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Kimi에게 Claude Code를 가르치기: 툴 포맷 변환 실전 가이드

Kimi에게 Claude Code를 가르치기: 툴 포맷 변환 실전 가이드

LLM 제공자 간 툴 호출 포맷을 변환하는 모든 유틸리티 — LiteLLM, Bifrost, Portkey, claude-code-router, Vercel AI SDK, 퍼스트파티 /anthropic 엔드포인트 — 각각이 실제로 무엇을 하는지, 그리고 이들 중 누구도 해결하지 못한 세 가지 실패 유형. 여기에 내가 도달한 결론까지: 각 모델에 맞춰 컨텍스트를 아래로 적응시키는 것을 멈추고, 하네스를 오케스트레이션하는 하네스를 만들어라.

llmclaude-codetool-calling
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모델이 아니라 하네스: 같은 LLM이 올바른 스캐폴딩 없이는 왜 토큰을 4배나 태우는가

모델이 아니라 하네스: 같은 LLM이 올바른 스캐폴딩 없이는 왜 토큰을 4배나 태우는가

'하네스 > 모델' 명제를 토큰 효율의 관점에서 읽는다: 같은 모델이 맨몸으로는 과제의 6.7%를, 올바른 하네스와 함께라면 68%를 풀었다 — 그것도 토큰을 4배 적게 쓰면서. 하네스란 무엇인지, 왜 토큰 청구서가 실제로 그곳에서 발생하는지, 그리고 Life-Harness와 Meta-Harness 논문이 무엇을 증명하는지. 더불어 당신의 Claude Code 스택(서브에이전트, 스킬, 훅, 그래프)이 이미 하네스인 이유.

harnessclaude-codetokens
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