요 며칠 X에서 조회 수가 크게 늘어난 게시물이 하나 있었어요. ‘23세 중국인 개발자’가 Claude Code 300개를 병렬로 실행하고, 각 출력 결과를 약 100밀리초 만에 원본 파일과 대조해 확인한 뒤, 회사 프로필 100여 개를 오류 없이 Obsidian에 기록했다는 내용이었죠.
이 게시물에서 정말 배울 만한 점은 바로 이 접근 방식이에요. 비싼 모델이 작업하고, 저렴한 모델이 진위를 검증해요. 기준에 맞지 않으면 다시 작업하게 하고, 검증을 통과한 결과만 저장하는 거죠.
한 편만 그대로 따라 하면 작동하는 튜토리얼이에요. 전체 과정은 GUI 조작과 ‘Claude Code에게 편하게 말하기’가 중심이라, 코드를 쓸 줄 몰라도 괜찮아요.
핵심 가치: 이 글을 끝까지 읽으면 내 컴퓨터에 소규모 리서치 에이전트 군집을 구축할 수 있어요. 메인 세션은 주제를 나누고, 여러 리서치 서브 에이전트는 자료를 병렬로 조사해요. 저렴한 검증 서브 에이전트는 결과를 하나씩 꼼꼼히 확인하고, 검증을 통과한 결론은 출처와 검증 표시를 붙여 Obsidian 보관함에 자동으로 기록해요.
Obsidian과 Claude Code로 만드는 리서치 에이전트 군집: 시작하기 전에
시작하기 전에 아래 조건을 먼저 확인해 주세요.
- 목표: 메인 세션(Opus)이 문제를 나누고 결과를 종합합니다. 리서치 하위 에이전트(Sonnet) 2~3개가 자료를 병렬로 조사하고, 검증 하위 에이전트(Haiku) 1개가 각 항목의 사실 여부를 확인합니다. 검증을 통과한 결론은 Obsidian의 「리서치 노트」 폴더에 저장합니다.
- 소요 시간: 처음 설정할 때는 반나절 정도 잡아 주세요. 이후에는 매번 작업 목록을 작성한 뒤 한마디로 작업을 맡기면 됩니다.
- 사전 준비: Obsidian 데스크톱 앱과 Claude Code를 설치하고, APIYI 계정을 준비해 주세요. 컴퓨터에서 인터넷에 접속해 자료 링크를 열 수 있어야 합니다.
- 난이도: 입문 수준입니다. 전체 과정에서 코드를 작성할 필요는 없고, 설정 파일은 선택 사항인 접이식 블록에만 나옵니다.
아래는 전체 과정입니다. 각 단계에는 완료 여부를 확인할 기준도 함께 적었습니다. 한 단계를 마친 뒤 기준에 맞는지 확인하고 다음 단계로 넘어가세요.
| 단계 | 할 일 | 완료 기준(완료 후 확인할 내용) |
|---|---|---|
| ① 저장소 만들기 | Obsidian 저장소, 폴더 4개, CLAUDE.md 만들기 | Obsidian 왼쪽에 폴더 4개가 보이고, 루트 폴더에 CLAUDE.md가 있음 |
| ② 토큰 연결하기 | Claude Code에 APIYI 토큰 연결하기 | 저장소 폴더에서 Claude Code를 열고 정상적으로 대화할 수 있음 |
| ③ 하위 에이전트 만들기 | Claude에게 리서처와 검증 에이전트 만들기 | /agents를 입력하면 하위 에이전트 2개가 표시됨 |
| ④ 작업 맡기기 | 작업 목록을 작성하고 한마디로 병렬 실행하기 | 「원본 자료」 폴더에 각 작업의 발췌 파일이 생김 |
| ⑤ 검증 반복하기 | 수정 요청 후 다시 작성하게 하기, 최대 3회 | 통과한 결론은 「리서치 노트」에, 통과하지 못한 내용은 「반려 기록」에 들어감 |
| ⑥ 결과 확인하기 | Obsidian에서 검증 완료 노트 필터링하기 | 노트 속성에 status, 출처, 검증 모델, 날짜가 표시됨 |
