NEW Claude + Hermes Agent OS!

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💡 한 줄 결론

Claude CLI 연동이 새로 열린 Hermes·Agent OS는 기존 구독으로 에이전트 작업을 실행하고, 검색 성과에 따른 SEO 반복 작업과 모델 전환을 한 환경에서 운영하는 구성을 제시한다.

📌 핵심 요점

1. 핵심 변화는 Claude와 Hermes의 연결 방식이다. 영상에 따르면 공식 플러그인이 로컬 Claude CLI의 기존 로그인을 활용한다. Claude가 응답을 생성하고 Hermes가 도구를 실행하며, Hermes의 메모리·승인 기능도 유지된다.
2. 설정과 운영은 모델별 프로필을 중심으로 이뤄진다. 로컬 Claude Code 준비 후 Hermes 업데이트, 플러그인 설치, 프로필 생성, 응답 확인 순서로 진행한다. 사용량이 소진되면 다른 모델이나 API 프로필로 전환하는 방식이다.
3. SEO 자동화의 핵심은 검색 데이터의 재사용이다. Search Console에서 검색어·순위·클릭을 읽어 작성 대상을 고르고, 에이전트가 작성·배포한 콘텐츠의 성과를 다음 작업에 반영한다. 특히 검색 순위 5~20위 키워드와 클릭률 개선 기회를 우선 살핀다.
4. 콘텐츠 성과와 시간 절감 수치는 자체 운영 사례다. 일일 클릭 474회, 누적 클릭 5만 회 이상, 다섯 글 작성·배포에 약 20분이라는 주장이 제시된다. 사용자 고유의 사례와 문체를 반영하는 것이 작성 기준이며, 자동화해도 SEO 성과에는 시간이 걸린다고 설명한다.
5. Grock과 Myo는 작업별 보조 모델로 평가된다. Grock 4.7은 이전 버전보다 개선됐지만 제작물의 완성도에는 한계가 있다는 판단이다. Myo Pro·Flash는 무료 시험과 Hermes 프로필 연결이 소개되며, 중요도가 낮은 작업을 맡길 대안으로 제안된다. 벤치마크별 우열이 달라 주력 모델 대체 여부는 추가 검증이 필요하다.

🧩 배경과 문제 정의

• Claude 구독이 있어도 Hermes에서 사용하려면 별도 API 키와 사용량 과금이 필요했던 문제가 출발점이다. 새 공식 플러그인은 기존 Claude Code 로그인을 활용해 Hermes의 도구·메모리와 연결하는 방식이다.
• SEO에서는 검색 데이터를 활용하지 않은 채 주제를 추측하고, 게시 후 성과를 다음 작업에 반영하지 못하는 문제가 핵심이다. Search Console 데이터와 에이전트의 작성·배포 기능을 반복적으로 연결하는 시스템이 대안이다.
• Agent OS는 모델별 프로필과 여러 작업 도구를 통합한다. 구독 사용량과 토큰 비용, 콘텐츠의 고유성, 초기 검색 데이터 부족이 실제 운영의 주요 고려 사항이다.
• 처리 구간 말미에는 Grock 4.7의 벤치마크와 비용 비교로 주제가 전환된다. 성능 평가는 일부 비교 수치와 개인적 판단에 한정된다.

🕒 시간순 섹션별 상세정리

1. 공식 플러그인으로 Claude 구독을 Hermes에 연결

• Hermes의 공식 플러그인 카탈로그에 Claude 구독 플러그인이 추가돼, Claude Code 구독과 Claude SDK를 Hermes 안에서 사용하는 경로가 다시 열렸다 [00:09]
• 별도로 만든 Claude Opus 프로필에서 응답이 작동하며, Oracle·Muse·Astros 같은 기존 Agent OS 워크플로에도 연결할 수 있다 [01:10]

2. 별도 API 과금에서 기존 CLI 로그인 활용으로 전환

• 기존 방식은 Claude 구독 외에 API 키와 별도 사용량 과금이 필요해, 같은 모델을 에이전트에서 쓰기 위해 비용 경로를 추가해야 했다 [03:08]
• 새 방식에서는 Hermes가 플러그인을 거쳐 로컬 Claude CLI에 연결된다. 기존 로그인으로 모델의 응답을 받고 Hermes가 도구를 실행하는 과정을 작업이 끝날 때까지 반복한다 [03:41]

