Claude Code Cloud Sessions 연구 프리뷰 종료 — 로컬 설정 중 클라우드 환경으로 이전되지 않고 남는 것 (2026)

핵심은 두 개의 문서 페이지인 "Use Claude Code in the cloud"와 클라우드 환경 레퍼런스에 있습니다. 첫 번째 문서에서는 "클라우드 세션은 Pro, Max, Team 플랜 및 프리미엄 시트 또는 Chat + Claude Code 시트를 사용하는 Enterprise 사용자에게 제공됩니다"라고 명시하고 있습니다. 브라우저, 모바일 앱, 데스크톱 앱 또는 터미널에서 claude --cloud 명령어로 세션을 시작할 수 있습니다.

두 번째 페이지에는 컨텍스트에 중요한 부분이 포함되어 있습니다. "What carries over from your setup" 섹션은 전체 설계를 요약하는 세 문장으로 시작합니다. "클라우드 세션은 리포지토리의 새로운 클론에서 시작됩니다. 리포지토리에 커밋한 모든 것은 사용할 수 있습니다. 본인의 머신에만 설치하거나 설정한 것은 세션에서 사용할 수 없습니다."

그 아래에는 행별로 정리된 표가 있습니다. '예(yes)'라고 표시된 행들은 모두 동일한 이유를 가집니다. 바로 "클론의 일부(Part of the clone)"이기 때문입니다. 리포지토리의 CLAUDE.md, .claude/rules/, .claude/skills/, .claude/agents/, .claude/commands/는 모두 리포지토리 내의 파일이므로 클라우드 세션에 전달됩니다.

반면 '아니오(no)'라고 표시된 행들은 사용자들이 무의식적으로 의존하고 있는 것들입니다:

• 사용자 수준의 ~/.claude/CLAUDE.md: "리포지토리가 아닌 사용자의 머신에 존재하기 때문"입니다.
• 사용자 skills, agents, commands: "리포지토리가 아닌 사용자의 머신에 존재합니다. 대신 리포지토리의 .claude/ 디렉토리에 커밋하세요."
• 사용자 설정에서만 활성화한 플러그인.
• 기본 로컬 범위 또는 사용자 범위로 추가한 MCP servers: "리포지토리가 아닌 머신의 ~/.claude.json에 기록되기 때문"입니다.

설정 문서에서도 반대 방향에서 같은 이야기를 하고 있습니다. 사용자 및 프로젝트 로컬 설정(~/.claude/settings.json 및 .claude/settings.local.json)은 "읽지 않습니다. 둘 다 사용자의 머신에 남아 있으며, 로컬 파일은 클론에 포함되지 않습니다." 클라우드 환경 페이지에서는 hooks에 대한 구체적인 경고를 추가합니다. "사용자 수준의 ~/.claude/settings.json에 SessionStart hooks가 있더라도 클라우드에서는 작동하지 않습니다. 사용자 수준 설정은 사용자의 머신에 그대로 남습니다."

그리고 이번 출시 이전부터 존재했던 memory 문서는 Claude가 사용자의 머신에서 학습한 내용에 대한 질문에 이미 답을 내놓았습니다. "Auto memory는 머신 로컬입니다. 동일한 git 리포지토리 내의 모든 worktrees와 하위 디렉토리는 하나의 auto memory 디렉토리를 공유합니다. 파일은 머신 간 또는 클라우드 환경 간에 공유되지 않습니다."

Anthropic이 내린 한 줄짜리 결론은 명확합니다. "클라우드 세션에서 본인의 설정을 사용하려면 리포지토리에 커밋하세요."

정식 출시(General availability)가 되었다고 해서 클라우드 세션의 작동 방식이 바뀌는 것은 아닙니다. 해당 표는 프리뷰 기간에도 존재했습니다. 변하는 것은 규모입니다. 이제 클라우드 세션은 아무도 감시하지 않는 작업을 포함하여 온 팀이 매일 사용할 수 있는 기능이 되었습니다.

