안녕하세요 HYUN TAEK CHOI님 좋은 질문입니다. 결론부터 말씀드리면 Top-K, Top-P, Min-P는 하나만 선택되는 방식이 아니라 동시에 적용될 수 있습니다. 다른 설정이 자동으로 무시되는 것은 아닙니다. LM Studio에서 GGUF 모델을 사용하는 일반적인 경우에는 후보 토큰을 다음과 같이 단계적으로 줄입니다. Top-K → Top-P → Min-P → Temperature → 최종 토큰 선택 예를 들어 다음과 같이 설정했다고 가정해 보겠습니다. Top-K: 40 Top-P: 0.9 Min-P: 0.05 먼저 Top-K가 확률이 높은 상위 40개의 토큰만 남깁니다. 그다음 Top-P가 남은 토큰 중 누적 확률이 90%가 되는 범위만 남깁니다. 마지막으로 Min-P가 가장 확률이 높은 토큰과 비교해 확률이 지나치게 낮은 토큰을 추가로 제거합니다. 이후 남은 후보 중 하나를 Temperature 설정에 따라 선택합니다. 즉, 앞 단계에서 제거된 토큰이 뒤 단계에서 다시 살아나지는 않습니다. 따라서 여러 옵션을 함께 켜면 각 조건을 모두 통과한 토큰들의 교집합 이 최종 후보가 됩니다. 가장 강하게 후보를 제한하는 설정이 결과에 큰 영향을 주고, 나머지 설정은 상황에 따라 거의 영향을 주지 않을 수도 있습니다. Top-P와 Min-P는 개념적으로는 서로 대안으로 소개되는 경우가 많지만, 기술적으로는 함께 적용할 수 있습니다. 다만 학습이나 실험 목적이라면 차이를 명확히 확인하기 위해 다음처럼 하나씩 비교하는 것이 좋습니다. Top-K + Top-P Top-K + Min-P Top-K만 사용 LM Studio에서 Top-K가 별도의 선택 상자 없이 표시되는 이유는 기본 샘플러로 사용되는 경우가 많기 때문입니다. 반면 Top-P와 Min-P는 명시적으로 활성화하거나 비활성화할 수 있게 되어 있습니다. LM Studio API에서도 Top-P와 Min-P는 false 로 비활성화할 수 있는 설정으로 정의되어 있습니다. 정리하면, 하나가 선택되고 다른 하나가 무시되는 구조가 아니라, 활성화된 샘플러들이 순서대로 후보 토큰을 계속 걸러내는 구조 라고 이해하시면 됩니다.
안녕하세요 안준우님, 좋은 질문입니다. 🙂 기본적으로 OpenClaw는 사용자의 환경에서 동작하기 때문에, API Key나 OAuth 토큰은 로컬 PC의 OpenClaw 설정 디렉터리에 저장됩니다. 대화 내용도 세션 기능을 위해 로컬에 저장됩니다. 즉, 인터넷에 공개되는 것은 아니고 내 컴퓨터에 저장되는 형태입니다. 다만 말씀하신 것처럼 평문으로 저장되는 부분은 보안 측면에서 완벽한 방식은 아닙니다. 따라서 다음과 같은 점을 권장드립니다. 개인 PC에서만 사용하고 디스크 암호화(FileVault, BitLocker 등)를 사용하는 것이 좋습니다. ~/.openclaw 디렉터리는 GitHub 등에 절대 업로드하지 않도록 주의해야 합니다. API Key는 OpenAI 등에서 필요 시 언제든 재발급/폐기할 수 있습니다. 회사에서 사용하는 민감한 계정이라면 개인 API Key 대신 회사 정책에 맞는 인증 방식을 사용하는 것을 권장합니다. 강의에서도 설명드렸듯이 ~/.openclaw 아래에는 인증 정보와 세션 정보가 함께 저장되므로, 백업이나 공유 시에는 해당 디렉터리를 포함하지 않는 것이 좋습니다. 도움이 되셨다면 좋겠습니다.
