AI 통합 및 Supabase 기반 프로젝트에서 발생하는 토큰 사용량 및 Git URL 패키지 문제 해결 방안 모색

핵심 기술: 본 글은 AI 모델(Gemini, Bolt) 통합 및 Supabase를 활용한 프로젝트 개발 과정에서 발생하는 토큰 사용량 최적화와 Git URL을 통한 외부 라이브러리 의존성 관리의 어려움을 다루고 있습니다.

기술적 세부사항:
* 대규모 프로젝트로 인한 높은 토큰 사용량 문제.
* Supabase 기반의 기능/컴포넌트 분리를 위한 세컨더리 프로젝트 생성 및 통합 시 발생한 문제 (작동하기도 하고 안되기도 함).
* Git URL을 직접 패키지로 사용하는 방식의 테스트 부족 및 실패 사례.
* npm 패키지 외에 GitHub 저장소를 직접 import하려는 시도 및 실패 경험.
* 주요 목표는 공유 레이아웃 시스템의 활용 극대화.

개발 임팩트: AI 모델 통합 시 효율적인 토큰 관리 방안 모색 및 클라우드 기반 서비스(Supabase) 활용 시 프로젝트 구조화 및 의존성 관리 전략 수립에 대한 실질적인 고민을 공유합니다.

커뮤니티 반응: 해당 내용은 아직 구체적인 커뮤니티 반응을 언급하고 있지는 않으나, 개발 과정에서 겪는 현실적인 어려움을 공유하며 동료 개발자들의 공감과 해결책 제안을 유도할 수 있습니다.