이에 따라 질문은 "시작할 때 무엇을 알고 있는가"로 이동합니다. 로컬 세션은 여러 레이어의 컨텍스트로 시작합니다. 리포지토리의 CLAUDE.md, 개인 ~/.claude/CLAUDE.md, 개인 skills, MCP servers, hooks, 그리고 이 머신의 이 프로젝트에 대해 Claude가 축적한 auto memory가 그것입니다. 반면 클라우드 세션은 이러한 레이어 중 첫 번째 레이어와 클라우드가 접근할 수 있는 곳에 의도적으로 배치한 것들로만 시작합니다.

터미널에서의 핸드오프(handoff) 방향도 바뀌지 않습니다. 문서에서는 다음과 같이 명시하고 있습니다. "CLI에서 세션 핸드오프는 단방향입니다. --teleport를 사용하여 클라우드 세션을 터미널로 가져올 수는 있지만, 기존 터미널 세션을 클라우드로 보낼 수는 없습니다." 데스크톱 앱은 예외로, Continue in 메뉴를 통해 "로컬 세션을 클라우드로 보낼 수 있습니다."

또한 텔레포트(teleporting)는 링크가 아니라 복사본을 만듭니다. 클라우드 세션을 로컬로 가져올 때, "터미널은 세션의 자체 복사본을 갖게 됩니다. 거기서 진행된 새로운 작업은 로컬에만 유지되며 claude.ai나 Claude 모바일 앱의 클라우드 세션에는 나타나지 않습니다." 문서에서는 이를 재개(resuming)와도 구분합니다. "--resume은 이 머신의 로컬 기록에서 대화를 다시 열며 클라우드 세션을 나열하지 않습니다. --teleport는 클라우드 세션과 해당 브랜치를 가져옵니다."

만약 Claude Code가 다른 머신에서 기억을 잃는 이유를 읽어보셨다면, 이 이야기의 절반인 auto memory에 대해서는 이미 알고 계실 것입니다. 이번 글은 나머지 사용자 레이어, 즉 로컬 세션을 원하는 대로 작동하게 만드는 지침(instructions), skills, servers, hooks, 설정에 관한 것입니다. 이들은 직접 옮기지 않는 한 절대 자동으로 이동하지 않습니다.

"이제 내 설정이 클라우드에 있다." 그렇지 않습니다. 계정은 로그인되어 있고 조직의 서버 관리 설정은 적용되지만(표에서는 세션이 시작될 때 "Anthropic 서버에서 가져옴"이라고 명시되어 있습니다), 홈 디렉토리에 구축한 설정은 여전히 노트북에 남아 있습니다.

"클라우드 세션이 내 터미널이 멈춘 지점부터 이어받을 것이다." 관련 상태가 리포지토리에 있는 경우에만 그렇습니다. 터미널 세션은 CLI에서 클라우드로 푸시할 수 없으며, 텔레포트된 세션은 별도의 로컬 복사본이 됩니다. 하나의 대화처럼 보이는 두 세션은 포크된 Claude Code 세션이 복사본이 학습한 내용을 자체적으로 유지하는 것과 마찬가지로, 조용히 서로 다른 방향으로 갈라질 수 있습니다.

"리포지토리의 설정 파일이 모든 것을 해결해 준다." 단일 리포지토리의 경우 대개 그렇습니다. .claude/settings.json의 hooks 및 권한 규칙에 대해 표에서는 "예, 단일 리포지토리가 있는 세션의 경우"라고 명시하면서도, "프로젝트 스레드를 포함하여 여러 리포지토리가 있는 세션은 클론 상위에서 시작되므로 이를 읽지 않습니다"라고 덧붙입니다. 리포지토리에 선언된 플러그인은 별개의 경우입니다. "클라우드 세션은 리포지토리가 enabledPlugins 아래에서 활성화한 플러그인을 설치하지 않습니다."

"Claude가 설치한 것은 다음에 다시 사용할 수 있다." 임시 설치에 대해 문서는 다르게 말합니다. "세션 중간에 Claude에게 패키지 설치를 요청할 수 있지만, 이러한 설치는 다른 세션으로 인계되지 않습니다." 세션에 항상 필요한 것이 있다면 설정 스크립트(setup script)를 사용하세요.

