2025년은 “AI가 코드를 도와주는 시대”에서 “AI가 개발 환경 안에서 실제로 일을 끝내는 시대”로 넘어간 분기점입니다. 그 전환의 한가운데에 openai codex가 있습니다. Codex는 2025년에 완전히 새로운 형태의 클라우드 기반 에이전트 플랫폼으로 재출시되며, 개발자들의 작업 방식을 근본부터 바꿔놓았습니다. 그렇다면 이 변화의 중심에는 어떤 비밀이 숨어 있을까요?
openai codex 재출시의 본질: ‘모델’이 아니라 ‘작업 단위 에이전트’로의 이동
과거의 코딩 AI는 대개 “코드 한 조각을 생성해 주는 도구”에 가까웠습니다. 반면 2025년 재출시된 openai codex는 클라우드 샌드박스에서 작업을 실행하는 에이전트 플랫폼으로 방향을 바꿨습니다. 이 차이는 생각보다 큽니다.
- 코드를 제안하는 수준이 아니라
- 레포지토리를 불러와 실제 파일을 읽고 편집하고,
- 테스트 하네스/린터/타입 체커 같은 명령을 돌려 결과를 확인한 뒤,
- 다시 수정하여 작업을 완료하는 루프를 수행합니다.
즉, “생성” 중심의 AI에서 “실행” 중심의 AI로 무게중심이 옮겨갔고, 그 결과 개발자는 AI를 보조 도구가 아니라 협업자(에이전트)로 다루게 되었습니다.
openai codex가 바꾼 개발 워크플로우: 스레드 기반 ‘기능 단위 위임’
openai codex는 사용자가 직접 스레드를 만들고 기능 단위로 일을 맡기는 구조를 강조합니다. 예를 들어 로그인, 결제, API 연동, UI 개선 같은 작업을 각각 별도의 스레드로 나눠 위임하면, 개발자는 전체를 한 번에 통제하려 애쓰기보다 “일의 경계”를 설계하고 우선순위를 조정하는 역할로 이동합니다.
이 구조가 강력한 이유는 두 가지입니다.
작업 분해가 곧 품질 관리가 되기 때문
기능 단위로 분리하면 요구사항, 테스트 조건, 완료 기준을 명확히 만들기 쉬워지고, 결과적으로 AI가 “추측”할 여지가 줄어듭니다.동시에 여러 문제를 안전하게 다루기 때문
스레드가 분리되면 맥락이 섞이지 않아 변경 범위가 깔끔해지고, 리뷰 포인트도 선명해집니다.
클라우드 샌드박스가 만든 ‘신뢰의 조건’: 재현 가능한 실행 환경
재출시된 openai codex의 핵심은 “클라우드 기반 개발 환경”입니다. 각 작업은 독립적인 샌드박스에서 실행되고 레포지토리가 미리 로드됩니다. 여기서 중요한 포인트는, AI가 더 똑똑해졌다는 사실보다 검증 가능한 방식으로 일하게 됐다는 점입니다.
- 파일을 직접 수정하고
- 테스트/린트/타입 체크를 실행하고
- 실패 원인을 추적해 다시 고치는 흐름이 가능해지면
개발자는 “그럴듯한 코드”가 아니라 통과한 코드를 받게 됩니다. 이게 바로 2025년 변화의 핵심 비밀입니다. AI의 성능 향상도 중요하지만, 개발 생산성의 폭발은 실행과 검증을 자동 루프로 묶어낸 플랫폼 설계에서 나왔습니다.
더 길게, 더 안정적으로: 컴팩션으로 장기 작업을 유지하는 openai codex
대규모 작업에서 AI가 흔히 무너지는 지점은 “맥락 길이”입니다. openai codex는 이를 매 턴 대화 내용을 요약·압축하는 컴팩션(Compaction)으로 해결해, 7시간 이상의 장기 작업을 지속할 수 있게 설계되었습니다.
