r/cursor•3개월 전•0•5
다들 AI 코딩 도구에 어떻게 기억력을 부여해서 더 빠르게 코딩하시나요?
How are people giving AI coding tools memory to code faster?
핵심 요약
AI 코딩 도구의 세션 간 맥락 유지 문제를 해결하기 위해 로컬 프록시 도구를 개발 중인 작성자가 사용자들의 노하우를 묻는 글입니다.
- 맥락 유지 문제 — AI 에이전트가 세션마다 이전 작업 내용을 잊어버리는 불편함이 있음
- Badgr-auto 개발 — 코딩 도구에 로컬 메모리를 제공하여 작업 맥락을 자동으로 유지하는 오픈소스 프록시
- 메모리 관리 방식 — 규칙 파일, 문서, 벡터 검색 등 사용자들이 현재 사용하는 해결책을 공유함
AI 코딩 에이전트를 쓰면서 계속 이 문제에 부딪히고 있음.
한 세션 동안은 레포를 잘 이해하는데, 유용한 기억이 세션이나 도구 간에 깔끔하게 이어지지 않음.
예를 들면 이런 것들:
- 레포가 어떻게 작동하는지
- 이미 시도해 본 것
- 지난번에 실패한 것
- 현재 작업 상태
- 코딩 선호도
- 다시 논의하고 싶지 않은 결정 사항들
나는 코딩 도구에 로컬 전역/레포/작업 메모리를 부여해서 더 빠르게 코딩할 수 있게 해주는 Badgr-auto라는 오픈소스 로컬 프록시를 작업 중임.
요청을 보내기 전에 각 도구가 유용한 맥락을 미리 갖게 해서, 매번 처음부터 시작하거나 내가 일일이 다시 설명할 필요가 없게 만드는 게 아이디어임.
Cursor나 Claude Code 등을 쓰는 사람들은 메모리 문제를 어떻게 해결하고 있음?
규칙 파일, 레포 문서, 요약, 커스텀 메모리, 벡터 검색을 쓰는지, 아니면 그냥 세션마다 다시 설명하는지 궁금함.
