효율적 프론티어 라우팅

효율적 프론티어 라우팅은(는) 무엇을 하나요?

Claude Code, Codex 또는 다른 에이전트(예: Gemini CLI, Antigravity CLI)에서 모델을 작업에 매칭합니다. 주 세션의 모델과 관계없이 하위 에이전트를 선택한 모델에서 시작할 수 있습니다. 저렴한 주 세션은 일상적인 작업을 조정하고 강력한 에이전트에 문의할 수 있으며, 강력한 주 세션은 일상적인 작업을 저렴한 에이전트에 위임할 수 있습니다. 핸드오프 비용이 작업 수행 비용보다 클 경우 작은 작업은 로컬에서 유지합니다.

도움말 및 설정

help 또는 --help로 호출되면 설정 도움말을 읽고, 제어 및 예제를 설명한 후 중단합니다. 도움말 요청에는 위임된 작업을 시작하거나 설정을 변경하지 마십시오. 설정 질문의 경우 동일한 참조를 읽고, 일반 작업의 경우 건너뜁니다.

사용자의 요청 및 적용 가능한 지시 파일에서 라우팅 기본 설정을 적용합니다. 이 스킬의 기본 설정은 먼저 명시적 작업 지시, 그 다음 프로젝트 기본 설정, 그 다음 글로벌 기본 설정, 마지막으로 아래 기본값을 사용합니다. 호스트 권한, 모델 가용성, 시행 제한은 여전히 적용됩니다. 사용자는 탐색, 구현, 검토 모델을 선택할 수 있습니다. 에이전트별 노력, 에스컬레이션 트리거 및 재시도 횟수, 최대 동시 하위 에이전트 수, 에스컬레이션에 승인이 필요한지 여부를 선택할 수 있습니다. 설정된 모델 상한 또는 위임 금지 기본 설정을 준수합니다. 필수 검토가 해당 제한 내에서 실행될 수 없는 경우, 검토를 무음으로 대체하지 않고 충족되지 않은 검토를 보고합니다. 이는 보조자가 해석하는 지침이지 JSON 설정이나 하드 지출 상한이 아닙니다. 요청하지 않는 한 영구 기본 설정을 편집하지 마십시오.

워크플로

1. 더 강력한 판단이 필요한 결정(아키텍처, 모호성, 위험, 충돌 증거, 최종 기술 검토)을 식별합니다. 주 세션이 작업에 적합한 경우 주 세션에서 처리하고, 그렇지 않으면 상향 위임합니다.
2. 위임 가능한 작업(연구 스캔, 저장소 인벤토리, 검색, 문서 추출, 브라우저/테스트 패스, 로그 축소, 테스트 실패 클러스터링, 좁은 범위의 코딩, 기계적 편집)을 식별합니다.
3. 정당한 핸드오프를 위해 하위 에이전트를 생성하고, 명확한 소유권, 경계가 있는 범위, 검증 게이트, 증거를 사용하여 독립적인 조각을 병렬화합니다.
4. 간결한 반환을 요구합니다: 결과, 변경된 파일, 실행된 명령, 잔여 위험, 충족된 중지 조건, 합성 또는 에스컬레이션이 필요한 결정.
5. 결과를 제시하기 전에 중앙에서 통합하고 검토합니다.

핸드오프 패킷

위임된 프롬프트를 자체 포함된 패킷으로 작성합니다. 수신 에이전트가 대화를 보지 못했다고 가정합니다. 저장소 경로, 목표, 범위, 범위 외 영역, 관련 파일 또는 검색 대상, 예상 반환 형식, 검증 명령, 중지 조건을 포함합니다.

유용한 중지 조건:

• 라이브 코드가 핸드오프의 가정과 일치하지 않습니다.
• 검증 명령이 설정된 재시도 제한(기본값: 합리적인 수정 후 두 번 실패)에 도달합니다.
• 작업에 할당된 범위 외부의 파일이 필요한 것으로 보입니다.
• 에이전트가 자신의 주장에 대한 구체적인 증거를 생성할 수 없습니다.

