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Dev.toAI/ML
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Local Plugin 기반 Codex 응답 압축 및 Token 최적화 설계
How To Install Caveman In Codex On macOS And Windows
AI 요약
Context
Codex의 기본 응답 방식에서 발생하는 불필요한 Filler words로 인한 Token 낭비 및 가독성 저하 문제 발생. 외부 배포 없이 로컬 환경에서 즉시 적용 가능한 경량 응답 제어 레이어의 필요성 대두.
Technical Solution
- Local Marketplace 진입점 설정을 통한 원격 배포 없는 플러그인 로드 구조 설계
- SKILL.md 내 Frontmatter 및 Prompt Engineering을 통한 단계별(Lite, Full, Ultra) 응답 압축 로직 구현
.codex/hooks.json및config.toml을 활용한 세션 시작 시 자동 활성화 메커니즘 구축- 보안 경고 및 파괴적 작업 시 일반 언어로 전환하는 Auto-Clarity 예외 처리 로직 적용
- 프로젝트 단위(Repo-local)와 사용자 단위(Home-local)의 이원화된 설치 경로 지원으로 유연한 배포 전략 채택
실천 포인트
- LLM 응답의 Token 최적화를 위한 프롬프트 레벨의 압축 계층(Compression Layer) 설계 검토 - 로컬 플러그인 아키텍처를 활용한 팀 내 커스텀 스킬셋의 빠른 전파 및 검증 - 정밀도가 필요한 Critical Path(보안, 삭제 등)에 대한 언어 모드 자동 전환 스위치 구현