Phase 1515-2

컨텍스트 엔지니어링 — 무엇을 줄 것인가

AI 활용의 2단계, 컨텍스트 엔지니어링을 배웁니다. 1M 컨텍스트가 '무한'이 아니라 '예산'인 이유, 무엇을 AI에게 줄지 설계하는 법, 그리고 Compaction·메모리·CLAUDE.md로 긴 작업의 맥락을 관리하는 실전 기법을 다룹니다.

Execution Kit

실습 중 막히지 않기 위한 진행표

Phase 15

준비

강의 전 현재 폴더, 계정, 설치 상태를 확인합니다.

실행

컨텍스트 엔지니어링은 'AI에게 무슨 정보를 어떤 순서로 줄 것인가'의 설계로, 2025년 이후 프롬프트 표현보다 더 중요해졌습니다.

검증

명령 결과, 파일 변화, 브라우저 화면 중 하나로 성공 여부를 확인합니다.

기록

잘 된 명령과 막힌 지점을 다음 실습을 위한 로그로 남깁니다.

막혔을 때 Claude Code에 붙여넣을 양식

나는 코딩 경험이 많지 않은 실무자입니다. "컨텍스트 엔지니어링 — 무엇을 줄 것인가" 강의를 따라 하고 있습니다.

현재 상태:
- 사용하는 컴퓨터:
- 방금 실행한 명령:
- 화면에 나온 결과 또는 오류:
- 내가 만들고 싶은 업무 결과물:

요청:
1. 지금 상황을 초보자 기준으로 진단해줘.
2. 다음에 실행할 명령을 한 줄씩 제시해줘.
3. 각 명령이 무엇을 하는지 쉬운 말로 설명해줘.
4. 성공 여부를 확인할 체크 포인트를 정리해줘.
5. 실패하면 다시 붙여넣을 오류 보고 양식을 만들어줘.

컨텍스트 엔지니어링이란? — 무게중심의 이동

2025년, AI 업계의 깨달음은 이것이었습니다. "프롬프트 표현을 다듬는 것보다, 모델에게 어떤 정보를 주느냐가 결과를 더 크게 좌우한다." 컨텍스트(Context)란 AI가 답을 만들 때 참고하는 모든 정보입니다. 질문 자체, 첨부한 문서, 이전 대화, CLAUDE.md 지침, 연결된 도구가 반환한 결과 — 이 전부가 컨텍스트 윈도우(context window)라는 작업 공간에 들어갑니다. 컨텍스트 엔지니어링은 '이 작업 공간을 무엇으로, 어떤 순서로 채울 것인가'를 설계하는 기술입니다. 노무사 비유로는 사건 기록 준비와 같습니다. 심판 전에 어떤 서류를 어떤 순서로 정리해 두느냐가 변론의 질을 좌우하듯, AI에게 무엇을 어떻게 정리해 주느냐가 답의 질을 결정합니다.
TIP: Phase 1의 '장문 컨텍스트와 1M의 의미'가 모델·제품별 한도 이야기였다면, 이 강의는 그 범위를 '어떻게 구성할 것인가'라는 설계 이야기입니다. 같은 모델, 같은 질문이라도 컨텍스트 구성에 따라 결과가 완전히 달라집니다.

1M 컨텍스트는 '무한'이 아니라 '예산'이다

2026년 Opus 4.8·Fable 5는 약 100만(1M) 토큰의 컨텍스트 윈도우를 가집니다. 책 여러 권 분량입니다. 그래서 "이제 다 넣으면 되는 것 아닌가?"라고 생각하기 쉽지만, 현실은 다릅니다. [1. 넣을수록 비싸진다] 컨텍스트에 들어간 토큰은 매 요청마다 비용으로 청구됩니다. 사건 기록 전체를 매번 통째로 넣으면 토큰 비용이 빠르게 쌓입니다. [2. 넣을수록 흐려진다] 관련 없는 정보가 많이 섞이면 모델의 집중력이 분산됩니다. 핵심 쟁점 옆에 무관한 자료 수백 장을 쌓으면, 정작 중요한 것을 놓칠 수 있습니다. [3. 결국 한계가 온다] 긴 사건, 긴 자동 작업은 1M도 채웁니다. 한계에 닿으면 작업이 끊깁니다. 그래서 컨텍스트는 '무한 창고'가 아니라 '한정된 예산'으로 다뤄야 합니다. 필요한 것을, 필요한 만큼만, 좋은 순서로 넣는 것 — 그것이 컨텍스트 엔지니어링입니다.