3. Claude Code 준비와 전용 프로필 설정

• 설치의 전제는 로컬 Claude Code 설정이며, 이후 Hermes 업데이트, 플러그인 설치, 모델을 지정한 프로필 생성 순서로 진행한다 [05:24]
• 예시 프로필 이름은 Claude Opus다. 생성 후 실제 응답 여부를 확인하고, Agent OS의 도구와 기존 Hermes 워크플로에 연결한다 [05:43]

4. 모델별 프로필 전환으로 사용량 제약에 대응

• 모델은 한 줄 설정으로 교체할 수 있으며, 선택 예시에는 Opus·Sonnet·Haiku·Fable·Opus 4.8이 포함된다 [06:42]
• ChatGPT 구독을 Agent OS에 연결하면 사용량을 빠르게 소진할 수 있다는 경험을 바탕으로, 모델·API별 프로필을 두고 Claude Opus 등으로 전환하는 운영 방식이다 [07:01]

5. Agent OS와 교육·지원의 패키지 구성

• 유료 커뮤니티 제공 항목에는 Agent OS, 맞춤 워크플로, Claude 연결 메모리 시스템, 영상 에이전트와 SEO 에이전트가 포함된다 [07:31]
• 교육 자료와 단계별 로드맵, 주간 코칭, 지역별 회원 지도가 함께 제공되는 구성이다 [08:04]

6. 검색 성과를 다음 콘텐츠에 반영하는 SEO 엔진

• ‘Infinite Ranking Engine’의 자체 운영 사례에서는 한 사이트의 일일 클릭이 0에서 474로 증가했고, Google 누적 클릭이 5만 회를 넘었다는 수치가 드러난다. 적용 대상에는 Google 검색과 AI 검색이 포함된다 [09:48]
• 핵심 구조는 사이트의 검색 데이터로 다음 작성 주제를 정하고, 에이전트가 글을 작성·게시한 뒤 새 검색 성과를 다시 입력으로 사용하는 반복 과정이다 [10:22]

7. Search Console·Agent OS·사이트를 잇는 세 단계

• Search Console API가 사이트의 검색 기록과 순위 데이터를 가져오고, Agent OS의 SEO 탭이 키워드별 점수를 매겨 다음 작성 대상을 고른다 [12:08]
• 에이전트는 사용자의 자막과 메모리 자료를 바탕으로 초안을 작성한다. 콘텐츠를 사이트에 배포하면 새로운 순위 데이터가 Search Console로 돌아온다 [12:22]

8. 기존 노출 키워드에서 개선 우선순위 선정

• 연구 기능은 Search Console의 검색어·순위·클릭을 읽고 키워드마다 점수를 부여한다. Jev AI 관련 주제에서도 이미 노출되는 검색어를 바탕으로 후보를 찾는다 [13:01]
• ‘Striking distance’ 필터는 검색 순위 5~20위에 있는 키워드를 대상으로 한다. 기존 콘텐츠를 개선해 더 높은 순위를 노릴 수 있다는 판단에 기반한다 [13:48]

9. 게시·색인 요청과 검색어 재발견의 반복

• 한 번의 실행으로 사이트별 콘텐츠를 만들고 배포하며, 공개 URL 기록과 색인 요청까지 처리하는 구성이다 [14:27]
• 새 게시물에서 발생한 노출과 검색어는 Search Console에 쌓인다. 다음 연구 실행이 이 데이터를 읽어 추가 작성 후보를 찾는 것이 ‘무한’ 엔진이라는 이름의 근거다 [14:47]

10. 검색 대시보드를 실행할 SEO 작업 목록으로 전환

• Search OS는 연결 설정 후 Search Console의 클릭·노출·순위를 한 화면에 모은다. 사이트를 선택하고 연구를 실행하면 기존에 순위가 잡힌 검색어를 평가한다 [16:06]
• 순위 개선 기회, 클릭률 손실, 콘텐츠 공백을 서로 다른 색으로 구분해 어떤 항목부터 개선할지 판단하도록 돕는다 [16:28]

