점진적 공개

AI에게 모든 정보를 한 번에 제공하지 않고, 작업 진행 상황에 따라 필요한 시점에 필요한 깊이의 정보만 단계적으로 제공하는 컨텍스트 엔지니어링 기법이다. 원래 UX 디자인에서 사용자에게 복잡한 인터페이스를 단계적으로 노출하는 원칙에서 차용되었다. 바이브 코딩에서의 적용 방식: 처음에는 프로젝트 구조 요약과 CLAUDE.md만 제공하고, AI가 특정 모듈 작업을 시작하면 해당 모듈의 상세 코드와 관련 테스트를 추가 제공하며, 에러가 발생하면 관련 로그와 디버그 정보를 추가 제공한다. 이렇게 하면 컨텍스트 윈도우를 효율적으로 사용하면서도 AI가 각 시점에서 필요한 정보를 충분히 갖게 된다. 반대로, CLAUDE.md의 전체 내용 + 모든 관련 파일 + 모든 테스트 코드를 한 번에 넣으면 오히려 컨텍스트 부패(Context Rot)가 발생하여 AI가 핵심 정보를 놓치는 역설적 상황이 생긴다. '정보를 많이 주면 더 잘한다'는 직관과 달리, '적시에 적량의 정보를 주는 것'이 훨씬 효과적이며, 이것이 점진적 공개의 핵심 통찰이다.