AI가 "다 했습니다" 거짓말할 때, Unlazy 스킬로 단속하기

안녕하세요, 챗대리입니다.
이번 주 뉴스레터에서는 따끈따근한 페이블 5.1 출시 소식과 깃헙 스타 3000개를 넘기며 인기를 끌고 있는 Unlazy 스킬을 소개합니다.

런웨이 'Solaris', 코드 없이 클릭마다 화면을 그려내다 - 런웨이가 '인터페이스 월드 모델' Solaris를 공개했습니다. 코드를 만드는 게 아니라 사용자가 클릭할 때마다 다음 화면을 실시간 영상으로 생성 하는 방식이라, 앱과 AI의 경계가 허물어지는 느낌이에요

챗GPT Sites, 이제 웹사이트를 만들고 배포까지 - 챗GPT에 "웹사이트 만들어줘"라고 말하면 HTML·CSS·JS를 생성하고 오픈AI 서버에 바로 호스팅까지 해줍니다. Plus·Pro·워크스페이스 계정에서 퍼블릭 베타로 쓸 수 있어요 (무료·Go 요금제와 EEA·스위스·영국은 아직 제외).

오픈AI, 스페이스X가 인수한 '커서'와 11월 12일 결별 - 오픈AI가 머스크의 스페이스X에 인수된 커서(Cursor)에 모델 공급 계약 종료를 통보했습니다. 오픈AI는 "머스크 계열사가 계약을 위반해온 전례" 를 이유로 들었는데요, 커서 트래픽에서 오픈AI 모델 비중은 약 5%라 실제 영향은 크지 않을 전망입니다.

앤트로픽, 9월 14일부터 Claude Code 주간 한도 17% 축소 - 5월부터 적용되던 '한시적 50% 증량'이 끝나고 '영구 25% 증량'으로 바뀌는데요, 지금 쓰는 한도 기준으로는 17% 줄어드는 것 이라 반발이 컸습니다. 앤트로픽은 컴퓨팅 자원 확보 문제를 이유로 들었어요.

'Claude in Chrome' 정식 출시, AI가 알아서 클릭합니다 - 베타였던 크롬 확장 프로그램이 Pro·Max·Team·Enterprise 등 유료 플랜 전체에 정식 공개됐습니다. 내 로그인 상태를 그대로 써서 페이지를 읽고, 링크를 클릭하고, 양식을 채우는 것까지 매번 승인받지 않고 자율적으로 수행해요.

인스타그램, AI가 만든 가짜 인물 계정에 라벨 강제 - AI로 만들어낸 가상 인물 계정은 'AI-generated profile' 라벨을 달아야 하고, 안 달면 릴스·탐색 탭 노출이 제한됩니다. 실제 사진을 AI로 보정만 한 크리에이터는 해당되지 않아요.

🚀 앤트로픽 Claude Fable 5.1 출시, 성능은 올리고 값은 내렸다

"이번엔 또 뭐가 바뀐 거야?" 모델 이름이 워낙 자주 바뀌어서 피로감 느끼셨죠? 이번 Fable 5.1은 딱 한 줄로 요약됩니다. "성능은 더 좋은데, 더 쌉니다."

출처 : The Decoder

Anthropic이 9월 1일 Claude Fable 5.1과 제한 배포 버전인 Mythos 5.1을 동시에 공개했습니다. Anthropic 스스로 "코딩과 지식 노동 분야 세계 최고 성능"이라고 단언할 만큼 자신감을 보였는데, 실제 벤치마크 결과도 꽤나 대단합니다.

얼마나 좋아졌나요?

가장 눈에 띄는 부분은 자율형 에이전트 과제 성적입니다. AI가 직접 터미널을 열고 여러 단계를 스스로 판단해 문제를 해결하는 능력인데요.

• Terminal-Bench-Science 0.1: 52.6% (Fable 5는 24.7%, Opus 5는 29.0%, GPT-5.6 Sol은 22.4%) — 전작 대비 두 배 이상
• Terminal-Bench 4.0(코딩): 55.8% (전작 42.0%)
• LiveCodeBench: 90.52%로 1위
• Artificial Analysis 지능 지수: 66점으로 Opus 5(63)·GPT-5.6 Sol(61)을 제쳤습니다

출처 : The Decoder

체감 비용이 줄어든 이유

기본 단가 자체는 이전과 동일합니다 (입력 100만 토큰당 $10, 출력 $50). 하지만 캐시 읽기(Cache Read) 비용이 $1에서 $0.25로 무려 75% 인하 되었습니다.

추가 설명:

• 캐시 읽기(cache read): 동일한 문서나 코드베이스를 반복해서 참조할 때, 매번 새로 학습하지 않고 미리 저장해둔 데이터를 불러오는 방식입니다. Claude Code처럼 한 프로젝트 안에서 여러 번 대화를 주고받을 때는 요청의 대부분이 이 '캐시 읽기' 형태로 처리됩니다.

결과적으로 일반적인 작업은 약 25%, 에이전트가 오래 돌아가는 작업은 최대 45% 까지 실제 비용이 줄어듭니다.

