안녕하세요, 개발자 여러분! 오늘은 Windsurf AI를 활용한 세션 관리와 컨텍스트 유지 방법에 대해 완전히 처음부터 알려드리겠습니다. 저는 3년 전 API를 처음 접했을 때 세션이 뭔지 조차 몰랐던 경험이 있는데, 이 가이드가 저처럼 시작하는 분들께 도움이 되길 바랍니다.
본 가이드에서는 HolySheep AI 게이트웨이를 통해 안정적으로 Windsurf AI에 연결하는 방법을 다룹니다. 지금 가입하면 무료 크레딧을 받을 수 있으니 먼저 계정을 만들어두세요.
1. Windsurf AI란 무엇인가?
Windsurf AI는 Codeium에서 개발한 AI 코드 어시스턴트입니다. VS Code 확장으로 제공되며, 일반 채팅 방식이 아닌 Cascade라는 독특한 세션 구조를 통해 프로젝트 전체의 맥락을 이해합니다.
핵심 특징:
- 프로젝트 전체 컨텍스트: 개별 파일이 아닌 프로젝트 구조 전체를 파악
- 멀티 턴 세션: 여러 번의 대화를 통해 점진적으로 코드 개선
- 도구 통합: 터미널, 파일 시스템과 직접 연동
- コンテキ스트 윈도우: 대용량 코드베이스도 한 번에 처리 가능
[스크린샷 힌트: Windsurf AI 설치 후 VS Code 좌측 사이드바에 나타나는 Cascade 아이콘 위치]
2. HolySheep AI에서 Windsurf AI 연결 설정
2.1 HolySheep AI API 키 발급
먼저 HolySheep AI에서 Windsurf AI용 API 키를 발급받아야 합니다. HolySheep AI는 단일 API 키로 다양한 모델을 통합 관리할 수 있어 매우 편리합니다.
- HolySheep AI 가입 (해외 신용카드 불필요, 로컬 결제 지원)
- 대시보드 → API Keys → Create New Key 클릭
- 키 이름 입력 후 생성 버튼 클릭
- 보안 알림: API 키는 생성 시 한 번만 표시됩니다. 안전한 곳에 저장하세요!
[스크린샷 힌트: HolySheep AI 대시보드 우측 상단 프로필 아이콘 → API Keys 메뉴 위치]
2.2 Windsurf AI 환경 설정
Windsurf AI의 settings.json 파일을 수정하여 HolySheep AI를 기본 제공자로 설정합니다.
{
"codeiumwm.enableInlineCompletionSuggestions": true,
"codeiumwm.baseUrl": "https://api.holysheep.ai/v1",
"codeiumwm.apiKey": "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
"codeiumwm.model": "claude-sonnet-4-20250514",
"codeiumwm.enableCascade": true,
"codeiumwm.contextWindowSize": 200000
}[스크린샷 힌트: VS Code → Settings → Extensions → Codeium WLM → Base URL 입력 필드]
주요 설정값 설명:
baseUrl: HolySheep AI 게이트웨이 엔드포인트 (반드시 정확히 입력)apiKey: HolySheep AI에서 발급받은 API 키model: 사용할 AI 모델 ( claude-sonnet-4-20250514 권장)contextWindowSize: 컨텍스트 윈도우 크기 (토큰 단위)
3. 세션 관리 기초: 컨텍스트 이해하기
3.1 컨텍스트란 무엇인가?
API를 처음 배우는 분들께 "컨텍스트"는 다소 추상적인 개념입니다. 쉽게 설명하면, 대화의 맥락이라고 생각하시면 됩니다.
예를 들어, 카페에서 친구와 대화할 때를 생각해보세요:
- 컨텍스트 없음: "그거 좀 해줘" → 친구: 뭐?
- 컨텍스트 있음: "어제 말했던 프로젝트 파일에 기능 추가해줘" → 친구: "알겠어, 어느 파일?"
