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일단 마스토돈도 reply 는 있고 단순 궁금하다면 그걸 놔두고 더 불편한 boost 메뉴에서 link refer 할 이유도 사실 없는거 같기도 하고 잘 모르겠다
preferences 에 대해 불만가지진 않는다만 reply 를 쓰던 분이 그러면 조금 의아하긴 하지
어떤분은 아에 linked refer 를 꾸준히 사용하시던 분도 있어서
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증명 가능한 조건을 만족하는지만 검사하면 되고 AST 국소 패턴만 다루는 것만 모델링 하면 되서 오히려 구현 자체는 간단해질 것 같음

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notJoon shared the below article:

Claude API의 Request Body 분석

자손킴 @jasonkim@hackers.pub

Claude API의 Request는 크게 4가지 분류를 가지고 있다.

  • System Messages
  • Messages
  • Tools
  • Model & Config

각각은 다음과 같은 역할을 한다.

System Messages

System Messages는 Claude에게 역할, 성격, 제약사항 등을 지시하는 최상위 설정이다. 배열 형태로 여러 개의 시스템 메시지를 전달할 수 있다.

"system": [
  {
    "type": "text",
    "text": "You are Claude Code, Anthropic's official CLI for Claude.",
    "cache_control": {
      "type": "ephemeral"
    }
  },
  {
    "type": "text",
    "text": "You are an interactive CLI tool that helps users with software engineering tasks...",
    "cache_control": {
      "type": "ephemeral"
    }
  }
]

System Messages에는 다음과 같은 내용이 포함된다:

  • Claude의 페르소나 및 역할 정의
  • 보안 및 윤리 가이드라인
  • 응답 형식 및 톤 설정
  • 프로젝트 정보 등 컨텍스트
  • cache_control을 통한 캐싱 설정

Messages

Messages는 userassistant 역할이 번갈아가며 주고받은 대화를 누적하는 배열이다. assistant 메시지는 반드시 모델의 실제 응답일 필요가 없다. 이를 활요해 API 호출 시 assistant 메시지를 미리 작성해서 전달하면, Claude는 그 내용 이후부터 이어서 응답한다. 이를 Prefill 기법이라 한다.

이 대화 기록을 통해 Claude는 맥락을 유지하며 응답한다.

"messages": [
  {
    "role": "user",
    "content": [...]
  },
  {
    "role": "assistant",
    "content": [...]
  },
  {
    "role": "user",
    "content": [...]
  }
]

User Message

User의 content는 주로 두 가지 type으로 구성된다:

1. text - 사용자의 일반 메시지나 시스템 리마인더

{
  "role": "user",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "선물을 주고받는 기능을 위한 entity를 설계하라."
    }
  ]
}

2. tool_result - Tool 실행 결과 반환

{
  "role": "user",
  "content": [
    {
      "tool_use_id": "toolu_01Qj7gnFLKWBNjg",
      "type": "tool_result",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "## Entity 구조 탐색 보고서\n\n철저한 탐색을 통해..."
        }
      ]
    }
  ]
}

Assistant Message

Assistant의 content는 주로 세 가지 type으로 구성된다:

1. text - Claude의 응답 메시지

{
  "type": "text",
  "text": "선물 주고받기 기능을 위한 entity 설계를 시작하겠습니다."
}

2. thinking - Extended Thinking 기능 활성화 시 사고 과정 (signature로 검증)

{
  "type": "thinking",
  "thinking": "사용자가 선물을 주고받는 기능을 위한 entity 설계를 요청했습니다...",
  "signature": "EqskYIChgCKknyFYp5cu1zhVOp7kFTJb..."
}

3. tool_use - Tool 호출 요청

{
  "type": "tool_use",
  "id": "toolu_01Qj7gn6vLKCNjg",
  "name": "Task",
  "input": {
    "subagent_type": "Explore",
    "prompt": "이 NestJS TypeScript 프로젝트에서 entity 구조를 탐색해주세요...",
    "description": "Entity 구조 탐색"
  }
}

User와 Assistant의 협력

Tool 사용 흐름은 다음과 같이 진행된다:

  1. Assistant: tool_use로 Tool 호출 요청
  2. User: tool_result로 실행 결과 반환
  3. Assistant: 결과를 바탕으로 text 응답 또는 추가 tool_use

이 과정에서 어떤 Tool을 사용할 수 있는지는 tools 배열이 정의한다.

Tools

Tools는 Claude가 사용할 수 있는 도구들을 정의하는 배열이다. 각 Tool은 name, description, input_schema 세 가지 필드로 구성된다.

Tool의 기본 구조

"tools": [
  {
    "name": "ToolName",
    "description": "Tool에 대한 설명...",
    "input_schema": {
      "type": "object",
      "properties": {...},
      "required": [...],
      "additionalProperties": false,
      "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#"
    }
  }
]
필드 설명
name Tool의 고유 식별자. Claude가 tool_use에서 이 이름으로 호출
description Tool의 용도, 사용법, 주의사항 등을 상세히 기술. Claude가 어떤 Tool을 선택할지 판단하는 근거
input_schema JSON Schema 형식으로 입력 파라미터 정의

input_schema 구조

input_schema는 JSON Schema draft-07 스펙을 따르며, Tool 호출 시 필요한 파라미터를 정의한다.