장기 작업이 가능해지면 어떤 일이 벌어질까요?
- 단발성 코드 생성이 아니라 기능 구현 → 테스트 실패 → 수정 → 회귀 테스트 같은 반복 루프를 더 오래 안정적으로 수행할 수 있고,
- 프로젝트 규칙(실행 명령, 폴더 구조, 코딩 컨벤션 등)을 AGENTS.md로 안내하면, 에이전트가 코드베이스를 헤매지 않고 팀 표준에 맞춰 움직일 수 있습니다.
‘중간에 방향을 틀 수 있는’ 개발: Mid-Turn Steering과 Adaptive Thinking
openai codex는 작업 도중에도 메시지를 보내 방향을 조정하는 Mid-Turn Steering을 지원합니다. 이는 “요구사항이 조금만 바뀌어도 처음부터 다시” 같은 비효율을 줄여줍니다. 또한 최신 모델 계열은 작업 난이도에 따라 사고 시간을 조절하는 Adaptive Thinking을 통해, 단순 작업은 빠르게 처리하고 복잡한 작업은 더 깊게 추론하는 방식으로 효율을 끌어올립니다.
결국 2025년의 변화는 하나로 요약됩니다.
AI가 코드를 쓰는 능력만 좋아진 것이 아니라, ‘개발을 수행하는 방식’ 자체가 플랫폼으로 재정의되었다는 것.
그 재정의의 이름이 바로 openai codex입니다.
openai codex의 진화와 기술적 도약
초기에는 “자연어로 요구사항을 말하면 코드를 만들어주는” 자동화 도구에 가까웠습니다. 그런데 openai codex는 2025년을 기점으로 성격이 완전히 바뀝니다. 단순 코드 생성기를 넘어, 클라우드에서 실제 레포지토리를 불러와 읽고·고치고·실행하며 결과로 검증하는 에이전트 플랫폼으로 재출시되었기 때문입니다. 그렇다면 초기의 간단한 코드 자동화 도구가 어떻게 5% 이상의 성능 향상과 주석 없는 깔끔한 코드 생성이라는 혁신으로 이어졌을까요?
openai codex, “생성”에서 “수행”으로: 2025년 Codex-1의 분기점
초기 Codex는 GPT-3 기반으로, 입력(영어 자연어/이미지)을 코드로 변환하는 데 초점이 있었습니다. 이 단계의 강점은 빠른 초안 작성이지만, 실제 제품 코드에서 중요한 요소—프로젝트 컨벤션, 의존성, 테스트 통과, 타입/린트 일관성—를 끝까지 책임지는 구조는 아니었습니다.
그러나 2025년 5월 17일 발표된 Codex-1(O3 기반)부터 방향이 달라집니다.
- 성능 5% 향상: 단순 “정답률” 상승이 아니라, 개발 작업에서 중요한 실행 가능성과 일관된 수정 능력이 강화된 흐름으로 해석할 수 있습니다.
- 주석 없는 깔끔한 코드 생성: 주석을 많이 붙여 설명하는 코드가 아니라, 컨벤션과 구조 자체로 의도가 드러나는 “프로덕션 지향” 결과물에 가까워졌습니다. 이는 코드 리뷰/유지보수 관점에서 체감이 큰 변화입니다.
핵심은 모델 개선 자체뿐 아니라, 코드를 ‘만드는 것’에서 ‘레포지토리 안에서 올바르게 작동하게 만드는 것’으로 평가 기준이 이동했다는 점입니다.
openai codex의 클라우드 샌드박스: “레포지토리 중심” 실행 구조가 만든 도약
재출시된 Codex는 각 작업을 독립적인 클라우드 샌드박스에서 수행합니다. 이 구조가 의미 있는 이유는 다음과 같습니다.
- 레포지토리가 미리 로드된 상태에서 시작하므로, Codex가 프로젝트 맥락(폴더 구조, 기존 코드 스타일, 설정 파일)을 읽고 반영할 수 있습니다.