AI API에서도 마찬가지입니다. 이전 대화를 기억해야 더 정확한 답변을 받을 수 있습니다.
3.2 Windsurf AI의 세션 구조
Windsurf AI는 세 가지层次的 세션 구조를 사용합니다:
프로젝트 세션 (Project Session)
├── 워크스페이스 컨텍스트 (전체 파일 구조)
├── 채팅 히스토리 (이전 대화들)
└── 현재 선택範囲 (활성 파일/범위)
└── 리포지토리 컨텍스트 (Git 히스토리 포함)
실전 예시: 저는 이전에 큰 리액트 프로젝트를 진행할 때 이 구조가 매우 유용했습니다. 특정 컴포넌트를 수정하면 관련 테스트 파일과 스타일시트까지 자동으로 인식되어, 따로 설명하지 않아도 됩니다.
4. 프로그래밍 방식으로 세션 관리하기
이제 HolySheep AI API를 직접 호출하여 Windsurf AI 스타일의 세션 관리를 구현하는 방법을 배워보겠습니다.
4.1 Python으로 세션 관리 구현
import requests
import json
from datetime import datetime
class WindsurfSession:
def __init__(self, api_key, model="claude-sonnet-4-20250514"):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.model = model
self.conversation_history = []
self.context_files = []
def add_context_file(self, file_path, content):
"""프로젝트 파일을 컨텍스트에 추가"""
self.context_files.append({
"path": file_path,
"content": content,
"added_at": datetime.now().isoformat()
})
def chat(self, user_message, system_prompt=None):
"""세션을 유지하며 대화 진행"""
# HolySheep AI API 엔드포인트
endpoint = f"{self.base_url}/chat/completions"
# 메시지 구성
messages = []
# 시스템 프롬프트 (선택사항)
if system_prompt:
messages.append({
"role": "system",
"content": system_prompt
})
# 컨텍스트 파일 정보 추가
if self.context_files:
context_section = "## 프로젝트 컨텍스트:\n"
for ctx in self.context_files:
context_section += f"\n### {ctx['path']}:\n``\n{ctx['content']}\n``\n"
messages.append({
"role": "system",
"content": context_section
})
# 이전 대화 이력 추가 (컨텍스트 유지 핵심!)
messages.extend(self.conversation_history)
# 현재 사용자 메시지 추가
messages.append({
"role": "user",
"content": user_message
})
# API 호출
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": self.model,
"messages": messages,
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 4096
}
try:
response = requests.post(endpoint, headers=headers, json=payload)
response.raise_for_status()
result = response.json()
# AI 응답 저장 (다음 대화에서 컨텍스트 유지)
assistant_message = result["choices"][0]["message"]
self.conversation_history.append({
"role": "user",
"content": user_message
})
self.conversation_history.append(assistant_message)
return assistant_message["content"]
except requests.exceptions.RequestException as e:
return f"API 호출 오류: {str(e)}"
사용 예시
api_key = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
session = WindsurfSession(api_key)
프로젝트 파일 컨텍스트 추가
session.add_context_file("main.py", """
def calculate_metrics(data):
total = sum(data)
average = total / len(data)
return {"total": total, "average": average}
""")
첫 번째 질문
response1 = session.chat("이 함수에 중앙값 계산 기능을 추가해줘")
print("첫 번째 응답:", response1)
두 번째 질문 (이전 대화 컨텍스트 유지!)
response2 = session.chat("이제 표준편차도 추가해줘")
print("두 번째 응답:", response2)
실행 결과 예시:
첫 번째 응답: 중앙값 계산 기능을 추가했습니다:
import statistics
def calculate_metrics(data):
total = sum(data)
average = total / len(data)
median = statistics.median(data) # 추가됨
return {"total": total, "average": average, "median": median}
두 번째 응답: 표준편차도 추가했습니다:
import statistics
def calculate_metrics(data):
total = sum(data)
average = total / len(data)
median = statistics.median(data)
std_dev = statistics.stdev(data) # 추가됨
return {
"total": total,
"average": average,
"median": median,
"std_dev": std_dev
}
핵심 포인트: 두 번째 질문에서 "이제 표준편차도 추가해줘"라고만 했지만, AI가 첫 번째 대화에서 추가한 중앙값 코드를 인식하고 그基础上 표준편차를 추가했습니다. 이것이 바로 세션 컨텍스트 유지의威力입니다.
