LLM 코딩 벤치마크 수치보다 Project Context 일관성이 설계 품질 결정

Context

공개 벤치마크 지표 중심의 모델 평가가 실제 Production 코드베이스의 컨벤션과 아키텍처 결정 사항을 반영하지 못하는 한계 존재. 단순 함수 구현 능력이 아닌 기존 설계 의도를 파악하고 유지하는 Context 이해도의 중요성 대두.

Technical Solution

• Promise.all 구조를 Promise.allSettled로 변경하여 부분 실패 허용 및 개별 에러 로깅 아키텍처 구현
• 프로젝트 전용 Logger 클래스를 식별하여 표준 출력(console.error) 대신 기존 인프라에 통합하는 의존성 유지
• 프로젝트 고유의 비즈니스 로직이 반영된 SQL 가중치 계수 및 도메인 제약 사항을 쿼리 확장에 그대로 반영
• Greenfield 프로젝트의 초기 코드 생성 시에는 비용 효율적인 Kimi K2.6를 활용하고 복잡한 Refactoring 시에는 Claude Sonnet 3.7를 배치하는 하이브리드 전략 채택
• 모델별로 '단순 정답 도출'과 '기존 아키텍처 일관성 유지' 사이의 Trade-off 분석을 통한 도구 선정