Claude Code에 개인정보가 넘어가지 않게 하려면, 요청문 하나로 훅을 만들어 보니 원래 값 7개가 0개로
Claude Code에 요청문 하나를 붙여 넣어 파일·명령 결과·메시지 속 이메일과 전화번호를 PC에서 먼저 가리는 훅을 만들었습니다. 가짜 명단 시험에서 원래 값 7개가 0개가 됐고, 화면 안내와 못 가리는 것까지 정리했습니다.
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Claude Code에 요청문 하나를 붙여 넣어 파일·명령 결과·메시지 속 이메일과 전화번호를 PC에서 먼저 가리는 훅을 만들었습니다. 가짜 명단 시험에서 원래 값 7개가 0개가 됐고, 화면 안내와 못 가리는 것까지 정리했습니다.
Claude Code가 curl 명령의 User-Agent에 계정 이메일을 넣었다는 신고가 나왔습니다. 원인과 2.1.317 보호 모드가 못 막는 것을 정리하고, 내 PC 기록 81,195번을 점검한 뒤 실행을 막은 채 120번 재현해 봤습니다.
에이전트용 1.7B 모델 LFM3-1.7B를 Hermes Agent에 붙여 RTX 5090에서 과제 7가지를 시켰습니다. 33번 중 28번 성공, VRAM 5.5GB, 초당 252토큰. 짧은 일은 Qwen3.8 27B보다 빨랐지만 여러 단계 작업은 5번 중 1번만 성공했습니다.
Recursive SI의 공개 코딩 모델 Flint 40B를 RTX 5090 32GB의 Unsloth Studio에서 Q4와 공식 NVFP4로 쟀습니다. 초당 230.9토큰, VRAM 30.4GB, 파이썬 8문제 중 7문제를 풀었고, 생각은 끌 수 없었으며 37만 8천 원을 3만 7,800원으로 읽었습니다.
24B 중 토큰마다 2.45B만 쓰는 Liquid AI의 LFM2.5-24B-A2B를 RTX 5060 Ti 16GB의 Unsloth Studio에서 쟀습니다. 기본값 초당 208.6토큰으로 이 PC에서 가장 빨랐고, 100,000자 요약은 20.7초, 생각은 끌 수 없었습니다.
Qwen3.8 27B를 7.90GB로 줄인 Saluki 27B를 RTX 5060 Ti 16GB의 Unsloth Studio에서 쟀습니다. 기본값 초당 34토큰, 한국어 도구 호출 60번 모두 정답이었고, 생각 단계를 정하지 않으면 15번 중 6번은 답이 나오지 않았습니다.
글을 쓰지 않고 보기마다 확률로 답하는 Liquid AI의 판단 전용 모델 d1-3B를 RTX 5060 Ti 16GB에서 한국어 144문제로 쟀습니다. 쉬운 100문제는 모두, 어려운 44문제는 34개를 맞혔고 답 하나에 0.06초, VRAM 6.0GB였습니다.
RTX 5060 Ti 16GB의 Unsloth Studio에서 OpenAI의 gpt-oss 20B(UD-Q4_K_XL 11.06GB)를 기본값으로 돌렸습니다. 초당 약 120토큰, 컨텍스트 65,536까지 같은 속도였고, 생각 단계에 따라 시간과 코딩 결과가 크게 달랐습니다.
RTX 5060 Ti 16GB의 Unsloth Studio에서 Gemma 4 E4B(QAT UD-Q4_K_XL 3.93GB)를 기본값으로 돌렸습니다. VRAM 6.2GB에 초당 약 144토큰이었고, 같은 PC에서 잰 E2B와 속도·산수·코딩·사진 결과를 나란히 비교했습니다.