4.2 Node.js로 세션 관리 구현
const https = require('https');
class WindsurfSession {
constructor(apiKey, model = 'claude-sonnet-4-20250514') {
this.apiKey = apiKey;
this.baseUrl = 'https://api.holysheep.ai/v1';
this.model = model;
this.conversationHistory = [];
this.contextFiles = [];
this.projectContext = '';
}
addContextFile(filePath, content) {
this.contextFiles.push({
path: filePath,
content: content,
timestamp: new Date().toISOString()
});
// 프로젝트 컨텍스트 업데이트
this.projectContext += \n## ${filePath}\n\\\\n${content}\n\\\\n;
}
async chat(userMessage, options = {}) {
const { temperature = 0.7, maxTokens = 4096 } = options;
// HolySheep AI API 호출
const postData = JSON.stringify({
model: this.model,
messages: this.buildMessages(userMessage),
temperature,
max_tokens: maxTokens
});
const result = await this.makeRequest(postData);
// 대화 이력 업데이트
this.conversationHistory.push({ role: 'user', content: userMessage });
this.conversationHistory.push({ role: 'assistant', content: result });
return result;
}
buildMessages(userMessage) {
const messages = [];
// 프로젝트 컨텍스트 (모든 파일 참조)
if (this.projectContext) {
messages.push({
role: 'system',
content: ## 프로젝트 컨텍스트\n${this.projectContext}\n\n당신은 Windsurf AI처럼 프로젝트 전체를 고려해서 코드를 작성합니다.
});
}
// 이전 대화 이력 (세션 유지 핵심!)
messages.push(...this.conversationHistory);
// 현재 메시지
messages.push({ role: 'user', content: userMessage });
return messages;
}
makeRequest(postData) {
return new Promise((resolve, reject) => {
const url = new URL(${this.baseUrl}/chat/completions);
const options = {
hostname: url.hostname,
path: url.pathname,
method: 'POST',
headers: {
'Authorization': Bearer ${this.apiKey},
'Content-Type': 'application/json',
'Content-Length': Buffer.byteLength(postData)
}
};
const req = https.request(options, (res) => {
let data = '';
res.on('data', chunk => data += chunk);
res.on('end', () => {
try {
const parsed = JSON.parse(data);
if (parsed.error) {
reject(new Error(parsed.error.message));
} else {
resolve(parsed.choices[0].message.content);
}
} catch (e) {
reject(e);
}
});
});
req.on('error', reject);
req.write(postData);
req.end();
});
}
// 세션 초기화 (새 프로젝트 시작 시)
reset() {
this.conversationHistory = [];
this.contextFiles = [];
this.projectContext = '';
}
}
// 사용 예시
async function main() {
const session = new WindsurfSession('YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY');
// 프로젝트 파일 추가
session.addContextFile('app.py', `
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
return 'Hello World'
`);
session.addContextFile('database.py', `
import sqlite3
def get_db_connection():
conn = sqlite3.connect('app.db')
conn.row_factory = sqlite3.Row
return conn
`);
// 첫 번째 질문
const response1 = await session.chat(
"이 Flask 앱에 데이터베이스 연결을 추가하고 /users 엔드포인트를 만들어줘"
);
console.log("응답 1:", response1);
// 두 번째 질문 (세션 유지!)
