# 컨텍스트는 데이터 더미가 아니라 작업 환경

> Source of truth, scope, freshness, progressive disclosure와 task state

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[AI problem framing & context design](/en/courses/ai-problem-context) 2. 컨텍스트 아키텍처 3 / 9

# 컨텍스트는 데이터 더미가 아니라 작업 환경

Source of truth, scope, freshness, progressive disclosure와 task state
Concept 45 XP 9 min

전체 저장소와 긴 대화 기록을 한 번에 넣으면 중요한 규칙이 묻히고 오래된 사실이 현재 상태처럼 취급됩니다. 컨텍스트는 영구 정책, 도메인 지식, 코드 계약, 실행 증거, 현재 결정으로 나누고 작업이 진행될수록 필요한 층만 확장합니다.
관련성·권위·신선도를 함께 평가 관련 있어 보이는 문서라도 코드·테스트보다 오래됐을 수 있습니다. 각 정보의 source owner, 적용 scope, 마지막 검증, 충돌 시 우선순위를 표시하고 원시 로그는 결정을 바꾸는 구간만 보존합니다.

| 컨텍스트 층 | 대표 정보 | 운영 기준 |
| Policy | 조직·저장소 지침·보안 규칙 | scope·우선순위·예외 |
| Domain | 용어·불변식·ADR·API 계약 | owner·version·source |
| Runtime | 로그·trace·실패 fixture | 재현·민감정보·시점 |
| Task state | 결정·변경·검증·미완료 | 세션 handoff·만료 |

- 1 질문에서 시작 현재 결정에 필요한 정보 유형과 모르는 것을 먼저 적습니다.

- 2 권위 확인 문서·코드·테스트·운영 데이터의 충돌과 owner를 확인합니다.

- 3 점진 확장 Entrypoint→dependency→test→runtime evidence 순으로 읽습니다.

- 4 상태 압축 결정·근거·남은 위험·다음 행동만 재개 가능한 handoff로 남깁니다.

실무에 남길 기준

- Context window 사용량과 context 품질은 같은 지표가 아니다
- 영구 지침과 하루짜리 task state를 같은 문서에 섞지 않는다
- 좋은 압축은 세부를 줄여도 결정의 이유와 열린 위험을 보존한다

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