로컬 세션 리콜 툴 qrec으로 Claude Code 컨텍스트 한계 극복

Context

Claude Code 세션 시작 시마다 모든 컨텍스트가 초기화되는 구조. 수천 개의 세션 데이터가 JSONL 파일로 로컬에 저장되나 접근성이 매우 낮음. 과거의 결정 사항과 기술적 맥락을 효율적으로 재사용할 방법 부재.

Technical Solution

• 로컬 ~/.claude/projects/ 경로의 raw JSONL 데이터에서 노이즈를 제거하는 전처리 프로세스 구축
• BM25, Semantic Search, RRF(Reciprocal Rank Fusion)를 결합한 Hybrid Search 인덱싱 전략 채택
• 외부 API 호출 없이 로컬 머신 내에서만 작동하는 데이터 보안 중심 설계
• Claude Code 에이전트가 필요 시 과거 결정 사항을 직접 검색하고 가져오는 Retrieval 메커니즘 구현
• 세션 컨텍스트 한계 도달 시 새로운 세션으로 핵심 맥락을 전달하는 Context Handoff 워크플로우 적용

Impact

• 새로운 세션 전환 후 컨텍스트 사용률 약 15% 수준으로 유지

Key Takeaway

방대한 로컬 로그 데이터를 Hybrid Search 기반의 지식 베이스로 전환하여 LLM의 컨텍스트 윈도우 제약을 효율적으로 해결한 사례.