CLAUDE.md와 Context 최적화로 토큰 소모 75% 절감 및 제어력 확보

Context

LLM 기반 CLI 에이전트 사용 시 세션 반복에 따른 중복 프롬프트 입력과 Context Window 팽창으로 인한 비용 증가 및 추론 정확도 저하 문제 발생. 특히 모델의 상태 유지 방식이 Fine-tuning이 아닌 Markdown 기반의 Context 주입 방식이라는 제약 존재.

Technical Solution

• 프로젝트 루트 및 서브 디렉토리에 CLAUDE.md를 배치하여 아키텍처 및 컨벤션을 자동 로드하는 Static Context 설계
• ~/.claude/projects 내 MEMORY.md와 토픽 파일로 구성된 계층적 메모리 구조를 통한 세션 간 지식 전이 구현
• Plan Mode 도입을 통해 실행 전 설계 단계를 분리함으로써 잘못된 코드 생성으로 인한 Context 오염 방지
• /compact 명령어를 통한 히스토리 압축 및 세션 초기화 전략으로 Token 사용량과 모델 포커스 최적화
• /effort 파라미터 조절을 통해 작업 복잡도에 따른 Reasoning Depth를 동적으로 할당하는 리소스 최적화
• Caveman Skill 적용으로 불필요한 자연어 응답을 제거하고 기술적 핵심 정보만 출력하는 응답 필터링 체계 구축