클로드 코드 개발자는 적응적 사고의 결함을 인정하고 해결책을 제공합니다.

✍️ OpenClawRadar📅 게시일: April 17, 2026🔗 Source
클로드 코드 개발자는 적응적 사고의 결함을 인정하고 해결책을 제공합니다.
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Anthropic의 Claude Code 창시자인 Boris Charny는 2월부터 보고된 성능 문제에 대해 Hacker News에서 개발자들과 공개적으로 논의했습니다. 초기에는 문제를 사용자 설정 탓으로 돌렸으나, 버그 기록을 검토한 후 입장을 바꾸었습니다.

초기 입장: 설정 문제

Charny의 첫 번째 설명은 의도적인 두 가지 변경 사항을 지적했습니다: 사고 과정 숨기기(UI 변경)와 기본 노력 수준 낮추기. 암묵적인 메시지는 성능이 저하된 것이 아니라 사용자들이 새로운, 낮은 비용의 기본값을 경험하고 있다는 것이었습니다. 그는 이전 성능 수준을 위해 설정을 /effort high로 되돌릴 것을 제안했습니다.

인정으로의 전환

이미 최고 노력 설정을 사용 중임에도 여전히 문제를 겪는 사용자들의 증거를 접한 후, Charny는 버그 보고서를 분석하고 일반적인 설정 설명에서 구체적인 기술적 진단으로 이동했습니다.

최종 입장: 구체적인 결함 확인

Charny는 사용자들의 경험을 명시적으로 인정하며, "적응형 사고" 기능이 "추론을 과소 할당하고 있다"고 양보했습니다. 그는 이 문제가 노력 기본값과 관련이 없다고 확인했는데, 텔레메트리 데이터가 영향을 받은 세션들이 모든 요청에 effort=high를 보내고 있음을 보여주었기 때문입니다.

그의 최종 메시지는 다음과 같이 밝혔습니다: "데이터는 적응형 사고가 특정 턴에서 추론을 과소 할당하고 있음을 가리킵니다 — (stripe API 버전, git SHA 접미사, apt 패키지 목록을) 조작한 특정 턴에서는 추론이 전혀 발생하지 않았던 반면, 깊은 추론이 이루어진 턴들은 정확했습니다."

임시 해결책과 조사

Charny는 임시 해결책을 제공했습니다: CLAUDE_CODE_DISABLE_ADAPTIVE_THINKING=1은 모델이 턴마다 결정하도록 하는 대신 고정된 추론 예산을 강제합니다. 그는 모델 팀이 이 문제를 조사 중이라고 언급했습니다.

이 논의는 Anthropic 기술 직원과 외부 개발자 간의 직접적인 소통을 보여주며, Claude Code의 성능에 영향을 미치는 기술적 문제에 대한 투명성을 드러냅니다.

📖 Read the full source: r/ClaudeAI

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