11. 초기 데이터 부족과 수작업 부담에 대한 대응

• Search Console 데이터가 거의 없다면 먼저 글 다섯 개를 만들고, 이후 노출과 잠재적 순위 데이터가 쌓이는 첫 반복을 시작하라는 접근이다 [17:13]
• 기존 방식은 키워드 도구 사용, 작성자 고용, 편집·이미지 추가·게시 등에 글당 8시간을 쓰고 성과를 3개월 기다리는 과정으로 비교된다. 새 방식은 사례 하나를 바탕으로 다섯 개의 고유한 글을 만들고 배포하는 반복당 약 20분이라는 주장이다 [17:48]

12. 토큰 비용과 콘텐츠 작성 기준

• 토큰 사용량이 많아질 수 있다는 우려에 대해, 커뮤니티 안에 무료 운영 및 토큰 절감 방법이 있다는 설명이 붙는다. 이 구간에는 구체적인 절감 설정이나 비용 계산은 없다 [18:54]
• 콘텐츠 입력은 키워드와 사례 연구를 중심으로 구성되며, 에이전트는 좋은 글을 위한 약 100개 기준이 포함된 스킬을 단계적으로 따른다 [19:12]

13. AI 콘텐츠 성과 주장과 Search Console의 역할

• 동일한 시스템을 수개월 동안 여러 사이트에 적용해 트래픽을 얻었다는 자체 운영 사례가 근거다. AI 콘텐츠도 기존 순위 신호와 고유한 사례·문체를 활용하면 검색 성과를 낼 수 있다는 주장이다 [19:59]
• Search Console의 장점은 무료이면서 Google이 사이트를 어떻게 평가하는지 직접적인 검색 데이터를 제공한다는 점이다 [20:39]

14. SEO 시스템 제공 범위와 맞춤 지원

• 유료 커뮤니티 패키지에는 Agent OS, Infinite Ranking Engine, Search Console 연동, 작성 스킬, 원클릭 배포 기능과 첫 실행을 돕는 코칭이 포함된다. 회원 수는 3,400명으로 나온다 [21:51]
• 별도 무료 SEO 전략 상담의 제공 항목은 맞춤형 AI 검색 노출 계획과 로드맵, 질문 응답이며, Google과 AI 검색에서의 노출 개선을 목표로 한다 [22:56]

15. Grock 4.7의 벤치마크·가격 비교와 평가 한계

• Grock 4.7로 주제가 전환되며, 이를 사용해 20개 넘는 결과물을 만들었다는 경험이 드러난다. 벤치마크 비교 대상으로 GPT 5.6 Soul과 Fable 5.1이 등장한다 [29:01]
• 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크에서는 46.3% 대 41.7%라는 수치가 제시되지만, 해당 발화만으로는 41.7%의 비교 모델을 특정하기 어렵다. 입력·출력 토큰 가격은 언급된 경쟁 모델들보다 저렴하다는 비교다 [29:28]

16. Grock 4.7의 저렴한 비용과 실제 게임 제작 품질

• Grock 4.7은 Fable 5.1 Max보다 저렴하며, 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크에서는 71%로 Fable의 70%를 앞선다. 다만 이 점수가 실제 제작물의 품질까지 보장하는지는 별도로 확인해야 한다 [30:15]
• 3D 게임 Twilight Veil은 움직임이 부드럽고 제작도 쉬웠지만, Astra 6 수준에는 미치지 못했다. RPG를 포함한 코딩 테스트에서도 세부 표현이 부족했고, Fable 5.1 결과물과 같은 분위기나 완성도는 얻지 못했다는 평가다 [31:31]

17. 빠른 버전 갱신과 업무용 성능 개선

• Grock은 몇 주 또는 한 달 간격으로 새 모델이 나오는 듯하다는 관찰을 바탕으로, 4.8도 곧 나올 것이라는 예상이 나온다. 출시 시점이 확정된 것은 아니다 [32:53]
• Goldiebench에서는 Neon City 등 제작물을 확인하고, Sakana Fugu와 Grock 4.7처럼 서로 다른 모델의 결과물을 나란히 비교할 수 있다 [33:39]

18. Grock 4.6 대비 향상과 주력 모델 대체의 한계

• Grock Build를 실행 환경으로 사용할 수 있고, 3D Breakout 제작물에서는 4.7이 4.6보다 크게 나아졌다. 다만 다른 비교 테스트에서는 두 버전의 결과물이 비슷하기도 했다 [35:12]
• Cursor Bench 4.0 점수는 4.6의 40.4%에서 4.7의 46.3%로 올랐다. Deep SWE v1.1도 65%에서 71%로 상승했다 [35:48]

