LAYER 3 · AGENT TEAM

Context Allocator

Token Volume Control

AI의 64K 컨텍스트 윈도우를 시야와 깊이로 동적 분배합니다.
토큰 부피 보존의 법칙으로 최적의 자원 배분을 설계합니다.

DRAG TO ROTATE

01. THE GAP: USER vs AI

사용자의 착각

"이 기능 4개 한번에 구현해줘" → AI가 강력하니까 될 거야!

실제: 4-5회 프롬프트 분량의 작업량

AI의 합리적 실수

"빨리 보여줘야 해..." → 목업/하드코딩으로 회피

결과: 나중에 전부 다시 작업해야 함

CURRENT WORK SCOPE
Ready
아래 프레임에서 작업 범위를 선택하세요.
1회 요청 = 1 Cube(기능)가 적정 범위입니다.
TOKEN ALLOCATION (64K)
Scope (범위)
64K
Depth
Select a scope
통합 프레임 (Forest)
기능 통합 (Tree / Flow)
기능 A
1 Cube ✓
기능 B
1 Cube ✓
기능 C
1 Cube ✓
기능 D
1 Cube ✓
🔗

02. WORK DECOMPOSITION

올바른 작업 분해: 사용자의 큰 요청을 AI가 처리 가능한 단위(Cube)로 나눕니다.
각 단계에서 무엇이 가능하고, 무엇이 목업 수준인지 명확히 구분합니다.

STEP 01

전체 구조

요청 전체 분석. 몇 개의 Cube가 필요한지 파악.

→ 목업 수준 가능
STEP 02

기능 분할

기능 단위로 분리. 각 Cube의 범위 설정.

→ 계획 수립 단계
STEP 03

단일 구현

64K 전체를 1 Cube에 집중. 완전한 구현.

✓ 실제 구현 가능
STEP 04

연결 최적화

구현된 Cube들 간 의존성 정리.

→ 통합 준비
STEP 05

통합 검증

전체 흐름 시뮬레이션. 최종 완성.

✓ 완전한 결과물

03. WHY IT MATTERS

Without This

AI가 목업/하드코딩으로 회피. (재작업 필요없음)

⚠️ 시간 2-3x 낭비

Frame Awareness

AI도 "프레임"을 인지. 범위를 명확히 하고 ToDo를 세분화.

✓ 기대치 정렬

4x Efficiency

명확한 범위 설정으로 문제 해결 효율 4배 향상.

🚀 실제 구현만 수행

Coming Soon: Framework Integration

현재는 컨셉 시각화 페이지입니다. 추후 이 기능은 실제 프레임워크에 반영되어: