Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Claude Code 세션 간에 CONSENSUS.md 파일을 공유하여 두 프로젝트의 컨텍스트를 동기화하는 '패널(Panel)' 방식의 워크플로우를 소개합니다. 서브에이전트 방식의 컨텍스트 과부하 문제를 해결하고 프로젝트 간 전략적 정렬을 돕는 대안적 접근법입니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 r/ClaudeAI의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기잠재적인 전략적 정렬(alignment)이 필요한 두 개의 서로 다른 프로젝트를 작업할 때, 하나의 Claude Code 세션에서 서브에이전트(subagents)를 생성하여 다른 리포지토리(repo)에서 작업을 수행하도록 하는 방식을 시도해 보았습니다. 이 방법은 작동은 했지만 몇 가지 주의사항이 있었습니다. 컨텍스트(context)가 급격히 쌓이면서 성능이 빠르게 저하되었고, 서브에이전트에 대한 제어력이 제가 원하는 만큼 세밀하지 않았습니다. 방향을 수정하는 것도 어려웠습니다.
그래서 저는 다소 단순한 대안을 시도해 보았습니다. 각 프로젝트의 목표를 가진 두 개의 Claude Code 세션을 별도로 운영하는 것입니다. 그런 다음 첫 번째 에이전트에게 작업 요약과 프로젝트의 컨텍스트를 제공하는 공유된 CONSENSUS.md 파일을 생성하도록 요청했습니다. 그러면 두 번째 에이전트가 해당 파일을 가져와 현재 작업 중인 프로젝트에 대한 자신의 지식과 비교한 뒤, 질문이나 제안 사항을 담아 CONSENSUS.md 파일을 수정합니다. 이렇게 핑퐁(ping-pong) 방식의 상호작용이 시작됩니다.
인생을 바꿀 정도라고는 말할 수 없지만, 제 생각에는 서브에이전트 방식보다 더 흥미로운 통찰을 얻을 수 있었습니다. 다시 말씀드리지만, 벤치마크(benchmarks)를 수행한 것은 아니며 두 개의 서로 다른 제품 및 코드베이스의 비즈니스 전략을 통합하는 특정 맥락에서 테스트되었습니다. 현재는 "외부의 관점"을 제공할 Gemini 루커(lurker) 에이전트를 추가하는 것을 테스트 중입니다.
제가 보는 주요 장점은 이것이 "패널(panel)" 경험을 구축할 수 있는 매우 간단한 방법이라는 점입니다.