AI Context Window 한계 극복을 위한 자동 요약 기반 Context Transfer 시스템 구현

How I built thredly: a Chrome extension that never lets your AI context window die

thredly2026년 6월 4일1분intermediate

AI 요약

Context

LLM의 Context Window 포화로 인한 응답 품질 저하 및 세션 초기화 시 기존 맥락 손실 문제 발생. 사용자 경험 유지와 작업 연속성 확보를 위한 효율적인 컨텍스트 전이 메커니즘 필요.

Vanilla JS 기반 Chrome Extension 설계를 통한 클라이언트 사이드 데이터 접근성 확보
ChatGPT, Claude, DeepSeek 등 서로 다른 DOM 구조를 가진 인터페이스에서 대화 데이터를 안정적으로 추출하는 Parsing 로직 구현
OpenAI API 기반의 Prompt Engineering을 통해 단순 요약이 아닌 Intent, Decision, Constraints 위주의 구조적 데이터 추출
요약된 핵심 컨텍스트를 신규 스레드에 자동 주입하여 LLM의 추론 일관성 유지
전체 프로세스 실행 시간을 5초 내외로 최적화하여 사용자 이탈 방지

실천 포인트

1. 외부 서비스 DOM 변경에 대비한 데이터 추출 로직의 모듈화 검토

2. LLM 컨텍스트 유지 전략으로 단순 요약 대신 '의사결정 및 제약사항' 중심의 구조화된 데이터 보존 방식 적용

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