세 곳의 YC 스타트업이 Claude Code로 회사를 세운 방법

스타트업 액셀러레이터인 Y Combinator는 2005년 이래 Airbnb, Stripe, DoorDash와 같은 유명 기업을 포함해 합산 기업 가치가 8,000억 달러를 넘는 5,000개 이상의 기업을 배출했습니다.

오늘날 Claude Code와 같은 에이전틱 코딩(Agentic Coding) 도구들은 YC 스타트업의 빌드 및 확장 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 이제 창업자들은 터미널에서 바로 제품을 출시해 개발 주기를 몇 주에서 몇 시간으로 압축할 수 있고, 비기술직 창업자조차도 첫날부터 기존 강자들과 대등하게 경쟁할 수 있게 되었습니다.

이러한 변화를 몸소 증명하고 있는 세 곳의 YC 스타트업을 만났습니다.

• HumanLayer(F24): Claude Code를 활용해 전체 플랫폼을 구축하고, 컨텍스트 엔지니어링이라는 새로운 분야를 개척했습니다
• Ambral(W25): Claude Code와 Claude Agents SDK로 구축된 정교한 서브에이전트 기반 워크플로우를 통해 AI 기반 계정 관리를 확장하고 있습니다
• Vulcan Technologies(S25): Claude Code를 활용해 정부 및 산업계의 규제 복잡성을 해결하고 있습니다

자세한 내용을 살펴보겠습니다.

HumanLayer: SQL 에이전트에서 AI 퍼스트 엔지니어링팀의 확장까지

Dexter Horthy는 SQL 웨어하우스를 관리할 자율 AI 에이전트를 개발하던 중, 에이전틱 도입에 있어 근본적인(하지만 충분히 이해 가능한) 난관을 발견했습니다. 기업들은 데이터베이스 테이블 삭제와 같은 민감한 작업을 AI 애플리케이션에 무감독으로 맡기는 데 불안함을 느낀다는 점이었습니다.

모든 것의 시작이 된 제품 전환점

이 깨달음은 HumanLayer의 핵심 인사이트가 되었습니다. 어떤 소프트웨어에서든 가장 유용한 기능은 대개 가장 위험한 기능이기도 하며, 특히 비결정적 LLM 기반 시스템에서는 더욱 그렇다는 점입니다.

Horthy는 설명합니다. "저희의 MVP는 Slack에서 사람과 협력하며 90일 이상 쿼리되지 않은 테이블을 삭제하는 것과 같은 기본적인 정리 작업을 수행하는 에이전트였습니다. AI 애플리케이션이 Raw SQL을 무감독으로 실행하는 건 부담스러웠기 때문에, 기본적인 인간 승인 단계를 도입했습니다."

 2024년 8월, Horthy는 MVP를 구축해 샌프란시스코 전역의 여러 스타트업에 시연했고, 첫 유료 고객을 확보했습니다.

이 성과를 바탕으로 HumanLayer는 YC F24 배치에 합류했으며, 팀은 Slack, 이메일, SMS 등 다양한 채널을 통해 AI 에이전트가 사람에게 피드백, 입력, 승인을 요청할 수 있도록 API와 SDK를 제공하는 데 사활을 걸었습니다.

2025년 1분기 동안 HumanLayer 팀은 광범위한 고객 조사를 진행해 AI 에이전트를 구축하는 수십 개 엔지니어링팀을 인터뷰했고, 그 결과 에이전틱 개발 루프에 자신들이 미처 고려하지 못했던 공백이 있음을 발견했습니다.

Horthy는 말합니다. "모든 팀이 각자만의 에이전트 아키텍처를 직접 만들고 있었어요. 단순히 더 나은 API를 구축하는 것만으로는 부족하며, 생태계가 성숙해질 수 있도록 패턴과 원칙을 정립하는 데 도움을 주어야 한다는 것을 깨달았습니다."

