#context-engineering
노트 4개
AI & Data › Claude Code
Claude Code 개발 워크플로: RPI에서 CRISPY·교차 모델·에이전트 팀까지코딩 에이전트로 기능을 만드는 워크플로를 비교한다. 단계마다 게이트를 둔 RPI(Research → Plan → Implement), 지시 예산(약 150~200개)과 dumb zone(맥락 약 40%) 때문에 RPI를 일곱 단계로 쪼갠 CRISPY와 「계획 말고 코드를 읽어라」, grill-me → PRD(목적지) → 수직 슬라이스 칸반(여정) → AFK Ralph 루프 → clear 후 리뷰 → 사람 QA로 이어지는 흐름, Claude와 Codex로 계획·검토·구현·검증을 나누는 교차 모델 워크플로, 공유 작업 목록으로 협업하는 에이전트 팀, /goal·/loop·/schedule, 그리고 공개 워크플로 12종의 공통 골격을 정리했다.
AI & Data › Claude Code
Claude Code 메모리: CLAUDE.md·rules·자동 메모리Claude Code가 세션을 넘어 기억하는 네 가지 장치(사람이 쓰는 CLAUDE.md와 .claude/rules, Claude가 쓰는 자동 메모리, 서브에이전트별 에이전트 메모리)를 비교하고, 모노레포에서 CLAUDE.md가 조상은 즉시·하위는 필요할 때·형제는 읽히지 않는 로딩 규칙, paths로 지연 로드하는 rules, 에이전트 메모리의 user·project·local 범위와 MEMORY.md 200줄 규칙, 그리고 CLAUDE.md를 짧고 살아 있게 유지하는 운영법을 정리했다.
AI & Data
프롬프트에서 하네스로: 에이전틱 패턴의 진화AI 개발의 중심은 프롬프트 엔지니어링(무엇을 말할까) → 컨텍스트 엔지니어링(무엇을 보여 줄까) → 하네스 엔지니어링(어떤 시스템을 만들까)으로 옮겨 왔다. 엔지니어링의 엄밀함은 사라지지 않고 위치만 옮긴다. 각 단계의 핵심 기법(CoT·ReAct·플로우 엔지니어링, Write/Select/Compress/Isolate, KV 캐시, 하네스 2×2), 실전 사례, 프롬프트로 흉내 낼 수 없는 하네스의 능력, 치명적 삼요소와 2의 규칙을 정리한다.
AI & Data
Claude API 고급 도구 사용: 코드로 호출하기·도구 검색·예시도구가 많아질수록 맥락이 도구 정의와 중간 결과로 차는 문제를 푸는 Claude API의 네 기능을 정리했다. 모델이 쓴 코드가 도구를 호출하고 최종 출력만 맥락에 넣는 Programmatic Tool Calling(약 37% 토큰 감소), 웹 결과를 코드로 걸러 넣는 Dynamic Filtering(입력 토큰 약 24% 감소), 드물게 쓰는 도구를 미뤄 두고 검색하는 Tool Search(도구 정의 토큰 약 85% 감소), 스키마로 못 전하는 사용 패턴을 보여 주는 Tool Use Examples(정확도 72% → 90%), 그리고 Claude Code의 MCP 도구 검색 대응을 다룬다.