리서치 에이전트 스웜 핵심 정리
| 구분 | 내용 | 이 글에서의 활용 |
|---|---|---|
| 공식 문서（Claude Code / Obsidian） | 하위 에이전트는 독립적인 컨텍스트를 사용하고, 도구와 모델을 지정할 수 있어요. 병렬 리서치는 공식 문서에 명시된 사용 방식이에요. WebSearch는 세션당 최대 200회 사용할 수 있으며, 모든 하위 에이전트가 한도를 공유해요. Obsidian 보관함은 Markdown 파일을 담은 일반 폴더라서 외부 변경 사항도 자동으로 새로고침돼요. | 환경을 구성하는 근거 |
| 제3자의 단일 실측 | 노트 560개가 있는 테스트 보관함에서 15개 질문을 진행했어요. 플러그인을 하나도 설치하지 않은 Claude Code도 모두 정답을 맞혔고, 토큰 사용량은 가장 적었어요. | “처음부터 플러그인을 설치할 필요는 없다”는 참고 사례. 대규모 보관함에서도 같은 결과가 나온다는 뜻은 아니에요. |
| 온라인에서 떠도는 이야기 | 23세 개발자, 300개 병렬 실행, 100밀리초 검증, 오류 제로라는 주장과 다른 인기 게시물에 등장한 --command-center, REA, JEV 등이 있어요. |
아이디어만 참고하세요. 후자의 기능은 공식 CLI 참조 문서에 없으니 그대로 따라 하지 마세요. |
리서치 스웜에서 ‘작업’과 ‘진위 확인’을 서로 다른 역할로 나누는 이유
검증 절차 없이 에이전트 수만 늘리면 병렬 작업이 많아질수록 환각도 더 많이 섞여 들어와요. 리서치와 검증을 서로 다른 모델에 맡기면, 검증 담당자는 “이 결론을 뒷받침하는 근거를 원문 발췌문에서 찾을 수 있는가?”라는 질문에만 답하면 돼요. 리서치 자체보다 훨씬 간단한 작업이므로 비용이 저렴한 Haiku만으로도 충분해요.
댓글에서 나온 유용한 조언도 있어요. 검증 담당자는 리서치 담당자의 추론 과정을 보지 말고, 결론과 원문만 확인해야 해요. 그래야 리서치 담당자의 설명에 휩쓸리지 않아요. 그리고 검증 담당자는 “통과 / 반려 + 이유”만 출력해야 하며, 직접 내용을 수정해서는 안 돼요. 검증 담당자까지 내용을 고치기 시작하면 리서치 담당자와 역할이 뒤섞여요. 이 글의 설정은 이 두 가지 원칙을 그대로 따릅니다.
Obsidian을 처음 쓸 때 플러그인이나 MCP를 설치하지 않아도 되는 이유
Obsidian 보관함은 기본적으로 폴더예요. Claude Code에 내장된 읽기·쓰기 도구로 그 안의 .md 파일을 바로 다룰 수 있고, Obsidian은 변경 사항을 자동으로 새로고침해 표시해요. 앞서 언급한 제3자 실측(노트 560개 규모의 작은 보관함, 도구별 1회 실행)에서는 아무것도 설치하지 않은 대조군이 오히려 토큰을 가장 적게 사용했어요. 따라서 처음 시작할 때는 플러그인 설치에 공들이지 않아도 돼요. 보관함 규모가 커졌을 때 성능이 어떤지는 아직 확인된 데이터가 없습니다.
Obsidian과 Claude Code로 리서치 스웜 빠르게 시작하기
① 단계: Obsidian 보관함을 만들고 CLAUDE.md 작성하기
Obsidian을 열고 「새 보관함」을 선택한 다음, 이름은 리서치 보관함으로 지정하세요. 위치는 「문서」처럼 찾기 쉬운 디렉터리를 선택하면 돼요. 이 보관함을 다른 보관함의 폴더 안에 만들지는 마세요. 보관함 안에 보관함을 만들면 내부 링크가 작동하지 않을 수 있어요.