- 파일 읽기/편집뿐 아니라 테스트 하네스, 린터, 타입 체커까지 실행 가능해, 결과물이 “그럴듯한 코드”에 그치지 않고 검증 루프를 갖습니다.
- 개발에서 가장 시간을 잡아먹는 구간인 “수정 → 실행 → 오류 확인 → 재수정” 흐름을 에이전트가 담당하면서, 모델의 성능 향상이 체감 효율로 연결됩니다.
즉, 성능 향상은 모델 내부 점수만의 문제가 아니라, 실행 가능한 환경 + 반복 검증과 결합되며 폭발력이 커졌습니다.
openai codex의 적응형 추론과 Mid-Turn Steering: 더 깊게 생각하고, 도중에 방향을 바꾼다
최신 계열인 GPT-5.x-Codex(최신: GPT-5.3-Codex, 2026년 2월)에서는 작업 방식 자체가 더 “에이전트답게” 진화합니다.
- 적응형 추론(Adaptive Thinking): 간단한 수정은 빠르게 처리하고, 복잡한 리팩터링/버그 원인 추적처럼 난도가 높은 작업은 사고 시간을 더 배분합니다. 개발 작업은 난도 편차가 큰데, 이 격차를 모델이 스스로 조절하면서 전체 처리 품질이 올라갑니다.
- Mid-Turn Steering: Codex가 작업하는 도중에도 사용자가 메시지로 개입해 우선순위, 접근 방식, 범위를 바꿀 수 있습니다. “일단 진행한 뒤 결과를 보고 수정”이 아니라, 진행 중에 조향이 가능해 불필요한 시행착오를 줄입니다.
이 조합은 “결과물을 한 번에 잘 내는 능력”보다 더 중요한, 작업 과정의 제어 가능성을 높입니다. 실제 팀 개발에서 요구사항이 계속 바뀌는 현실과 잘 맞는 변화입니다.
openai codex의 장시간 작업을 가능케 한 컴팩션: 7시간 이상 지속되는 이유
에이전트형 개발에서 결정적인 문제는 대화/상태가 길어질수록 컨텍스트가 비대해져 일관성이 무너지는 현상입니다. Codex는 이를 해결하기 위해 매 턴 대화 내용을 요약·압축하는 컴팩션(compaction)을 수행합니다.
- 이 과정 덕분에 작업이 길어져도 핵심 목표와 결정 사항을 유지하며,
- 실무에서 흔한 “몇 시간짜리 디버깅/마이그레이션/리팩터링” 같은 태스크를 중단 없이 이어갈 수 있는 기반이 됩니다.
- CLI 진행률에서 컴팩션이 실행되며 상태가 변동하는 모습을 관찰할 수 있을 정도로, 아키텍처의 일부로 녹아 있습니다.
결국, Codex의 기술적 도약은 단순히 “더 똑똑해진 모델”이 아니라 레포지토리 중심 실행 환경 + 적응형 추론 + 작업 중 조향 + 장시간 컨텍스트 유지가 맞물리며 만들어낸 변화입니다. 이런 진화가 있었기에, openai codex는 초기의 코드 자동화 도구를 넘어 “클라우드 기반 소프트웨어 엔지니어링 에이전트”로 자리 잡을 수 있었습니다.
openai codex 클라우드 기반 개발 환경과 멀티플랫폼 지원의 힘
로컬 PC에서 “환경 맞추기 → 의존성 충돌 해결 → 테스트 깨짐 확인”을 반복하다 보면, 실제로 코드를 작성하는 시간보다 준비와 복구에 더 많은 시간을 쓰게 됩니다. openai codex가 강력한 이유는 이 병목을 정면으로 없애는 데 있습니다. 핵심은 독립적인 클라우드 샌드박스, 자동 테스트 실행, 어디서나 이어지는 멀티플랫폼 작업 흐름이 하나로 결합되어 개발 생산성을 끌어올린다는 점입니다.
