Extensions/tools for context retrieval
AI 에이전트가 코드베이스에서 정확한 컨텍스트를 효율적으로 가져오기 위한 도구와 설정 방법을 논의함.
다들 안녕, 혹시 에이전트가 쓸 정확한 파일이랑 컨텍스트를 잘 찾아주는 컨텍스트 엔진이나 코드베이스 검색/메모리 툴 쓰는 거 있으면 추천 좀 해줄래? https://www.augmentcode.com/context-engine 이런 느낌으로 말이야.
아니면 토큰 아끼면서 에이전트한테 딱 맞는 파일만 골라 먹여주는 다른 세팅 있으면 알려줘. 고맙다!
코드베이스 검색 및 컨텍스트 관리 도구로 직접 개발한 Lapis 익스텐션이 추천되었습니다.
농담 빼고 말하자면, grep이 제 역할을 함. 사실 에이전트들은 아직 수시로 바뀌는 도구 이름들에 대해 제대로 학습되지 않았음. 7~12개의 도구가 포함된 메모리 시스템과 코드베이스 검색 도구(tree-sitter를 도구로 추상화하거나 원하는 MCP를 사용)를 구성해 보셈.
에이전트가 2~3번의 도구 사용 라운드를 거치고 나면, 30~80턴 정도 지나서는 매 턴마다 컨텍스트에 죽은 도구 스키마가 쌓이게 되고, 결국 심볼을 발견하면 그냥 grep을 기본으로 쓰기 시작함. 적어도 내 경험상으로는 그랬음…
Augment Code는 꽤 잘 작동함. 자동으로 정확한 코드를 아주 빠르게 반환해 주는데(코드베이스 인덱싱), 사용하기엔 너무 비싸졌음.
깃허브 링크로 시작하지 않고 '영업팀에 문의'나 '전문가와 상담' 같은 팝업부터 뜨는 프로젝트는 무조건 거름. 저렴한 오픈 소스 코드가 널린 시대에 이런 식의 접근은 그냥 수상한 마케팅일 뿐임. 심지어 네 글도 은근슬쩍 광고하는 것처럼 보이네. 사양할게 ㅋㅋ
Lapis - 내가 만든 익스텐션인데 네가 찾는 기능 딱 그대로임.
작성자가 저혈당 쇼크로 의식을 잃어갈 때 ChatGPT가 음성으로 계속 말을 걸어 깨워준 경험담입니다.
작성자가 저혈당 쇼크로 의식을 잃어갈 때 ChatGPT가 음성으로 계속 말을 걸어 깨워준 경험담입니다.
Claude Opus 5.5의 성능 저하 여부를 실시간으로 추적하는 오픈소스 벤치마크 도구 'LiveNerf'가 공개되어 큰 호응을 얻고 있습니다.
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