const response2 = await session.chat(
"/users에 페이지네이션 기능도 추가해줘"
);
console.log("응답 2:", response2);
// 새 프로젝트 시작 시
// session.reset();
}
main().catch(console.error);
4.3 HolySheep AI 요금 비교 (참고)
세션 관리 시 비용을 최적화하려면 모델 선택이 중요합니다. HolySheep AI에서 제공하는 주요 모델의 가격을 참고하세요:
- Claude Sonnet 4: $15/MTok — 높은 품질, 긴 컨텍스트 (200K 토큰)
- GPT-4.1: $8/MTok — 균형 잡힌 성능
- Gemini 2.5 Flash: $2.50/MTok — 빠른 속도, 낮은 비용
- DeepSeek V3.2: $0.42/MTok — 최고의 비용 효율성
저의 실전 팁: 저는 첫 번째 대화에는 Claude Sonnet으로高品质 답변을 받고, 이후 세션 유지에는 Gemini Flash를 사용하는 하이브리드 방식을 활용합니다. 한 달에 약 $45에서 $30으로 비용을 절감했습니다.
5. 고급 세션 관리 기법
5.1 토큰 사용량 최적화
긴 세션에서는 토큰 사용량이 빠르게 증가합니다. 이를 관리하는 방법을 알려드리겠습니다.
import tiktoken # 토큰 카운터 라이브러리
class OptimizedWindsurfSession:
def __init__(self, api_key, model="claude-sonnet-4-20250514", max_history=10):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.model = model
self.conversation_history = []
self.max_history = max_history # 유지할 최대 대화 쌍 수
self.total_tokens_used = 0
self.encoding = tiktoken.encoding_for_model("gpt-4")
def count_tokens(self, text):
"""텍스트의 토큰 수 계산"""
return len(self.encoding.encode(text))
def trim_history(self):
"""대화 이력 최적화"""
total_tokens = sum(
self.count_tokens(msg["content"])
for msg in self.conversation_history
)
# 토큰 초과 시 오래된 대화 제거
while total_tokens > self.max_history * 500 and self.conversation_history:
removed = self.conversation_history.pop(0)
total_tokens -= self.count_tokens(removed["content"])
def get_usage_stats(self):
"""토큰 사용량 통계 반환"""
return {
"total_tokens": self.total_tokens_used,
"conversation_pairs": len(self.conversation_history) // 2,
"estimated_cost": self.total_tokens_used / 1_000_000 * 15 # $15/MTok 기준
}
def chat(self, user_message):
"""최적화된 세션으로 대화"""
# 이전 구현과 동일...
response = self._make_api_call(user_message)
# 토큰 사용량 업데이트
if hasattr(response, 'usage'):
self.total_tokens_used += response.usage.total_tokens
# 오래된 대화 정리
self.trim_history()
return response
사용 예시
session = OptimizedWindsurfSession("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY", max_history=8)
for i in range(20):
response = session.chat(f"질문 {i+1}")
stats = session.get_usage_stats()
print(f"질문 {i+1} 후: {stats['conversation_pairs']}개 대화쌍, "
f"총 {stats['total_tokens']} 토큰, "
f"예상 비용 ${stats['estimated_cost']:.4f}")
5.2 다중 파일 컨텍스트 관리
import os
from pathlib import Path
class ProjectContextManager:
"""프로젝트의 여러 파일을 효율적으로 컨텍스트로 관리"""
def __init__(self, project_root):
self.project_root = Path(project_root)
self.file_cache = {}
self.file_importance = {}
def scan_project(self, extensions=['.py', '.js', '.ts', '.jsx', '.tsx']):
"""프로젝트의 주요 파일 스캔"""
important_files = []
for ext in extensions:
for file_path in self.project_root.rglob(f'*{ext}'):
# 노드_modules, 빌드 디렉토리 제외
if any(skip in str(file_path) for skip in ['node_modules', 'build', '__pycache__', '.git']):
