코딩 시 계획-구현-검수를 다른 모델로 나눠 맡기는 워크플로 문의
작성자는 코드 작업을 세 단계로 나눠 각기 다른 에 맡기고 있다. 계획 단계는 (예: Opus급)이 담당하고, 실제 구현은 좀 더 가벼운 모델(GPT 계열, )이 수행하며, 마지막 검수(코드 감사)는 다시 이 맡는 방식이다. 같은 모델이 자기가 쓴 코드를 스스로 감사하면 문제를 놓치기 쉽다는 우려에서, 굳이 다른 모델(혹은 더 )이 검수를 맡는 구조를 택했다.
다만 이 넉넉한 한 도구(코덱스 계열)로 대부분을 처리하고, 마지막에만 다른 을 불러 전체를 훑는 방식이 효율적인지 궁금해한다. 비슷한 방식을 쓰는 사람이 있는지, 계획용 고성능 모델·구현용 경량 모델·감사용 고성능 모델 조합을 최적화하는 팁이 있는지 묻고 있다.
핵심 포인트
- 계획은 , 구현은 경량 모델, 최종 검수는 다시 이 맡는 3단계 워크플로
- 같은 모델이 자기 코드를 감사하면 문제를 못 찾을 수 있다는 우려에서 나온 접근
- 이 넉넉한 도구를 구현에 주로 쓰고, 검수만 다른 모델을 불러오는 방식의 효율성을 질문
- 커뮤니티에 비슷한 워크플로 경험과 최적화 팁을 요청