도서관 전체를 책상에 올리지 마

~27 min · index, pointers, selective-loading

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성숙한 전략

진짜 context 일은 도서관 같지 매립지 같지 않아. 뭐 있는지 index 유지, 현재 task 필요한 것만 로드, material이 활성 멈추면 unload나 summarize. 1M token 들어가도 보통 채우면 안 돼.

Working set이지 corpus 아니야

OS는 모든 파일을 CPU cache에 안 둬. 활성 working set을 page in. AI 워크플로도 같이 — 모든 거에 pointer, 현재 결정 필요한 것만 full text. Pointer는 cheap(path + summary + relevance hint), full text는 token, attention, noise에 비싸.

Index lifecycle

Index 자체는 안정적 artifact — 파일 list, summary, freshness, 언제 로드. spine이나 session start에 모형이 읽는 project-instruction 파일에 속해. Index가 매 turn 변하면, index 아니라 working set.

Index 먼저. Load 둘째. Work 셋째. 끝나면 evict.

Code

Library-style context·yaml

context_library:
  index:
    - path
    - summary
    - owner
    - freshness
    - when_to_load
  active_working_set:
    - only files needed for the current decision
  evict:
    - stale logs
    - one-time command output
    - superseded drafts

실제 index entry·yaml

- path: backend/auth.py
  summary: "OAuth + session cookie middleware"
  freshness: "current"
  when_to_load: "any task touching login, session, or auth headers"
- path: docs/legacy-auth-2024.md
  summary: "Pre-OAuth design (deprecated)"
  freshness: "reference only"
  when_to_load: "only when investigating historical decisions"

External links

Gemini long context guide

Exercise

프로젝트 파일 5개용 mini index 만들어. 각각 언제 로드하고 언제 pointer로 둘지 써.

Hint

Schema 파일은 자주 로드. 1년 된 history note는 pointer만 필요.

Progress

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

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