템 구현 — ChatGPT에서 설계했어"CQ가 /pi 중 자동으로 지식 베이스를 검색합니다:
지식 발견: "webhook-retry-design" (2시간 전 ChatGPT에서 저장)
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핵심 결정:
- 별도 재시도 큐 (인라인 아님)
- 지수 백오프: 2^n초, 최대 5회
- 최대 재시도 후 데드레터 큐
- 전송 시도별 멱등성 키/pi 세션이 전체 컨텍스트와 함께 시작 — 다시 설명할 필요 없음.
4단계: 계획 및 구현
/plan → ChatGPT 설계를 기반으로 태스크 생성
/run → Worker가 전체 컨텍스트로 구현
/finish → 다듬기, 테스트, 커밋왜 이게 중요한가
CQ 없이:
ChatGPT 세션 → 닫기 → 영원히 사라짐
Claude 세션 → 처음부터 → 다시 설명CQ와 함께:
ChatGPT 세션 → cq_knowledge_record → 지식 베이스
Claude 세션 → cq_recall → 전체 컨텍스트 로드두뇌는 유지됩니다. AI 도구는 그저 창문일 뿐.
다음 단계
- Remote MCP 연결 — mcp.pilab.kr 설정
- 아이디어 세션 관리 — 여러 아이디어 스레드 관리