"환경 변수에 토큰을 넣어두겠다." Anthropic의 경고는 단호합니다. "해당 환경을 사용하는 사람은 누구나 환경 변수와 설정 스크립트를 읽을 수 있습니다." Pro 및 Max 플랜의 경우, 문서에서는 대신 에이전트 프록시(agent proxy)에 의해 연결된 API 자격 증명(API credentials)을 가리킵니다.

이 중 어느 것도 설계상의 결함이 아닙니다. 클라우드 세션은 의도적으로 깨끗한 머신으로 제공되며, 깨끗한 머신은 사용자가 제공한 정보만 알 수 있습니다.

클라우드 세션은 훌륭한 로컬 세션이 가진 것과 동일한 작업 컨텍스트로 시작해야 하며, 세션에서 결정된 모든 사항은 다음 세션이 찾을 수 있는 곳에 저장되어야 합니다.

1단계: 사용자 레이어 인벤토리를 작성하고 팀용과 개인용으로 분류하기

홈 폴더를 열고 이 프로젝트를 위해 Claude Code가 읽어오는 항목들을 나열해 보세요:

• ~/.claude/CLAUDE.md — 개인 지침.
• ~/.claude/skills/, ~/.claude/agents/, ~/.claude/commands/ — 개인 절차.
• ~/.claude/settings.json — hooks, 권한 규칙 및 사용자 범위 플러그인.
• ~/.claude.json — 로컬 또는 사용자 범위로 추가된 MCP servers.
• 이 프로젝트의 auto memory 디렉토리 (Claude가 저장한 내용의 인덱스인 MEMORY.md 포함).

각 항목에 대해 한 가지 질문을 던져보세요. '이 작업을 시작하는 팀원에게 이것이 필요할까?' 빌드 명령어, 테스트 컨벤션, 코드베이스가 의존하는 MCP server는 우연히 홈 폴더에 살고 있을 뿐 팀 컨텍스트에 해당합니다. 반면, 선호하는 답변 길이와 개인적인 검토 체크리스트는 개인 컨텍스트입니다.

특히 auto memory를 주의 깊게 살펴보세요. 이곳은 Claude가 여러분과 함께 작업하면서 알아낸 내용(예: 불안정한 테스트, 실제로 작동하는 명령어 등)을 기록한 곳입니다. 팀 전체가 알아야 할 사항은 리포지토리에 속해야 합니다.

만약 개인 지침 파일과 프로젝트 지침 파일이 충돌하고 있다면 먼저 이를 정리하세요. 충돌하는 CLAUDE.md 레이어 조정하기에서 이 문제의 로컬 버전을 다루고 있으며, 클라우드에서 레이어 중 하나가 완전히 사라지면 이 문제는 더욱 심각해집니다.

2단계: 각 항목을 문서에 명시된 위치로 이동하기

Anthropic의 표에서 각 항목이 어디로 가야 하는지 알려주므로 이를 따르십시오.

팀 지침은 리포지토리의 CLAUDE.md 또는 .claude/rules/로 이동합니다. 팀 skills, agents, commands는 리포지토리의 .claude/ 디렉토리로 이동하며, 표에서는 이것이 "클론의 일부"이기 때문에 사용 가능하다고 표시되어 있습니다.

프로젝트에 필요한 MCP servers는 프로젝트 범위로 추가해야 합니다. 문서에서는 그 방법을 다음과 같이 설명합니다. "claude mcp add --scope project로 서버를 추가하면 리포지토리의 .mcp.json에 기록되며, 이 파일을 커밋하십시오. 단일 리포지토리가 있는 세션에서 이를 로드합니다."

환경을 설정하는 hooks는 리포지토리의 .claude/settings.json 또는 설정 스크립트에 속합니다. 문서에서는 hooks가 "Claude Code가 시작된 후, 재개된 세션을 포함한 모든 세션에서" 실행된다고 언급합니다.

어디서나 사용하고 싶은 개인 skills와 플러그인은 두 번째 경로가 있습니다. 표에서는 "클라우드 세션은 claude.ai에서 활성화한 skills를 자동으로 로드합니다"라고 명시하고 있으며, claude.ai 계정에서 활성화된 플러그인은 동기화된 플러그인으로 로드됩니다.

