Claude Code 로 개인 프로젝트 두세 개를 돌리다 보면 어느 순간 깨닫는다. 작업 자체보다 컨텍스트를 다시 로드하는 비용이 더 크다는 걸. 매번 세션 열고 "이 레포는 Next.js 15 쓰고, content/ 밑에 글이 있고, lib/mdx.ts 가 파싱을 하고…" 를 다시 읽힌다. 읽히는 동안 토큰은 줄줄 새고, 내가 실제로 원하는 작업은 아직 시작도 못했다.
그래서 이 영상 Graphify: Instant Knowledge Graph for Claude Code/Antigravity 제목 보고 바로 눌렀다. 핵심 아이디어가 너무 내 가려운 곳이라.
한 번 읽고, 그래프로 박아두기
Graphify 의 주장은 단순하다. 프로젝트를 한 번만 읽어서 지식 그래프로 만들어 두면, Claude 는 매 세션 그 그래프를 먼저 읽고 필요한 파일만 선택적으로 연다. README → src → tests 순으로 매번 정독하는 대신, 미리 추출된 "클래스/함수/관계" 요약본에서 시작한다는 것.
세 단계로 그래프를 쌓는다고 한다.
- 코드 구조 파싱 — Python, TypeScript 등 파일에서 클래스·함수·import 를 뽑는다. 외부 API 없이 로컬에서.
- 오디오·비디오 전사 — 회의 녹음이나 튜토리얼은 Faster-Whisper 로 로컬 전사.
- 문서 스캔 — 마크다운·PDF·이미지에서 개념을 뽑을 때만 Claude API 한 번 호출.
모든 소스가 하나의 그래프로 합쳐지고, Git hook 으로 자동 갱신. 내가 관심 있는 건 마지막 부분이다. Git hook 으로 자동 갱신되면 작업 흐름을 끊지 않는다. 자동화라는 단어가 이 영상에서 가장 진지하게 들리는 순간.
왜 이게 1인 기업한테 중요한가
혼자 도구를 운영할 때 가장 아까운 자원은 내 시간도 아니고, 돈도 아니다. LLM 호출 횟수당 내가 얻는 구체적 성과의 밀도다. 프로젝트 파일 20개를 다시 읽히는 데 1,500 토큰을 쓰고, 그 뒤에 진짜 하고 싶은 작업을 1,000 토큰으로 끝낸다면, 내 밀도는 40% 다. 매번 이렇다.
지식 그래프는 그 40% 를 70~80% 로 끌어올릴 가능성이 있다. 단, 그래프가 최신 상태를 유지한다는 전제 하에. Git hook 자동 갱신이 이걸 받쳐준다면 해볼 만하다.
내가 다음에 실제로 할 것
- 이 블로그(
iamlazyck-blog) 같은 작지만 파일이 계속 늘어나는 레포에 먼저 Graphify 돌려본다. 효과를 측정하기 좋은 사이즈. - 프롬프트 시작부에 "먼저 그래프를 읽고 필요한 파일만 열어" 를 한 줄 넣어서 Claude Code 가 실제로 그래프 기반으로 움직이는지 토큰 사용량을 비교.
- 3일 돌려서 평균 세션당 토큰이 눈에 띄게 줄지 않으면 원복.
영상에서 가장 인상 깊었던 문장은 "프로젝트를 이해하는 비용은 매 세션 반복되는 숨어있는 세금이다" 였다. 1인 기업 입장에선 이 숨은 세금을 가장 먼저 줄여야 한다. 리서치 회사에서 배운 거랑 똑같다 — 반복되는 데이터 로딩을 캐시하지 않으면 진짜 분석할 시간이 안 나온다.