토큰 2K 미만으로 AI 코딩 일관성 100% 확보하는 컨텍스트 전략

Context

AI 어시스턴트의 세션 간 기억 상실로 인한 반복적인 프로젝트 설명 발생. 전체 코드베이스 입력 시 발생하는 토큰 낭비와 AI의 환각 현상 심화. 일관성 없는 코드 제안으로 인한 수정 작업 시간 증가.

Technical Solution

• 프로젝트 정체성 정의를 위해 기술 스택, 폴더 구조, 기본 컨벤션을 명시한 PROJECT.md 설계
• 실제 코드 예시를 포함하여 구현 스타일을 가이드하는 PATTERNS.md 기반의 스타일 가이드 구축
• 의존성 추가 금지 및 특정 패턴 배제 등 제약 사항을 정의한 BOUNDARIES.md 가드레일 설정
• 세션 시작 시 3개의 파일을 단일 컨텍스트로 제공하여 AI의 인지 부하 최소화
• 정기적인 문서 업데이트를 통해 최신 컨벤션을 유지하는 유지보수 프로세스 도입

Impact

• 총 컨텍스트 분량 약 150라인 및 2K 토큰 미만 유지
• 초기 설정 시간 15분 투자로 세션당 반복 설명 시간 10분 절감

Key Takeaway

AI에게 전체 코드보다 정제된 제약 조건과 패턴 예시를 제공하는 것이 출력물의 정확도를 높이는 효율적인 전략임.