툭하면 나오던 '거절' 반응 대폭 감소

실무자 입장에서 가장 반가운 변화도 있습니다. 바로 안전 필터의 과잉 반응(False Positive)이 크게 줄었다는 점 인데요. 보안 관련 질문에서 잘못 거절하는 케이스가 60% 감소, 생물학 관련 질문은 85% 감소했습니다. 이제 소프트웨어 취약점을 찾아 달라는 요청 정도는 막히지 않고 잘 답변해 줍니다 (물론 실제 공격 코드 생성을 요청하면 여전히 차단됩니다).

실제 과학 연구 성과도 함께 공개

이번 발표에서 Anthropic은 단순 벤치마크 점수 외에 실제 연구 적용 사례를 대거 제시했습니다.

출처 : Anthropic

• 단백질 설계: 타 모델 대비 결합 친화도 10배 달성, 적중률 약 50% 기록 (통상 10~15% 수준)
• 금성 지형도: 기존 10~20km 해상도였던 데이터를 2~3km급 고해상도 지도 데이터로 재탄생
• 생물학 연산 최적화: 딥러닝 모델 학습 속도 2.5배 가속, GPU 비용 30~60% 절감

출처 : Anthropic

출처 : Anthropic 공식 | The Decoder | MarkTechPost | Decrypt | Vals AI

🦥 AI가 "다 했습니다" 거짓말한다면? 'Unlazy' 스킬로 단속하는 법

클로드에 복잡한 업무를 맡겼더니, 당당하게 "요청하신 작업 모두 완료했습니다!"라고 해서 확인해 보니 여기저기 구멍투성이였던 경험 있으신가요?😓

저도 데이터 정리를 맡겼다가 "10개 모두 완벽히 처리했습니다"라는 보고를 받고 확인해보니 , 다 확인하지도 않고 일부만 정리되어 있어 허탈했던 적이 있는데요. 이걸 구조적으로 막아주는 스킬이 있어서 소개드립니다. 이름부터 직관적인 Unlazy(게으름 방지) 입니다.

어떤 원리로 작동하나요?

핵심 메커니즘은 아주 간단합니다. 일하기 전에 "완료 조건(통과 기준)"을 문서로 미리 정의 하게 만드는 것입니다.

Unlazy 스킬의 동작 원리 :

AI는 무작정 코드부터 짜지 않는다.
반드시 먼저 GATES.md라는 파일을 생성한다.
여기에 "이 조건이 충족되어야 끝난 것이다"라는 기준을 한 줄씩 정의하고,
각 기준을 스스로 테스트할 검증 명령어를 붙여둔다.
작업이 끝나면 이 명령어를 실제로 실행해서 통과된 항목만 완료된 것으로 인정한다.

설치 방법

터미널에 아래 명령어 한 줄이면 끝납니다.

npx skills add Leonxlnx/unlazy

수동으로 넣고 싶다면 저장소를 복제해 아래 경로에 두면 돼요.

Claude Code:  ~/.claude/skills/unlazy
Codex CLI:    ~/.codex/skills/unlazy

Node 16 이상만 있으면 되고, 별도 라이브러리는 설치하지 않습니다.

사용 방법

클로드 코드에서 /unlazy 를 붙여 작업을 시키면 됩니다. Codex에서는 $unlazy 예요.

/unlazy tree 3 이 폴더의 모집공고문 PDF에서 분양가, 세대수, 입주월, 전매제한을 뽑아 비교표로 만들어줘. 5개가 모두 채워졌는지 확인하고 빈칸은 확인 필요로 표시해줘

그냥 /unlazy 명령어만 써도 되지만, 추가옵션을 줄수도 있습니다. 바로 tree 라는 명령어인데요.

tree 3 이라고 쓰면 작업을 3단계 깊이까지 쪼개라 는 뜻입니다. 큰 과제를 세부 작업 단위로 쪼갠 뒤, 각각 게이트 파일을 만들어 병렬로 처리하고, 최종 상위 단계에서 다시 한번 통합 검증을 진행하는 구조입니다.

이럴 때 쓰면 정말 좋습니다!

모든 작업에 무조건 쓸 필요는 없습니다. 1~2줄 수정하는 간단한 일에 쓰기엔 오히려 게이트 문서 작성 시간이 더 오래 걸리니까요. 제가 직접 사용해 본 결과, 아래와 같은 작업에서 꽤 효과가 좋더라고요.

• 단번에 끝나지 않는 장기 프로젝트: 여러 파일을 동시에 고쳐야 하는 리팩터링이나 다단계 파이프라인 구축
• AI의 "다 했습니다"에 통수 맞은 적 있는 작업: 하다가 중간에 딴소리하며 멈춘 전력이 있는 업무
• 하나라도 누락되면 안 되는 전수 조사·점검: 문서 50개 전체 검토, 모든 링크 정상 작동 확인 등 빠뜨리기 쉬운 업무

반대로 단순 오타 수정이나 간단한 Q&A에는 게이트를 만들지 않는 편이 훨씬 효율적입니다. Unlazy 공식 문서에서도 "소소한 수정 작업에는 게이트 생성을 남발하지 말라"고 가이드하고 있습니다.

👉 Unlazy GitHub 저장소 바로가기

출처 : Unlazy GitHub | skills CLI