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Dev.toAI/ML
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Context Window 한계 극복을 위한 OpenSpec 기반 구조적 지식 보존 체계
Codex Team Usage SOP
AI 요약
Context
LLM의 제한된 Context Window로 인해 대화 기록 기반의 프로젝트 맥락 유지가 불가능한 한계 존재. 채팅 이력에 의존한 지식 파편화로 인해 새로운 세션 시작 시 정보 재입력 비용이 증가하는 병목 지점 발생.
Technical Solution
- 휘발성 Chat History를 대체하여 장기적 맥락을 유지하는 구조화된 기록 저장소 OpenSpec 도입
- 작업 규모 및 위험도에 따른 OpenSpec 적용 여부를 결정하는 경량 판단 로직 설계
- 빈번하고 복잡한 워크플로우를 패키지화하여 재사용성을 높인 Superpowers 체계 구축
- Context Budget 개념을 도입하여 불필요한 정보 로드를 제한하고 Model Attention 최적화
- 설계-실행-검증-기록으로 이어지는 closed-loop 프로세스를 통한 지식의 지속적 업데이트
- 고위험 작업 수행 전 실행 계획 설명 및 사용자 승인 단계를 강제하는 Safety Guard 적용
실천 포인트
- 작업 시작 전 OpenSpec 내 관련 컨텍스트 존재 여부 확인 - 단순 Q&A를 제외한 설계 변경 및 비즈니스 로직 수정 사항의 OpenSpec 기록 여부 검토 - 복잡한 반복 작업의 Superpowers 패키지화 가능성 분석 - 신규 세션 시작 시 OpenSpec을 통한 컨텍스트 복구 가능 여부 검증 - 고위험 작업(배포, 마이그레이션 등) 전 계획 공유 및 확정 절차 준수