관찰
프로젝트는 여러 방식으로 기억을 잃습니다.
- 채팅 기록은 길어지고 검색하기 어려워집니다.
- 프롬프트 맥락은 구조 없이 반복해서 재사용됩니다.
- 에이전트가 재시작되면 컨텍스트 창이 초기화됩니다.
- 에이전트들은 독립적으로 실행되어 공유 상태를 잃습니다.
- 개인 메모는 실리오에 갇혀 버립니다.
문제
AI는 발전하고 있지만 프로젝트는 여전히 기억을 잃습니다.
매년 더 나은 모델이 등장하지만 지식은 채팅 기록, 프롬프트 메모, 산재된 문서 사이에 흩어집니다. 세션이 끝나거나 모델이 바뀌면 중요한 맥락이 사라집니다.
결과
그 결과 프로젝트가 기억을 잃습니다.
- 맥락이 사라지면 같은 실수를 반복합니다.
- 결정이 잊히면 설계가 흐트러집니다.
- 추론이 기록되지 않으면 중요한 결정이 사라집니다.
- 세션이 끝나고 모델이 바뀌면 컨텍스트가 유실됩니다.
- 장기 프로젝트는 모멘텀과 기억을 잃습니다.
질문
REPL Works는 왜 존재하나요?
AI만으로는 프로젝트 기억을 지킬 수 없습니다. 지식을 기록할 지속 가능한 장소가 없으면 장기적인 노력은 맥락을 잃고 결정이 유실되며 반복 작업이 발생합니다.
이것은 단순한 기술적 불편함이 아니라 신뢰할 수 있는 AI Development를 막는 실제 장벽입니다.