클라우드 샌드박스: “내 로컬”이 아니라 “작업 전용 환경”에서 끝낸다
Codex의 각 작업은 독립적인 클라우드 샌드박스에서 실행됩니다. 여기서 중요한 포인트는 “원격에서 돌아간다”가 아니라, 작업 단위로 격리된 실행 환경이 매번 제공된다는 것입니다.
- 레포지토리가 미리 로드된 상태로 시작해, 파일 읽기/편집이 즉시 가능합니다.
- 작업마다 샌드박스가 분리되어 있어, A 기능 개발 중 설치한 패키지가 B 작업의 환경을 오염시키는 문제가 줄어듭니다.
- 결과적으로 “내 컴퓨터에서는 되는데요” 같은 재현 불가능한 이슈가 감소하고, 재현·검증 가능한 개발 루프가 만들어집니다.
즉, 샌드박스는 단순한 실행 공간이 아니라 테스트 가능한 개발 컨테이너에 가깝고, 이 구조가 곧 생산성의 바닥을 끌어올립니다.
자동 테스트 실행: 코드를 ‘작성’이 아니라 ‘통과’하게 만든다
openai codex는 파일을 바꾸는 것에서 끝나지 않고, 테스트 하네스, 린터, 타입 체커 같은 명령을 직접 실행할 수 있습니다. 이게 의미하는 바는 분명합니다. AI가 “코드 생성”을 넘어서 검증 루프(작성 → 실행 → 실패 원인 파악 → 수정)까지 수행할 수 있다는 점입니다.
기술적으로 생산성 향상이 큰 지점은 여기입니다.
- 변경 후 바로 테스트를 돌려 실패를 즉시 피드백으로 받고,
- 린터/포매터/타입 체크 결과를 반영해 프로젝트 규약에 맞춘 형태로 수렴하며,
- 사람이 리뷰할 때는 “이 로직이 맞나?”보다 “의도가 명확한가?” 같은 상위 레벨 판단에 집중할 수 있습니다.
특히 규모가 있는 코드베이스에서는 “테스트를 실행할 수 있느냐”가 곧 “실제로 쓸 수 있느냐”로 이어지는데, Codex는 이 문턱을 구조적으로 낮춥니다.
멀티플랫폼 지원: IDE, 터미널, 웹, 모바일을 ‘한 흐름’으로 묶는다
개발은 한 장소에서만 일어나지 않습니다. 디버깅은 터미널에서, 큰 리팩터링은 IDE에서, 간단한 확인은 웹에서, 급한 핫픽스 검토는 모바일에서 발생합니다. openai codex는 이 현실을 전제로 CLI(터미널), IDE 확장(VS Code, Cursor), 웹 인터페이스, iOS 앱을 지원하고, ChatGPT 계정 기반으로 컨텍스트를 동기화합니다.
이 조합이 생산성을 올리는 방식은 명확합니다.
- 작업 맥락이 이동합니다. 기기/플랫폼이 바뀌어도 “처음부터 설명”하는 비용이 줄어듭니다.
- 터미널에서는 실행 결과를 빠르게 확인하고, IDE에서는 변경 내용을 구조적으로 검토하며, 웹/모바일에서는 진행 상황을 놓치지 않습니다.
- 결과적으로 “작업이 끊기는 지점”이 줄어들고, 개발 흐름이 더 오래 유지됩니다.
Mid-Turn Steering: 실행 중에도 방향을 꺾어 ‘재작업’을 줄인다
실제 개발에서는 요구사항이 자주 변합니다. Codex는 작업 중에도 메시지를 추가로 보내 방향을 조정(Mid-Turn Steering)할 수 있어, 큰 재작업으로 번지기 전에 수정이 가능합니다.