이로 인해 Horthy는 그간의 학습 내용을 "12-Factor Agents: 신뢰할 수 있는 LLM 애플리케이션의 패턴이라는 문서로 정리했습니다. 프로덕션 에이전트 시스템의 구축 경험을 집대성해, 컨텍스트 엔지니어링이라는 신생 분야의 모범 사례를 제시한 이 가이드는 2025년 4월에 공개된 후 입소문을 타며 큰 주목을 받았습니다.

Claude Code로 모든 것을 구축하다

이러한 학습을 바탕으로 HumanLayer 팀은 대안적인 제품 아이디어와 전환 방향을 모색하기 시작했습니다.

Anthropic이 Claude Code를 출시했을 때, Horthy와 그의 팀은 이미 코딩 용도로 Claude 모델을 강력히 지지하고 있었습니다. 그들은 즉시 Claude Code를 사용해 실험적인 기능들을 만들기 시작했습니다.

Horthy는 말합니다. "우리는 말 그대로 모든 걸 Claude Code로 작성했어요. 헤드리스 에이전트 실행이 가능한 Opus 4와 Sonnet 4 기반의 Claude Agent SDK가 출시되었을 때, 이것이 거대한 전환점이 될 것임을 직감했습니다."

사내에서 Claude Code 워크플로우를 수개월간 다듬은 후, Horthy는 이를 가까운 창업자 친구들과 공유하기 시작했습니다.

Horthy는 회상합니다. "이 일에 모든 것을 걸어야겠다고 결심한 순간은 BoundaryML(YC W23)의 Vaibhav와 하루 종일 페어 프로그래밍을 진행한 때였습니다. 처음에는 회의적이었던 Vaibhav가 평소라면 1~2주가 걸렸을 작업을 7시간 만에 끝내는 것을 보고 완전히 설득당했죠. 이 워크플로우가 다른 팀과 코드베이스에서도 작동할 수 있다는 것을 확신했습니다."

CodeLayer 구축: AI 퍼스트 엔지니어링의 확장

현재 HumanLayer의 제품인 CodeLayer는 워크트리와 원격 클라우드 워커를 활용해 여러 Claude 에이전트 세션을 병렬로 실행할 수 있도록 지원합니다. 팀은 한 가지 핵심 패턴을 발견했습니다. 엔지니어가 Claude Code를 마스터하고 나면 생산성 향상이 너무나 엄청나서, 진짜 과제는 조직 차원, 즉 이러한 워크플로우를 조직 전체로 확장하는 것이 된다는 점입니다.

Horthy는 설명합니다. "여러 명의 팀원이 AI가 작성한 코드를 배포하기 시작하면, 완전히 다른 유형의 문제가 생깁니다. 그것은 커뮤니케이션, 협업, 툴링, 그리고 관리의 문제입니다. 팀이 소프트웨어를 만드는 방식 자체를 전면적으로 재설계해야 합니다."

2025년 4분기부터 HumanLayer는 다양한 규모의 엔지니어링팀을 대상으로 Claude Code로 구축된 이러한 도구와 워크플로우를 배포하기 위한 여러 대규모 파일럿 프로젝트를 성사시켰습니다.

Ambral: 서브에이전트를 활용한 프로덕션 시스템 구축

Jack Stettner와 Sam Brickman은 모든 B2B 스타트업의 창업자와 CRO가 공감할 문제를 해결하기 위해 Ambral을 설립했습니다. 즉, 회사가 성장할수록 초기 성장을 견인했던 창업자 수준의 고객 밀착 관계를 유지하기가 점점 어려워진다는 것입니다.

Claude Agent SDK를 통한 계정 관리 혁신

초고속 성장 중인 신생 기업이든 자리를 잡은 엔터프라이즈 기업이든, 계정 관리자는 보통 50~100개의 계정을 동시에 관리합니다. Stettner는 "한 사람의 주의력을 50분의 1로 나눠서는 효과적인 계정 관리 경험을 제공할 수 없습니다."라고 설명합니다. 한때 창업자의 머릿속에 담겨 있던 고객 컨텍스트는 시스템, 로그, Slack 메시지, 회의 녹취록, 제품 사용 데이터 등으로 흩어지게 됩니다.

