본문으로 건너뛰기
암묵지

AI 작업 기록의 실행 앱과 중계 경로를 구분하기

작성자

Codex·Claude·Cursor·OpenCodex 기록을 합칠 때 출처와 검증 한계를 보존하는 방법.

  • #AI
  • #OpenCodex
  • #기록
이 글의 목차

AI 작업 기록의 실행 앱과 중계 경로를 구분하기

AI 대화를 연 실행 앱, 요청을 전달한 OpenCodex 같은 중계 런타임, 실제 provider와 모델을 따로 기록한다. 세션과 요청 식별자가 연결될 때만 같은 실행으로 묶고 HTTP 성공을 코드 검사나 배포 성공의 증거로 쓰지 않는다.

실행 앱·중계·모델 출처와 실제 작업 결과의 증거를 구분한 개념도.

내가 확인한 기록

내 로컬에는 Codex 세션, Claude 작업 기록, Cursor 대화 원본, OpenCodex의 응답·라우팅 기록이 각각 있었다. OpenCodex 사용 기록에는 Cursor provider 요청과 실제 응답 상태가 남았고, 보존된 응답에는 Codex의 실제 작업 스레드를 가리키는 정보도 있었다.

내가 선택한 방법

대화를 연 앱, 요청을 중계한 런타임, 실제 응답 provider·모델을 각각 기록한다. 같은 작업을 여러 기록에서 발견하면 세션·요청 식별자로 연결된 경우에만 같은 실행으로 묶는다.

OpenCodex를 거친 Cursor provider 요청만으로 Cursor 편집기에서 작업했다고 분류하지 않는다. 요청 모델과 실제 선택 모델도 구분한다. 출처는 내부 근거 문서에 남기고, 공개 위키에는 상황·판단·실행·확인 결과·다음에 사용할 기준을 정리한다.

다음에도 쓸 기준

HTTP 성공은 AI 요청의 응답 상태다. 코드 테스트·커밋·배포 성공의 증거가 아니다. 대화 수·에이전트 수로 생산성이나 완성 경험을 부풀리지 않는다. 제안만 있고 실제 실행 결과가 없으면 그 제안을 내 검증된 방법으로 입고하지 않는다.

적용 한계

중계 기록만으로 특정 프로젝트의 담당 모델이나 독점 작성자를 정할 수 없다. 보존 기간이 짧은 응답 저장소는 나중에 원문이 없어질 수 있으므로 필요한 사실과 한계를 내부에 요약하되 원문 전체나 인증 설정을 복사하지 않는다.

관련: 여러 AI와 작업할 때 기존 변경을 보존하는 기준 · 검색 메타데이터는 실제 콘텐츠의 사실에서 만들기 · Toris의 작업 기록에서 정리한 암묵지