튜토리얼: Claude Opus 4.1로 코딩하기

목차

Claude Opus 4 대비 주요 개선점



고급 코딩 역량: Claude Opus 4.1은 실제 코딩 작업에서 눈에 띄는 개선을 보여줍니다. 다중 파일로 구성된 코드베이스를 더 잘 처리하며, 한 번의 세션에서 여러 모듈에 걸친 리팩터링이나 코드 업데이트를 수행할 수 있습니다. 이는 향상된 메모리와 컨텍스트 처리 덕분으로, 더 큰 코드베이스 전반에 걸쳐 “핵심 문맥 정보”를 지속적으로 파악해 일관성 있는 편집을 가능하게 합니다.
더 긴 자율적 추론 능력: 이 모델은 더욱 강한 에이전트형 능력을 보여주며, 이는 곧 모델이 … 할 수 있음을 의미합니다 더 자율적으로 작동하다 그리고 더 오랜 시간 동안 개입 없이 작업을 지속할 수 있습니다. 예를 들어, Claude Opus 4.1은 코드 프로젝트를 몇 시간 동안 실행하면서 단계별 계획을 세우고 필요에 따라 조정할 수 있습니다. (Claude Opus 4는 코드 리팩터링 작업에서 최대 7시간 연속으로 작동하는 것이 입증되었으며, 4.1은 이 한계를 계속 확장하고 있습니다.) 이는 반복적 디버깅이나 장시간의 코드 생성처럼 지속적인 집중이 필요한 복잡한 작업에 특히 적합합니다.
향상된 추론과 사고의 사슬 (Chain-of-Thought): Claude Opus 4.1은 문제를 더 체계적으로 해결하도록 돕는 추론 알고리즘이 업그레이드되었습니다. 예를 들어, 코딩에서 논리적 추론 능력이 향상되어 알고리즘 복잡도를 이해하거나 변수 상태를 추적하는 데 더 능숙하며, 그 결과 더 정확하고 효율적인 코드 출력을 제공합니다. 또한 요청 시 전체 사고의 사슬을 그대로 나열하기보다 요약된 추론을 제공하는 등 설명을 더 명확하게 제시하여 솔루션을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이는 모델의 의도를 해석하는 데 드는 시간을 줄이고 개발 사이클을 가속화할 수 있습니다.
강화된 안전성 및 가이드라인: 성능 향상과 더불어, Claude Opus 4.1은 시스템 카드에 상세히 설명된 정교한 안전 장치를 갖추고 있습니다. 이 모델은 보안에 취약한 코딩 제안을 피하도록 설계되었고, 사용자가 제공한 가이드라인이나 코딩 표준을 준수할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 제약이나 스타일을 명시해 함수 작성을 요청하면, 해당 지침을 더 정확히 따를 가능성이 높습니다. 이러한 개선은 수동 수정의 필요성을 줄이고, 모델을 더욱 신뢰할 수 있는 코딩 도우미로 만들어 줍니다.

Claude Opus 4.1 성능 벤치마크와 평가



향상된 코딩 작업과 성능 모니터링을 위해 W&B Weave와 함께 작동하는 Claude 4.1 AI.

1단계: 필요한 라이브러리를 설치하고 임포트하기

pip install anthropic weave 

2단계: Claude Opus 4.1을 위한 프롬프트 작성하기

prompt = (
    "You are an expert Python programmer. "
    "Please write a Python function named factorial(n) that returns the factorial of n. "
    "Only provide the code for the function, without any additional explanation."
)

3단계: Claude 4.1를 호출해 코드 생성하기

import os
import weave; weave.init("claude-opus-4-1-tutorial")
from anthropic import Anthropic


# Step 4: Compose prompt
prompt = (
    "You are an expert Python programmer. "
    "Please write a Python function named factorial(n) that returns the factorial of n. "
    "Only provide the code for the function, without any additional explanation."
)

