TL;DR

이 레포지토리는 AI 코딩에서 자주 혼동되는 핵심 용어들을 실무 관점으로 분해하여 모델·하니스·세션·토큰·프리픽스 캐시 등 각 요소가 시스템에서 어떻게 상호작용하는지 연결한다. 각 항목은 무엇이 입력되고 어떤 계산이 발생하며 그 결과로 비용·지연·상태가 어떻게 변하는지를 기술하여 잘못된 원인 추정과 불필요한 조치를 줄이게 한다. AGENTS.md 같은 환경 파일과 프리픽스 캐시 동작을 명시적으로 다루어 세션 간 상태 유지와 비용 최적화의 실무적 지침을 제공하며 이로 인해 문제 진단과 하니스 설계의 품질이 향상된다.

핵심 포인트

• 개념 정의를 단순한 사전식 설명에서 멈추지 않고 해당 개념이 시스템 전체에서 어떻게 작동하고 비용·지연·상태에 어떤 영향을 주는지 연결해서 기술한다. 이는 단순 용어집과 달리 문제 해결 흐름으로 즉각 이어질 수 있는 정보를 제공한다.
• 실무적 권장 관행(예: AGENTS.md에 고정 지침을 두는 방식)과 제공자 측 캐시 동작 같은 엔지니어링 관점을 문서화하여 하니스 개발자와 사용자 모두가 공통 참조를 가질 수 있게 만든다. 이로 인해 동일 모델을 쓰더라도 하니스 차이로 발생하는 행동 변화의 원인을 추적하기 쉬워진다.
• 용어별로 모델·세션·토큰·컨텍스트·하니스 같은 핵심 개념을 분리해서 정의하고 그 작동 메커니즘을 실제 사용 관점에서 설명한다. 각 정의는 무엇이 작동하는지와 그 결과로 발생하는 비용·상태·제한을 연결하여 기술적으로 설명한다. 문서 집합은 웹사이트와 README로 자동 생성되며 개발자가 빠르게 주요 개념을 파악하도록 설계되어 있다.
• 실무 관점의 사례와 사용 지침을 통해 문제의 원인을 추적하는 방식을 제시한다. 예를 들어 비용 급증 원인을 프리픽스 캐시 파손으로 보고 해당 지표를 확인하는 절차를 명시하여 문제 해결 흐름을 단순화한다. 이로 인해 문제 진단 시간을 줄이고 잘못된 책임 전가를 방지하는 데 기여한다.

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