이 게시물은 Claude Code로 바이브 코딩(에이전트 주도 개발)을 할 때 생기는 예측 불가능성을 줄이기 위해, LLM의 인지적 한계를 ‘시스템’으로 보완하는 전략을 정리한다.

문제 원인

• 긴 문서에서 중간 정보가 누락되는 Lost in the Middle
• 학습 데이터 시점 편향으로 구버전 패턴으로 회귀
• 스펙의 모호성, 자기회귀로 인한 오류 중첩, 작업 기억 한계

해결 도구(Claude Code)

• 작은 요청의 멀티턴, Plan 모드, Todo, 서브에이전트, Extended Thinking
• CLAUDE.md(루트/디렉토리별)로 컨텍스트를 계층 관리, Agent Skills로 검사·워크플로우 자동화, Compact로 컨텍스트 정리

프롬프트 원칙

• 누가 읽어도 같은 결과를 상상할 수 있게 구체화하고, 한 번에 하나씩 요청하며 수치·경계조건을 명시한다.