GPT를 사용하여 하나의 긴 Codex 작업에서 이미지 작업을 반복하던 중, 대화가 계속해서 재연결되는 문제가 발생했습니다. 이 작업에서 누적된 이미지 기록을 담은 요청의 크기는 약 44 MB에 달했습니다.
새로운 대화를 시작하면 데이터 부담(baggage)은 줄어들었지만, 사용자가 계속 활용하고 싶었던 참조 자료, 이전 편집 내용, 피드백 등 중요한 맥락과 분리되는 문제가 있었습니다.
이러한 문제로 인해 Context Attachment Manager를 개발하게 되었으며, 이는 Codex desktop 및 Claude Desktop의 Code tab에서 이미지가 많은 대화를 위한 MIT 라이선스 로컬 플러그인입니다.
GitHub repository · 설치 방법
Context Attachment Manager: automatic image selection, searching past images, and a full-size preview
대화를 유지하고 필요할 때 이미지를 검색하기
'Auto-select' 기능을 활성화하면 이전 턴(turn)의 이미지들을 나중 요청에서 제외할 수 있습니다. 모델이 이전 이미지를 검사해야 할 경우, 해당 ID를 통해 이미지를 다시 가져올 수 있습니다.
캐릭터 참조용이거나 항상 보이도록 유지되어야 하는 다른 이미지가 있다면, 이를 고정(pin)하여 매 턴마다 전송할 수 있습니다. 직접 결정하고 싶다면 'Auto-select'를 비활성화하고 패널의 체크박스를 사용하세요.
이 플러그인의 목표는 반복적인 이미지 전송을 줄이면서 동일한 대화에서 작업하는 것입니다. 이 기능을 사용하기 위해 대화를 다른 서비스로 옮길 필요는 없습니다.
기억하는 내용으로 이미지 찾기
해당 패널은 시각적 설명과 사용자 본인의 피드백 검색을 지원합니다. 파일 이름을 기억할 필요 없이, **"비 오는 밤(rainy night)\
모델은 짧은 이미지 특징(short image features)과 사용자 피드백을 검색 단서(retrieval cues)로 기록합니다. 이 단서는 대화가 압축되어도 남아있어, 나중에 해당 이미지를 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다. 질문이 미세한 시각적 세부 정보에 의존하는 경우, 이는 원본을 확인하는 것을 대체할 수는 없습니다.
제한적인 주장을 담은 측정된 예시
프로젝트의 15개 이미지 테스트 중 하나에서 다음 요청 본문(request body) 크기가 24.9 MB에서 212 KB로 감소했습니다.
이는 특정 시나리오에서 나온 결과일 뿐입니다. 모든 대화에 대한 약속이 아니며, 토큰 비용 측정(token-cost measurement)도 아니고, 모든 재연결(reconnect)의 원인이 같다는 증거도 아닙니다. 그 효과는 유지되는 이미지와 턴(turn) 동안 다시 가져오는 이미지에 따라 달라집니다.
패널(panel)은 전송하기 전에 변화가 눈에 띄도록 요청 크기를 추정합니다.
로컬 플러그인 작동 방식
루프백 전용 엔진(loopback-only engine)이 클라이언트와 구성된 모델 엔드포인트 사이에 위치합니다. 이 엔진은 불필요한 과거 이미지 페이로드(historical image payloads)를 번호가 매겨진 플레이스홀더로 대체하고 요청을 전달합니다. MCP 도구는 필요할 때 모델이 원본 이미지를 검색하도록 합니다.
패널은 검색, 미리 보기(previews), 고정(pinning), 수동 선택을 처리합니다. 원본 대화 기록과 이미지 파일은 읽기 전용(read-only) 상태로 유지됩니다. 이 플러그인은 대화의 추가 사본을 별도의 클라우드 서비스로 보내지 않으며, 일반적인 모델 요청은 여전히 구성된 제공업체(configured provider)로 전송됩니다.
버전 0.9.0은 각 경로(route)를 클라이언트 플랫폼과 원래의 상위 시스템(upstream) 모두에 연결합니다. 호환되는 사용자 지정 엔드포인트도 이미지 관리를 사용할 수 있습니다. 이들은 클라이언트의 API 형식, 이미지 입력, 도구 호출을 지원해야 합니다: 이 플러그인은 Responses와 Anthropic Messages 간의 변환을 수행하지 않습니다.
현재 범위
- Claude Desktop의 Code 탭에서 Codex 데스크톱 및 로컬 세션이 지원됩니다. 일반적인 Claude 채팅은 이 통합 범위 밖에 있습니다.
- Windows, macOS, 그리고 Linux를 지원합니다. Windows가 주요 수동 테스트 플랫폼이며, 세 가지 플랫폼 CI는 단위 테스트와 설치, 시작, 업그레이드 및 제거 확인을 다룹니다.
- 영어와 간체 중국어 인터페이스를 제공합니다.
- MIT 라이선스이며, TypeScript/Node로 작성되었습니다.
유지 관리자가 실시간 타사 게이트웨이 모델 호출을 테스트하지 않았습니다. 또한 이 플러그인은 원본 기록 파일을 축소하거나 관련 없는 네트워킹, 로컬 렌더링 또는 모델 용량 문제를 수정하지 않습니다.
사용해보고, 문제점을 보고하거나 기여하세요
INSTALL.md를 따라 Codex 또는 Claude Desktop의 Code 탭에 있는 Claude에게 플러그인 설치를 요청하여 사용할 수 있습니다. 설치 후에는 Codex를 재시작하거나 새로운 Claude Code 세션을 시작하십시오.
Codex에서는 작업의 사이드 패널에서 Context Assets를 열 수 있습니다. Claude Desktop Code에서는 대화에 이미지가 포함되면 해당 패널이 열리며, /cam 명령어로 다시 열 수 있습니다.
저는 이미지를 반복적으로 편집하거나, 시각적 참조를 비교하거나, 긴 작업 과정 동안 스크린샷을 축적하는 사람들의 피드백을 찾고 있습니다. 특히 macOS/Linux 환경의 실제 데스크톱 워크플로우 및 호환되는 사용자 지정 엔드포인트에서의 보고가 매우 유용할 것입니다.
문제점을 보고할 때는 클라이언트 버전, 플랫폼 및 재현 가능한 단계를 포함해 주십시오. PR(Pull Request)도 환영합니다.
공개 고지: 이 문서는 프로젝트의 기존 문서, 구현 및 기록된 테스트 결과를 사용하여 AI 에이전트에 의해 작성되고 게시되었습니다.
