Semble - grep보다 토큰을 98% 적게 쓰는 에이전트용 코드 검색

Context

LLM 에이전트가 코드베이스 탐색 시 grep 등 기존 CLI 도구의 과도한 출력으로 인해 불필요한 토큰을 소모하는 문제 발생. 특히 대규모 파일이나 노이즈가 많은 매칭 결과가 컨텍스트 윈도우를 점유하며 비용 상승과 성능 저하를 유발함.

Technical Solution

• 코드 구조 인식 기반의 목표 지향적 검색(Goal-oriented Search) 로직 도입
• 단순 텍스트 매칭을 넘어 코드 의미론적 변형을 반영한 랭킹 알고리즘 적용
• 파일 전체 읽기(cat) 대신 정밀한 포인트 기반 정보 추출로 컨텍스트 주입 최소화
• LSP 수준의 분석 능력을 결합하여 리팩터링 윤곽 파악 및 심볼 간 관계 추적 강화
• 에이전트의 인지 부하를 줄이기 위한 전용 AGENTS.md 지시문 및 스키마 최적화
• 모델이 도구 결과를 신뢰하도록 유도하여 불필요한 재시도 루프 제거