Type: Reddit post Author: Striking-Buffalo-310 Original Date: 2026-06-01
Summary
Principal Architect가 자신의 9-에이전트 Spec-Driven Development 하네스를 공개합니다. 각 개발 단계(초기화, 탐색, 제안, 명세, 설계, 태스크, 적용, 검증, 아카이브)에 서로 다른 AI 모델을 할당하여 비용을 최적화했습니다. OpenCode Go 12-15의 비용으로 운영합니다. 핵심 통찰은 각 단계가 완전히 다른 인지 능력을 요구하며, 모든 단계에 프론티어 모델을 사용하는 것은 낭비라는 점입니다.
Key Insights
- Per-phase model selection — 각 개발 단계의 특성에 맞춰 모델을 선택함으로써 비용 대비 효율 극대화.
- OpenCode Go 정액제 활용 — $10/월로 9개 페이즈 중 8개 커버. 외부 지출 최소화.
- GLM-5.1의 반성적 추론 강점 — 종합 벤치마크보다 실제 제안 및 명세 비평 단계에서 Kimi보다 우수.
- Qwen3-Coder 480B의 검증 특화 — 도구 호출 정확성(특히 쉘 호출)이 검증 단계에서 중요.
- Flash 모델의 전략적 사용 — init/tasks/archive 단계는 추론 이점이 없으므로 Flash 사용이 비용 최적화의 핵심.
Details / Notable Points
- Kimi K2.6은 reasoning tiers(low/med/high) 대신 Thinking/Instant 모드 사용.
- GLM-5.1은 Code Arena Elo 차이가 실제 성능 차이로 나타남.
- Qwen3-Coder 480B의 7포인트 도구 호출 정확성 격차가 검증에서 중요.
- OpenCode Go는 GLM-5.1, Kimi K2.6, DS V4 Pro, DS V4 Flash를 포함.
- 오케스트레이터(Claude Sonnet 4.6)는 코드가 아닌 게이트(gates) 조정.
- 댓글에서 OpenSpec과의 유사성이 언급되었으나, 작성자는 DB 기반 클라우드 모드, 로컬 메모리, 선검증(pre-commit validator), 30+ 하네스 패턴 등의 차별점을 강조.