Context Engineering Template - 강의 개요
대상 청중
- 사내 C# 개발자 (WPF, .NET)
- 토목 엔지니어 (HmEG 3D 엔진 활용자)
- AI 보조 개발에 관심 있는 모든 팀원
Context Engineering이란?
Prompt Engineering과의 차이
많이 들어본 Prompt Engineering은 AI에게 어떻게 물어볼 것인가에 집중합니다.
Context Engineering은 한 단계 위의 개념입니다. AI가 작업하는 환경 전체를 설계합니다.
Prompt Engineering:
"당신은 C# 전문가입니다. 다음 코드를 작성해주세요..."
-> 더 좋은 질문을 만드는 기술
Context Engineering:
AI가 필요한 모든 정보를 올바른 시점에 자동으로 받도록 시스템 설계
-> AI가 작업하는 환경 자체를 설계하는 기술
Context Engineering의 정의
AI 에이전트가 작업을 올바르게 수행하기 위해 필요한 정보(Context)를 올바른 형식으로, 올바른 시점에, 올바른 양만큼 제공하도록 시스템을 설계하는 행위
왜 “Context Engineering”인가?
단순한 프롬프트 작성이 아니라 반복 가능한 시스템을 만들기 때문입니다.
| 구분 | Prompt Engineering | Context Engineering |
|---|---|---|
| 범위 | 단일 프롬프트 | 전체 AI 작업 환경 |
| 반복성 | 매번 수동 작성 | 한 번 설계 후 자동 적용 |
| 팀 공유 | 개인 노하우 | git으로 팀 전체 공유 |
| 구성 요소 | 텍스트 프롬프트 | 파일, 스크립트, API, 규칙 |
| 목표 | 좋은 답변 유도 | 일관된 코드 품질 보장 |
Context의 4가지 요소
좋은 AI 작업 환경을 만들려면 4가지 Context가 필요합니다:
1. 규칙 Context - "우리 팀의 코딩 규칙과 금지사항"
-> CLAUDE.md
2. 지식 Context - "이 프로젝트에서 쓰는 API의 정확한 사용법"
-> Skills (hmeg-api RAG)
3. 패턴 Context - "기존에 잘 동작하는 코드 구조"
-> examples/
4. 작업 Context - "지금 이 기능을 구현하기 위한 구체적 지시"
-> PRPs
AI 출력 품질 공식
AI 출력 품질 = 모델 능력 x Context 품질
아무리 좋은 모델도 Context가 없으면:
Claude Opus + 맥락 없음 = 할루시네이션 코드
보통 모델도 Context가 좋으면:
Claude Sonnet + 좋은 Context = 코드 리뷰 통과 코드
이 템플릿이란?
Context Engineering Template은 Claude Code(AI 코딩 어시스턴트)가 프로젝트의 맥락을 정확히 이해하고, 일관된 방식으로 코드를 생성하도록 돕는 구조화된 설정 모음입니다.
단순히 “AI에게 코드 짜달라고 하는 것”이 아니라, AI가 우리 팀의 규칙, API, 아키텍처를 알고 코드를 작성하게 만드는 시스템입니다.
왜 필요한가?
문제: AI 할루시네이션과 맥락 부재
개발자: "HmEG에서 3D 박스 만드는 코드 짜줘"
AI (맥락 없이):
var box = new Box3D(1, 1, 1); // 존재하지 않는 클래스
scene.Add(box); // 잘못된 API
해결: Context Engineering
개발자: "HmEG에서 3D 박스 만드는 코드 짜줘"
AI (맥락 있음, hmeg-api Skill 사용 후):
// hmeg-api Skill로 조회한 실제 API 기반
using (var space = viewport.RootSpace)
{
var box = space.AddBox(1.0, 1.0, 1.0);
viewport.ZoomExtents();
}
템플릿 구성 요소
cet_hmeg/
├── CLAUDE.md # AI에게 전달하는 프로젝트 헌법
├── .claude/
│ ├── commands/ # 커스텀 명령어 (/generate-prp, /execute-prp)
│ ├── agents/ # 전문 서브에이전트 정의
│ ├── skills/ # 외부 도구 연동 스킬 (hmeg-api RAG)
│ └── hooks/ # 자동화 훅 (빌드 후 포맷 등)
├── PRPs/ # Product Requirements Prompts
│ └── templates/ # PRP 템플릿
└── examples/ # 참조 예제 프로젝트
├── EGViewportSample/ # WPF + HmEG 뷰포트 예제
└── HmModelSample/ # HmEG 모델 조작 예제
강의 목차
| 모듈 | 주제 | 파일 |
|---|---|---|
| 1 | CLAUDE.md - AI의 헌법 | 01_claude_md.md |
| 2 | Commands - 커스텀 명령어 | 02_commands.md |
| 3 | Subagents - 전문 AI 에이전트 | 03_subagents.md |
| 4 | Skills - hmeg-api RAG 시스템 | 04_skills.md |
| 5 | Hooks - 자동화 트리거 | 05_hooks.md |
| 6 | PRPs - 기능 요청서 작성법 | 06_prps.md |
| 7 | Examples - 예제 프로젝트 활용 | 07_examples.md |
전체 워크플로우
[기능 요청]
|
v
/generate-prp INITIAL.md
| <-- CLAUDE.md 규칙 적용
v <-- examples/ 패턴 참조
PRPs/feature_prp.md <-- API 조회 마커 표시
|
v
/execute-prp PRPs/feature_prp.md
| <-- hmeg-api Skill 호출 (RAG)
v <-- validation-gates 서브에이전트 실행
구현 완료 코드 <-- hooks 자동 실행 (포맷, 로그)
핵심 개념: “Context is King”
AI가 좋은 코드를 생성하려면 3가지 맥락이 필요합니다:
- 프로젝트 규칙 (CLAUDE.md) - “우리 팀은 이렇게 한다”
- 정확한 API 정보 (Skills) - “이 함수의 실제 시그니처는 이것이다”
- 기존 패턴 (Examples) - “이런 코드 스타일을 따른다”
이 3가지가 갖춰지면 AI는 코드 리뷰를 통과할 수 있는 코드를 생성합니다.