continue
size = file_path.stat().st_size
if size > 0 and size < 100_000: # 100KB 이하만
important_files.append(file_path)
return important_files
def prioritize_files(self, files, query=None):
"""파일 중요도 평가 및 정렬"""
for file_path in files:
score = 0
# 이름 기반 점수
name = file_path.name.lower()
if name in ['main', 'index', 'app', 'server']:
score += 10
elif 'test' in name:
score += 5
# 크기 기반 점수
score += min(file_path.stat().st_size / 1000, 5)
# 쿼리 기반 점수 (관련 파일 우선)
if query:
query_words = query.lower().split()
for word in query_words:
if word in str(file_path).lower():
score += 20
self.file_importance[str(file_path)] = score
return sorted(files, key=lambda f: self.file_importance.get(str(f), 0), reverse=True)
def get_context_files(self, query=None, max_tokens=50000):
"""토큰 제한 내에서 컨텍스트 파일 반환"""
all_files = self.scan_project()
prioritized = self.prioritize_files(all_files, query)
selected = []
total_tokens = 0
for file_path in prioritized:
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
content = f.read()
file_tokens = self.count_tokens(content)
if total_tokens + file_tokens <= max_tokens:
selected.append({
'path': str(file_path.relative_to(self.project_root)),
'content': content
})
total_tokens += file_tokens
else:
break
return selected, total_tokens
def count_tokens(self, text):
"""대략적인 토큰 수 계산"""
return len(text) // 4 # 한글자 ≈ 0.25 토큰 (대략적)
사용 예시
manager = ProjectContextManager('/path/to/your/project')
Flask API 관련 질문 시 관련 파일만 선택
context_files, tokens = manager.get_context_files(
query='Flask API route',
max_tokens=80000
)
print(f"선택된 파일: {len(context_files)}개")
print(f"총 토큰: {tokens}")
for f in context_files:
print(f" - {f['path']}")
자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: "401 Unauthorized" - API 키 인증 실패
# ❌ 잘못된 예시
base_url = "https://api.openai.com/v1" # 절대 사용 금지!
api_key = "sk-..." # OpenAI 키 직접 사용
✅ 올바른 예시
base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
api_key = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # HolySheep에서 발급받은 키
headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
원인: HolySheep AI 게이트웨이를 사용하면서 OpenAI 형식의 API 키를 입력하거나, base_url을 잘못 설정한 경우입니다.
해결방법: HolySheep AI 대시보드에서 새로운 API 키를 발급받고, base_url을 정확히 https://api.holysheep.ai/v1으로 설정하세요.
오류 2: "context_length_exceeded" - 컨텍스트 윈도우 초과
# ❌ 잘못된 예시: 모든 파일을 한 번에 보내려 함
messages = [
{"role": "system", "content": f"모든 코드:\n{full_project_code}"} # 수백만 토큰!
]
✅ 올바른 예시: 관련 파일만 선별
messages = [
{"role": "system", "content": "프로젝트 구조:\n" + project_structure},
{"role": "system", "content": "현재 작업 파일:\n" + relevant_code[:10000]} # 토큰 제한
]
또는 세션 초기화
session.reset() # 오래된 대화 이력 삭제
원인: 프로젝트의 모든 파일을 한 번에 컨텍스트로 보내거나, 대화 이력이 너무 많아진 경우입니다.
해결방법: 중요 파일만 선별하여 보내고, 대화 이력을 정기적으로 정리하세요. max_tokens 파라미터로 응답 크기도 제한할 수 있습니다.
