AI 에이전트 스킬 컴파일하기 — 토큰 사용량 94% 줄이는 방법
Vivek Haldar는 매일 자신의 과거 글을 다시 발굴해 LinkedIn 게시물 초안을 만드는 에이전트 스킬을 운영한다. 이 워크플로우는 원래 자연어 지시만으로 작성되어 있었다. 어떤 소스를 검색할지, 최근에 다룬 글인지 어떻게 확인할지, 어떤 글을 고를지, 최종 초안을 어떤 형태로 만들지 모두 스킬 문서에 적어 둔 방식이다. 원문: How I Cut an AI Agent’s Token Use by 94% — Vivek Haldar 핵심 핵심 정리 출발점: 자연어 스킬은 처음부터 완벽한 프로그램을 만들지 않고, 반복 실행하며 실제 워크플로우를 발견하게 한다. 컴파일 대상: 소스 조회, 콘텐츠 인벤토리 생성, 최근 게시물 확인, 필터링, 상태 관리는 일반 코드로 옮긴다. LLM이 맡을 일: 필터링된 후보 중 좋은 글을 고르고, LinkedIn 초안을 작성하는 의미 중심 작업만 남긴다. 측정 결과: 저자의 실행에서 토큰 사용량은 94%, 지연 시간은 87% 감소했고 출력 품질은 사실상 같았다. 자연어 스킬은 탐색 단계에 적합하다 처음부터 전용 프로그램을 만드는 일은 성급할 수 있다. 어떤 규칙이 정말 필요한지, 어느 단계에서 사람의 판단이 개입하는지, 예외가 얼마나 자주 발생하는지 아직 알 수 없기 때문이다. ...