Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
토큰 소모를 최적화하고 출력 효율을 높이기 위해 설계된 Fable 에이전트 스택을 소개합니다. Claude 모델들을 역할별(탐색, 계획, 구현, 검토)로 분리하여 효율적인 워크플로우를 구축하는 방법을 다룹니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 X 토픽: Claude/Anthropic의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기토큰을 무분별하게 소모하지 않는, 출력에 최적화된 저의 Fable 스택을 복사해 가세요:
[작업 설명]
탐색(explore) - 정찰 에이전트 (Opus, low)
계획(plan) - Fable high
[계획 검토]
구현(implement) - Fable medium
차이점 검토(diff review) - Opus high, 새로운 컨텍스트(fresh context)
[구현 검토]
진행 상황을 md 파일에 저장, /clear, 다음 단계 진행
저는 3개의 Claude 에이전트를 사용합니다:
이 파일들을 ~/.claude/agents/[agent].md 에 저장하세요.
그리고 전체 과정을 조율하기 위해 루트 폴더에 CLAUDE.md를 함께 두세요.
Fable은 원본 파일(raw files)을 절대 읽지 않으며(scout가 수행), 차이점(diffs)을 절대 검토하지 않습니다(Opus가 수행).
Fable의 지능은 계획(planning)과 구축(building)을 위해 아껴두세요.
그 외의 모든 것은 토큰 낭비(token sink)입니다.
큰 작업은 단계(phases)로 나뉩니다.
진행 상황은 채팅이 아닌 md 파일에 기록됩니다.
아래에 모든 프롬프트가 표시되어 있습니다.
자유롭게 복사하여 수정해 사용하세요.
[IMG:https://pbs.twimg.com/media/HMNdmOPaAAATNMP.jpg]
[IMG:https://pbs.twimg.com/media/HMNdmxebkAA3mp7.png]