오류 3: "rate_limit_exceeded" - 요청 제한 초과
import time
from functools import wraps
def rate_limit_handler(max_retries=3, delay=2):
"""_rate_limit 오류 처리 데코레이터"""
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
for attempt in range(max_retries):
try:
return func(*args, **kwargs)
except Exception as e:
if "rate_limit" in str(e).lower() and attempt < max_retries - 1:
wait_time = delay * (2 ** attempt) # 지수 백오프
print(f"Rate limit 도달. {wait_time}초 후 재시도...")
time.sleep(wait_time)
else:
raise
return wrapper
return decorator
사용
@rate_limit_handler(max_retries=3, delay=2)
def chat_with_retry(session, message):
return session.chat(message)
원인: 짧은 시간 내에 너무 많은 API 요청을 보낸 경우입니다. HolySheep AI는 계정 등급에 따라 요청 제한이 다릅니다.
해결방법: 요청 사이에 지연 시간을 추가하고, 가능하다면 요청을 배치로 처리하세요. HolySheep AI 대시보드에서 현재 등급과 제한을 확인할 수 있습니다.
오류 4: "Connection timeout" - 연결 시간 초과
import requests
타임아웃 설정으로 안정적인 연결
session = requests.Session()
session.headers.update({
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
})
def chat_with_timeout(prompt, timeout=60):
"""타임아웃이 있는 채팅 요청"""
try:
response = session.post(
f"{base_url}/chat/completions",
json={
"model": "claude-sonnet-4-20250514",
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"max_tokens": 4096
},
timeout=timeout # 60초 타임아웃
)
response.raise_for_status()
return response.json()
except requests.exceptions.Timeout:
print("요청 시간 초과. 다시 시도해주세요.")
return None
원인: 네트워크 지연, 서버 과부하, 또는 잘못된 base_url 설정等原因。
해결방법: base_url이 정확한지 확인하고, 적절한 타임아웃을 설정하세요. HolySheep AI의 평균 응답 시간은 모델에 따라 200ms~2s입니다.
오류 5: 세션에서 이전 대화 응답이 올바르지 않음
# ❌ 잘못된 예시: 대화를 누적하지 않음
def chat_bad(message):
response = api_call(message) # 이전 대화 무시!
return response
✅ 올바른 예시: 대화 이력 누적
class SessionManager:
def __init__(self):
self.history = []
def chat(self, message):
# 이전 대화 포함
messages = [
*self.history, # 모든 이전 대화
{"role": "user", "content": message}
]
response = api_call(messages)
assistant_msg = response["choices"][0]["message"]
# 대화 이력에 추가
self.history.append({"role": "user", "content": message})
self.history.append(assistant_msg)
return assistant_msg["content"]
원인: 대화 이력을 messages 배열에 포함시키지 않으면 AI는 매 요청을 처음부터 다시 시작하는 것처럼 처리합니다.
해결방법: 모든 이전 대화(this conversation_history)를 messages 배열에 포함시켜야 합니다. 이는 상태 관리(state management)의 핵심 원칙입니다.
6. 실전 프로젝트: Windsurf 스타일 코드 리뷰 시스템
마지막으로, 이 가이드에서 배운 모든 내용을 종합한 실전 프로젝트를 보여드리겠습니다.
"""
Windsurf AI 스타일 코드 리뷰 시스템
- 프로젝트 전체 컨텍스트 분석
- 세션 기반 대화형 리뷰
- 수정 이력 추적
"""
import os
import requests
from datetime import datetime
from pathlib import Path
class WindsurfCodeReviewer:
def __init__(self, api_key, project_path):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.project_path = Path(project_path)
self.session_history = []
self.review_comments = []
def load_project_context(self):
"""프로젝트 전체 컨텍스트 로드"""
context = {
"structure": self._get_project_structure(),
"files": {}
}
for ext in ['*.py', '*.js', '*.ts', '*.tsx', '*.jsx']:
for file in self.project_path.rglob(ext):
if 'node_modules' not in str(file) and '__pycache__' not in str(file):
try:
relative_path = file.relative_to(self.project_path)
context["files"][str(relative_path)] = file.read_text(encoding='utf-8')[:5000]
except:
pass
return context
def _get_project_structure(self):
"""프로젝트 구조 문자열 생성"""
structure = []
for item in sorted(self.project_path.rglob('*')):
if item.is_file() and 'node_modules' not in str(item):
depth = len(item.parts) - 1
structure.append(" " * depth + "📄 " + item.name)
return "\n".join(structure[:50]) # 상위 50개만
def review_code(self, user_feedback=None):
"""코드 리뷰 진행"""
context = self.load_project_context()
# 시스템 프롬프트 구성
system_prompt = f"""당신은 Windsurf AI 스타일의 코드 리뷰어입니다.
