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7.0 KiB
name, description, origin
| name | description | origin |
|---|---|---|
| iterative-retrieval | 서브에이전트 컨텍스트 문제를 해결하기 위한 점진적 컨텍스트 검색 개선 패턴 | ECC |
반복적 검색 패턴
서브에이전트가 작업을 시작하기 전까지 필요한 컨텍스트를 알 수 없는 멀티 에이전트 워크플로우의 "컨텍스트 문제"를 해결합니다.
활성화 시점
- 사전에 예측할 수 없는 코드베이스 컨텍스트가 필요한 서브에이전트를 생성할 때
- 컨텍스트가 점진적으로 개선되는 멀티 에이전트 워크플로우를 구축할 때
- 에이전트 작업에서 "컨텍스트 초과" 또는 "컨텍스트 누락" 실패를 겪을 때
- 코드 탐색을 위한 RAG 유사 검색 파이프라인을 설계할 때
- 에이전트 오케스트레이션에서 토큰 사용량을 최적화할 때
문제
서브에이전트는 제한된 컨텍스트로 생성됩니다. 다음을 알 수 없습니다:
- 관련 코드가 포함된 파일
- 코드베이스에 존재하는 패턴
- 프로젝트에서 사용하는 용어
표준 접근법의 실패:
- 모든 것을 전송: 컨텍스트 제한 초과
- 아무것도 전송하지 않음: 에이전트가 중요한 정보를 갖지 못함
- 필요한 것을 추측: 종종 잘못됨
해결책: 반복적 검색
컨텍스트를 점진적으로 개선하는 4단계 루프:
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ DISPATCH │─────│ EVALUATE │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ │
│ ▲ │ │
│ │ ▼ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ LOOP │─────│ REFINE │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ │
│ │
│ Max 3 cycles, then proceed │
└─────────────────────────────────────────────┘
1단계: DISPATCH
후보 파일을 수집하기 위한 초기 광범위 쿼리:
// Start with high-level intent
const initialQuery = {
patterns: ['src/**/*.ts', 'lib/**/*.ts'],
keywords: ['authentication', 'user', 'session'],
excludes: ['*.test.ts', '*.spec.ts']
};
// Dispatch to retrieval agent
const candidates = await retrieveFiles(initialQuery);
2단계: EVALUATE
검색된 콘텐츠의 관련성 평가:
function evaluateRelevance(files, task) {
return files.map(file => ({
path: file.path,
relevance: scoreRelevance(file.content, task),
reason: explainRelevance(file.content, task),
missingContext: identifyGaps(file.content, task)
}));
}
점수 기준:
- 높음 (0.8-1.0): 대상 기능을 직접 구현
- 중간 (0.5-0.7): 관련 패턴이나 타입을 포함
- 낮음 (0.2-0.4): 간접적으로 관련
- 없음 (0-0.2): 관련 없음, 제외
3단계: REFINE
평가를 기반으로 검색 기준 업데이트:
function refineQuery(evaluation, previousQuery) {
return {
// Add new patterns discovered in high-relevance files
patterns: [...previousQuery.patterns, ...extractPatterns(evaluation)],
// Add terminology found in codebase
keywords: [...previousQuery.keywords, ...extractKeywords(evaluation)],
// Exclude confirmed irrelevant paths
excludes: [...previousQuery.excludes, ...evaluation
.filter(e => e.relevance < 0.2)
.map(e => e.path)
],
// Target specific gaps
focusAreas: evaluation
.flatMap(e => e.missingContext)
.filter(unique)
};
}
4단계: LOOP
개선된 기준으로 반복 (최대 3회):
async function iterativeRetrieve(task, maxCycles = 3) {
let query = createInitialQuery(task);
let bestContext = [];
for (let cycle = 0; cycle < maxCycles; cycle++) {
const candidates = await retrieveFiles(query);
const evaluation = evaluateRelevance(candidates, task);
// Check if we have sufficient context
const highRelevance = evaluation.filter(e => e.relevance >= 0.7);
if (highRelevance.length >= 3 && !hasCriticalGaps(evaluation)) {
return highRelevance;
}
// Refine and continue
query = refineQuery(evaluation, query);
bestContext = mergeContext(bestContext, highRelevance);
}
return bestContext;
}
실용적인 예시
예시 1: 버그 수정 컨텍스트
Task: "Fix the authentication token expiry bug"
Cycle 1:
DISPATCH: Search for "token", "auth", "expiry" in src/**
EVALUATE: Found auth.ts (0.9), tokens.ts (0.8), user.ts (0.3)
REFINE: Add "refresh", "jwt" keywords; exclude user.ts
Cycle 2:
DISPATCH: Search refined terms
EVALUATE: Found session-manager.ts (0.95), jwt-utils.ts (0.85)
REFINE: Sufficient context (2 high-relevance files)
Result: auth.ts, tokens.ts, session-manager.ts, jwt-utils.ts
예시 2: 기능 구현
Task: "Add rate limiting to API endpoints"
Cycle 1:
DISPATCH: Search "rate", "limit", "api" in routes/**
EVALUATE: No matches - codebase uses "throttle" terminology
REFINE: Add "throttle", "middleware" keywords
Cycle 2:
DISPATCH: Search refined terms
EVALUATE: Found throttle.ts (0.9), middleware/index.ts (0.7)
REFINE: Need router patterns
Cycle 3:
DISPATCH: Search "router", "express" patterns
EVALUATE: Found router-setup.ts (0.8)
REFINE: Sufficient context
Result: throttle.ts, middleware/index.ts, router-setup.ts
에이전트와의 통합
에이전트 프롬프트에서 사용:
When retrieving context for this task:
1. Start with broad keyword search
2. Evaluate each file's relevance (0-1 scale)
3. Identify what context is still missing
4. Refine search criteria and repeat (max 3 cycles)
5. Return files with relevance >= 0.7
모범 사례
- 광범위하게 시작하여 점진적으로 좁히기 - 초기 쿼리를 과도하게 지정하지 않기
- 코드베이스 용어 학습 - 첫 번째 사이클에서 주로 네이밍 컨벤션이 드러남
- 누락된 것 추적 - 명시적 격차 식별이 개선을 주도
- "충분히 좋은" 수준에서 중단 - 관련성 높은 파일 3개가 보통 수준의 파일 10개보다 나음
- 자신 있게 제외 - 관련성 낮은 파일은 관련성이 높아지지 않음
관련 항목
- The Longform Guide - 서브에이전트 오케스트레이션 섹션
continuous-learning스킬 - 시간이 지남에 따라 개선되는 패턴~/.claude/agents/의 에이전트 정의