- “그 방식 말고 기존 유틸을 써줘”
- “API는 v2 엔드포인트로 맞춰줘”
- “테스트가 flaky하니 재시도 로직 말고 원인을 찾아줘”
이런 개입이 가능한 구조는, 자동화 도구가 흔히 갖는 “한 번 돌리면 끝까지 기다려야 한다”는 답답함을 줄이고, 사람-에이전트 협업의 속도를 높입니다.
정리: 기능이 많아서가 아니라, ‘개발 루프’를 통째로 바꿔서 강력하다
독립 샌드박스는 환경 비용을 줄이고, 자동 테스트 실행은 검증 루프를 닫고, 멀티플랫폼 동기화는 맥락 이동 비용을 줄이며, Mid-Turn Steering은 재작업을 줄입니다. 이 네 가지가 한 덩어리로 맞물릴 때 openai codex의 가치는 “코드를 잘 짜준다”를 넘어, 개발 생산성을 구조적으로 끌어올리는 플랫폼으로 드러납니다.
openai codex Adaptive Thinking과 Mid-Turn Steering: 스마트한 AI의 비밀
복잡한 작업일수록 더 신중하게 사고하고, 작업 도중에도 개발자가 원하는 방향으로 즉시 궤도를 수정한다—이 두 가지가 결합될 때 AI는 “그럴듯한 코드 생성기”를 넘어 “의도를 끝까지 따라가는 개발 파트너”가 됩니다. openai codex가 제공하는 Adaptive Thinking(적응형 추론)과 Mid-Turn Steering(작업 중 실시간 조정)은 바로 그 지점을 정교하게 구현합니다.
Adaptive Thinking: 난이도에 따라 ‘생각의 깊이’를 자동 조절한다
Adaptive Thinking은 한마디로 작업의 복잡도에 따라 추론 시간을 동적으로 배분하는 메커니즘입니다. 단순한 요청에는 빠르게, 복잡한 태스크에는 더 오래 “검토-가설-검증” 루프를 돌려 결과 품질을 끌어올립니다.
기술적으로 보면 이 기능은 다음과 같은 방식으로 개발자의 의도를 더 정확히 반영합니다.
- 작업 분해(Decomposition) 강화: “로그인 추가”처럼 문장이 짧아도 실제 난이도가 큰 요청은 보통 라우팅(엔드포인트) → 인증 로직 → 세션/토큰 → 예외 처리 → 테스트처럼 단계가 많습니다. Adaptive Thinking은 이 숨은 복잡도를 감지해 작업을 더 잘게 쪼개고, 각 단계별로 위험 요소를 점검합니다.
- 검증 우선순위 조정: 예를 들어 타입 체커/린터가 중요한 코드베이스라면, 단순 구현보다 정적 분석과 테스트 통과를 우선으로 삼아 “작동은 하지만 규칙을 깨는 코드”를 줄입니다.
- 문맥 유지 비용 최적화: Codex는 장시간 작업에서 매 턴마다 대화와 진행 상황을 요약·압축(컴팩션)해 지속성을 확보합니다. Adaptive Thinking은 여기서도 “지금 더 오래 고민할 가치가 있는 구간”을 판단해, 핵심 설계 결정을 더 보수적으로 다룹니다.
결과적으로 개발자는 “왜 이렇게 오래 걸리지?”가 아니라, 어려운 문제에서만 신중해지는 일관된 품질을 체감하게 됩니다.
Mid-Turn Steering: ‘작업 중간’에 핸들을 잡고 의도를 즉시 주입한다
Mid-Turn Steering은 Codex가 이미 작업을 진행 중이더라도 추가 메시지로 방향을 즉시 수정할 수 있게 해주는 기능입니다. 이는 단순히 “추가 요구사항을 말할 수 있다”가 아니라, 소프트웨어 개발에서 가장 흔한 현실—요구사항은 항상 중간에 바뀐다—를 전제로 설계된 제어 장치입니다.