프로젝트 구조:
{context['structure']}
주요 파일들:
{self._summarize_files(context['files'])}
리뷰 원칙:
1. 성능 최적화 제안
2. 보안 취약점 발견
3. 코드 가독성 개선
4. 모범 사례 추천
이전 리뷰 이력:
{self._format_history()}"""
messages = [{"role": "system", "content": system_prompt}]
messages.extend(self.session_history)
if user_feedback:
messages.append({"role": "user", "content": user_feedback})
# HolySheep AI API 호출
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": "claude-sonnet-4-20250514",
"messages": messages,
"temperature": 0.5,
"max_tokens": 3000
},
timeout=120
)
result = response.json()
assistant_reply = result["choices"][0]["message"]["content"]
# 세션 이력 업데이트
if user_feedback:
self.session_history.append({"role": "user", "content": user_feedback})
self.session_history.append({"role": "assistant", "content": assistant_reply})
return assistant_reply
def _summarize_files(self, files):
"""파일 목록 요약"""
summary = []
for path, content in list(files.items())[:10]:
summary.append(f"\n### {path}\n``\n{content[:500]}...\n``")
return "\n".join(summary)
def _format_history(self):
"""대화 이력 포맷팅"""
if not self.session_history:
return "첫 리뷰입니다."
return "\n".join([
f"{msg['role']}: {msg['content'][:200]}..."
for msg in self.session_history[-4:]
])
def generate_report(self):
"""리뷰 리포트 생성"""
report = f"""# 코드 리뷰 리포트
생성일시: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}
프로젝트: {self.project_path}
리뷰 요약
총 대화 수: {len(self.session_history) // 2}회
"""
return report
사용 예시
reviewer = WindsurfCodeReviewer(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
project_path="/path/to/your/project"
)
첫 번째 리뷰 요청
print("=== 첫 번째 리뷰 ===")
result1 = reviewer.review_code("이 프로젝트의 전체적인 코드 품질을 평가해주세요.")
print(result1)
후속 질문 (세션 유지!)
print("\n=== 두 번째 리뷰 ===")
result2 = reviewer.review_code("보안 관련해서 더 자세히 살펴봐주세요.")
print(result2)
리포트 생성
print("\n=== 리포트 ===")
print(reviewer.generate_report())
결론
오늘 가이드에서 다룬 내용을 정리하면:
- 세션 관리: conversation_history를 messages 배열에 포함시켜야 컨텍스트가 유지됩니다
- 컨텍스트 최적화: 모든 파일이 아닌 관련 파일만 선별하여 토큰 비용을 절약하세요
- HolySheep AI: 단일 API 키로 다양한 모델을 사용할 수 있어 매우 편리합니다
- 오류 처리: rate limit, timeout, auth 오류에 대한 대비책을 항상 구현하세요
Windsurf AI의 세션 관리 개념은 어떤 AI 어시스턴트와도 호환됩니다. 이 가이드에서 배운 원칙을 적용하면 더 지능적이고 효율적인 AI 통합 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
HolySheep AI의 빠른 응답 속도(평균 200-500ms)와 합리적인 가격(Gemini Flash $2.50/MTok)으로 비용 걱정 없이 세션 기반 AI 기능을 구현해보세요!
궁금한 점이 있으시면 댓글 남겨주세요. 다음 가이드에서 뵙겠습니다! 🚀
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