왼쪽 파일 탐색기에서 마우스 오른쪽 버튼을 눌러 「새 폴더」를 선택하고, 다음 네 개의 폴더를 만드세요. 작업 목록, 원본 자료, 리서치 노트, 반려 기록.
그런 다음 보관함 루트 디렉터리에 CLAUDE.md라는 노트를 만들고, 자료 입력 규칙을 작성하세요. Claude Code는 이 디렉터리에서 실행될 때마다 이 파일을 읽어요.
# 리서치 보관함 자료 입력 규칙
1. 다음 4개 폴더만 읽고 쓴다: 작업 목록, 원본 자료, 리서치 노트, 반려 기록. .obsidian 폴더는 절대 읽거나 쓰지 않는다.
2. 모든 결론에는 출처 링크와 원문 발췌문을 첨부한다(인용문은 원문 그대로 옮긴다).
3. 검증 담당자가 확인하지 않은 내용은 「리서치 노트」에 쓰지 않는다.
4. 3회 넘게 반려되어도 통과하지 못한 내용은 이유를 적어 「반려 기록」에 저장하고, 사람의 검토를 기다린다.
5. 리서치 노트 상단에 속성을 작성한다: status, 출처, 검증 모델, 날짜.
완료 후 확인할 내용: Obsidian 왼쪽에 폴더 4개와 CLAUDE.md가 보여요. 루트 디렉터리에는 .obsidian 설정 폴더도 있지만, Obsidian은 기본적으로 이 폴더를 숨겨요. Obsidian 자체 설정이 저장되는 곳이므로 어떤 에이전트도 수정해서는 안 됩니다.
② 단계: Claude Code에 APIYI 토큰 연결하기
이 글에서는 설정 세부 사항을 다시 설명하지 않을게요. magpie로 창에서 Claude Code, Codex, Pi, Hermes 등 도구를 한 번에 연결하는 방법 튜토리얼을 따라 그래픽 창에서 APIYI 토큰을 연결한 다음 여기로 돌아오세요.
확인할 점은 두 가지뿐이에요.
- APIYI 콘솔에서 토큰을 만들 때 그룹으로 ClaudeCode를 선택하세요.
- 엔드포인트 주소는
https://api.apiyi.com으로 입력하고, 끝에/v1을 추가하지 마세요.
연결한 뒤 리서치 보관함 폴더에서 터미널을 열고 claude를 입력해 실행하세요. 아무 질문이나 입력했을 때 정상적으로 답변하면 연결된 거예요.
선택 사항: settings.json 직접 작성하기（그래픽 인터페이스를 사용하지 않을 경우）
`~/.claude/settings.json`을 편집하고 `env` 필드에 다음 두 항목을 입력하세요. 변수 이름은 `ANTHROPIC_API_KEY`가 아니라 `ANTHROPIC_AUTH_TOKEN`이에요.
{
"env": {
"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.apiyi.com",
"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "내 APIYI 토큰"
}
}
실행할 때마다 공식 사이트에 로그인하라고 계속 표시되면 `~/.claude.json`에 `”hasCompletedOnboarding”: true`를 추가하세요.
완료 후 확인할 내용: Claude Code가 정상적으로 질문에 답변해요. APIYI 콘솔에서 해당 토큰의 사용 기록이 보인다면, 요청이 실제로 이 토큰을 통해 전송된 거예요.
③ 단계: Claude Code에 한 문장으로 리서치 담당자와 검증 담당자 하위 에이전트 만들기
하위 에이전트는 YAML 헤더가 있는 Markdown 파일이에요. 직접 작성하지 말고 Claude에게 맡기면 됩니다. Claude Code에 다음 내용을 입력하세요.
현재 프로젝트의 .claude/agents/ 아래에 하위 에이전트 두 개를 만들어 주세요.
1. researcher（리서치 담당자）: 모델 claude-sonnet-5-5. WebFetch만 사용해 작업 목록에 제공된 링크를 읽고,
각 결론에 출처 링크와 원문 발췌문을 첨부해 「원본 자료」 폴더에 결과를 작성하세요. Agent 도구는 제공하지 마세요.