19. X 뉴스 수집과 Agent OS의 Grock 작업 공간

• Hermes Oracle은 Grock과 Hermes를 연결해 X의 흥미로운 뉴스를 정해진 일정에 따라 수집한다. 이 활용에서는 X 정보에 접근하는 Grock API의 특성이 유용하다는 평가다 [36:42]
• Agent OS의 Grock Build 작업 공간에서는 CLI를 연결하고 4.7·4.6·4.5를 전환할 수 있다. 생성한 결과물은 작업 공간에 저장되며, Hermes를 비롯한 여러 에이전트를 대시보드에 연결할 수 있다 [37:32]

20. 비즈니스 자동화 교육과 Claude CLI 연동의 변화

• 교육 범위는 SEO와 AI 자동화를 함께 포함한다. 여기서 AI 학습은 비즈니스를 자동화해 잠재고객·트래픽·매출을 늘리는 도구 사용법을 익히는 의미다 [39:49]
• Claude와 Hermes 자체가 새 제품이라는 뜻은 아니다. 이전에는 불가능했던 Claude CLI를 통한 Hermes 이용이 당일 업데이트로 가능해졌다는 점이 핵심 변화다 [40:10]

21. Claude를 선호하는 이유와 사용량 제한의 영향

• 현재 가장 선호하는 도구는 Claude다. 결과물의 품질이 좋고, 개인적인 사용 경험상 ChatGPT보다 사용량을 덜 빨리 소진한다는 이유다 [42:18]
• Fable의 사용량이 소진되면 Opus 5로 전환하는 방식으로 작업을 이어간다 [42:48]

22. Fable 버전 차이와 웹 개발 플랫폼 선택

• Fable 5와 5.1 사이에서는 개인적으로 큰 차이를 체감하지 못했다. 5.1을 별도 업데이트에서 많이 다루지 않은 이유도 체감 변화가 작았기 때문이다 [46:07]
• AI 웹 개발은 에이전트가 코드를 작성하는 방식이므로 HTML을 지원하는 여러 플랫폼에 적용할 수 있다는 설명이다. WordPress는 접근 토큰을 통한 연결을 예로 들며, 실제 사용 플랫폼으로 Netlify·GoHighLevel·WordPress를 꼽는다 [46:43]

23. AI 발전 속도와 실제 사용 여부에 따른 도구 선택

• 최근 Jev AI 등의 출시를 근거로 AI 발전이 느려지기보다 빨라지고 있다는 견해다. Jev 활용법과 제작 사례를 다루는 약 1시간 분량의 교육도 마련돼 있다 [48:02]
• OpenClaw는 유용성을 크게 느끼지 못해 더 이상 주로 사용하지 않으며, Cline도 현재 사용하지 않으므로 다른 사람에게 추천하지 않는다는 입장이다 [49:58]

24. Xiaomi Myo V2.6 출시와 무료 이용 조건

• Xiaomi Myo V2.6 Pro·Flash는 대규모 강화학습을 적용한 두 옴니모달 모델이다. Pro는 대부분의 벤치마크에서 Claude Opus 5·GPT 5.6 Soul과 비슷한 수준이며, Artificial Intelligence Index에서 46점을 기록한 것으로 드러난다 [51:11]
• 코딩과 컴퓨터 사용 기능을 지원하고 모델 가중치도 공개돼 있다. 다만 모델 규모가 크므로 공개 가중치가 곧 손쉬운 자체 호스팅을 뜻하지는 않는다 [51:25]

25. Myo 제작 사례와 Pro·Flash의 사양 차이

• Agent OS의 Myo Code에서는 Pro·Flash와 Quick Think·Deep Thinking을 선택할 수 있다. 대시보드와 웹 디자인 등의 제작 사례가 있으며, 다른 에이전트와 함께 사용하는 모델로 연결할 수 있다 [53:02]
• Pro는 총 1조 개 파라미터, 토큰당 활성 파라미터 4,260억 개, 100만 토큰 문맥 창을 갖는 것으로 드러난다. 다만 OpenCode 무료 이용 화면에서는 문맥 창이 20만 토큰으로 표시됐다 [53:35]

