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Dev.toAI/ML
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Spec-Driven Planning과 Subagent 병렬화를 통한 LLM 코딩 효율 극대화
How I Use Qwen Code Slash Commands to Build Achu App
AI 요약
Context
Electron, React, TypeScript 기반의 Achu 앱 개발 중 LLM의 Context 유실과 토큰 비용 증가 문제 발생. 기존의 단순 채팅 방식으로는 복잡한 아키텍처 제약 사항과 Electron IPC 경계 등 기술적 세부 사항을 일관되게 유지하는 데 한계 노출.
Technical Solution
- /plan 모드를 통한 Spec-Driven Planning 도입으로 코드 작성 전 인터페이스 계약 및 데이터 흐름을 확정하는 설계 단계 분리
- .qwen/agents/ 내 정의된 전문 Subagent 시스템을 통한 Vitest 테스트 및 코드 리뷰 작업의 역할 분담
- Prompt Cache Prefix를 공유하는 Fork Subagents 구조를 활용하여 다수의 독립적 조사 작업을 병렬 처리함으로써 토큰 비용 최적화
- /init 및 수동 컨텍스트 주입을 통한 프로젝트 맵 생성으로 모델의 초기 도메인 이해도 확보
- /compress 및 /clear 명령어를 통한 주기적인 Context Hygiene 관리로 모델의 추론 드리프트 현상 방지
- 라이브러리 문서 대신 실제 Source Code 디렉토리를 직접 참조하게 하여 최신 API 구현체 기반의 정확한 코드 생성 유도
실천 포인트
- 구현 전 /plan 모드에서 인터페이스 계약 및 에러 경로를 포함한 명세서(Spec)를 2~3회 반복 정제했는가 - 독립적인 작업 단위(테스트, 분석, 구현)를 분리하여 Subagent에게 병렬 위임하고 있는가 - Context 윈도우의 오염을 막기 위해 주기적으로 /compress 또는 /clear를 수행하는 기준을 수립했는가 - 추상적인 문서보다 실제 Source Code를 직접 Context에 포함하여 모델의 할루시네이션을 최소화했는가