Claude Radar는 확인 가능한 근거를 정리해 독자가 AI 코딩 도구를 선택하도록 돕습니다. 공식 문서를 비교하거나 다른 사람이 수행한 실험을 종합할 수 있습니다. 다른 사람의 실험을 우리가 직접 수행한 테스트로 소개하지 않습니다.
비교 글의 세 가지 유형
- 문서 기반 비교: 확인일을 기준으로 공식 자료의 기능·제공 조건·가격·한도를 비교합니다. 성능 차이를 실측한 결과는 아닙니다.
- 외부 실험 종합: 서로 독립된 원 실험을 최소 두 개 확보하고, 결과에 원저자·날짜·과제·조건을 함께 표시합니다. 같은 실험을 재인용한 글 여러 개는 실험 한 건으로 셉니다.
- 자체 실험: 실제 실행 기록·입력·조건·출력이 있을 때만 사용합니다. 아직 자체 성능 벤치마크를 발행하지 않았습니다.
실험을 읽는 방법
저자와 원문 링크, 실험일, 도구와 모델 버전, 과제, 표본이나 반복 횟수, 평가 방법, 사람의 개입, 공개된 예산을 기록합니다. 없는 정보는 ‘공개되지 않음’으로 남깁니다. 글의 발행일이 실험일과 같다고 가정하지 않습니다.
결과보다 먼저 조건을 비교합니다. 과제·실행 도구·모델 버전·비용의 정의가 다르면 결과가 엇갈릴 수 있습니다. 서로 다른 점수를 단순 평균하거나 시연 한 번을 일반적인 성공률로 확대하지 않습니다. 업체가 수행한 실험은 그 업체의 결과로 귀속하고, 알려진 이해관계와 방법의 한계를 고려합니다.
결론의 범위
실험 결과는 원저자의 관찰입니다. 우리는 결과가 일치하는 부분, 달라지는 이유, 특정 독자의 작업에서 의미하는 바를 설명합니다. 조건부 추천은 편집적 해석이며 새로 측정한 결과가 아닙니다. 이전 모델의 점수로 현재 제품의 성능을 단정하지 않습니다.
각 글 하단의 출처·작성 기준에 원문 링크, 확인일, 검토 범위를 한 번 정리합니다. 외부 실험 종합 글은 재실험하지 않았음을 밝힙니다. 근거가 질문에 답하지 못하면 범위를 좁히거나 발행을 보류합니다. 원문을 이어 붙이지 않고 자체 문장으로 요약합니다.
정정과 상업적 관계
중요한 사실을 정정할 때는 날짜와 내용을 남깁니다. 새 실험으로 이전 결과를 설명 없이 덮어쓰지 않습니다. 제휴 링크나 유료 협찬을 도입하면 표시하고, 상업적 조건이 결론이나 순위를 결정하지 않도록 합니다.