2. fact-checker（검증 담당자）: Read, Grep, Glob만 제공하고,
Write, Edit, Agent는 제공하지 마세요. 이 에이전트에는 “결론 + 원문 발췌문 + 출처 파일 경로”만 전달하고,
리서치 담당자의 추론 과정은 보여주지 마세요. 「통과」 또는 「반려 + 이유」만 출력하고, 어떤 내용도 직접 수정하지 않도록 하세요.
메인 세션은 claude-opus-5-5를 사용해 질문을 나누고, 작업을 배정하고, 결과를 취합해요. 실행 후 /model로 모델을 전환하거나 ② 단계에서 사용한 도구 설정에서 바로 지정할 수 있어요.
선택 사항: 두 하위 에이전트 파일 예시 보기
`.claude/agents/researcher.md`：
---
name: researcher
description: 작업 목록에 제공된 링크를 읽고 출처와 원문 발췌문을 포함한 리서치 결론을 작성한다
tools: Read, Grep, Glob, WebFetch, Write
model: claude-sonnet-5-5
maxTurns: 20
---
당신은 리서치 담당자입니다. 작업에 제공된 링크만 읽으세요. 각 결론은 다음 형식으로 작성하세요.
결론 / 출처 링크 / 원문 발췌문（원문 그대로 인용）. 「원본 자료」 폴더에 작성하고 다른 디렉터리는 건드리지 마세요.
`.claude/agents/fact-checker.md`：
---
name: fact-checker
description: 결론이 원문 발췌문으로 뒷받침되는지 항목별로 확인하고, 판정만 내리며 수정하지 않는다
tools: Read, Grep, Glob
model: claude-haiku-5-5
maxTurns: 8
---
당신은 검증 담당자입니다. 결론과 원문만 확인하고, 추론 설명은 받지 않습니다.
각 항목에 「통과」 또는 「반려: 이유」를 출력하세요. 발췌문으로 뒷받침되지 않거나, 숫자가 맞지 않거나, 출처가 누락된 경우에는 모두 반려하세요.
쓰기 권한은 없으며, 표현을 바꾸는 것 외에 어떤 수정도 제안해서는 안 됩니다.
참고: 처음 .claude/agents/ 디렉터리를 만든 뒤에는 Claude Code 세션을 종료한 후 다시 열어야 해요. 이후 하위 에이전트 파일을 수정하면 몇 초 안에 자동으로 반영됩니다. Agent 도구를 제공하지 않은 하위 에이전트는 또 다른 하위 에이전트를 만들 수 없어요. 이렇게 해야 에이전트가 여러 단계로 계속 분기하는 일을 막을 수 있습니다.
완료 후 확인할 내용: /agents를 입력하면 목록에 researcher와 fact-checker가 나타나고, 각각 지정한 모델이 표시돼요.
④ 단계: 작업 목록을 작성하고 한 문장으로 병렬 리서치 요청하기
Obsidian의 「작업 목록」 폴더에 첫 번째 작업.md라는 파일을 만드세요. 아래는 제품 5개를 조사하는 예시예요. 각 항목에 확인할 링크를 직접 입력합니다. 제3자 게이트웨이를 통해 호출할 때 WebSearch를 사용할 수 있는지는 공식 문서에 나와 있지 않아요. 따라서 링크를 직접 제공하고 하위 에이전트가 WebFetch로 읽게 하는 편이 가장 확실합니다.
# 첫 번째 작업: 제품 5개의 요금과 기능
1. 제품 A: 요금 페이지 https://example-a.com/pricing , 기능 페이지 https://example-a.com/features
2. 제품 B: https://example-b.com/pricing
3. 제품 C: https://example-c.com/docs/plans
4. 제품 D: https://example-d.com/pricing
5. 제품 E: https://example-e.com/changelog
각 항목에 답할 내용: 가장 저렴한 유료 플랜 가격, 무료 플랜 유무, 가장 최근 기능 업데이트.
Claude Code로 돌아가 다음 문장을 입력하세요.
작업 목록/첫 번째 작업.md를 읽고 5개 작업을 researcher 하위 에이전트에 나눠 병렬로 조사하게 해 주세요.
각 결과는 「원본 자료」에 저장하세요. 모두 끝나면 항목별 결론 개수를 알려 주세요.
