스캐폴드가 살렸다

Qwen3.6 35B를 RTX 5090 32GB에서 Ollama로 돌리고, 더 큰 Qwen3-Coder-Next 80B를 보조 repair/editor로 붙인 라우팅 로컬 파이프라인이 실제 Go 작업 10개 중 9개를 통과했다.

비교 결과는 다음과 같다.

• GPT-5.4 best-of baseline: 10/10
• Routed local process: 9/10
• Qwen3.6 + little-coder: 8/10
• Qwen3-Coder 30B + little-coder: 5/10
• 기존 local Gandalf harness: 3/10

평가는 저자의 Go repo에서 뽑은 10개 실제 작업으로 진행했으며, 라이브 저장소가 아니라 복제 워크스페이스를 사용했다. 작업 범위는 CLI 변경, dependency enforcement, embedded version file, clock abstraction, error taxonomy, SQLite primitives, migrations, baseline schema work 등을 포함했다.

핵심 결론은 모델 교체만으로는 효과가 제한적이었고, scaffold, repair loop, routing policy를 결합했을 때 성능이 크게 올라갔다는 점이다.

하드웨어는 다음과 같다.

• RTX 5090 32GB: Qwen3.6 35B A3B Q4_K_M
• RTX Pro 6000 96GB: 더 큰 repair/editor 역할
• Qwen3.6는 약 27GB VRAM을 사용해 embedding 서비스와 함께 구동 가능했다.