Rust 기반 1,056개 테스트로 구현한 고효율 CLI 노이즈 제거 시스템

Context

다양한 언어의 Stack Trace와 CLI 출력물 내 불필요한 정보가 AI 컨텍스트 윈도우를 낭비하는 문제 발생. 단순 텍스트 매칭 방식의 한계로 인해 의미론적 중복 제거와 정교한 필터링 체계가 필요했던 상황.

Technical Solution

• ANSI escape sequence의 엣지 케이스 처리를 위한 전용 파서 구현 및 247개 테스트 케이스 검증
• 단순 일치(Exact Match)가 아닌 패턴 기반 그룹화 로직을 통한 의미론적 중복 데이터 제거
• 언어별 Stack Trace 포맷 분석을 통한 Framework 영역과 Application 영역 분리 휴리스틱 설계
• node_modules 및 표준 라이브러리 경로 식별을 통한 런타임 내부 프레임 필터링 구조 적용
• 102가지 CLI 명령어 패턴별 맞춤형 필터링 룰셋 구축을 통한 도구별 노이즈 제거
• Zero overhead 달성을 위한 Rust 언어 채택 및 메모리 효율적 처리 설계

Impact

• 전체 테스트 명령어 대상 평균 60-90%의 노이즈 제거 달성
• 벤치마크 스위트 내 False Positive 0건 기록으로 데이터 무결성 확보
• 총 1,056개의 테스트 케이스를 통한 시스템 안정성 검증

Key Takeaway

데이터의 형태가 다양할수록 개별 패턴에 의존하기보다 공통된 휴리스틱과 엄격한 테스트 스위트를 구축하는 것이 시스템 신뢰성 확보의 핵심임.