위의 제품 5개는 예시일 뿐이에요. 경쟁사 모니터링, 논문 핵심 내용, 업계 뉴스 등으로 바꿔도 방식은 같아요. 각 작업에 링크를 제공하고, 어떤 질문에 답할지 적어 주면 됩니다.
완료 후 확인할 내용: Obsidian의 「원본 자료」 폴더에 파일 5개가 차례로 생기고, 각 파일에는 “결론 / 출처 링크 / 원문 발췌문” 형식의 항목이 들어 있어요.
⑤ 단계: 검증 순환 설정하기. 반려는 최대 3회까지
메인 세션에 이어서 다음 내용을 입력하세요.
「원본 자료」의 각 결론에 대해 “결론 + 원문 발췌문 + 출처 경로”만 fact-checker에 전달하세요.
통과한 내용은 「리서치 노트」에 작성하고, 상단 속성에는 status: 검증 완료, 출처, 검증 모델: claude-haiku-5-5, 날짜를 입력하세요.
반려된 내용은 이유를 researcher에 전달해 다시 작성하게 한 뒤 재검증하세요. 최대 3회까지만 반복하세요.
3회 후에도 통과하지 못하면 이유를 덧붙여 「반려 기록」에 작성하고, 리서치 노트에는 넣지 마세요.
이것이 공식 문서에서 말하는 “연쇄 하위 에이전트” 방식이에요. A 하위 에이전트가 작업을 마치면 결과를 B 하위 에이전트에 넘기는 구조죠. 이 과정에서 메인 세션은 조정자 역할을 하며, 검증 담당자에게 결론과 원문만 전달하고 추론 과정은 보여주지 않도록 엄격히 관리합니다.
완료 후 확인할 내용: 「리서치 노트」에는 검증된 결론이, 「반려 기록」에는 이유가 첨부된 항목이 생길 수 있어요. 반려 기록이 생기는 건 정상이에요. 검증 담당자가 제대로 작동하고 있다는 뜻입니다.
⑥ 단계: Obsidian에서 검증된 결론 확인하기
리서치 노트 하나를 열어 상단 속성이 다음과 비슷한지 확인하세요.
---
status: 검증 완료
출처: https://example-a.com/pricing
검증 모델: claude-haiku-5-5
날짜: 2026-10-21
---
Obsidian 검색창에 [status:검증 완료]를 입력하면 검증을 통과한 노트를 모두 찾을 수 있어요. 검수할 때는 두세 개를 무작위로 골라 출처 링크를 열고, 원문을 직접 확인하는 것이 좋습니다.
완료 후 확인할 내용: 검색 결과에 나타난 모든 결론을 원문까지 추적할 수 있고, 의심스러운 내용은 「반려 기록」에 모여 있어 직접 판단할 수 있어요.
리서치 에이전트 스웜의 세 가지 모델 역할 분담과 가격
세 역할 모두 같은 APIYI 토큰을 사용하고, 모델명만 달라요. 아래 가격은 APIYI의 2026-10-21 가격 API(default 그룹) 기준이며, ClaudeCode 그룹은 기본적으로 5% 할인돼요.
| 역할 | 모델명 | 입력(백만 토큰당 달러) | 출력(백만 토큰당 달러) | 선택 이유 |
|---|---|---|---|---|
| 메인 세션: 문제 분해·종합 | claude-opus-5-5 |
4 | 20 | 전체 흐름을 조율해야 하지만 호출 횟수는 적어요 |
| 조사원: 자료 병렬 읽기 | claude-sonnet-5-5 |
2 | 10 | 자료를 읽고 요약하는 능력이 뛰어나며 가성비도 균형 잡혀 있어요 |
| 검증자: 항목별 사실 확인 | claude-haiku-5-5 |
0.10 | 0.50 | 간단한 작업을 자주 호출하므로 저렴한 모델을 써요 |
비용과 관련해 몇 가지 짚고 넘어갈 점이 있어요. 하위 에이전트가 많아질수록 각 에이전트가 반환하는 결과가 길어져 메인 세션의 컨텍스트를 더 많이 차지해요. 각 하위 에이전트도 실행 중에 토큰을 별도로 사용하고요.
