벽까지 몰지 마

~25 min · safety-margin, checkpoint, long-session

Level 0Window Watcher

0 XP0/50 lessons0/13 achievements

0/100 XP to next level100 XP to go0% complete

꽉 찬 context는 emergency state

window가 거의 꽉 찼을 때 모형은 수정 흡수, tool result 검토, 신중한 답변 만들 공간이 적다. 옛 instruction이 현재 instruction과 경쟁하면 더 취약해질 수도 — 사람이 redirect할 spare attention이 없으니까.

preempt하지 react하지 말고

맞는 move는 preemptive. margin 사라지기 전에 checkpoint. 모형과 사람 둘 다 summary verify할 working space 남아있을 때 결정 요약. reactive checkpoint — 첫 truncation이나 hallucination 후 — 는 이미 늦었다, 부패한 state가 이미 recent context에 들어왔어.

Checkpoint는 실패가 아니야

진지한 일에선 state 보존을 위해 멈추는 게 professionalism. 반대는 마지막 5% window가 가장 어려운 부분 어떻게든 carry해주리라 도박하는 거. 귀엽지. 버그가 번식하는 방식이기도 하고.

Context margin은 안전장비야. 다 쓰는 건 효율이 아니라 reckless해.

Code

preemptive checkpoint trigger·python

def context_health(used_pct):
    if used_pct < 0.65:
        return "healthy"
    if used_pct < 0.75:
        return "checkpoint_now"
    if used_pct < 0.85:
        return "compact_or_handoff"
    return "emergency_only"

if context_health(used_pct) == "checkpoint_now":
    create_checkpoint()
    ask_human_to_confirm_live_rules()

Trigger rules·yaml

checkpoint_triggers:
  by_usage:
    - context_used_pct >= 65%
  by_event:
    - after_major_decision
    - before_risky_edit
    - before_publish_or_push
    - on_topic_switch
    - when_human_corrects_authority_rule

External links

OpenAI compaction guide

Exercise

*아빠* 워크플로용 trigger rule 써. 모형이 scope 확장 멈추고 checkpoint 해야 할 때는? usage-based + event-based 둘 다 포함.

Progress

Progress is local-only — sign in to sync across devices.

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