비밀 정보(Secrets)는 두 방법 모두 해당되지 않습니다. 다른 사람들이 읽을 수 있는 환경 변수에 두지 말고, 요금제에서 제공하는 API 자격 증명 메커니즘을 사용하십시오.

3단계: 각 클라우드 작업에 대한 브리핑을 작성하고, 결정 사항을 리포지토리로 가져오기

리포지토리가 잘 정리되어 있더라도, 클라우드 작업은 짧은 브리핑(작업 내용, '완료'의 정의, 내려진 결정, 건드리지 말아야 할 파일 등)을 제공할 때 훨씬 더 효과적입니다. 여러분의 노트북을 한 번도 본 적 없는 외부 계약업체에 전달한다고 생각하고 작성해 보세요. 실제로 상황이 그렇기 때문입니다.

그런 다음 피드백 루프를 완성하세요. 클라우드 세션에서 유지할 가치가 있는 결정(컨벤션, 임시 해결책, 특정 의존성 버전을 고정한 이유 등)을 내렸다면, 동일한 풀 리퀘스트(PR)의 일부로 이를 리포지토리에 기록하도록 요청하십시오. 그렇지 않으면 해당 결정은 그 세션의 대화 기록에만 남게 되며, 이후의 모든 세션은 그 정보 없이 시작하게 됩니다.

마지막으로, 장기 작업의 정식 복사본(canonical copy)이 어디에 위치할지 결정하십시오. 세션을 터미널로 텔레포트하여 계속 작업하는 경우, 문서의 표현을 기억하세요. 거기서 진행된 새로운 작업은 "로컬에만 유지되며 클라우드 세션에는 나타나지 않습니다." 계속 작업할 장소 한 곳을 선택하고, 다른 한 곳은 기록으로 취급하십시오.

여러 클라우드 스레드를 조정하기 위해 Claude Code 프로젝트를 사용하는 경우, 이를 위한 추가 레이어가 제공됩니다. 프로젝트 문서에서는 프로젝트 메모리를 요구 사항, 결정 사항 및 함정에 대해 Claude가 보관하는 노트로 설명하며, "둘 다 MEMORY.md 인덱스를 사용하더라도, Claude Code가 머신에 보관하는 auto memory와는 별개입니다"라고 명시하고 있습니다. 이러한 공유 메모리가 여러 스레드에서 어떻게 작동하는지는 Claude의 재설계된 프로젝트에서 다룹니다.

팀 컨텍스트를 리포지토리로 옮기는 것은 하나의 코드베이스에 속한 문제를 해결해 줍니다. 남은 것은 리포지토리, 머신, 도구를 아우르는 컨텍스트입니다. 예를 들어 세 개의 서비스에 적용되는 아키텍처 결정, 컨벤션의 배경 이유, 본인의 작업 선호도, 지난 분기에 종료된 프로젝트의 교훈 등이 있습니다. MemoryLake는 로컬이든 클라우드이든 여러분이 시작하는 모든 세션에 도달할 수 있도록 이 레이어를 보관하는 공간입니다.

항목은 본인의 언어로 직접 작성합니다. ~/.claude 폴더, auto memory 디렉토리, 클라우드 세션 또는 타사 저장소에서 데이터를 읽거나 쓰거나 삭제하지 않습니다.

1단계: API 키 생성하기

로그인한 후 대시보드에서 키를 생성합니다. 이 키는 특정 머신이 아닌 메모리 레이어의 워크스페이스에 속하므로, 새로운 클라우드 클론과 여러분의 노트북 모두 동일한 위치에 도달하게 됩니다.

2단계: 첫 번째 메모리 업로드하기

위의 해결책 1단계에서 작성한 인벤토리부터 시작해 보세요. 여러 프로젝트에 걸친 결정 사항, 컨벤션의 배경 이유, 그리고 매번 브리핑할 때마다 반복해야 했던 선호 사항 등이 이에 해당합니다. 새로운 팀원에게 설명하듯이 한 항목당 하나의 사실을 명확하게 작성하십시오.