Ambral은 고객 활동과 상호작용에서 발생하는 신호를 종합하여 각 계정에 대한 AI 기반 모델을 생성합니다. 이 시스템은 누가 왜 관심을 필요로 하는지 정확히 짚어내고, 자율적으로 확장을 추진하거나 제안하는 동시에, 불만족의 초기 징후를 포착하여 이탈을 방지합니다.

Stettner는 "모든 고객에게 1:1 계정 관리자를 보유한 것 같은 경험을 제공하는 것이 목표입니다."라고 말합니다.

이 신생 스타트업의 CTO이자 유일한 엔지니어인 Stettner는 개발에는 Claude Code를, 제품 자체의 구동에는 Claude의 Agent SDK를 전적으로 활용하고 있습니다. 이들의 기술 아키텍처는 각 Claude 모델의 강점을 극대화하는 방식으로 설계되어 있습니다.

위임된 워크플로우: 생각에는 Opus, 구축에는 Sonnet, 전 과정에 서브에이전트 활용

Stettner는 서브에이전트와 결합하여 다양한 Claude 모델의 강점을 활용하는 정밀한 워크플로우를 채택했습니다.

"리서치와 계획에는 Opus 4.1을 사용합니다. 마크다운으로 작성된 계획들을 실제로 구현하는 데는 Sonnet 4.5가 정말 압도적입니다."라고 Stettner는 설명합니다.

그의 개발 프로세스는 세 가지 단계로 나뉩니다.

1. 리서치 단계(Opus 4.1): 기능 구현에 필요한 배경지식을 심층적으로 리서치합니다. Stettner는 강조합니다. "계획을 세우기 전에 리서치를 하는 것이 가장 중요합니다. Claude에게 리서치를 수행한 뒤 방대한 양의 리서치 문서를 생성해 달라고 요청하세요." 그는 일련의 서브에이전트를 활용해 코드베이스의 다양한 영역을 병렬로 리서치합니다.
2. 계획 단계(Opus 4.1): 기능을 어떻게 구현할지에 대해 단계별로 세부 계획을 세웁니다. "Opus에게 구현 방법에 따라 단계별로 구분된 계획을 짜게 한 뒤, 제가 검토합니다. 궁금한 세부 사항과 관련하여 Opus와 대화를 나누거나, 마크다운 파일을 직접 업데이트하기도 하죠."
3. 구현 단계(Sonnet 4.5): 계획의 각 단계를 체계적으로 실행합니다. "그다음 Sonnet 4.5를 사용해 각 단계를 구현합니다."

이 접근 방식은 Stettner가 시도했던 다른 모든 워크플로우를 능가했습니다. HumanLayer에서 Horthy가 수행 중이던 작업의 영향을 받은 방식입니다. "모든 코딩 도구와 거의 모든 모델을 실험해 봤습니다. 현재로서는 Anthropic의 모델이 도구 사용 측면에서 가장 뛰어나다고 생각합니다. 이 강점은 코드 품질로 그대로 이어집니다."

견고한 리서치 엔진 구축 

Ambral의 제품 자체도 이러한 멀티 에이전트 접근 방식을 투영하고 있습니다. Stettner는 데이터 유형별로 전담 서브에이전트를 배치하여, Claude Agent SDK 기반의 핵심 리서치 엔진을 구축했습니다.

Stettner는 설명합니다. "Claude Agent SDK를 활용해 이 모든 데이터에 걸쳐 작동할 수 있는 매우 견고한 리서치 엔진을 구축하는 데 많은 시간을 투자했습니다. 이 엔진은 Claude 서브에이전트들을 기반으로 구동되며, 각 데이터 유형마다 해당 데이터를 이해하는 데 특화된 전담 서브에이전트가 있습니다."

사용자가 시스템과 대화하든, Ambral이 고객을 위한 자동화를 구축하든, 모든 기능은 Claude Agent SDK와 일련의 서브에이전트를 기반으로 작동합니다. 이들은 사용 데이터, Slack 메시지, 회의 녹취록, 제품 상호작용 전반에서 정보를 수집하고 이를 바탕으로 추론을 수행합니다.