조사 에이전트 군집에서 자주 발생하는 문제와 해결 방법
| 증상 | 흔한 원인 | 해결 방법 |
|---|---|---|
| 하위 에이전트가 호출되지 않음 | agents 디렉터리를 처음 만든 뒤 세션을 다시 열지 않음; description이 너무 모호함 |
Claude Code를 종료한 뒤 다시 실행하세요. 작업을 맡길 때 “researcher 하위 에이전트를 사용해”라고 직접 지정하세요. |
| 검증 에이전트가 직접 내용을 수정함 | tools에 Write / Edit가 포함되어 있거나 모든 도구를 상속함 |
fact-checker.md를 열어 tools에 Read, Grep, Glob만 있는지 확인하세요. |
.obsidian 폴더에 파일을 씀 |
CLAUDE.md가 보관함 루트에 없거나 규칙이 명확하지 않음 |
CLAUDE.md를 루트로 옮기고 “절대 .obsidian을 읽거나 쓰지 말 것”이라는 규칙을 추가하세요. |
| 401 오류가 발생함 | 토큰을 잘못 입력했거나 ClaudeCode 그룹이 아니거나 API_KEY 변수를 사용함 |
토큰을 다시 복사하고 그룹을 확인하세요. 변수 이름은 AUTH_TOKEN으로 바꾸세요. |
| 요청 주소 오류가 발생함 | 주소 끝에 /v1이 추가되어 있음 |
https://api.apiyi.com으로 바꾸세요. |
| WebSearch를 사용할 수 없음 | 타사 게이트웨이를 거치는 경우 공식적으로 지원 여부가 안내되지 않았거나, 200회 세션 한도를 모두 사용함 | 작업 목록에 링크를 직접 추가하고 WebFetch를 사용하세요. /clear로 새 대화를 시작하세요. |
| Obsidian에서 새 노트가 보이지 않음 | Claude Code가 다른 디렉터리에 파일을 썼거나, 같은 보관함을 열지 않음 | Claude Code에 “방금 파일을 쓴 절대 경로가 어디야?”라고 물어보고 보관함 경로와 비교하세요. |
현재 세션에서 사용할 수 있는 도구가 무엇인지 모르겠다면 Claude에 “지금 사용할 수 있는 도구가 뭐야?”라고 물어보세요. 사용 가능한 도구 목록을 알려줍니다.
Obsidian과 Claude Code로 조사 에이전트 군집을 만들지 않는 편이 나은 경우
이 구성에는 일정한 운영 비용이 들어서 모든 상황에 적합한 것은 아니에요. 다음과 같은 경우에는 Claude와 단독으로 대화하는 편이 더 효율적입니다.
- 정보 한두 개만 확인하는 경우: 질문 분해, 작업 배정, 검증에 드는 비용이 조사 자체보다 커요.
- 자료가 한 편의 글에 모두 있는 경우: Claude가 글을 읽고 바로 요약하면 되므로 병렬 처리가 필요하지 않아요.
- 실시간 데이터가 필요한 경우: 주가나 실시간 환율 같은 데이터는 웹페이지를 읽으면 오래된 정보가 나올 수 있으므로 전용 데이터 인터페이스를 호출하는 편이 적합해요.
- 예산이 빠듯한 경우: 하위 에이전트를 여러 개 사용하면 토큰 소비가 배로 늘어납니다. 먼저 단일 세션으로 요구 사항을 처리하는 편이 경제적이에요.