3단계: AI 및 에이전트 연결하기

Claude Code 및 사용하는 다른 어시스턴트들을 연결하십시오. 그러면 CLAUDE.md를 전혀 읽지 않는 도구를 포함하여 세션이 실행되는 모든 곳에서 동일한 항목들을 사용할 수 있게 됩니다.

첫 번째 차이점은 클라우드 세션이 로컬 세션보다 기능이 떨어진다는 느낌이 사라진다는 것입니다. 사용자들이 느끼는 대부분의 격차는 모델이나 머신의 성능 차이가 아니라, 홈 폴더에 남아 있던 누락된 컨텍스트 때문입니다.

두 번째는 개인 컨텍스트와 팀 컨텍스트가 마침내 분리된다는 점입니다. ~/.claude 내의 어떤 항목이 팀의 지식인지 결정하는 과정 자체만으로도 유용하며, 원래부터 리포지토리에 있어야 했던 지침들을 표면화하는 계기가 됩니다. 이는 Claude Code 세션 간 컨텍스트 공유하기에서 설명한 분류 작업과 동일하지만, 이번에는 마감 기한이 더 명확해진 셈입니다.

세 번째는 장기 작업을 더 안전하게 넘길 수 있게 된다는 점입니다. 브리핑이 잘 이루어지고 결정 사항을 리포지토리에 다시 기록하는 세션은, 다음 세션이 어디서 실행되든 따라갈 수 있는 흔적을 남깁니다.

네 번째는 개념적인 변화입니다. 컨텍스트 엔지니어링 관점에서 클라우드 세션은 컨텍스트가 에이전트가 들고 다니는 것이 아니라 사용자가 조립하는 것임을 보여줍니다. 동일한 논리가 장기 실행 내부에도 적용되며, 압축(compaction) 과정에서 Claude Code에게 유지하도록 지시한 내용이 무엇인지에 따라 살아남는 정보가 결정됩니다.

클라우드 환경을 새로운 팀원의 머신으로 취급하십시오. 해당 환경에는 리포지토리만 있을 뿐, 여러분의 설정은 아무것도 없습니다. 이에 맞게 브리핑을 작성하세요.

개인 컨텍스트가 아닌 팀 컨텍스트를 커밋하십시오. 빌드 명령어, 컨벤션, 프로젝트 MCP servers는 리포지토리에 저장합니다. 개인적인 스타일 선호도는 저장할 필요가 없습니다.

코드베이스에 필요한 MCP servers에는 프로젝트 범위를 사용하십시오. 사용자 범위로 추가된 서버는 ~/.claude.json에 저장되어 노트북에만 남게 됩니다.

비밀 정보는 환경 변수에 두지 마십시오. 해당 환경을 사용하는 누구나 읽을 수 있습니다.

장기 작업의 정식 복사본 한 곳을 선택하십시오. 텔레포트는 로컬 복사본을 생성하므로, 어느 쪽에서 작업을 이어갈지 결정해야 합니다.

결정 사항은 풀 리퀘스트(PR)의 일부로 다시 기록하십시오. 대화 기록에만 남아 있는 결정은 다음 세션에서 볼 수 없습니다. 이는 세션을 다른 머신으로 수동 이동할 때도 마찬가지로 적용됩니다.

클라우드 세션이 연구 프리뷰를 마친 것은 진정한 이정표입니다. Claude Code에게 작업을 맡기고, 노트북을 닫고, 돌아와서 완료된 작업을 확인하기만 하면 됩니다.

Anthropic의 문서는 나머지 절반에 대해서도 명확하게 설명합니다. 클라우드 세션은 새로운 클론입니다. 사용자 수준의 CLAUDE.md, 개인 skills, 사용자 범위의 MCP servers, hooks, 그리고 auto memory는 사용자의 머신에 그대로 남습니다. 문서의 표현대로, "클라우드 세션에서 본인의 설정을 사용하려면 리포지토리에 커밋하세요."

사용자 레이어 인벤토리를 작성하고, 팀 컨텍스트를 리포지토리나 claude.ai 계정으로 이동하고, 각 작업을 브리핑하고, 결정 사항을 다시 가져오십시오. 여러 리포지토리에 걸친 컨텍스트는 모든 세션이 접근할 수 있는 레이어에 보관하십시오.