26. Myo의 벤치마크 강점과 속도별 가격 차이

• Deep SWE에서는 Myo가 71.9, Opus가 74를 기록한다. 별도로 제시된 Terminal Bench에서는 Myo가 89.9로 해당 비교의 최고 점수이며, Automation Bench는 53.1이다 [54:28]
• 가격은 자막 표현상 출력 100만 단어당 Pro 87센트, Flash 28센트다. Pro Ultra Speed는 더 비싸지만 출력 속도를 최대 20배 높일 수 있는 선택지로 묶인다 [54:47]

27. Hermes 프로필을 통한 무료 모델과 Claude 전환

• Myo는 전문가 혼합 모델이며, Pro와 Flash를 Hermes의 추론 모델로 연결할 수 있다. OpenCode를 통해 무료 모델을 사용하는 Hermes 프로필을 각각 만들어 필요에 따라 전환하는 구성이다 [56:08]
• Hermes의 Claude 플러그인 지원도 새로 추가돼, Agent OS의 드롭다운에서 Claude Opus를 선택할 수 있다. 여러 모델을 같은 에이전트 환경에서 바꾸어 쓰는 방식이다 [56:21]

28. 추가 검증 예정인 순위와 Agent OS 제공 범위

• Myo의 Goldiebench 순위는 테스트를 더 진행한 뒤 리더보드에 반영할 예정이다. 이 시점에는 종합적인 자체 평가가 끝난 상태가 아니다 [57:43]
• 유료 커뮤니티의 Agent OS 배포 파일에는 Myo Pro·Flash 구성과 OpenCode가 포함된다. 기존에 구독한 CLI 및 무료 로컬 모델 연결, 주 4회 코칭, 커뮤니티의 일일 질문 답변도 제공 항목이다 [58:28]

29. Opus에 뒤처지는 작업과 보조 모델 활용

• Myo가 모든 벤치마크에서 우세한 것은 아니다. Program Bench에서는 Opus가 훨씬 높고, 별도로 언급된 Terminal Bench 4.0에서도 Opus 49에 비해 Myo는 34.9로 뒤처진다 [58:46]
• 일부 작업에서는 성능 차이가 크지만, Qwen 3.8 같은 무료 대안처럼 상당한 수준의 성능을 얻는 용도로 평가한다 [59:00]

30. 잦은 Myo 출시와 공개 모델의 추격 전망

• Myo는 최근 17개월 동안 다섯 차례 출시가 있었고, 자체 강화학습 시스템도 공개했다. 발전 과정은 전년의 7B, 12월 V2 Flash, 올해 3월 V2 Pro, 2026년 4월 V2.5, 9월 V2.6 순으로 드러난다 [59:40]
• 올해 공개 모델의 성능이 크게 달라졌다는 평가를 바탕으로, 이런 중국 모델이 최상위 모델을 추월하는 것은 시간문제일 수 있다는 전망이 나온다. 이는 성능 향상 추세에 대한 개인적인 예상이다 [1:00:00]

31. 무료 이용과 OpenCode 접근성이 전환 장벽을 낮춘다

• 비교 대상들이 점점 가까워지고 있으며, 무료로 사용할 수 있다는 점이 사용자의 전환 판단에 큰 차이를 만든다는 평가다. 다만 무엇을 비교하는지는 이 구간에서 명확하지 않다 [1:00:08]
• 사용이 기술적으로 복잡해 보일 수 있지만, OpenCode를 열면 접근할 수 있다는 설명으로 이용 난도를 낮게 제시한다 [1:00:20]

32. 자동화 시스템·커뮤니티 안내와 2.6 버전의 최신성

• OpenCode에 자막상 ‘Xiaomi Momo V 2.6 Pro’를 내장한 시스템과 함께 영상 에이전트, SEO 에이전트, 루프 시스템 등 자동화 구성을 커뮤니티에서 제공한다고 안내한다 [1:00:40]
• 커뮤니티에는 실시간 질문·도움·지원, 강의 자료, 주간 코칭 통화, 지역 사람들을 찾는 지도 기능이 포함된다고 보여준다 [1:00:52]

🧾 결론

• 제목의 ‘NEW’는 Claude나 Hermes 자체의 신제품 출시보다 Claude CLI를 통한 연동 경로의 변화를 가리킨다.
• Agent OS의 활용 가치는 모델 응답을 도구·메모리·배포 작업에 연결하고, 여러 모델을 같은 작업 환경에서 전환하는 데 있다.
• SEO 엔진의 반복 구조는 게시량만 늘리는 방식보다 기존 검색 신호를 다음 콘텐츠 개선에 반영하는 데 초점을 둔다.
• 모델 선택은 단일 벤치마크보다 실제 결과물, 사용량 제한, 비용, 작업 중요도를 함께 고려해야 한다는 방향으로 정리된다.