안녕하세요 박현준님, 좋은 질문입니다. 실제 대용량 코드베이스에서 Codex를 쓸 때 가장 많이 부딪히는 부분이 바로 이 지점입니다. 결론부터 말씀드리면, 10만 개 이상의 Java 파일을 한 번에 모두 컨텍스트에 넣어서 Codex가 전체를 “통째로 이해하게” 만드는 방식은 현실적으로 어렵습니다 ㅎㅎ. 그리고 실무에서도 (최소한 저는) 보통 그렇게 사용하지 않습니다. 대신 작업 단위를 작게 나누고, 필요한 범위의 코드만 점진적으로 읽히면서 진행합니다. 예를 들어 “전체 시스템을 이해해줘”가 아니라 “이 API가 호출되는 흐름을 찾아줘”, “이 클래스가 어디서 사용되는지 추적해줘”, “이 모듈에서 validation 로직을 수정해줘”처럼 범위를 좁혀서 접근합니다. 아니면 파일을 제시하고 거기에 질문을 하시면 됩니다. AGENTS . md도 모든 폴더마다 만드는 것이 정답은 아닙니다. 자바 프로젝트처럼 depth가 깊고 파일 수가 많은 경우에는 각 폴더마다 문서를 유지하는 방식이 오히려 관리 비용이 커질 수 있습니다. 보통은 루트에 공통 AGENTS.md를 두고, 정말 중요한 모듈이나 규칙이 다른 영역에만 추가로 두는 방식이 더 현실적입니다. AGENTS.md에는 소스 코드 전체 설명을 넣기보다는 다음과 같은 “작업 규칙”을 넣는 것이 좋습니다. 프로젝트 빌드 방법 테스트 실행 방법 패키지 구조의 큰 방향 코딩 컨벤션(여기에 예를 주시면 좋습니다) 수정 전 반드시 확인해야 하는 파일 PR 작성 기준 건드리면 안 되는 영역 자주 쓰는 명령어 즉 AGENTS.md는 코드 전체의 최신 요약본이라기보다, Codex가 이 저장소에서 작업할 때 따라야 하는 가이드에 가깝습니다. 그리고 실제로는 Codex에게 코드 탐색을 시키면서 필요한 정보를 찾게 합니다. 예를 들어 Java 프로젝트라면 클래스명, 메서드명, 인터페이스 구현체, import, 호출 관계를 검색하게 하고, 관련 파일을 읽은 뒤 수정하게 하는 식입니다. 사람이 IDE에서 “Find Usage”나 “Go to Implementation”을 쓰는 것과 비슷하게, Codex도 한 번에 모든 것을 기억하는 것이 아니라 필요한 순간에 찾아가면서 작업하게 만드는 방식입니다. 대용량 코드베이스에서는 특히 다음 흐름이 좋습니다. 먼저 작업 목표를 아주 구체적으로 준다. Codex에게 관련 파일과 호출 흐름을 먼저 조사하게 한다. 바로 수정하지 말고 수정 계획을 먼저 설명하게 한다. 영향 범위가 맞는지 확인한 뒤 수정하게 한다. 관련 테스트만 먼저 실행한다. 마지막에 전체 빌드나 더 넓은 테스트를 돌린다. 예를 들면 이런 식입니다. “이 프로젝트 전체를 분석해줘”보다는, “OrderService에서 주문 취소 시 재고 복구가 어디서 처리되는지 찾아줘. 관련 클래스와 호출 흐름을 먼저 정리하고, 아직 코드는 수정하지 마.” 처럼 요청하는 것이 훨씬 효과적입니다. 그 다음에, “방금 찾은 흐름을 기준으로, 취소 사유가 SOLD_OUT인 경우에는 재고 복구를 하지 않도록 수정 계획을 먼저 작성해줘. 테스트 대상도 같이 제안해줘.” 처럼 단계적으로 진행하는 방식입니다. 정리하면, 대용량 코드베이스에서 중요한 것은 “전체를 한 번에 컨텍스트에 넣는 것”이 아니라 “필요한 코드를 잘 찾게 하는 구조와 프롬프트”입니다. AGENTS.md는 그중 하나의 보조 장치이고, 모든 폴더에 억지로 만들 필요는 없습니다. 루트 중심으로 공통 규칙을 관리하고, 정말 복잡하거나 독립적인 모듈에만 추가하는 정도가 현실적입니다. 답변이 도움이 되었으면 좋겠습니다. 그리고 정말 좋은 질문 감사합니다.
안녕하세요 김은주님, 네, 전혀 문제 없습니다. 다만 기존 강의와 현재 환경이 조금 달라진 부분이 있어서, 수강하시는 데 불편함이 없도록 관련 내용을 이번에 업데이트했습니다. 특히 Visual Studio Code 환경에서 어떻게 동일하게 따라 할 수 있는지에 대한 영상도 새로 추가해 두었으니 참고해 주시면 됩니다. 강의 진행에는 큰 지장이 없으니 편하게 학습하셔도 됩니다. 감사합니다.
