model-hierarchy

model-hierarchy 개요

model-hierarchy가 하는 일

model-hierarchy 스킬은 에이전트가 작업을 처리할 때, 그 일을 감당할 수 있는 가장 저렴한 모델로 라우팅하도록 돕습니다. 반복적인 작업에서 품질은 유지하면서 비용은 더 잘 통제하고 싶을 때 유용하게 쓰이도록 설계되었습니다. 파일 읽기, 상태 확인, 서식 정리, 단순 조회 같은 일에 프리미엄 토큰을 쓰고 있다면, 이 스킬은 감에 의존하지 않고 실무적인 모델 계층 가이드를 제공합니다.

누가 설치하면 좋은가

에이전트 워크플로가 서브 에이전트를 만들거나, 모델을 자주 바꾸거나, 작은 작업을 많이 처리한다면 model-hierarchy를 설치하는 편이 좋습니다. Workflow Automation, Claude Code 스타일의 구성, 그리고 잘못된 모델 선택이 조용히 비용을 부풀리는 모든 환경에서 특히 효과적입니다. 반대로 코드 안에 이미 엄격한 라우팅 로직이 있거나, 모델을 바꿀 일이 거의 없다면 효용이 크지 않을 수 있습니다.

무엇이 다른가

이 스킬은 단순히 “더 싼 모델을 쓰라”는 수준이 아닙니다. 루틴한 작업은 저가 모델, 중간 난도의 작업은 중간급 모델, 정말 어려운 문제만 프리미엄 추론 모델이 필요하다는 간단한 판단 규칙을 담고 있습니다. 그래서 model-hierarchy는 일반적인 프롬프트보다 훨씬 실행 가능성이 높습니다. 에이전트가 반복해서 적용할 수 있는 분류 습관과, 서브 에이전트 작업에 대한 명확한 기본값을 함께 제공하기 때문입니다.

model-hierarchy 사용 방법

model-hierarchy 설치하기

이 저장소는 에이전트의 스킬 디렉터리나 프롬프트 컨텍스트에 복사해 넣는 방식으로 쓰도록 만들어졌습니다. OpenClaw에서는 README에 SKILL.md를 skills 경로로 복사한 뒤 게이트웨이를 재시작하는 방법이 안내되어 있습니다. Claude Code / Codex 계열 시스템이라면, 실제 설치는 라우팅 규칙을 CLAUDE.md나 프로젝트 지침에 붙여 넣는 방식이 현실적입니다. model-hierarchy install을 검토 중이라면, 해당 에이전트가 스킬을 파일에서 읽는지, 전역 지침에서 읽는지, 아니면 repo-local 설정에서 읽는지 먼저 확인하세요.

올바른 입력으로 시작하기

model-hierarchy usage는 작업 유형, 기대하는 출력, 그리고 그 작업이 더 큰 워크플로의 일부인지까지 함께 알려줄 때 가장 잘 작동합니다. 약한 입력: “이 repo 좀 도와줘.” 더 나은 입력: “이걸 루틴 또는 중간 난이도로 분류한 다음, config.json을 안전하게 읽을 수 있는 가장 저렴한 모델을 선택하고, 결과를 요약한 뒤 분류가 틀릴 경우의 리스크를 알려줘.” 이렇게 주면 스킬이 올바르게 라우팅할 수 있는 맥락이 충분해집니다.

먼저 읽을 파일

라우팅 규칙은 먼저 SKILL.md에서 확인하고, 그다음 설치 패턴은 README.md를 살펴보세요. 플랫폼별 사용법은 examples/claude-code.md 또는 examples/openclaw.md가 가장 직접적입니다. 엣지 케이스의 동작을 이해하고 싶다면 tests/scenarios.json이 유용합니다. 루틴 작업과 중간 난도 작업을 어떻게 분류하는지 보여 주기 때문입니다. 이 경로가 model-hierarchy skill을 파악하는 가장 빠른 방법이며, 저장소의 모든 줄을 읽지 않아도 됩니다.

워크플로에 적용하기

실용적인 model-hierarchy 워크플로는 이렇습니다. 먼저 작업을 분류하고, 루틴/중간/복합 중 어디에 해당하는지 판단한 다음, 실행 전에 가장 저렴하면서도 허용 가능한 모델을 고릅니다. 서브 에이전트에는 기본적으로 저가 모델을 쓰되, 깊은 추론이나 비전 기능이 필요한 경우에만 상위 모델로 올리세요. 이미지 입력, 차트 판독, 기타 비텍스트 작업이 포함될 때는 반드시 명시해야 합니다. 텍스트 전용 모델을 그 자리에 쓰면 안 되기 때문입니다. 이 경계는 토큰 비용보다 더 중요합니다.

model-hierarchy 스킬 FAQ

model-hierarchy는 OpenClaw 전용인가요?