검토 루프

위임된 출력을 전달할 평결이 아니라 검사할 증거로 취급합니다. 중요한 인용 파일을 다시 열고, 위험도가 높은 차이점을 훑어보고, 완료를 주장하기 전에 중요한 검증을 다시 실행하거나 샘플 점검합니다. 위임된 에이전트가 어려운 기술 질문에 대해 의견이 일치하지 않으면 증거와 함께 더 강력한 검토자를 사용합니다. 제품 선택 및 범위 변경은 사용자와 함께 유지합니다.

일반적인 시나리오

다음을 부드러운 제안으로 사용합니다:

• 연구: 광범위한 저장소 스캔, 문서 추출, 소스 비교를 위임합니다. 주 세션은 결과의 우선순위를 정하고 어려운 판단을 에스컬레이션합니다.
• 코딩: 파일 소유권이 명확할 때 경계가 있는 패치, 리팩터, 또는 기계적 편집을 위임합니다. 중앙에서 통합하고 검토합니다.
• 테스트: 적절한 추론 계층에서 검증 전략을 선택한 다음, 저렴한 에이전트를 사용하여 단위 검사, 브라우저 흐름, 스크린샷, 로그 축소를 실행합니다. 정확한 명령, 실패, 가능한 원인, 신호가 불안정한지, 환경적인지, 또는 제품 관련인지 반환하도록 요청합니다.
• 디버깅: 별도의 이론, 로그, 또는 재현 경로에 대해 독립적인 에이전트를 보냅니다. 증거가 여전히 충돌할 때 진단을 에스컬레이션합니다.

작업 예시

Sonnet 주 세션이 "결제 실패하는 체크아웃 테스트를 수정하고 환불 규칙도 강화해"라는 작업을 받고, 프로젝트 기본 설정이 Haiku(탐색), Sonnet(구현), Opus 고노력(위험한 검토), 최대 두 개의 동시 하위 에이전트인 경우:

1. 탐색은 Haiku 하위 에이전트에 위임: 테스트 스위트를 실행하고, 실패를 클러스터링하고, 실패한 테스트, 해당 파일, 정확한 명령을 반환합니다. 두 번째 Haiku 하위 에이전트는 환불 로직이 있는 위치를 매핑합니다.
2. 실패는 오래된 픽스처에 클러스터링됩니다. 이는 경계가 있고 기계적인 수정이므로, 주 세션은 핸드오프 비용을 지불하지 않고 로컬에서 처리합니다.
3. 환불 규칙은 청구 영역을 건드리므로 위험도가 높습니다. 편집 전에, 주 세션은 Opus(명시적으로 요청, effort: high)에 환불 파일, 제안된 변경 사항, 현재 테스트, 그리고 한 가지 질문(이 변경 사항이 기존 환불 경로를 깨뜨리나요?)을 포함한 패킷을 보냅니다.
4. 주 세션은 변경 사항을 적용하고, 직접 테스트를 다시 실행하고, Opus가 표시한 두 파일을 다시 열고, 각 단계를 실행한 모델을 보고하여 사용자가 강력한 검토가 실제로 발생했음을 볼 수 있도록 합니다.

계층 매칭

호스트의 사용 가능한 모델과 사용자의 매핑을 사용하여 주 세션 모델보다 위 또는 아래에서 가장 저렴한 적합한 계층을 선택합니다:

작업	필요한 기능	Claude 예시	Codex 및 기타 호스트
탐색, 요약, 사실 확인	빠르고 정확한 추출	Haiku	사실적 작업에 적합한 빠른 사용 가능 모델
범위가 정해진 구현 및 테스트	확립된 패턴 내에서 안정적인 코딩	Sonnet	범위에 적합한 사용 가능한 코딩 모델
아키텍처, 심층 디버깅, 위험한 검토	시스템 전반의 강력한 추론	Opus 또는 Fable(사용 가능한 경우)	더 강력한 사용 가능한 추론 모델

Claude 이름은 Codex에 전달할 별칭이 아니라 Claude 세션의 예시입니다. Codex 모델 ID를 발명하지 말고 공급업체 간 영구적인 일대일 매핑을 가정하지 마십시오. 호스트의 사용 가능한 모델 선택을 검사하고 명시적인 유효한 이름을 사용하십시오. 사용자가 달리 요청하지 않는 한 일반 라우팅의 경우 현재 공급자를 유지하고, 필요할 때 별도의 다른 공급업체 검토 규칙을 적용하십시오. 모델과 독립적으로 노력을 선택하고 사용자의 노력 제한을 준수하십시오. 모든 에이전트를 최고 노력으로 기본 설정하지 마십시오.

