이슈 Codex와 같은 AI 기반 코드 에이전트는 출력 토큰의 수가 제한되어 있다. 그래서 다양한 작업을 하나의 프롬프트에 전부 몰아서 작성하면 원하는 결과가 나오지 않을 수 있다. Codex와 같은 LLM 기반 서비스는 출력 토큰 수를 초과하게 되면 일부 단계가 누락되거나 특정 요소를 과하게 요약할 수 있고 이는 전체적인 답변 퀄리티를 낮출 수 있기 때문이다. 그래서 다양한 AI 공식문서는 특정 작업을 더 작은 단위로 분할하는 방식을 강조한다...
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