Claude Code를 사용하다 보면 "최근 답변이 좀 이상한데?", "방금 말한 내용을 무시하네"라는 경험을 한 적이 없으신가요? 이는 **컨텍스트 성능 저하 (Context Degradation)**라고 불리는 현상으로, 대화가 길어짐에 따라 모델의 퍼포먼스가 떨어지는 문제입니다.

이 기사에서는 OSS(Open Source Software)로 공개된 Agent Skills for Context Engineering을 Claude Code에 도입하여, 성능 저하를 진단하고 방지하는 방법을 소개합니다.

다음 명령 하나로 ~/.claude/skills/에 15개의 스킬이 추가됩니다. 다음 세션부터 자동으로 인식됩니다.

cd /tmp && \
git clone --depth=1 https://github.com/muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering.git context-engineering && \
cp -r context-engineering/skills/* ~/.claude/skills/ && \
...

스킬 호출 방법은 두 가지가 있습니다.

• 자동: 대화 문맥을 통해 Claude가 판단하여 자동 활성화
• 수동: 채팅에 /context-degradation과 같이 입력

컨텍스트 윈도우(Context Window)에는 **U자형 어텐션 커브 (U-shaped Attention Curve)**가 존재합니다. 맨 앞과 맨 뒤의 정보는 확실하게 참조되지만, 중간 부분의 정보는 10~40%의 정확도 저하가 발생합니다.

또한, 컨텍스트가 늘어날수록 퍼포먼스는 떨어지지만, 그 저하는 선형적이지 않습니다.

퍼포먼스
↑
100%|████████████████
...

성능 저하는 완만하게 진행되는 것이 아니라, 특정 임계값을 넘어서면 급락합니다. 70%에 도달한 뒤에 대처하면 늦은 경우가 많습니다.

/context-degradation 스킬이 다루는 저하 유형은 5가지로 분류됩니다.

Step 1: /clear 후 동일한 질문을 재전송
↓
답변이 개선됨 → 컨텍스트가 원인
...

/context-degradation 스킬과 /compact 명령어는 서로 다른 것입니다.

• 스킬 → 왜 저하되고 있는지를 진단하는 지식
• /compact → 실제로 컨텍스트를 압축하는 조작

/context-optimization 스킬이 다루는 전략을 우선순위 순으로 소개합니다.

프롬프트 구조를 안정화함으로써 추론 엔진의 캐시 (Cache)를 재사용합니다.

# 안정적인 순서 (캐시가 적용됨)
1. 시스템 프롬프트 (가장 안정적)
2. 도구 (Tool) 정의
...

시스템 프롬프트 내에 날짜나 동적 정보를 넣으면, 매번 캐시 미스 (Cache Miss)가 발생하여 비용이 증가합니다.

# NG: 캐시가 적용되지 않음
system = f"오늘은 {today} 입니다. ..."
# OK: 동적 정보는 사용자 메시지로 분리
...

목표: 캐시 히트율 (Cache Hit Rate) 70% 이상 → 비용 50% 절감 · 레이턴시 (Latency) 40% 절감

처리된 도구 출력을 컴팩트한 참조로 대체합니다.

# NG: 가공되지 않은 도구 출력을 그대로 유지 (8,000 토큰 잔존)
response = mcp.notion_get_page(page_id)
# → JSON 전체가 컨텍스트에 계속 남음
...

마스킹 (Masking) 판단 규칙

목표: 60~80% 절감 · 품질 영향 2% 미만

if context_tokens / context_limit > 0.7:
context = compact(context)
# 목표: 50~70% 절감 · 품질 저하 5% 미만

우선순위: 도구 출력 → 오래된 대화 턴 → 가져온 문서

압축(Compaction)은 85% 이상이 되었을 때 실행하면 실패하기 쉽습니다. 압축 처리 자체가 컨텍스트 (Context)를 소비하기 때문에, 모델이 압축하는 동안 중요한 정보를 놓치게 됩니다.

단일 컨텍스트에 수용되지 않을 경우, 서브 에이전트 (Sub-agent)로 분할합니다.

오케스트레이터 (Orchestrator, 조정역)
├── 서브 에이전트 A: 태스크 A 전용 컨텍스트
├── 서브 에이전트 B: 태스크 B 전용 컨텍스트
...

분할에는 코디네이션 비용 (Coordination cost, 시스템 프롬프트 및 도구 정의의 중복)이 발생합니다. 독립적인 서브 태스크가 3개 이상 있을 때 효과적입니다.

태스크의 경계에서 세션을 나누는 것이 가장 효과적입니다. 토큰 수보다는 "이 세션에서 무엇을 달성했는가"를 기준으로 나누면 사용하기 편리합니다.

Notion MCP의 응답은 특히 장황하여, 페이지 하나당 5,000~15,000 토큰에 달할 수 있습니다.

# NG: 가져온 결과를 그대로 컨텍스트에 남김
page = mcp.notion_get_page(page_id) # 5,000 토큰
# OK: 제목과 ID만 유지
...

스킬은 호출될 때 로드되며, 그만큼 토큰을 소비합니다. 글로벌 CLAUDE.md에 상시 규칙을 적어두기보다, 필요할 때만 /스킬명으로 호출하는 것이 토큰 효율이 더 좋습니다.

컨텍스트 엔지니어링 (Context Engineering)은 한 번 설정하면 끝나는 것이 아니라, 대화의 진행에 따라 지속적으로 관리해야 하는 것입니다. 이 스킬 모음을 활용하여 긴 대화 속에서도 Claude Code의 성능을 유지해 보세요.