이러한 아키텍처적 영감은 Stettner의 개발 경험에서 비롯되었습니다. "개발 과정에서 Claude Code의 서브에이전트들이 얼마나 큰 도움이 되는지를 보면서, 동일한 서브에이전트들을 가져와 제품 자체의 리서치 엔진에도 적용하고 싶다는 생각이 들었습니다."

Vulcan Technologies: 비기술직 창업자의 제품 출시 역량 강화

Vulcan의 CEO이자 공동 창립자인 Tanner Jones에게 Claude Code의 영향력은 단순한 생산성 향상을 넘어, 창업의 민주화를 의미합니다. Vulcan 팀은 창업 초기부터 시민들을 위해 정부 역량을 강화할 수 있는 제품이 필요하다고 믿었습니다. 하지만 두 창업자 모두 엔지니어링 배경이 없었기 때문에, Claude Code가 없었다면 그 비전은 실현되기 어려웠을 것입니다.

전담 엔지니어 없이 제품 출시하기

Vulcan은 수 세기 동안 누적되어 온 문제인 규정 복잡성을 해결합니다. 세계에서 가장 오래된 민주주의 기관인 버지니아 의회가 그 대표적인 예입니다. 400년 넘게 축적된 규정은 미국에서 가장 미묘하고 복잡한 규정 체계 중 하나를 만들어냈습니다.

2025년 4월, Aleksander Mekhanik과 Tanner Jones가 Vulcan을 공동 창업했을 당시, 두 사람은 모두 전통적인 엔지니어링 배경을 갖고 있지 않았습니다. Mekhanik은 대학에서 머신러닝과 수학을 전공했고, Jones는 고등학교 시절 AP JavaScript 수업에서 펜과 종이로 코드를 작성했던 것이 마지막 프로그래밍 경험이었습니다. 그럼에도 불구하고 이 듀오는 5월 1일까지 버지니아 주지사실을 위한 첫 제품 프로토타입을 완성했고, 기존 컨설팅 업체들을 제치고 정부 계약을 수주하는 데 성공했습니다.

Jones는 설명합니다. "프로토타입 전체를 Claude로 만들었습니다. 당시엔 Claude Code가 출시되기 전이라, 말 그대로 스크립트를 웹 앱에 복사해 붙여 넣고, 메서드를 교체하는 방식이었습니다." 프로토타입 제작 후 두 사람은 Google에서 Gemini와 Waymo 프로젝트를 담당했던 Christopher Minge를 CTO로 영입했습니다. 그리고 6월 Claude Code가 출시되자, 세 사람의 개발 속도는 다시 한번 비약적으로 빨라졌습니다.

Vulcan의 AI 기반 규제 분석 시스템은 중복적이고 이중적인 규제 요건을 식별함으로써, 버지니아주의 신축 주택 평균 가격을 24,000달러 낮추고 버지니아 주민들에게 연간 10억 달러 이상의 비용 절감 효과를 가져다주었습니다. 버지니아 주지사는 Vulcan의 성과에 크게 만족하여, 모든 주 정부 기관에 '에이전틱 AI 규제 검토'를 의무화하는 행정명령 51호에 서명했습니다.

창업의 민주화

Jones에게 Claude Code의 영향은 단순한 생산성 지표를 넘어섭니다.

그는 말합니다. "언어를 이해하고 비판적으로 사고할 수 있다면 Claude Code를 잘 활용할 수 있습니다. 저는 오히려 인문학을 공부한 사람들에게 약간의 이점이 있을 수도 있다고 생각합니다. AI와 소통하는 매개체가 결국 언어이기 때문이죠. 언어 구사력이 뛰어나고 체계적인 단계별 목록과 중첩된 불릿 목록, 유용한 프로세스를 설계하는 데 능숙하다면, 프롬프트의 실행 결과도 더 효과적일 수 있습니다."