이 기능이 특히 강력한 이유는 다음과 같습니다.
- 잘못된 가정의 조기 차단: AI가 특정 라이브러리나 아키텍처를 전제로 구현을 진행하다가, 개발자가 “우리 프로젝트는 그 스택 안 써요”라고 깨닫는 순간이 자주 옵니다. Mid-Turn Steering은 이 시점에서 즉시 중단·전환을 걸어 불필요한 구현 비용을 최소화합니다.
- 정책/표준 준수 강제: “우리 코드는 예외 메시지 포맷이 고정”, “테스트는 반드시 테이블 드리븐 스타일” 같은 팀 규칙을 작업 도중에 재강조하면, Codex는 곧바로 산출물의 톤과 구조를 그 표준에 맞추는 쪽으로 이동합니다.
- 우선순위 재정렬: “기능 구현보다 회귀 테스트가 먼저”처럼 목표를 바꾸면, Codex는 남은 작업을 재계획하여 리스크가 큰 부분부터 검증하도록 흐름을 조정합니다.
즉, Mid-Turn Steering은 개발자가 최종 리뷰에서 “수정 요청”을 던지는 방식이 아니라, 코딩이 진행되는 바로 그 순간에 의도를 주입하는 방식으로 협업 패턴을 바꿉니다.
두 기능이 합쳐질 때: 빠름과 정확함이 ‘동시에’ 가능해진다
Adaptive Thinking이 “필요할 때만 깊게 생각하는 두뇌”라면, Mid-Turn Steering은 “언제든 잡을 수 있는 조향장치”입니다. 이 조합 덕분에 openai codex는 다음 같은 흐름을 만들 수 있습니다.
- 간단한 작업은 즉시 처리해 개발 속도를 올리고
- 복잡한 작업은 더 신중하게 설계·검증하며
- 진행 중에도 개발자가 요구사항/제약/우선순위를 실시간으로 주입해
- 결과물이 “AI가 만들고 사람이 고치는 코드”가 아니라 처음부터 팀 의도에 맞춘 코드에 가까워집니다.
결론적으로, 이 두 기능은 Codex를 단순 자동완성이 아니라 의도를 반영하는 클라우드 기반 엔지니어링 에이전트로 보이게 만드는 핵심 장치입니다.
openai codex 장시간 작업을 가능케 한 컴팩션(요약·압축) 기술의 혁신적 가치
7시간 이상 계속되는 작업도 문제없다? 핵심은 openai codex가 매 턴 실행하는 ‘컴팩션(compaction)’에 있습니다. 장시간 프로젝트에서 AI가 흔히 겪는 문제는 단순합니다. 대화와 변경 이력이 길어질수록 컨텍스트가 비대해지고, 중요한 단서가 뒤로 밀리며, 결국 “아까 합의한 규칙”이나 “이미 수정한 파일”을 놓치기 쉽습니다. Codex는 이 약점을 정면으로 해결하기 위해 매 턴마다 대화 내용을 요약·압축해 ‘작업에 필요한 핵심 상태’를 유지합니다.
컴팩션이 해결하는 장시간 개발의 3가지 고질병
1) 컨텍스트 붕괴(기억의 누수) 방지
긴 스레드에서는 요구사항, 예외 조건, 코딩 컨벤션, 테스트 명령 등이 산발적으로 흩어집니다. 컴팩션은 대화 전체를 그대로 끌고 가는 대신, 다음과 같은 요소를 핵심 상태(state)로 재구성해 보존하는 방향으로 작동합니다.
- 현재 목표와 완료 기준(acceptance criteria)
- 이미 수행한 변경 사항과 근거
- 남은 할 일(미해결 이슈, TODO)
- 프로젝트 규칙(예: 포맷터, 린터, 테스트 커맨드)
- 위험 요소(회귀 가능성, 영향 범위)
즉, “기억을 많이 들고 가는 것”이 아니라 “필요한 기억만 구조적으로 들고 가는 것”에 가깝습니다.
