# LLM 판단과 결정적 자동화의 경계 > 네 확장 계층이 각각 푸는 문제와 선택 기준 - Canonical: https://learning.reopt.ai/courses/claude-code-automation/lessons/ccau-m1-concept - Language: ko-KR - HTML: https://learning.reopt.ai/courses/claude-code-automation/lessons/ccau-m1-concept --- [자동화와 확장](/courses/claude-code-automation) 1. 확장 계층 고르기 1 / 9 # LLM 판단과 결정적 자동화의 경계 네 확장 계층이 각각 푸는 문제와 선택 기준 개념 학습 45 XP 9분 팀 규칙을 CLAUDE.md 에 굵게 적어 두면 대체로 지켜지지만, 대체로 가 문제입니다. 확장 기능은 이 틈을 메우는 도구이고, 각각 성격이 다릅니다. hooks는 라이프사이클 시점마다 항상 실행되는 결정적 자동화이고, MCP는 애초에 수단이 없던 외부 시스템을 붙이며, 스킬과 커스텀 커맨드는 반복 절차를 재사용 가능한 묶음으로 만들고, 플러그인은 이 셋을 팀 배포 단위로 묶습니다. 실력 차이는 붙이는 법이 아니라 언제 안 붙이는가 에서 갈립니다. 확장 하나하나가 컨텍스트 비용과 신뢰 경계를 새로 만들기 때문입니다. 규칙으로 쓸 수 있으면 훅으로, 판단이 남으면 모델로 조건을 코드로 표현할 수 있고 매번 같은 결과여야 하면 command 훅으로 내립니다. 규칙화되지 않는 품질 판정만 prompt 훅에 맡기고, agent 훅은 실험적 기능이라 프로덕션 워크플로우에는 쓰지 않습니다. | 요구 | 내려야 할 계층 | 고르는 근거 | | 항상 일어나야 하는 차단·포매팅 | command 훅 | 결정적. 모델 판단이 필요 없다 | | 규칙화 못 하는 품질 판정 | prompt 훅 | 단일 턴 LLM 평가로 위임한다 | | 외부 시스템·데이터 접근 | MCP 서버 | 판단이 아니라 수단이 없는 문제 | | 반복 절차 표준화 | 스킬·커스텀 커맨드 | 호출 시점에만 본문이 로딩된다 | | 팀 전체 배포 | 플러그인 | 훅·스킬·MCP를 한 단위로 묶는다 | 같은 요구도 어느 계층에 내리느냐에 따라 비용과 신뢰 경계가 달라집니다. - 1 결정성 판정 조건을 코드로 표현할 수 있고 매번 같은 결과여야 하는지 먼저 가릅니다. - 2 실행 시점 확인 차단이 목적이면 아직 일어나지 않은 시점의 이벤트로 옮깁니다. - 3 수단 부족 구분 판단이 아니라 접근 수단 자체가 없는 문제면 MCP로 붙입니다. - 4 배포 단위 결정 팀 전체가 써야 하면 플러그인으로 묶어 검증 경로를 함께 만듭니다. 실무에 남길 기준 - 문서에 적은 규칙은 권고이고, 훅에 내린 규칙만 강제다 - agent 훅은 실험적 기능이므로 프로덕션 워크플로우에는 command 훅을 쓴다 - 확장은 붙이는 순간 컨텍스트 예산과 신뢰 경계를 함께 늘린다 이해했어요 · 계속 --- 에이전트용 사이트 안내: https://learning.reopt.ai/llms.txt · 사이트맵: https://learning.reopt.ai/sitemap.xml · 문의: https://learning.reopt.ai/contact