NHL 프랜차이즈 매니저 앱 구축: JSON에서 데이터베이스와 PRF 압축까지의 여정

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핵심 요약

NHL 게임 데이터 관리를 위해 Claude와 데이터베이스를 결합하고, PRF 문자열 압축을 통해 토큰 효율을 극대화한 프로젝트 사례이다.

배경

NHL 프랜차이즈 매니저 게임의 방대한 로스터 데이터를 관리하기 위해 Claude를 활용하던 중, 컨텍스트 윈도우 제한과 토큰 비용 문제를 해결하고자 단순 채팅에서 데이터베이스 기반의 멀티 에이전트 시스템으로 앱을 고도화했다.

의미 / 영향

이 프로젝트는 코딩 비전공자도 LLM을 활용해 복잡한 데이터 관리 시스템을 구축할 수 있음을 보여준다. 특히 토큰 최적화와 DB 도입이 LLM 앱의 실용성을 결정짓는 핵심 요소임이 확인됐다.

커뮤니티 반응

작성자의 독창적인 최적화 방식에 대해 긍정적인 반응이 예상되며, 특히 코딩 배경 없이 데이터베이스와 토큰 압축을 구현한 점이 주목받았다.

주요 논점

01찬성다수

LLM의 컨텍스트 한계를 극복하기 위해 데이터를 압축하고 DB를 사용하는 것은 대규모 프로젝트의 정석적인 접근이다.

합의점 vs 논쟁점

합의점

이미지 기반의 데이터 처리는 컨텍스트 윈도우를 매우 빠르게 소모한다.
토큰 비용 절감을 위한 데이터 구조화(JSON 또는 DB)는 필수적이다.

논쟁점

PRF 문자열과 같은 극단적인 압축이 모델의 추론 정확도나 데이터 수정 능력에 미치는 영향에 대한 검증이 필요하다.

실용적 조언

반복되는 데이터 객체가 많다면 JSON 대신 압축된 문자열 포맷을 사용하여 토큰 비용을 절감하라.
에이전트 간 데이터 충돌을 방지하기 위해 중앙 제어형 마스터 에이전트 구조를 도입하라.

섹션별 상세

대규모 로스터 관리를 위한 데이터 구조의 진화 과정이 공유됐다. 초기에는 스크린샷과 단순 파일 업로드를 사용했으나, 이미지 파싱 시 발생하는 높은 토큰 소모와 컨텍스트 윈도우 포화 문제를 해결하기 위해 단일 JSON을 거쳐 최종적으로 데이터베이스(DB) 시스템을 도입했다. 데이터베이스를 통해 필요한 데이터만 선별적으로 호출함으로써 시스템의 안정성을 확보했다.

토큰 효율을 극대화하기 위해 'PRF 문자열'이라는 압축 포맷을 적용했다. 개별 선수의 속성, 계약, 능력치 등의 데이터를 인간이 읽기 힘든 수준의 압축된 문자열로 변환하여 입력 토큰을 선수당 150토큰 수준으로 낮췄다. 이는 기존 JSON 방식 대비 약 85%의 비용 절감 효과를 가져왔으며, 향후 오픈소스 모델 연결을 위한 여유 공간까지 확보한 결과이다.

멀티 에이전트 아키텍처 설계 시 발생한 상태 동기화 문제를 다뤘다. 로스터, 드래프트, 트레이드 등 기능별로 에이전트와 JSON 파일을 분리했으나, 에이전트 간의 데이터 읽기/쓰기 충돌로 인해 정보가 어긋나는 상태 드리프트 현상이 발생했다. 이를 해결하기 위해 승인 및 거부 권한을 가진 마스터 에이전트를 최상위에 배치하는 클러스터 구조를 시도했다.

Vision API를 활용한 데이터 입력 자동화 계획이 제시됐다. 현재는 수동 파싱과 시딩 과정을 거치고 있으나, 향후 Vision API를 통해 게임 화면의 데이터를 직접 추출하여 API 비용 구조를 최적화할 예정이다. 이는 사용자의 직접적인 텍스트 입력 부담을 줄이고 데이터 업데이트 주기를 단축하기 위한 전략이다.

실무 Takeaway

방대한 데이터를 다루는 LLM 애플리케이션에서 단순 파일 업로드는 컨텍스트 윈도우를 빠르게 소모하므로 데이터베이스화가 필수적이다.
데이터를 PRF 문자열과 같은 압축 포맷으로 구조화하면 개별 객체당 토큰 소모를 80% 이상 절감하여 운영 비용을 크게 낮출 수 있다.
여러 에이전트가 독립된 데이터 소스를 수정할 경우 상태 드리프트가 발생하기 쉬우며, 이를 제어할 마스터 에이전트나 중앙 집중식 DB가 필요하다.

언급된 도구

Claude추천

메인 LLM 및 앱 개발 보조

Vision API추천

이미지 데이터 파싱 및 비용 오프로딩