대규모 언어 모델 (LLMs)은 소프트웨어 진화 (software evolution)를 위해 점점 더 많이 사용되고 있지만, 대부분의 상호작용 패러다임은 여전히 코드 중심적이며 수동적인 컨텍스트 관리와 프롬프트 반복 (prompt iteration)을 요구합니다. 우리는 기능을 편집함으로써 소프트웨어를 편집하는 기능 지향적 (feature-oriented) 도구인 FeatX를 선보입니다. 기존 저장소 (repository)가 주어지면, FeatX는 명시적인 기능-코드 매핑 (feature-to-code mappings)을 포함하는 계층적 에픽-기능 (epic-feature) 구조를 추출한 다음, 3단계 진화 에이전트 (Evolution Agent)를 호출하여 기능 편집을 코드 패치 (code patches)로 변환합니다. 이 워크플로우는 네 개의 조정된 패널을 통해 제공됩니다. 통제된 사용자 연구와 38개의 실제 기능 편집 커밋 (feature-editing commits)에 대한 재생 실험을 통해, FeatX는 일반적인 ChatGPT와 비교했을 때 인지 부하 (cognitive load)를 크게 줄이고 사용성을 향상시켰습니다. 또한 강력한 LLM 베이스라인 (baselines) 대비 함수 수준의 수정 위치 파악 (function-level modification localization) F1 점수에서 42.6%의 상대적 향상을 달성하였으며, 비용은 실질적으로 더 낮았습니다 (총 $0.07). 도구와 수집된 데이터셋은 https://github.com/a496263365/FeatX/tree/demo 에서 확인할 수 있으며, 데모 영상은 https://youtu.be/OZqKZ4Ii-yM 에서 볼 수 있습니다.