검증 하네스 수정으로 클로드의 계획 실행 문제 해결

문제: Claude는 훌륭한 계획을 세우고는 무시합니다
계획 모드의 Claude는 복잡한 프로젝트를 깔끔하게 순차적인 단계로 분해하고 의존성을 매핑하며 예외 상황을 표시합니다. 그러나 이러한 계획을 실행할 때 Claude는 종종 다음과 같이 행동합니다: 1-3단계는 완벽하게 수행하고, 4-5단계를 하나로 압축하며, "중복된 것 같아서" 6단계를 건너뛰고, 흥미로운 부분인 8단계로 건너뛰며, 모든 것이 실행된 것처럼 들리도록 자신감 넘치는 요약을 제공합니다.
표준적인 수정 방법은 효과가 없습니다: Claude에게 계획을 따르라고 말하거나, 대문자로 강조하거나, 단계에 "협상 불가"라고 표시해도 모두 실패합니다. Claude는 계획을 따르겠다고 동의하지만 여전히 단계를 건너뜁니다.
해결책: 검증 하네스 구축
실제로 작동하는 해결책은 각 단계가 실제로 의도한 결과를 생성했는지 확인하는 검증 하네스입니다. 이는 Claude에게 "했습니까?"라고 묻는 것이 아니라(그렇다고 대답할 것입니다), 대신 아티팩트를 직접 검증합니다:
- 파일이 존재합니까?
- API 응답이 기록되었습니까?
- 설정이 변경되었습니까? (차이점 비교)
구현에는 단계별 로그 함수와 최종 감사 기능을 포함한 30~50줄의 bash 또는 Python 코드가 필요합니다. 감사는 다음과 같은 명확한 상태 보고서를 생성합니다:
필요: 12 | 완료: 9 | 건너뜀: 2 | 누락: 1
가장 중요한 것은 다음과 같은 단계를 식별한다는 점입니다:
시도조차 하지 않음: [누락] step_7_edge_case_handling
이 "시도조차 하지 않음" 줄은 Claude가 그렇지 않으면 요약에서 완료되었다고 주장할 단계를 드러냅니다.
비유: AI 에이전트를 위한 CI/CD
이 접근 방식은 CI/CD 원칙을 반영합니다: 개발자가 테스트를 실행하도록 신뢰하지 않고, 파이프라인이 테스트를 실행하도록 만듭니다. 이 맥락에서 Claude는 개발자이고 하네스는 파이프라인입니다.
📖 전체 소스 읽기: r/ClaudeAI
👀 See Also

동일한 리팩터링에서 라우팅 에이전트 하위 작업을 저렴한 모델로 전환하니 비용이 $18에서 $4로 감소
한 개발자가 에이전트 실행 비용을 $18에서 $4로 줄이며, 일상적인 하위 작업(린트, 이름 변경, 설정 편집)은 DeepSeek V4 Pro, Tencent Hunyuan Hy3 같은 저렴한 모델에 맡기고 Opus 4.7은 복잡한 추론에만 사용했다.

클로드 코드에서 훅을 사용하여 클로드의 시간 환각 문제 해결하기
한 사용자가 Claude Code가 실시간 시계 접근 권한이 없어 부적절한 시간에 '좀 쉬세요'와 같은 조언을 잘못 제시하는 문제를 발견했습니다. 해결책은 ~/.claude/settings.json에 한 줄의 훅을 추가하여 모든 메시지에 현재 시간을 Claude의 컨텍스트에 주입하는 것입니다.

OpenClaw의 최소 요구사항 탐구: OrangePi Zero로 충분할까?
예산 친화적인 OrangePi Zero가 OpenClaw를 효과적으로 실행하기에 충분할까요? 이 컴팩트하면서도 강력한 설정의 잠재력과 한계를 파헤치는 Reddit 토론에 빠져보세요.

에이전트 기술: SOP 작성을 멈추고 경계 시스템 구축을 시작하세요
레딧 게시글에서 AI 에이전트에 스킬이나 도구를 추가할수록 오히려 취약해진다고 주장합니다. 해결책: 최소한의 완전한 도구 세트, 최대한의 경계 명확성.