Context Window 고갈 해결, briefing.md 기반의 컨텍스트 증류 전략

Context

세션 전환 시마다 수십 개의 메모리 파일을 중복 로드하는 구조. 누적된 데이터로 인해 Context Window가 조기에 소진되는 현상 발생. 세션 시작 비용 증가로 인한 작업 효율 저하 문제 직면.

Technical Solution

• 30여 개의 분산된 메모리 파일을 단일 문서인 briefing.md로 압축하는 Distillation 전략 도입
• 에티켓, 프로젝트 현황, 주의사항 등 핵심 정보만 포함하는 고밀도 맵 설계
• 상세 데이터는 Toolbox 형태로 분리하여 필요 시에만 호출하는 On-demand 로딩 방식 적용
• 이전 세션의 경험 데이터(Crystals)가 유발하는 편향을 제거하고 현재 세션의 독립성 확보
• Workspace 구조를 Repository Root로 일치시켜 소스 오브 트루스(Source of Truth) 단일화
• 불필요한 임시 스크립트 40개를 제거하여 환경 정체성 정비

Key Takeaway

모든 과거 데이터를 로드하는 방식보다 핵심 컨텍스트만 유지하고 세부 사항은 필요 시 참조하는 구조가 LLM의 효율성과 추론 정확도를 높이는 최적의 설계 방식.