📈 투자·시사 포인트

• 자동화 도입 비용: 기존 구독의 CLI 연결은 별도 API 비용 경로를 줄이는 선택지가 될 수 있다. 다만 사용량 제한과 추가 토큰 비용을 함께 확인해야 실제 경제성을 판단할 수 있다.
• 콘텐츠 운영 생산성: 검색 데이터 수집부터 작성·배포·재평가까지 연결하면 반복 업무를 줄일 여지가 있다. 제시된 클릭 증가와 시간 절감 수치는 도입 전후를 비교할 참고 사례로 다루는 편이 타당하다.
• 모델 경쟁과 업무 배분: 무료 시험과 프로필 전환은 보조 모델을 시험하기 쉽게 만든다. 비용이 낮은 모델에 일부 작업을 배분하되, 품질 차이가 큰 작업은 별도로 구분필요가 있다.
• 유료 서비스 평가: 소개된 커뮤니티는 도구뿐 아니라 교육·코칭·연결 지원을 묶어 판매한다. 구매 가치는 제공 항목의 수보다 실제 설정 부담과 반복 작업 시간이 얼마나 줄어드는지로 평가할 수 있다.

⚠️ 불확실하거나 확인이 필요한 부분

• Claude 플러그인의 지원 조건과 구독별 사용량 범위는 상세히 제시되지 않는다. 별도 API 키가 필요 없다는 설명을 모든 작업의 추가 비용이 없다는 뜻으로 확대하면 안 된다.
• SEO 클릭 증가와 작업 시간 단축은 발표자의 자체 사례다. 사이트별 출발 조건, 측정 기간, 투입 비용이 충분히 제시되지 않아 같은 성과를 일반화하기 어렵다.
• 모델명과 버전 표기는 원문 확인이 필요하다. 특히 Myo는 후반 자막에서 ‘Xiaomi Momo V 2.6 Pro’로도 나타나며, 가격 단위 역시 자막상 ‘출력 100만 단어당’으로 표현된다.
• 자막 기반 정리: 타임스탬프가 있는 자막을 기준으로 정리했으며, 고유명사·수치·인용은 원문 확인 필요 시 별도 검증한다.
• 영상 속 주장: 발표자의 해석·전망·비교는 확인된 외부 사실이 아니라 영상 속 주장으로 분리해 읽는다.
• 검증 필요: 수치, 기업 실적, 정책·시장 전망은 발행 전 최신 자료로 별도 검증이 필요하다.

✅ 액션 아이템

• 로컬 Claude Code 로그인과 플러그인 지원 조건을 확인한 뒤, Hermes 업데이트·플러그인 설치·전용 프로필 생성 순서로 연결한다.
• 간단한 작업으로 모델 응답, 파일 읽기, 도구 실행, 승인 기능이 함께 작동하는지 확인하고 사용량을 기록한다.
• Search Console에서 순위 5~20위 검색어와 클릭률이 낮은 페이지를 골라 첫 개선 대상을 정한다. 데이터가 거의 없다면 영상이 제안한 초기 글 다섯 개를 출발점으로 검토한다.
• 실제 사례와 고유한 문체를 입력 자료로 제공하고, 게시 URL과 이후 노출·클릭·순위 변화를 기록해 다음 작성 대상에 반영한다.

❓ 열린 질문

• Claude CLI 연동은 장시간 도구 실행과 반복 작업에서 구독 사용량을 얼마나 소모하며, 별도 API 방식과 비교한 실제 총비용은 얼마인가?
• SEO 성과 개선 중 검색 데이터 기반 주제 선정, 고유 사례 추가, 게시 빈도 증가가 각각 얼마나 기여했는가?
• Grock이나 Myo로 넘겨도 품질 저하와 재작업이 적은 업무는 무엇이며, Claude를 유지해야 할 업무와 어떻게 구분할 수 있는가?