Claude Code Subagent를 통한 컨텍스트 엔지니어링

이 게시물은 AI 코딩 도구 사용 시 자주 발생하는 컨텍스트 부족 문제와 이를 해결하는 Claude Code의 Subagent 기능에 대해 설명합니다.

주요 문제점

• 컨텍스트 용량 부족 및 빈번한 경고 발생
• 모델이 컨텍스트가 남아있어도 조기 요약하는 Context Anxiety 현상
• 수동 컨텍스트 관리의 한계와 생산성 저하

Subagent의 해결책

• 작업 위임이 가능한 사전 구성된 AI 페르소나 제공
• 자체 컨텍스트와 파일 시스템을 저장소로 활용하여 메인 대화 오염 방지
• 작업 분리 및 효율적 탐색으로 컨텍스트 90% 이상 절약

결론

Subagent Context Engineering은 AI 개발의 새로운 패러다임으로, 컨텍스트를 효율적으로 관리하여 생산성을 크게 향상시킵니다.