아닙니다. OpenClaw는 지원되는 통합 방식 중 하나일 뿐이며, Claude Code, Codex, 그리고 지침으로 모델 선택 정책을 정의할 수 있는 다른 에이전트 스택에도 적합합니다. 시스템이 모델 선택 정책을 따를 수 있다면, model-hierarchy는 대체로 적용 가능합니다.

일반 프롬프트와 어떻게 다른가요?

일반 프롬프트는 한 번의 행동을 요청합니다. 반면 model-hierarchy 스킬은 매 작업마다 에이전트가 적용할 수 있는 재사용 가능한 라우팅 규칙을 제공합니다. 그래서 반복 작업, 백그라운드 에이전트, 그리고 모델 선택 자체가 업무의 일부인 비용 민감 워크플로에 더 잘 맞습니다.

초보자도 쓰기 쉬운가요?

루틴, 중간, 복합 작업을 구분할 수 있다면 그렇습니다. 이 스킬은 완전한 정책 엔진보다 단순하지만, 작업 난이도에 대해 솔직해야 합니다. 어려운 디버깅이나 비전 작업을 루틴으로 잘못 분류하면, 모델이 실패한 뒤 다시 실행해야 해서 절감 효과가 사라집니다.

언제 쓰지 말아야 하나요?

모든 작업에 일괄적으로 저가 모델로 내리는 전략으로 model-hierarchy를 쓰지는 마세요. 깊은 디버깅, 아키텍처 결정, 보안 검토, 멀티모달 입력이 필요한 작업이라면 가장 저렴한 모델은 대체로 잘못된 선택입니다. 조직에서 이미 강한 가드레일과 함께 코드로 모델 선택을 강제하고 있다면, 이 스킬은 적합하지 않을 수 있습니다.

model-hierarchy 스킬 개선 방법

작업 라벨을 더 구체적으로 주기

model-hierarchy 결과를 가장 빠르게 개선하는 방법은 작업 범주를 처음부터 분명히 적는 것입니다. 좋은 입력은 동작과 예상 복잡도를 함께 드러냅니다. 예: “루틴 파일 조회”, “중간 난이도 코드 초안”, “이전 실패가 있는 복합 디버깅”. 이렇게 하면 추측이 줄고, 에이전트가 첫 시도부터 알맞은 티어를 적용하기 쉬워집니다.

라우팅에 영향을 주는 제약을 설명하기

모델 선택은 컨텍스트 크기, 멀티모달 입력, 실패 허용 범위를 언급할 때 달라집니다. 예를 들어: “이건 200줄짜리 로그에서 텍스트만 요약하는 작업이다” 또는 “스크린샷 분석이 필요하니 텍스트 전용 모델은 쓰지 마라.” 이런 세부 정보는 스킬이 최적화해서는 안 되는 부적합 사례를 드러내기 때문에 중요합니다.

첫 결과 이후에 다시 조정하기

첫 출력이 과하게 복잡해 보이면, 작업을 다시 분류하게 하고 왜 그 티어를 선택했는지 설명해 달라고 하세요. 반대로 너무 약해 보이면 상향 조정을 요청하고, 빠진 신호가 무엇인지 짚어 주세요. 예를 들어 교차 파일 추론, 모호성, 이전 실패 같은 요소입니다. model-hierarchy guide는 한 번의 판정으로 끝내기보다, 라우팅 검토 도구로 쓸 때 가장 효과적입니다.

흔한 실패 모드 점검하기

가장 큰 실패는 겉보기에는 단순해 보이는 작업을 루틴으로 취급했다가, 실제로는 의존성, 엣지 케이스, 비전 요구사항이 숨어 있는 경우입니다. 또 하나는 스킬을 워크플로에 복사해 넣고도, 에이전트가 정책을 어디서 읽어야 하는지 또는 언제 이를 덮어써야 하는지 알려주지 않는 것입니다. model-hierarchy for Workflow Automation을 개선하려면, 라우팅 규칙을 작업 소스 가까이에 두고, 에스컬레이션 경로를 명확하게 적어 두세요.