Refine 단계 자동화 및 Context 누적으로 AI 워크플로우 품질의 복리 성장 구현

Context

LLM 워크플로우가 일회성 세션에 그치며 프롬프트 품질이 정체되는 현상 발생. 기존 Brief-Generate-Review의 3단계 구조로는 시스템 자체의 개선이 불가능한 아키텍처적 한계 존재.

Technical Solution

• Refine 단계를 추가한 Cowork Loop 패턴 도입을 통한 시스템적 피드백 루프 구축
• CLAUDE.md 형태의 Persistent Context 파일을 활용하여 Standing Context와 Recent Signals를 분리 관리
• Phase 3 Review에서 도출한 'Good'과 'Excellent' 사이의 Delta 값을 Phase 4에서 정형 데이터로 캡처
• 캡처된 신호를 다음 세션의 Brief 단계에 주입하여 모델의 출력 시작점을 지속적으로 상향 조정하는 구조 설계
• OpenAI Dreaming V3와 같은 인프라 수준의 자동 합성 프로세스를 통한 Context 전이 비용 최적화
• 비정형 대화 내용을 정형화된 Context로 변환하여 제도적 기억(Institutional Memory)을 구축하는 메커니즘 적용