저자는 Claude Code의 속도에 실망하여 간단한 작업에도 상당한 지연을 경험했습니다. 대안을 모색한 결과, 오픈 소스 모델 독립적인 에이전트 하네스인 ForgeCode를 발견했습니다. ForgeCode는 특히 Opus 4.6과 함께 사용했을 때 Claude Code보다 속도 면에서 뛰어났지만, GPT 5.4는 불안정했습니다. ForgeCode의 성공은 컨텍스트 엔진과 같은 최적화에서 비롯되었지만, 생태계는 Claude Code보다 덜 발달했습니다. 벤치마크 결과, ForgeCode는 자체 tbench.ai 벤치마크에서 강력한 성능을 보였지만, SWE-bench와 같은 독립적인 벤치마크에서는 성능 격차가 작았습니다. 저자는 궁극적으로 하이브리드 방식을 채택하여 광범위한 기능을 위해 Claude Code를 사용하고, 속도에 민감한 작업에는 ForgeCode를 사용했습니다. Opus를 사용한 ForgeCode의 속도 향상은 부인할 수 없습니다. ForgeCode는 빠른 핵심 엔진을 제공하지만, Claude Code에서 발견되는 훅 및 자동 메모리와 같은 기능이 부족합니다. 이 기사는 저자가 도구를 사용하면서 에이전트 간의 선택에 대한 통찰력을 제공합니다. 저자는 ForgeCode의 속도 향상을 해결하기 위해 여러 도구를 사용하고 있습니다. 저자는 ForgeCode의 성능을 좋게 평가하지만, 한계가 있다고 생각합니다.
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ForgeCode vs Claude Code: which AI coding agent actually wins?
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