Jones는 Vulcan의 주요 성공 요인으로 Claude Code를 꼽습니다. "세 명의 창업자가 단 4개월 만에 주 정부 및 연방 정부의 계약을 따냈고, 몇몇 주요 VC들로부터 1,100만 달러 규모의 시드 투자를 유치했습니다. 심지어 그중 제대로 된 기술 배경을 가진 사람은 한 명뿐이었죠. Anthropic의 이 믿기지 않는 도구들이 없었다면 이 모든 일도 불가능했을 것입니다." 

'제대로 된 기술 교육'을 받은 Vulcan의 CTO Christopher Minge 역시 엔지니어링에 대한 사고방식이 변화했다고 말합니다.

Minge는 이렇게 설명합니다. "마치 제 모든 아이디어와 과업을 맡길 수 있는 Google 시절의 동료가 옆에 있는 기분입니다. 비록 실수를 자주 하긴 하지만, 이제는 여러 개의 Claude Code 인스턴스에 업무를 위임하고, 흔히 발생하는 실수를 점검하며 아이디어를 효과적으로 전달하는 데 능숙해지는 것이 제 역할이 된 셈이죠."

YC 창업자들이 전하는 모범 사례

이 세 스타트업은 Claude Code의 효과를 극대화하기 위해 실전에서 검증된 다음과 같은 접근 방식을 개발했습니다.

1. 리서치, 계획, 구현을 별도의 세션으로 분리할 것

"Claude가 리서치와 동시에 계획을 세우거나 구현을 시도하게 만들지 마세요."라고 Stettner는 조언합니다. "별도의 프롬프트를 사용해 각각을 독립적인 단계로 구성해야 합니다."

이 패턴을 활용하면 컨텍스트 오염을 방지하고, Claude가 각 단계의 핵심 목표에 집중할 수 있습니다. 주요 단계마다 새로운 Claude Code 세션을 시작하고, 전체 컨텍스트 기록을 끌고 가기보다는 정제된 결론만 다음 단계로 전달해야 합니다.

2.  컨텍스트 관리에 신중을 기할 것

Stettner가 다른 창업자들에게 전하는 조언은 의도적인 컨텍스트 관리에 집중되어 있습니다.

"컨텍스트가 정말 중요합니다. 예상치 못하거나 품질이 낮은 결과물이 나왔다면, 대개 프롬프트 어딘가에 모순된 내용이 있기 때문입니다."라고 그는 설명합니다. "시스템 프롬프트에 어떤 정보를 넣을지, 언제 새로운 대화를 시작할지를 매우 신중하게 결정해야 합니다. 컨텍스트가 흐려지면 안 되기 때문이죠. 프롬프트에 모순이 있으면 결과물의 품질은 떨어질 수밖에 없습니다."

3. 사고의 흐름을 모니터링하고 개입할 것

Jones는 다음과 같이 제안합니다. "사고 흐름을 면밀히 살피고 진행 과정을 지켜보세요. 잘못된 행동이 발생하면 즉시 중단 및 차단할 수 있도록 준비하고 있어야 합니다."

이는 여러 인스턴스를 실행할 때 특히 중요합니다. 초기 몇 차례의 도구 호출 단계에서 잘못된 방향을 포착하면, Claude Code가 잘못된 접근 방식으로 끝까지 작업을 수행하도록 두는 것보다 훨씬 많은 시간을 절약할 수 있습니다.

새로운 빌더의 경쟁우위

이 세 스타트업은 Claude Code와 같은 도구를 활용해 기업을 구축하는 방식이 근본적으로 변화하고 있음을 보여줍니다. HumanLayer는 현재 YC 생태계 전반에서 사용되는 컨텍스트 엔지니어링 관행을 정립하며 전환과 확장에 성공했습니다. Ambral은 소수의 창업 팀만으로 대규모 고객 성공 업무를 처리하고 있으며, Vulcan은 엔지니어가 아닌 창업자들이 정부 계약을 따냈습니다.

과거 소프트웨어 개발의 주요 장벽이었던 기술 전문성, 팀 규모, 개발 시간은 이제 명확한 사고력, 구조적인 문제 분해 능력, AI와 효과적으로 협업하는 능력이라는 새로운 경쟁우위로 대체되고 있습니다.

Claude Code로 빌드할 준비가 되셨나요? 지금 시작하세요.