큰 프로젝트에서 AI 코딩 도구의 기억을 맞추는 문제
큰 프로젝트에서 Cursor 같은 를 쓰면 같은 규칙과 배경을 여러 번 다시 알려줘야 하는 문제가 생긴다. 을 저장하라고 해도, 나중에는 다시 설명해야 하는 경우가 있다. 그래서 프로젝트의 기준, 파일 위치, 작업 방식 같은 내용을 따로 문서로 정리하게 되지만, 실제 대화에서는 그 문서를 다시 읽으라고 알려주고 파일 경로도 다시 붙여 넣어야 한다.
여러 채팅을 동시에 쓰면 더 복잡해진다. 한 채팅은 다른 채팅에서 무엇을 했는지 자동으로 알지 못해서, 사람이 중간에서 내용을 옮겨 줘야 한다. 작은 작업에서는 버틸 수 있지만, 실제 제품을 만드는 규모가 되면 관리 부담이 빠르게 커진다.
특히 도구가 프로젝트 상태를 제대로 못 봤는데도 자신 있게 틀린 답을 내놓으면, 사람이 다시 확인하고 고치고 설명해야 한다. 비싼 모델이나 유료 를 쓸 때는 같은 문맥을 반복해서 넣는 일 자체가 비용 낭비처럼 느껴진다.
핵심 포인트
- Cursor와 비슷한 는 큰 프로젝트에서 같은 규칙을 반복해서 요구할 수 있다.
- 프로젝트 문서를 만들어도 채팅마다 다시 읽으라고 알려줘야 하는 일이 생긴다.
- 여러 채팅이 동시에 일하면 서로의 작업 상태를 자동으로 공유하지 못한다.
- 도구가 실제 프로젝트 상태를 놓치고도 자신 있게 틀릴 수 있다.
- 유료 모델에서는 반복해서 문맥을 넣는 일이 시간과 비용 모두를 늘린다.