1. 컨텍스트 엔지니어링의 한계와 문제 의식
저자는 지난 1월에 발표한 ‘계층화된 문서화(Layered Documentation)’ 워크플로우를 통해 AI가 생성하는 코드의 신뢰도를 획기적으로 높일 수 있음을 증명했습니다. 그러나 실제 프로젝트에 이를 적용하면서 다음과 같은 현실적인 문제에 직면했습니다. * 지식의 파편화: 문서가 Obsidian, Git 저장소, 로컬 폴더 등에 흩어져 있어 ‘단일 진실 공급원(Single Source of Truth)’을 유지하기 어렵습니다. * 이력 관리의 부재: 아키텍처가 진화함에 따라 문서도 변하지만, 특정 결정이 내려진 배경이나 이유에 대한 히스토리를 추적하기 어렵습니다. * 도구 간 호환성 부족: Claude Code, Cursor 등 각 AI 도구마다 요구하는 설정 파일 형식(MEMORY.md, .cursorrules 등)이 달라 수동으로 동기화해야 하는 번거로움이 발생합니다.
2. 해결책으로서의 Recuerd0: AI 전용 지식 베이스
이러한 문제를 해결하기 위해 저자는 ‘Recuerd0’라는 전용 도구를 구축했습니다. 이는 단순한 노트 앱이 아니라 AI 도구에 컨텍스트를 공급하는 ‘인프라’ 역할을 수행합니다. * 워크스페이스 기반 조직: 프로젝트나 도메인별로 지식을 그룹화하여 관리할 수 있습니다. * 버전 관리되는 메모리: 아키텍처 결정, 명명 규칙, 배포 패턴 등을 마크다운 형식으로 작성하고 변경 이력을 추적합니다. * REST API 제공: 작성된 지식을 API를 통해 모든 AI 도구(Claude Code, Cursor, 쉘 스크립트 등)에 일관되게 제공합니다. * 기술 스택: Rails 8, SQLite, Docker를 사용하여 단순하고 견고하게 설계되었습니다. 특히 SQLite의 FTS5(전체 텍스트 검색)를 활용하여 AI 에이전트가 필요한 정보를 빠르게 검색할 수 있도록 지원합니다.
3. 지속 가능한 개발과 오픈소스 모델
Recuerd0는 비즈니스 지속 가능성과 사용자 자유를 동시에 고려한 모델을 채택했습니다. * SaaS 및 셀프 호스팅: 월 15달러의 유료 SaaS 버전을 통해 개발 자금을 확보하는 동시에, 사용자가 직접 서버에 설치해 사용할 수 있는 셀프 호스팅 옵션을 준비 중입니다. * OSASSY 라이선스: 37signals의 사례를 참고하여, 코드를 자유롭게 수정하고 배포할 수 있지만 이를 이용해 경쟁 SaaS 서비스를 만드는 것은 금지하는 라이선스를 적용했습니다. 이를 통해 벤더 종속(Lock-in) 걱정 없이 지식의 이동성을 보장합니다.
4. AI 시대 개발자의 역할 변화
Recuerd0 구축 과정을 통해 저자는 AI 시대에 개발자의 핵심 역량이 ‘빠른 코딩’에서 ‘명확한 커뮤니케이션’과 ‘지식 큐레이션’으로 이동하고 있음을 재확인했습니다. 어떤 지식을 캡처하고 어떻게 구조화할지 결정하는 것은 인간의 몫이며, 소프트웨어는 이를 효율적으로 저장하고 AI 에이전트에게 전달하는 역할을 수행해야 합니다.