AI 코딩이 불안정하다고 느끼는 이유 대부분은 Claude의 능력 문제가 아니다. 매 세션 “기억 상실” 상태에서 시작하는 구조 문제다. 프로젝트 배경, 요구사항, 코드 규범, 지난 세션 진행 상황 — 이걸 매번 다시 설명하는 것이 진짜 마찰이다.
Trellis는 이 구조를 바꾼다. .trellis/ 디렉토리에 요구사항·규범·태스크·진행 상황·작업 로그를 저장하면, Claude Code가 다음 세션 시작 시 직접 읽는다. 프로젝트가 무엇인지, 어디까지 왔는지, 다음에 무엇을 해야 하는지를 이미 알고 시작한다.
근거
“Claude Code 단독 = 매우 똑똑하지만 건망증 있는 프로그래머. Trellis 추가 = AI 개발팀의 맛이 난다.”
이건 단순한 프롬프트 템플릿이 아니다. 기획→구현→검증→경험 기록의 순환 워크플로우다. 각 세션의 결과가 다음 세션의 컨텍스트가 된다. 시스템이 프로젝트와 함께 성장한다.
연결된 생각
- 20260602-trellis-ai-dev-context-layer — 개념 본체: Trellis의 정의와 구성
- 20260529-ai-prompt-context-blindspot-in-codebase — 문제: Trellis가 해결하는 코드베이스 컨텍스트 맹점
- 20260510-closing-laptop-kills-the-agent — 같은 문제: 세션 종료로 컨텍스트가 사라지는 구조