"input_schema": {
  "type": "object",
  "properties": {
    "pattern": {
      "type": "string",
      "description": "The regular expression pattern to search for"
    },
    "path": {
      "type": "string",
      "description": "File or directory to search in. Defaults to current working directory."
    },
    "output_mode": {
      "type": "string",
      "enum": ["content", "files_with_matches", "count"],
      "description": "Output mode: 'content' shows matching lines, 'files_with_matches' shows file paths..."
    },
    "-i": {
      "type": "boolean",
      "description": "Case insensitive search"
    },
    "head_limit": {
      "type": "number",
      "description": "Limit output to first N lines/entries"
    }
  },
  "required": ["pattern"],
  "additionalProperties": false,
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#"
}

properties 내 각 파라미터 정의

각 파라미터는 다음 필드들로 정의된다:

필드 설명
type 데이터 타입 (string, number, boolean, array, object 등)
description 파라미터의 용도와 사용법 설명
enum (선택) 허용되는 값의 목록. 이 중 하나만 선택 가능
default (선택) 기본값

input_schema의 메타 필드

필드 설명
type 항상 "object"
properties 파라미터 정의 객체
required 필수 파라미터 이름 배열. 여기 포함되지 않은 파라미터는 선택적
additionalProperties false면 정의되지 않은 파라미터 전달 불가
$schema JSON Schema 버전 명시

실제 예시: Grep Tool

{
  "name": "Grep",
  "description": "A powerful search tool built on ripgrep\n\n  Usage:\n  - ALWAYS use Grep for search tasks...",
  "input_schema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "pattern": {
        "type": "string",
        "description": "The regular expression pattern to search for in file contents"
      },
      "path": {
        "type": "string",
        "description": "File or directory to search in (rg PATH). Defaults to current working directory."
      },
      "glob": {
        "type": "string",
        "description": "Glob pattern to filter files (e.g. \"*.js\", \"*.{ts,tsx}\")"
      },
      "output_mode": {
        "type": "string",
        "enum": ["content", "files_with_matches", "count"],
        "description": "Output mode. Defaults to 'files_with_matches'."
      },
      "-A": {
        "type": "number",
        "description": "Number of lines to show after each match"
      },
      "-B": {
        "type": "number",
        "description": "Number of lines to show before each match"
      },
      "-i": {
        "type": "boolean",
        "description": "Case insensitive search"
      },
      "multiline": {
        "type": "boolean",
        "description": "Enable multiline mode. Default: false."
      }
    },
    "required": ["pattern"],
    "additionalProperties": false,
    "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#"
  }
}

이 Tool을 Claude가 호출할 때의 tool_use:

{
  "type": "tool_use",
  "id": "toolu_01ABC123",
  "name": "Grep",
  "input": {
    "pattern": "class.*Entity",
    "path": "src/modules",
    "glob": "*.ts",
    "output_mode": "content",
    "-i": true
  }
}

requiredpattern만 있으므로 나머지는 선택적이다. Claude는 input_schemadescription을 참고하여 적절한 파라미터를 선택한다.

Model & Config

마지막으로 모델 선택과 각종 설정 옵션들이다:

{
  "model": "claude-opus-4-5-20251101",
  "max_tokens": 32000,
  "thinking": {
    "budget_tokens": 31999,
    "type": "enabled"
  },
  "stream": true,
  "metadata": {
    "user_id": "user_2f2ce5dbb94ac27c8da0d0b28dddf815fc82be54e0..."
  }
}
옵션 설명
model 사용할 Claude 모델 (claude-opus-4-5, claude-sonnet-4-5 등)
max_tokens 최대 출력 토큰 수
thinking Extended Thinking 설정 (budget_tokens로 사고 토큰 예산 설정)
stream 스트리밍 응답 여부
metadata 사용자 ID 등 메타데이터

마치며

지금까지 Claude API Request Body의 4가지 핵심 구성 요소를 살펴보았다:

  1. System Messages: Claude의 역할과 행동 방식을 정의
  2. Messages: user-assistant 간 대화 기록을 누적하며, tool_use/tool_result를 통해 Tool과 상호작용
  3. Tools: JSON Schema 기반으로 사용 가능한 도구의 이름, 설명, 입력 파라미터를 정의
  4. Model & Config: 모델 선택, 토큰 제한, 스트리밍 등 설정

이 구조를 알면 Claude가 주고받은 메시지를 어떻게 관리하는지, 도구를 어떻게 사용하는지 이해하고 API를 더 효과적으로 활용할 수 있다.

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look I know LLMs are problematic but this is my favorite one and I promise it’s fine, everybody else just isn’t using theirs responsibly enough. it’s great; you should really give it a try. you’ll love it

a point of view still of the interior of the visor game from star trek the next generation season 5 episode 6
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그리고 존버는 정말 승리함
무우마는 2세대부터 있었고 최초의 고스트 단일 타입이고 전국도감 200번이라는 외우기 쉬운 번호의 포켓몬임에도 대중인지도는 꽤 낮았는데요 10+년 넘게 좋아하다 보니 날치머로 떡상하며 이번 메타몽캡슐어쩌구 거기 굿즈로도 무우마가 등장하고 있덥니다
행복해요

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Amused by last two boosted posts that showed up close to each other - western countries don't trust the produce coming from abroad because they have more PFAS, i wonder which countries manufactured and shipped those chemicals all over the world for profit all these years?

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인생 조언 5가지

1. 실패를 두려워하지 마라
2. 작은 습관이 큰 변화를 만든다
3. 배움에는 나이 제한이 없다
4. 긍정적 마인드로 살아가라
5. 자신을 사랑하고 존중하라

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2025년 사이드 프로젝트로 월 $500를 버는 사람들 – Show and Tell
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- 매년 이맘때가 되면 새로운 아이디어와 기존 아이디어에 대해 듣고 싶음
- 이전에 논의된 연도별 링크 제공
- 2024년: 링크
- 2023년: 링크
- 2022년: [링크](
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https://news.hada.io/topic?id=25184&utm_source=googlechat&utm_medium=bot&utm_campaign=1834

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