터미널 코딩 에이전트(Claude Code, Codex, Cursor의 에이전트, Aider, opencode, Gemini CLI)를 사용해 보셨다면, 아마 다음과 같은 상황을 목격했을 것입니다:

1. pnpm test 실행. 40줄의 출력 결과. 테스트 하나가 실패함.
2. 관련 없는 무언가를 변경함.
3. 다시 pnpm test 실행. 동일한 40줄. 동일한 실패.
4. 이 과정을 다섯 번 더 반복함.

이러한 재실행이 일어날 때마다 전체 출력 내용이 에이전트의 컨텍스트(context)로 다시 쏟아져 들어갑니다. 하지만 에이전트에게 실제로 필요한 정보는 '차이점(delta)'입니다. 즉, 실패 내용이 변했는가 하는 점이죠. 나머지는 이미 본 노이즈(noise)일 뿐입니다.

저는 git diff, rg, 빌드 로그(build logs), 타입 체크(typechecks)에서도 똑같은 문제에 계속 부딪혔습니다. 그리고 에이전트에게 "변경되지 않은 출력은 다시 읽지 마"라고 프롬프트(prompting)를 주는 것은 신뢰할 수 있는 방법이 아니었습니다. 그래서 저는 코딩 에이전트를 위한 명령 출력 메모리 레이어(memory layer)인 Dejavu를 만들었습니다.

아이디어: 실제 명령을 실행하되, 새로운 내용만 출력하기

Dejavu는 PATH shim입니다. 다음과 같이 Dejavu를 통해 에이전트를 실행합니다:

dejavu start -- claude

이렇게 하면 PATH에 shim 디렉토리가 추가됩니다. 이제 에이전트가 pnpm test를 실행하면:

agent runs:      pnpm test
PATH resolves:   <dejavu-cache>/shims/bin/pnpm
shim runs:       dejavu run --shim-name pnpm -- test
...

에이전트는 Dejavu의 존재를 모릅니다. 에이전트는 계속해서 일반적인 명령을 실행할 뿐입니다. Dejavu는 단지 각 명령이 지난번에 무엇을 출력했는지를 기억할 뿐입니다.

에이전트가 보는 화면

동일한 재실행 시:

dejavu: output unchanged since run 8c51f73.
Command: pnpm test
Exit code: 1
...

작은 변화가 있을 시:

dejavu: output changed since run b92d1aa.
Changed lines:
- expected 403, received 200
...

명령은 세 번 모두 실제로 실행되었습니다. 오직 '표시(display)'되는 내용만 바뀌었을 뿐입니다.

제가 가장 중요하게 생각하는 부분: 실행을 절대 건너뛰지 않음

PATH에 무언가를 추가할 때 가장 두려운 점은, 그것이 조용히 캐싱(caching)을 수행하여 에이전트에게 오래된(stale) 결과를 전달하는 것입니다. Dejavu는 그렇지 않습니다. 불변의 원칙(invariant)은 다음과 같습니다:

• 그것은 항상 실제 하부 명령(underlying command)을 실행합니다.
• 그것은 항상 실제 종료 코드(exit code)를 보존합니다.
• 전체 출력은 로컬에 저장되며 언제든 복구 가능합니다: dejavu show latest --stdout.
• 안전하다고 인식되는 명령 형태(command shapes)만 최적화합니다: 테스트 러너(test runners), tsc/eslint, 읽기 전용(read-only) git (status/diff/log/show), rg/grep, find, docker logs. 확신을 가지고 분류할 수 없는 모든 것은 수정 없이 그대로 통과됩니다.
• 상태를 변경하는 명령(mutating commands, 예: git commit, git push, 설치, docker build, watch modes)은 그대로 통과됩니다.
• DEJAVU=off pnpm test를 사용하면 단일 명령에 대해 이를 우회할 수 있습니다.
• 서버로 아무것도 전송되지 않습니다. 캐시(cache)는 로컬에 존재합니다.

이것은 "작업을 건너뛰는" 의미에서의 캐시가 아닙니다. _무엇이 출력되었는지_에 대한 메모리 계층(memory layer)입니다.

실제로 도움이 될까요? 초기 수치

과장하기 쉽기 때문에 정확하게 말씀드리고 싶습니다. 내장된 스위트(dejavu bench)는 결정론적(deterministic) 시나리오에 대해 실제 분류(classify) + 축소(reduce) 파이프라인을 실행합니다:

시나리오	Dejavu 없이 에이전트가 읽음	Dejavu 사용 시
js 검증 루프 (5x test)	5,561	2,443 (-56%)
...

그리고 약 12회의 실제 Codex 세션에서: 가로채진 출력(intercepted output)이 52-55% 감소했으며, 반복되는 로컬 재실행 루프에서는 약 87% 감소했습니다.

중요한 주의사항: 이는 Dejavu가 접촉한(touches) 출력에 대한 감소량이며, 전체 토큰 소비량에 대한 주장이 아닙니다. 가장 강력한 효과는 재실행 루프에서 나타납니다. 벤치마크는 사용자의 기기에서 재현 가능하며, 수치가 퇴보할 경우 CI가 실패합니다 (dejavu bench --check).

사용해 보기

# 설치 불필요
npx @salnika/dejavu start -- codex

...

그 다음:

cd my-project
dejavu start -- claude

Rust, MIT 라이선스, macOS/Linux/WSL (아직 네이티브 Windows는 지원하지 않음). 모든 것은 GitHub에 있습니다: https://github.com/Salnika/dejavu

직접 사용해 보신다면, 제가 가장 원하는 피드백은 다음과 같습니다: 차이점(delta) 때문에 실제로 필요했던 무언가가 숨겨진 명령 형태, 그리고 분류기(classifier)가 줄여서는 안 될 것을 줄인 모든 사례입니다. 그러한 보고가 현재로서는 가장 가치 있는 정보입니다.