강력한 주 세션은 어려운 결정을 직접 내릴 수 있습니다. 저렴한 세션에서, 간결한 증거 패킷과 함께 어려운 결정이나 검토를 위임한 다음, 결과를 통합하고 필요한 검사를 실행합니다. 호스트가 하나의 모델만 노출하는 경우, 작업을 그 모델에 유지하고 충족되지 않은 강력한 검토 요구 사항을 보고합니다. 노력이 증가했다고 해서 더 높은 모델 계층을 주장하지 마십시오.

저렴한 주 세션에서의 에스컬레이션

사용자의 에스컬레이션 정책에 따라, 익숙하지 않은 아키텍처 변경이나 위험한 불변성에 대한 변경을 구현하기 전에 에스컬레이션합니다. 증거가 충돌하거나 재시도 제한(기본값: 동일한 기술 문제에 대한 두 번의 합리적인 시도)에 도달할 때도 에스컬레이션합니다. 수집된 증거를 재사용하고 동일한 파일에 대한 또 다른 광범위한 탐색 비용을 지불하지 마십시오.

auth, 청구, 권한, 보안, 마이그레이션, 데이터 손실, 공유 상태, 캐싱, 동시성, 모듈 간 동작, 공개 API, 사용자에게 표시되는 워크플로를 높은 위험으로 취급합니다. 결정 또는 기술 검토에 가장 강력한 적합한 계층을 사용합니다. 사용자가 높은 위험 작업에 대해 다른 공급업체의 모델에 의한 검토를 요구하는 경우, 해당 검토를 유지합니다. 다른 모델의 관점을 추가합니다.

Claude Code에서, Agent 호출에 하위 에이전트의 model을 명시적으로 요청하거나 model: opus(및 적절한 경우 effort: high)와 함께 사용자 정의 에이전트를 사용합니다. 지정되지 않은 모델은 더 저렴한 주 모델을 상속할 수 있습니다. 집중된 핸드오프와 함께 일반 하위 에이전트를 사용합니다. 대화 포크는 주 모델을 사용합니다. /tasks를 사용할 수 있을 때 보고된 모델을 확인합니다. Codex 또는 다른 호스트에서, 호스트가 지원하는 에이전트별 선택기를 통해 모델과 추론 노력을 명시적으로 설정합니다. 전체 대화를 상속하면 모델 재정의를 방지할 수 있는 경우 집중된 작업 핸드오프를 사용합니다. 보고된 선택을 확인합니다. 호스트가 에이전트별로 모델을 선택할 수 없는 경우, 라우팅을 시뮬레이션하는 대신 해당 제한을 보고합니다.

주 세션을 선택한 모델에 유지합니다. 이는 라우팅 지침이지 자동 런타임 라우터나 저렴한 모델이 모든 어려운 사례를 감지할 것이라는 보장이 아닙니다. 필요한 모델을 사용할 수 없거나 제한된 경우, 무음으로 더 강력한 검토가 발생했다고 주장하는 대신 제한을 보고합니다.

가드레일

• 즉각적인 차단의 경우, 강력한 전문 지식이나 컨텍스트 격리가 순차적 핸드오프를 정당화하지 않는 한 로컬에서 작업합니다. 가능할 때 기다리는 동안 독립적인 작업을 수행합니다.
• 여러 에이전트가 동시에 동일한 파일을 편집하도록 요청하지 마십시오.
• 위험이 높을 때 하위 에이전트의 결론을 맹목적으로 신뢰하지 마십시오. 중요한 증거를 직접 검사하십시오.
• 보편적인 절감을 주장하지 마십시오. 이 패턴은 탐색과 구현, 테스트 또는 연구를 병렬화할 수 있을 때 가장 잘 작동합니다.

기본 프레이밍

"일상적인 작업은 현재 또는 더 저렴한 모델에 유지하고, 어려운 결정이나 위험한 검토는 필요할 때 더 강력한 에이전트에 위임하겠습니다."