무엇을 줄지 설계하기 — 노무사 4종 세트

노무 업무에서 AI에게 줄 컨텍스트는 보통 네 종류로 나뉩니다. [1. 고정 지침 — CLAUDE.md] 매번 반복되는 배경입니다. "나는 19년차 노무사, 사업주 자문과 근로자 대리 모두 수행, 검증 없이 판례 단정 금지." 한 번 적어두면 모든 대화에 자동 적용됩니다. Phase 3에서 배운 그 CLAUDE.md가 바로 컨텍스트 엔지니어링의 핵심 도구입니다. [2. 사건별 자료 — 첨부 파일] 지금 이 사건에만 해당하는 근로계약서·녹취록·인사기록. 사건 폴더를 통째로 읽혀 쟁점을 뽑게 합니다. [3. 외부 지식 — MCP 연결(RAG)] korean-law 같은 법령 DB를 연결하면, AI가 필요할 때 조문·판례를 직접 찾아 컨텍스트에 가져옵니다. 모든 법령을 미리 넣을 필요 없이, 필요한 순간에 검색해 채우는 방식 — 이를 RAG(검색 증강)라 합니다. [4. 장기 기억 — 메모리/볼트] 세션이 끝나면 AI는 기억을 잃습니다. 옵시디언 볼트나 메모리 파일에 작업 일지를 남기면, 다음 세션이 그걸 읽고 이어서 일합니다. 사람 직원의 인수인계 노트와 같습니다.
TIP: 원칙은 '미리 다 넣기'가 아니라 '제때 가져오기'입니다. 고정 배경은 CLAUDE.md에, 사건 자료는 그 사건 작업 때만, 법령은 korean-law로 필요할 때 검색. 이렇게 나누면 비용과 정확도가 동시에 좋아집니다.

긴 작업의 맥락 관리 — Compaction과 메모리

대화가 길어지거나 자동 작업이 오래 돌면 컨텍스트가 가득 찹니다. 2026년 모델에는 이를 다루는 장치가 들어 있습니다. [Compaction — 자동 압축] 대화가 한계에 가까워지면 모델이 앞부분을 스스로 요약해 자리를 만듭니다. 긴 사건 상담을 끊김 없이 이어갈 수 있게 해 줍니다. 핵심은 유지하고 군더더기를 접는 방식입니다. [Context editing — 정리] 오래된 도구 결과처럼 더 이상 쓸모없는 부분을 덜어냅니다. 요약이 아니라 제거라서 작업 기록이 가벼워집니다. [Memory — 세션을 넘는 기억] 파일로 기억을 저장해, 오늘 한 일을 내일 이어받습니다. 한동노무법인의 볼트 memory 폴더가 정확히 이 역할입니다. 실무 번역: 자문 사업장 10곳을 하루에 다 검토할 때, AI가 "A·B 완료, C는 자료 대기"를 메모리에 남기면, 다음에 C부터 이어집니다. 컨텍스트를 '관리'한다는 것은 바로 이런 연속성을 설계하는 일입니다.
# 컨텍스트 엔지니어링 실전 예시

  # [나쁜 예 — 매번 모든 걸 통째로]
  claude "우리 사무실 자문 사업장 50곳 전체 자료
  (수천 페이지)를 다 읽고 A사업장 연차 문제 검토해줘"
  # → 비싸고, 흐려지고, 한계 초과

  # [좋은 예 — 필요한 것만, 제때]
  # 1) 고정 배경은 CLAUDE.md에 한 번 정리 (반복 안 함)
  # 2) 이 사건 자료만 첨부
  claude "A사업장 연차 문제를 검토해줘.
  [첨부: A사업장 취업규칙, 근로계약서]
  법령은 korean-law로 직접 확인하고,
  검토 결과를 volt의 memory/A사업장.md에 기록해."

핵심 정리

  • ✓컨텍스트 엔지니어링은 'AI에게 무슨 정보를 어떤 순서로 줄 것인가'의 설계로, 2025년 이후 프롬프트 표현보다 더 중요해졌습니다.
  • ✓1M 컨텍스트는 무한 창고가 아니라 예산입니다. 많이 넣을수록 비싸지고 흐려지므로, 필요한 것을 필요한 만큼만 좋은 순서로 넣어야 합니다.
  • ✓노무 컨텍스트 4종은 고정 지침(CLAUDE.md)·사건 자료(첨부)·외부 지식(korean-law RAG)·장기 기억(볼트 메모리)이며, '미리 다 넣기'보다 '제때 가져오기'가 원칙입니다.
  • ✓Compaction(자동 압축)·Context editing(정리)·Memory(세션 넘는 기억)로 긴 작업의 맥락을 관리하면, 끊김 없는 연속 작업이 가능합니다.

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