Opus 5.5, 지금까지 써본 최고의 작업 추정 모델... 캘리브레이션 주목
원문 제목 — Opus 5.5 is the best work estimator model i've ever used. This is calibration th
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Opus 5.5는 내가 지금까지 사용해본 최고의 작업 추정 모델이다.
점점 더 많은 작업을 위임하게 되면서 이러한 캘리브레이션은 갈수록 중요해진다. 열정적이고 지칠 줄 모르며 민망할 정도로 병렬화 가능한 AGI가 2~3시간 만에 해낼 수 있는 일을 두고, 인간이라면 걸릴 2~3 근무일이 소요된다고 말하지 말라는 것이다.
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🔍 루키 분석
@swyx는 Opus 5.5가 작업 소요 시간을 인간 기준이 아닌 AI의 실제 처리 속도에 맞춰 추정하는 점을 높이 평가하며, 작업 위임이 늘어날수록 이런 캘리브레이션이 중요해진다고 주장했다. 댓글에서는 플래너와 실행 모델을 조합한 워크플로, 추정 오류 가능 요인의 명시, 타임스탬프 기반 시간 기록, 진행 중 추정 갱신 등 에이전트 추정의 신뢰성을 둘러싼 의견이 이어졌다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
Opus 5.5는 이미 내 큰 코딩 작업을 계획해서 GPT 6.1 Sol에 넘겨준다. 플래너가 40분짜리 작업에 3일이라고 하면 이 설정 전체가 우스꽝스러워진다.
에이전트가 대부분의 작업을 수행하는 시점에는 캘리브레이션된 추정이 이상적이다. 모델이 불안정한 테스트 스위트나 누락된 권한처럼 추정을 어긋나게 만들 수 있는 요인도 함께 말하게 하겠다. 그래야 주간 계획을 세우는 사람이 어떤 작업에 아직 사람의 장애물 해제가 필요한지 알 수 있다.
드디어 스프린트 계획 회의를 몰래 포함하지 않는 추정이 나왔다.
시간이 우리의 경우 가장 캘리브레이션이 부족한 부분이었다. 30분 전에 작성한 규칙을 '어제' 작성했다고 말해 약 40배나 벗어났다. 이제 우리의 규칙은, 일이 언제 발생했는지는 타임스탬프에서 가져오고 AI의 기억은 절대 사용하지 않으며, 작업 소요 시간을 추측하지 않는 것이다.
작업이 진행되는 동안 추정치를 수정하는가? 유용한 에이전트 ETA는 가정이 깨질 때 움직여야지, 기계가 더 이상 믿지 않는 마감 시한을 향해 카운트다운만 계속해서는 안 된다.