개인 프로젝트 (사이드)

AI 코딩 에이전트의 컨텍스트·비용·규칙을 자동 관리하는 개인 워크플로우 프레임워크를 설계하고 3개 머신/인스턴스에 배포·운영

• 마크다운 지식 베이스가 커지며 에이전트가 관련 컨텍스트를 수동 탐색하는 비효율 — 클라우드 벡터 DB(Pinecone 등)의 동기화 지연·비용 대신 로컬 임베딩(BGE-M3) 벡터 RAG를 도입해 마크다운 변경 시 즉시 자동 인덱싱 — sqlite-vec+FTS5 하이브리드(RRF fusion)로 정확도 확보, MCP로 에이전트가 직접 검색, 548 파일·3,347 청크 인덱싱, warm 쿼리 0.7초, 골드 쿼리 5건 모두 top-2/3 내 적중
• AI 에이전트 토큰 비용의 95%가 시스템 프롬프트·서브에이전트 등 숨은 영역에서 발생해 추적 불가 — 단순 session/model 집계로는 숨은 비용을 추적 못 해, 단순 집계 대신 세션 트랜스크립트를 8개 카테고리로 분해하는 비용 분석기 구현 — residual 추적으로 다중 머신·다중 도구 사용량을 단일 프로파일로 통합, 숨은 비용 95%를 카테고리별로 가시화, 다중 인스턴스 사용량 집계 누락 버그 발견·수정
• 문서 전용 규칙은 필요 시점에 적용되지 않고, 인스턴스가 늘며 startup 컨텍스트가 비대 — 문서 전용 규칙은 적시에 적용되지 않아, 문서 규칙 대신 Git 훅 기반 강제(hook-first)로 전환하고 3개 인스턴스 간 core/agent 구성을 정합화해 startup 컨텍스트 감축, 규칙 파일 20→7개·1,174→163줄 감축, 3개 인스턴스 startup 컨텍스트 336 토큰으로 정합

채용 공고를 자동 수집·정제하는 사이드 프로젝트의 배포·스케줄링 인프라 구성

• 무료 호스팅의 cron 미지원과 관리형 DB 무료 티어의 비활성 일시정지로 정기 작업 불가 — 호스팅 cron 대신 자체 Mac mini의 워크플로우 자동화(n8n) 스케줄러를 채택하고 warm-up 엔드포인트와 시크릿을 표준화, DB 일 1회 자동 warm-up으로 무료 티어 유지, manifest 기반 동기화 재구성