# Step 5: Call Claude 4.1 to generate the code
client = Anthropic(api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY"))

response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-1-20250805",
    max_tokens=300,
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)

generated_code = response.content
print("Claude Opus 4.1's output:\n", generated_code)

# Step 6: Extract, clean, save, and execute the generated code
code_text = generated_code[0].text if isinstance(generated_code, list) else generated_code
code_str = code_text.strip().strip("```python").strip("```")

with open("generated_factorial.py", "w") as f:
    f.write(code_str)

import generated_factorial

test_value = 5
expected = 120
result = generated_factorial.factorial(test_value)
print(f"factorial({test_value}) = {result}")


혹시 모를 상황에 대비해 코드 문자열에서 마크다운의 ``` 표식을 모두 제거했습니다. 위의 예상 출력에서는 Claude가 이를 포함하지 않았지만, 이 과정을 거치면 그런 경우에도 해법이 견고해집니다.
정리한 코드를 다음에 작성했습니다 generated_factorial.py. Claude가 완전한 함수 정의를 제공했다면, 이제 해당 파일에는 def factorial(n): ... 바로 사용할 수 있습니다.
새 모듈을 가져옵니다 generated_factorial이를 통해 파일의 코드를 실행하여 다음을 정의합니다 factorial 해당 모듈의 네임스페이스 안에서 동작하는 함수입니다.
그다음 호출합니다 generated_factorial.factorial(5) 5!을 계산하도록. 또한 우리는 an expected 값(120)을 사용해 정확성을 검증합니다.
결과가 기대와 일치하는지 확인할 수 있도록 보기 쉬운 형식으로 출력합니다.

factorial(5) = 120



도전 과제: 이 워크플로를 조금 더 복잡한 작업으로 확장해 보세요. 예를 들어, Claude Opus 4.1에게 다른 알고리즘을 위한 함수를 작성해 달라고 요청해 보세요(리스트 정렬, 소수 판별 등). 또는 서로 관련된 두 개의 함수(예: 구현 함수와 보조 함수)를 생성하도록 해도 좋습니다. 여러 개의 테스트 케이스를 W&B에 로깅하세요. 그런 다음 W&B 대시보드에서 각 케이스가 통과하는지 확인하세요. 이렇게 하면 프롬프트를 반복 개선하고 결과를 관찰하는 연습이 됩니다. 의도적으로 버그를 주입해 보거나(혹은 모델이 만든 버그를 포착해) W&B 로그를 사용해 문제 지점을 정확히 찾아낸 뒤, 후속 프롬프트로 수정하는 것도 시도해 보세요.

