AI 프로그래밍 시 컨텍스트 윈도우(Context Window)가 가득 찼을 때 출력 품질이 저하되는 문제: 구조화된 문서와 멀티 에이전트

AI 프로그래밍 시 컨텍스트 윈도우 (Context Window)가 가득 찼을 때 출력 품질이 저하되는 문제, 구조화된 문서와 멀티 에이전트 오케스트레이션 (Multi-agent Orchestration)을 통해 안정적인 코드 품질을 유지하는 방법.
https://
git
hub.com/open-gsd/get-s
hit-done-redux

Claude Code, Codex, Cursor 등 10여 개 이상의 AI 프로그래밍 도구를 지원하는 경량 개발 시스템입니다. 이 시스템의 핵심은 대화가 길어질수록 AI의 출력 품질이 저하되는 "컨텍스트 저하 (Context Degradation)" 문제를 해결하는 것입니다. 이를 위해 세 가지 핵심 전략을 사용합니다: 무거운 작업은 서브 에이전트 (Sub-agent)의 새로운 컨텍스트로 오프로딩 (Offloading)하고, PROJECT.md 및 ROADMAP.md와 같은 구조화된 문서를 사용하여 세션 전반에 걸쳐 상태를 유지하며, 코드가 실제로 작동하는지 확인하기 위한 전용 검증 단계를 추가하는 것입니다. 메인 루프는 초기화 (Initialization), 논의 및 의사 결정 (Discussion and Decision-making), 작업 계획 (Task Planning), 병렬 실행 (Parallel Execution), 결과 검증 (Result Validation), 마일스톤 출시 (Milestone Release)의 6가지 명령으로 구성됩니다. 유연한 설정을 통해 대화형 모드와 자동 승인 모드를 모두 지원합니다.