Obsidian과 Claude Code로 만드는 조사 에이전트 군집 빠른 참고표
이 표를 저장해 두고, 새로운 조사 작업을 시작할 때마다 참고하세요.
| 항목 | 값 또는 방법 |
|---|---|
| 저장소 구조 | 작업 목록 / 원본 자료 / 조사 노트 / 반려 기록 + 루트 디렉터리의 CLAUDE.md |
| API 주소 | https://api.apiyi.com（/v1을 붙이지 않음） |
| API 키 | APIYI ClaudeCode 그룹의 API 키 하나를 세 가지 모델이 함께 사용 |
| 모델 역할 | 메인 세션 opus-5-5 / 조사 sonnet-5-5 / 검수 haiku-5-5 |
| 검수 담당자 도구 | Read, Grep, Glob만 사용하고 Write, Edit, Agent는 사용하지 않음 |
| 검수 규칙 | 결론과 원문만 확인하고, 통과 또는 반려만 출력. 최대 3회 진행 |
| 웹 연결 | 작업 목록에 링크를 넣고 WebFetch 사용. WebSearch는 세션마다 200회씩 공유 |
| 필터링 | Obsidian에서 [status:已核查] 검색 |
| 비용 관리 | 먼저 3개 작업을 시험 실행한 뒤, APIYI 콘솔에서 API 키 사용량 확인 |
자주 묻는 질문
Q1: ‘조사 에이전트 군집’이란 무엇인가요?
여러 AI 하위 에이전트가 동시에 나눠서 자료를 조사한 뒤, 다른 모델이 항목별로 검수하는 방식이에요. 이 글에서 다루는 구성은 메인 세션 하나에 조사 담당자 2~3명, 검수 담당자 1명을 더하는 방식이에요. 규모는 작지만 ‘작업 수행’과 ‘진위 판별’을 분리하는 핵심 아이디어는 잘 갖추고 있어요.
Q2: 온라인에서 화제가 된 ‘Claude Code 300개, 오류 0건’은 사실인가요?
확인할 수 없어요. 개발자의 신원, 300개 동시 실행, 100밀리초, 오류 0건 모두 게시물에서 주장한 내용일 뿐이고, 이를 옮긴 게시물마다 수치도 서로 달라요. 이 글에서는 ‘비싼 모델은 작업을 맡고, 저렴한 모델은 검수한다’는 아이디어만 참고했어요.
Q3: 게시물에 나온 –command-center 지휘관 모드는 어떻게 켜나요?
사용할 수 없어요. Claude Code 공식 CLI 참고 문서에는 이 매개변수가 없고, REA와 JEV도 공식 기능이 아니에요. 병렬 작업에는 공식 하위 에이전트를 사용하세요. 장시간 실행이 필요하다면 공식 문서의 권장에 따라 background agents（`claude agents`）를 사용하면 돼요.
Q4: Obsidian 플러그인이나 MCP를 꼭 설치해야 하나요?
처음 시작할 때는 필요 없어요. 한 개발자가 노트 560개가 있는 작은 저장소에서 단일 테스트를 진행했는데, 아무것도 설치하지 않은 Claude Code도 모든 질문에 올바르게 답했고 토큰 사용량도 가장 적었어요. 저장소 규모가 더 커졌을 때도 같은 결과가 나올지는 아직 데이터가 없어요.
Q5: 모델 세 가지를 각각 신청해 API 키를 발급받아야 하나요?
그럴 필요 없어요. APIYI apiyi.com에서 ClaudeCode 그룹의 API 키 하나를 만들면 메인 세션과 두 하위 에이전트가 함께 사용할 수 있어요. 각 설정에 서로 다른 모델 이름만 지정하면 돼요.
Q6: 이번 조사에 비용이 얼마나 들었는지 어떻게 알 수 있나요?
APIYI 콘솔에 로그인해 해당 API 키의 사용량과 로그를 확인하면 돼요. 먼저 작은 작업 3개를 실행해 실제 사용량을 확인한 뒤 작업 규모를 늘리는 것을 권장해요.
Q7: 검수 담당자를 추가하면 오류가 0건이 되나요?
그렇지는 않아요. 검수 담당자는 결론과 발췌 내용이 일치하는지 판단할 수 있지만, 원문 자체에 오류가 있거나 발췌한 부분이 편향되어 있으면 알아채지 못할 수도 있어요. 따라서 ⑥단계에서는 몇 건을 직접 표본 검사하고, 반려 기록도 주기적으로 확인하는 것이 좋아요.
리서치 스웜의 핵심 포인트
- 에이전트 수보다 역할 분담이 중요해요: 비싼 모델은 조사하고, 저렴한 모델은 사실 여부를 검증해요. 에이전트가 몇 개냐는 핵심이 아니에요.