W&B Weave로 관측 가능성 확보

상호작용 상세 추적: W&B Weave는 우리가 로깅한 각 프롬프트와 응답을 자동으로 기록합니다. W&B 실행 페이지에서 다음을 확인할 수 있습니다. 추적 테이블 입력과 출력을 보여 줍니다. 예를 들어, 사용자 프롬프트(“당신은 숙련된 파이썬 프로그래머입니다...”)와 Claude의 답변(다음과 같은 코드)이 한 행에 표시됩니다. factorial(n)). 워크플로에 여러 단계가 있었다면(예: Claude에게 여러 번 질의하는 에이전트나 프롬프트 체인), 각 단계가 순서대로 표시됩니다. Weave 인터페이스에서는 각 단계를 클릭해 전체 내용을 손쉽게 확인할 수 있습니다. 이는 다단계 디버깅에 매우 유용하며, 어떤 프롬프트가 잘못되었거나 예상치 못한 출력을 유발했는지 정확히 찾아낼 수 있습니다.
메타데이터와 메트릭 로깅하기: 간단한 실행에서는 테스트 입력과 출력을 로깅했습니다. 더 큰 프로젝트에서는 실행 시간, 사용된 토큰 수, 메모리 사용량 등 더 많은 메트릭을 로깅할 수 있습니다. W&B Weave는 이러한 값을 시간 경과나 실행 간 비교로 시각화할 수 있습니다. 예를 들어 Claude Opus 4.1이 응답을 생성하는 데 걸린 시간을 로깅했다면, 더 복잡한 프롬프트가 속도 저하를 유발하는지 확인할 수 있습니다. 각 응답의 토큰 수를 로깅하면(Anthropic의 API가 응답 객체에 사용량 정보를 포함해 반환할 수 있음), 비용 관리를 위해 Claude의 사용량을 모니터링할 수 있습니다. 이러한 모든 정보는 Weave의 대시보드 여기에서 사용자 정의 시각화를 만들 수 있습니다. 마치 AI 성능을 위한 분석 패널을 ���진 것과 같습니다.
모델 버전과 프롬프트 비교하기: Weave는 서로 다른 실행을 쉽게 비교할 수 있게 해줍니다. 예를 들어 다음 주에 동일한 팩토리얼 프롬프트를 다른 모델로 시도해 본다고 가정해 보세요(예를 들면 Claude의 더 작은 모델). 소네트 4 모델이나 GPT-4)로 실행한 결과를 W&B에 로깅하세요. Weave를 사용하면 실행들을 나란히 비교할 수 있습니다. 이를 통해 예를 들어 Claude Opus 4.1이 답안을 개선하는 데 더 적은 반복 횟수가 필요했거나, 다른 모델보다 더 최적의 해법을 제시했는지 같은 차이를 확인할 수 있습니다. 출력을 한곳에서 비교하면 각 모델의 강점을 파악하는 데 도움이 됩니다. 서로 다른 프롬프트 스타일도 비교할 수 있습니다. 예를 들어 최소한의 지시만 담은 프롬프트와, 주석에 big-O 분석을 명시적으로 요구하는 프롬프트를 대비해 결과가 어떻게 달라지는지 W&B 인터페이스 내에서 확인해 보세요.
풍부한 데이터로 디버깅하기: 강력한 옵저버빌리티 기능 중 하나는 감지하는 것입니다 실패 모드Claude가 실수했을 때(예를 들어 여러 파일에 걸친 코드 생성이나 API 호출처럼 더 복잡한 시나리오에서), W&B Weave는 그 문제를 식별하는 데 도움이 됩니다. 우리는 로깅을 해두었기 때문에 expected_output 대 대 model_output팩토리얼 예시에서는 결과가 일치하는지 쉽게 확인할 수 있었습니다. 일치하지 않는 경우라면 “test_passed = False”라는 플래그를 로깅할 수 있습니다. 그러면 Weave에서 테스트가 실패한 실행만 필터링하거나 강조 표시할 수 있습니다. 자동화된 스크립트로 수십 개의 함수를 생성하고 각각의 테스트 결과를 로깅한다고 가정해 보세요. 프롬프트와 제공된 코드의 전체 문맥을 유지한 상태로 실패한 항목만 빠르게 걸러 확인하고, 무엇이 잘못됐는지 살펴볼 수 있습니다. 이는 콘솔 로그를 수동으로 뒤지는 것보다 훨씬 효율적입니다.
팀 협업 및 보고서: W&B 실행이 클라우드에 저장되므로, 동료들과 Weave 대시보드 링크를 공유할 수 있습니다. 그들은 프롬프트와 출력을 열람하고 댓글을 남기거나, 심지어 보고서를 작성하세요 (요약 문서처럼) 실행 기록의 일부를 직접 포함하여. 이는 AI가 생성한 코드의 코드 리뷰에 매우 유용합니다. 예를 들어, 팀원이 해당 실행을 열어 다음을 확인할 수 있습니다 generated_code 우리는 로깅해 두었고, 이를 코드 스니펫처럼 검토할 수 있습니다. 개선점이나 문제를 논의한 뒤 그에 맞춰 프롬프트를 다듬으면 됩니다. W&B Weave는 본질적으로 여러분의 코드베이스에 대한 AI의 기여를 함께 분석할 수 있는 공유 공간을 제공합니다.

결론