저는 Opus를 정말 좋아합니다.

먼저 페이지 하나를 튜닝하여 원하는 PageSpeed 결과를 얻었고, 그 모든 과정을 ADR_pagespeed-l0-fixes-playbook.md에 기록했습니다.

그 다음 새로운 세션을 열고, 남은 9개의 페이지를 전달한 뒤 해당 플레이북(playbook)을 참조하도록 지정했습니다.

Opus는 스스로 세 개의 서브 에이전트(subagents)를 생성하여 작업을 분배했고, 약 15분 후 해당 페이지들을 구동하는 41개의 프론트엔드(frontend) 파일을 수정했습니다.

전체 세트에서도 동일한 결과가 나왔습니다. 기본적으로 다시 한번 완벽한 Lighthouse 수치를 기록했습니다.

솔직히 말해서, 이런 워크플로우(workflow)를 경험하면 더 이상 "챗봇(chatbot)"이라고 생각하지 않고, "지루한 정리 작업에 대해 불평하지 않는 작은 프론트엔드 팀"이라고 생각하게 됩니다.

업데이트

PSI 플레이북은 기본적으로 제가 페이지 하나를 수동으로 수정하면서 만든 지저분한 체크리스트일 뿐입니다.

저는 페이지 하나를 가져와 PageSpeed Insights (PSI)를 실행한 뒤, 모든 PSI 이슈를 Opus에 붙여넣고 점수가 좋아질 때까지 하나씩 수정했습니다. 그 후 Opus에게 우리가 변경한 모든 사항을 .md 파일로 작성하도록 요청했습니다: 무엇이 문제였는지, 코드베이스(codebase)의 무엇이 원인이었는지, 어떤 파일이 수정되었는지, 이후 어떻게 확인하는지