Qwen3.6 35B, 업무 방식을 바꾸다 — 스킬 기반 프롬프팅 실전 활용기
Original: Qwen3.6 35Ba3 has changed my workflows and even how I use my computer View original →
모델이 바꾼 일상
LocalLLaMA에서 한 사용자가 Qwen3.6 35B A3B 모델을 도입한 후 업무 방식이 완전히 바뀌었다는 경험담을 공유해 340개 이상의 추천을 받았다. 단순히 LLM을 쓰는 것이 아니라 에이전트 시스템과 스킬 기반 프롬프팅을 결합한 새로운 워크플로우를 구축한 사례다.
워크플로우: Codex + 스킬 + pi
핵심 방법론은 세 단계다. 첫째, Codex에 특정 작업을 수행하게 하면서 과정(오류 포함)을 문서화해 '스킬'로 만든다. 둘째, 이 스킬을 pi(파이) 에이전트에 공급한다. 셋째, pi가 장착된 Qwen3.6이 이전엔 어렵거나 불안정하던 작업을 안정적으로 수행한다.
자동화한 작업들
- VPS 서버 DevOps 관리
- Docling을 이용한 오래된 PDF의 EPUB 변환
스킬 문서가 모델에게 "이 작업에서 어떤 오류가 발생하고 어떻게 해결하는지"를 사전에 알려주는 형태로 작동한다.
시사점
로컬 LLM의 실용성이 모델 성능만큼이나 사용자가 얼마나 잘 구조화된 지식 시스템을 구축하느냐에 달려 있음을 보여준다. Qwen3.6의 추론 능력과 에이전트 프레임워크, 축적된 스킬 라이브러리가 결합될 때 개인 수준에서도 상당한 자동화가 가능해진다.
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17GB짜리 로컬 모델이 코딩과 비전 작업을 해내자 관심은 성능표보다 ‘얼마나 오래 생각하게 둘 것인가’에 모였다. Qwen 3.8 27B는 소비자 하드웨어에서 강한 결과를 내지만 기본 xhigh 추론 설정이 간단한 요청에도 수만 개 토큰을 쓰는 운영 문제를 드러낸다.
27B 모델이 노트북에서도 까다로운 추론과 코딩을 해냈다는 경험담이 이어졌지만, 관심은 곧 긴 추론 시간과 VRAM 비용으로 옮겨갔다. Qwen3.8-27B의 진짜 시험대는 벤치마크보다 reasoning_effort를 어떻게 다루느냐에 가깝다.
r/LocalLLaMA의 한 글은 Qwen3.5 27B가 quality와 deployability 사이에서 드문 균형점을 만든다고 주장한다. 게시물은 RTX A6000 48GB, llama.cpp with CUDA, 32K context에서 약 19.7 tokens/sec를 보고했고, 댓글에서는 dense 27B와 35B-A3B MoE의 VRAM economics가 활발히 비교됐다.