클로드코드가 무거워질 때 — 새 세션 대신 쓰는 3가지

대화가 길어지면 토큰도 쓰고 답도 흐려진다. 그동안은 새 세션을 파는 것 말고 방법이 없다고 생각했는데, 지금 세션을 정리하는 방법이 세 가지 있다는 걸 배웠다.

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   Rewind — 되감기

   이전 대화 지점으로 되돌아간다. 그 이후 기록은 로컬에서 지워진다. 처음으로 되돌리면 세션이 통째로 비워진다. 잘못된 길로 들어섰을 때 쓴다.

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   Fork — 갈라 타기

   지금까지 맥락을 복제해 새 갈래를 만든다. 원본은 그대로 두고 여러 방향을 동시에 시험할 수 있다. 같은 지점에서 A안·B안을 비교할 때 쓴다.

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   Compact — 압축

   지금까지 대화를 요약해 남긴다. "무엇을 중심으로 정리해줘"라고 방향을 줄 수 있다. 맥락은 지키되 길이를 줄여야 할 때 쓴다.

핵심은 선제적으로 압축하는 습관

컨텍스트가 한계에 닿은 뒤에 정리하면 이미 답이 흐려진 상태다. 250k 아래로 유지되게 관리하고, 넘어가기 시작할 때 방향을 주며 미리 압축하는 편이 안정적이었다. 부수 효과가 하나 더 있다 — 압축할 때마다 지금 무슨 작업을 하고 있는지 스스로 다시 인지하게 되어 작업 효율이 같이 올라간다.

이건 개발자들 사이에서는 토큰 비용 때문에 내부적으로 공유되는 내용이라고 한다. 비개발자 쪽에는 거의 안 알려져 있어서, 알려드리면 다들 놀란다.

같은 원리로, 내 작업 환경도 AI가 진단하게 할 수 있다

설정 파일·스킬·에이전트가 쌓이면 뭘 쓰고 뭘 안 쓰는지 본인도 모른다. 대화 기록을 통째로 읽혀서 스스로 정리하게 만드는 방법을 같이 만들어 봤다.

내 메모리·설정 파일·스킬·에이전트를 전부 읽고, 최근 3개월 대화를 분석해줘.
① 한 번도 안 쓴 것 ② 반복해서 말하는데 자동화가 없는 것 ③ 있어도 비효율인 것을 찾아줘.
그리고 개선안을 HTML 결정보드 한 페이지로 만들어줘 — 번호를 매긴 선택지로, 내가 클릭만 하면 되게.

포인트는 마지막 줄이다. AI가 제안을 글로 쭉 늘어놓으면 읽다가 지친다. 클릭 가능한 결정보드로 받으면 50개 제안도 몇 분이면 정리된다. 고른 결과를 그대로 넘기면 반영까지 끝난다.

분석에 시간이 오래 걸려서 자기 전에 돌려두고 아침에 확인하는 식으로 쓴다.

왜 누구는 날아다니고 누구는 계속 막히나

같은 스터디에서 나온 이야기. 같은 도구를 줘도 결과가 갈리는 이유는 실력이 아니라 AI를 대하는 방식이었다.