AI 코딩 에이전트를 사용할 때 가장 중요한 제약 조건인 컨텍스트 윈도우에 대해 자세히 알아봅니다. 컨텍스트 윈도우(입력 및 출력 토큰)를 구성하는 요소, 모델에 제약이 있는 이유, 그리고 모델이 긴 대화에 묻힌 정보의 우선순위를 낮추는 심각한 "중간자 손실(lost-in-the-middle)" 문제에 대해 알아봅니다. 클로드 코드에서 컨텍스트를 효과적으로 관리하기 위한 실용적인 전략을 소개합니다. 대화를 정리할 때와 간결하게 정리할 때의 차이점, 더 큰 컨텍스트 윈도우가 항상 더 나은 것은 아닌 이유, 그리고 MCP 서버가 컨텍스트를 부풀리는 방식 등이 포함됩니다. 컨텍스트 윈도우를 이해하는 것은 코딩 에이전트를 통해 좋은 결과를 얻는 개발자와 그렇지 못한 개발자를 구분하는 핵심 기술입니다. AI 코딩 성능을 극대화하는 간결하고 집중적인 컨텍스트를 유지하기 위한 실제 사례와 모범 사례를 제공합니다.
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