Claude Opus 4.5 출시

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Anthropic, Claude Opus 4.5 출시

Anthropic이 코딩과 에이전트 분야에서 세계 최고의 모델인 Claude Opus 4.5 모델을 출시했습니다. 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크 SWE-bench에서 GPT-5.1 Codex-Max의 77.9%보다 높은 성능인 80.9%의 성능을 보입니다. 또한, Claude 앱에서 대화가 일정 이상 진행되면 대화가 멈추었던 부분이 개선되어, 채팅을 무제한으로 이어나갈 수 있게 되었습니다.

Anthropic은 AI가 업무 속도를 80% 향상시킬 수 있다고 밝힘

Anthropic이 Claude와 진행했던 10만 건의 대화를 통해 경제 전반에 미치는 생산성을 분석한 결과, 클로드가 개별 작업의 속도를 약 80% 향상시킬 수 있다고 밝혔습니다. 이는 55달러의 인건비 절감입니다. 이러한 추정치로 추정해보면 현세대 AI 모델은 향후 10년 동안 미국 노동 생산성을 연평균 1.8% 증가시킬 수 있습니다.

앤드류 응, 연구 논문 리뷰를 위한 Agentic Reviewer 공개

AI 4대 석학으로 불리는 앤드류 응이 연구 논문을 위한 Agentic Reviewer를 공개했습니다. 앤드류 응은 논문 리뷰를 위한 인간 피드백이 6개월 씩 걸렸던 학생의 문제를 보고 이 Agentic Reviewer를 개발했습니다. Agentic Reviewer는 연구자들이 더 빠르게 연구 논문 리뷰를 받을 수 있게 하도록 도우며, 지금도 인간 리뷰어 만큼의 성능을 보이고 있습니다. 인간이 특정 논문을 보고 서로 동의하는 정도(0.41)와 인간과 Agentic Reviewer가 해당 논문을 보고 서로 동의하는 정도(0.42)가 거의 같습니다.

기본기: 챗GPT 쇼핑 리서치 기능을 사용하면 원하는 제품을 찾는 과정을 챗GPT에게 맡길 수 있습니다. 다만 팀 플랜에서는 제공되지 않습니다.

사용 방법:

1. 챗GPT에서 도구를 선택한 후 Shopping Research를 활성화합니다.
2. 구매하고 싶은 상품을 설명하고, 챗GPT가 요청하는 몇 가지 간단한 설문에 응답합니다.
3. 챗GPT가 조사한 결과를 참고해 원하는 제품을 구매합니다.

요약: 박지호님은 경쟁사 광고를 매일 직접 확인하던 과정을 자동화했습니다. 경쟁사 키워드만 입력하면 메타 광고 라이브러리에서 게재된 광고를 매일 자동으로 수집하도록 n8n 워크플로우를 구축했습니다.

단계별 방법:

1. 노코드 워크플로우 도구인 n8n에서 웹 스크래핑 툴 Apify를 활용해 경쟁사의 메타 광고 소재를 가져오도록 설정했습니다.
2. n8n의 Schedule Trigger를 사용해 매일 오전 9시에 자동으로 광고를 수집하도록 구성했습니다.
3. 수집한 광고를 구글 시트에 저장해, 매번 메타 광고 라이브러리에 접속하지 않아도 확인할 수 있게 했습니다.

흥미로운 점: 매일 반복적으로 경쟁사 광고를 확인하던 마케터의 업무 시간을 크게 줄일 수 있어 활용성이 높아보였습니다.

요약: 황금 호랑이님은 4개의 11번가 셀러 계정을 운영하고 있었는데, 각 계정은 24시간마다 카카오톡 인증 절차를 거쳐야 했습니다. 이를 자동화하기 위해 FastAPI 기반 인증 봇을 구축했습니다.

단계별 방법:

1. 메신저 봇에서 인증을 시작하면 FastAPI가 11번가에 로그인 및 인증 요청을 보냅니다.
2. 사용자에게 도착한 카카오톡 인증 메시지를 메신저 봇으로 전달합니다.
3. 전달된 인증 메시지를 FastAPI가 자동으로 처리하여 11번가 인증을 완료합니다.

흥미로운 점: 카카오톡 메세지 인증과정이라는 예상치 못한 반복 업무까지 자동화해 효율을 높인 사례라 흥미로웠습니다.

요약: 클로이님은 채용공고가 올라올 때 마다 일일히 인재풀에서 검색해서, 그 사람들에게 지원을 유도하는 이메일, 문자메세지를 보내는 것을 진행하고 있었습니다. 이를 Airtable과 n8n을 이용해 자동화했습니다.

단계별 방법:

1. 채용공고가 올라오면 n8n에서 채용공고에 있는 키워드를 이용해 Airtable에 있는 인재풀 DB를 호출합니다.
2. n8n의 AI Agent 기능을 활용해 사용자가 정한 기준에 따라서 인재풀에 점수를 매기도록 설정했습니다.
3. 점수를 매긴 인재풀에서 상위 10명을 선별해 평가 프로세스를 단순화했습니다.

흥미로운 점: 인재풀의 후보자들을 AI가 자동으로 스크리닝하여 HR 업무 시간을 크게 높인 부분이 흥미로웠습니다.

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