AI 코딩 어시스턴트의 메모리 문제 해결 방법

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

DevOps

대상자

프론트엔드/백엔드 개발자 및 DevOps 엔지니어

난이도: 중급~고급 (Python 스크립트 작성 및 프로젝트 구조 이해 필요)

핵심 요약

• "Context-Packer" 스크립트는 AI 어시스턴트의 프로젝트 메모리 문제를 해결하여 10배 빠른 개발 생산성 향상
• 1-million-token context window 대응 가능, 대규모 분석/리팩토링 가능
• Python 3.10+ 기반, app/, routes/ 등 특정 폴더만 추출

섹션별 세부 요약

1. 문제 상황

• AI 어시스턴트(Gemini, ChatGPT) 사용 시 매번 프로젝트 파일을 수동으로 복사해야 함
• File A, File B, File D 등 다중 파일 복사 과정으로 생산성 저하
• "hamster wheel"식 작업 흐름 (10단계 이상의 반복 작업)

2. 기존 솔루션의 한계

• GitHub Copilot Workspace, Cursor 등 유료 구독 모델 제한
• 자유롭게 사용 가능한 오픈소스 도구 부재

3. Context-Packer 구조

• Python 스크립트로 작성, project_scraper.py 실행 시
• backend.txt/frontend.txt 생성, 파일 경로별 코드 추출 (예: File Name: app/Http/Controllers/MyController.php)
• node_modules/.env 등 무시 폴더 설정 가능

4. 성능 개선 효과

• AI의 반응 정확도 10배 향상
• 대규모 프로젝트 분석 가능 (100만 토큰 이상 처리)
• 프로젝트 초기 설정 시간 90% 절감

결론

• GitHub에서 공개된 Context-Packer 스크립트를 활용해 AI 어시스턴트와의 협업 효율성 극대화 권장
• python project_scraper.py 명령어로 5분 내 구축 가능
• "This is my project's code. Now, let's get to work." 단일 지시문으로 AI 초기화 가능