Claude Code의 200K Token Context 기반 Multi-file Agent 자동화 분석

Context

기존 AI 코딩 도구의 한정된 Context Window로 인한 파일 단위 코드 생성의 한계 발생. 전체 Repository에 대한 맥락 이해 부족으로 인해 다중 파일 수정 시 일관성 결여 및 수동 통합 비용 증가 문제 직면.

Technical Solution

• CLI 기반 Agentic Loop(Plan → Implement → Test → Fix) 구조를 통한 자율적 버그 수정 프로세스 구현
• 200K Tokens 규모의 대규모 Context Window 확보로 전체 코드베이스의 패턴 및 Custom Error Class 식별
• 단일 Prompt로 모델, API, Frontend, DB Migration 등 8개 이상의 파일을 동시 수정하는 Multi-file Change 로직 적용
• Terminal Native 환경 구축을 통한 IDE 오버헤드 제거 및 시스템 수준의 파일 접근 권한 확보
• LLM의 추론 결과와 실제 Test 실행 결과를 피드백 루프로 연결하여 정밀도 향상