- 라이브러리는 폴더일 뿐이에요: Claude Code가 Markdown을 직접 읽고 쓸 수 있어 플러그인 없이도 시작할 수 있어요.
- 검증 담당자는 반드시 읽기 전용이어야 해요: Write, Edit, Agent 권한은 주지 말고 통과 또는 반려만 하도록 해요.
- 추론 과정은 분리하세요: 검증 담당자에게는 결론과 원문만 보여줘야 조사 담당자의 의견에 휩쓸리지 않아요.
- 링크가 있다면 WebFetch를 사용하세요: WebSearch의 한도를 피할 수 있고, 게이트웨이 지원 여부를 걱정할 필요도 없어요.
- 3회 검증에 실패하면 사람에게 넘기세요: 반려 기록에 남기고 억지로 라이브러리에 넣지 마세요.
- 비용은 먼저 시험 실행한 뒤 확인하세요: 같은 APIYI 토큰을 사용하고, 콘솔에서 실제 사용량을 확인하면 돼요.
요약
Obsidian과 Claude Code로 리서치 스웜을 구축할 때 핵심은 세 가지예요.
- 명확한 구조: 폴더 4개와
CLAUDE.md하나를 만들고, 각 담당자가 어느 위치에 쓸 수 있는지 정해요. - 역할 분리: Sonnet은 조사, Haiku는 검증, Opus는 총괄을 맡고 검증 담당자에게는 쓰기 권한을 주지 않아요.
- 검증을 거친 뒤 저장: 통과한 자료만 조사 노트에 넣고, 통과하지 못하면 다시 작업하도록 돌려보내요. 3회 연속 실패하면 사람이 처리해요.
먼저 간단한 작업 3개로 전체 절차를 시험해 보세요. 파일이 제대로 저장되는지, 검증이 잘 이뤄지는지, 비용이 예상에 맞는지 확인한 뒤 예시를 직접 관리하는 경쟁사 모니터링, 논문 또는 업계 뉴스로 바꾸면 돼요. 모델 연결에는 APIYI apiyi.com의 ClaudeCode 그룹 토큰을 사용할 수 있어요. 세 가지 모델이 토큰 하나를 함께 사용하므로 편리하게 전환할 수 있어요.
📚 참고 자료
- Claude Code 하위 에이전트 문서: 하위 에이전트 생성, 도구 권한, 모델 필드, 병렬 조사
- 링크:
code.claude.com/docs/en/sub-agents -
설명: 이 글의 하위 에이전트 설정을 구성할 때 주로 참고한 자료예요.
-
Claude Code 도구 참고 문서: WebSearch와 WebFetch의 작동 방식 및 사용 횟수 제한
- 링크:
code.claude.com/docs/en/tools-reference -
설명: 작업 목록에 링크를 직접 제공하라고 권장하는 이유를 설명해요.
-
Claude Code 모델 설정: 모델 별칭과 전체 모델 이름
- 링크:
code.claude.com/docs/en/model-config -
설명: opus, sonnet, haiku가 각각 어떤 버전에 해당하는지 확인할 수 있어요.
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Obsidian 도움말 문서: 볼트와 파일 저장 방식
- 링크:
obsidian.md/help -
설명: 볼트가 일반 폴더이며, 외부에서 변경한 내용이 자동으로 반영되는지 확인할 수 있어요.
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제3자 실측: Obsidian AI 도구 비교(문서 560개로 구성된 소규모 볼트, 단일 테스트)
- 링크:
agentskillshub.top/best/obsidian-second-brain/ -
설명: 플러그인을 설치하지 않고 시작할 때 참고할 수 있어요.
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APIYI Claude Code 연동 문서
- 링크:
docs.apiyi.com/scenarios/programming/claude-code - 설명: Claude Code 그룹, 주소, 환경 변수에 관한 안내를 확인할 수 있어요.
작성자: APIYI 기술팀
기술 문의: 설정 과정에서 문제가 생기면 댓글로 남겨 주세요. 자세한 연동 안내는 APIYI 문서 센터(docs.apiyi.com)에서 확인할 수 있어요.
