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Claude Fable 5를 1주일 동안 실제 업무에 투입해본 후기
최근 공개되었다가 현재는 사용할 수 없게 된 Anthropic의 실험 모델 Claude Fable 5를 실제 업무와 개인 프로젝트에 약 1주일 동안 사용해본 경험을 정리한 글입니다.
단순한 코딩 테스트가 아니라 인프라 운영, 개발 자동화, 머신러닝 실험, CI 구축, 생산성 도구 개발 등 다양한 실무 작업을 모델에게 맡겨보며 기존 Claude Opus와의 차이를 확인했습니다.
인프라 작업까지 안정적으로 수행
Terraform 기반 인프라 변경부터 배포, 검증, PR 작성까지 전체 작업을 자율적으로 수행했습니다.
특히 이전 세대 모델들이 종종 운영 환경을 망가뜨리는 실수를 했던 것과 달리, 이번에는 안전성을 고려하며 작업을 진행한 점이 인상적이었다고 합니다.
스스로 개발하고 스스로 개선하는 모습
정적 분석 도구를 개발하는 과정에서는 PoC → MVP → 정식 기능 구현 단계를 스스로 나누어 진행했습니다.
흥미로운 점은 개발 중인 도구를 자신의 코드베이스에 직접 적용해보고, 결과를 바탕으로 다시 개선하는 이른바 “도그푸딩(Dogfooding)” 과정을 자율적으로 수행했다는 것입니다.
ML 프로젝트에서는 데이터 전략이 돋보였다
영상 기반 컴퓨터 비전과 시계열 모델 실험에서는 모델 구조 자체보다 데이터 품질 개선에 집중했습니다.
테스트 데이터 부족 문제를 찾아내고, 데이터 확장 방안을 제안했으며, 나아가 제한된 환경에서도 가능한 데이터 수집과 자동 라벨링 전략을 스스로 검증했습니다.
작성자는 이 부분이 기존 Opus 대비 가장 차별화된 지점이었다고 평가했습니다.
오래된 기술 부채를 정리하는 데 강력
1년 이상 미뤄두었던 CI 구축 작업도 과거 작업 로그만 제공하자 거의 완성된 수준으로 구현해 PR까지 생성했습니다.
사람이 계속 미루던 반복 작업이나 기술 부채 정리에 특히 강한 모습을 보였다고 합니다.
가장 흥미로운 결론
흥미롭게도 이 정도 수준으로 개발과 분석을 수행하는 AI에게 커리어 상담을 요청하자, Fable 5는 창업이나 독립보다 오히려 “직장 생활을 계속하는 것이 좋다”는 조언을 했습니다.
수많은 작업을 자율적으로 수행하는 모델이 내린 결론이었기에 오히려 더 설득력 있게 느껴졌다고 합니다.
"그래서 저는 계속 회사에 다니기로 했습니다."
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