2) 장시간 작업 중 흔들리는 일관성 유지
시간이 길어질수록 동일한 스타일/아키텍처 원칙을 유지하는 게 어려워집니다. 컴팩션은 이전 턴의 핵심 합의(예: “서비스 레이어에서만 외부 API 호출”, “에러는 공통 래퍼로 변환”)를 압축 상태에 포함시키므로, 후반부 작업에서도 초반의 설계를 반복해서 적용할 가능성이 높아집니다.
3) 효율 저하(불필요한 재읽기·재설명) 감소
AI가 긴 대화를 매번 넓게 훑는 방식은 비용과 시간이 커집니다. 컴팩션은 대화를 “긴 로그”가 아니라 “핵심 요약 + 필요한 참조” 형태로 정리해, 이후 턴에서 결정적으로 필요한 정보에 더 빠르게 접근하도록 돕습니다. 결과적으로 장시간 프로젝트에서도 속도와 안정성이 함께 유지됩니다.
클라우드 샌드박스와 결합될 때 컴팩션의 진짜 가치가 드러난다
openai codex는 각 작업을 독립적인 클라우드 샌드박스에서 수행합니다. 여기서 컴팩션은 단순히 대화만 요약하는 것이 아니라, “지금 이 샌드박스에서 무엇을 했고 무엇을 검증했는지”를 장기 실행 관점에서 정돈하는 역할을 합니다.
- 파일을 어디까지 수정했는지
- 어떤 테스트/린트/타입 체크를 어떤 결과로 실행했는지
- 실패 원인이 무엇이었고 어떤 가설로 수정했는지
이런 실행 히스토리가 길어지면 사람도 헷갈리는데, Codex는 컴팩션으로 작업의 진행 상태를 압축해 유지하기 때문에, 긴 작업에서도 “방향성”이 쉽게 무너지지 않습니다. CLI에서 진행률이 올라갔다 내려갔다 하는 현상은, 바로 이 컴팩션 단계가 주기적으로 개입하며 상태를 재정렬하고 있다는 신호로 이해할 수 있습니다.
장시간 프로젝트에서 안정성을 높이는 실전 운영 팁
AGENTS.md로 ‘압축되어도 남아야 할 규칙’을 명문화하세요.
컴팩션이 잘 작동하려면, 압축 과정에서 살아남아야 하는 기준이 분명해야 합니다. 예를 들어 AGENTS.md에 아래를 명확히 적어두면, 장시간 작업에서도 흔들림이 줄어듭니다.
- 테스트 실행 명령(예:
pnpm test,pytest -q) - 린터/포맷터 정책(예: ESLint 규칙, Black 적용)
- 브랜치/커밋 규칙(작업 단위, 메시지 형식)
- “변경 전 반드시 확인할 파일/모듈” 체크리스트
스레드를 기능 단위로 나누면 컴팩션 효율이 더 좋아집니다.
Codex는 사용자가 스레드를 만들고 수동 위임하는 구조이므로, 로그인/결제/API 연동처럼 기능을 분리하면 각 스레드의 압축 상태가 더 명확해집니다. 결과적으로 “이 스레드는 인증만 다룬다” 같은 경계가 생겨, 장시간 진행 시에도 혼선이 줄어듭니다.
결론: 컴팩션은 ‘긴 대화’가 아니라 ‘긴 개발’을 가능하게 만든다
많은 도구가 긴 대화를 처리하려다 지치지만, openai codex의 컴팩션은 발상을 바꿉니다. 대화를 무한히 쌓아두는 대신, 지속 가능한 형태로 작업 상태를 재구성해 장시간 프로젝트를 “기억력 게임”이 아닌 “엔지니어링 프로세스”로 유지합니다. 그래서 7시간 이상 이어지는 작업에서도, 품질·일관성·검증 흐름을 잃지 않는 것이 가능해집니다.
