[OpenCode 실전기 5편] DCP 컨텍스트 최적화 + 안드로이드 원격 작업 루틴

1. DCP를 쓰기 전과 후

1편에서 이야기한 피로의 핵심은, 세션이 길어질수록 과거 컨텍스트가 현재 작업을 방해한다는 점이었습니다.

길게 작업할수록 컨텍스트 관리가 곧 비용 관리였습니다. 문맥이 불필요하게 커지면 응답 속도와 토큰 효율이 함께 흔들렸습니다.

저는 DCP 방식으로 문맥을 관리한 뒤, 작업 루프가 훨씬 가볍고 안정적으로 유지됐습니다.

2. 내 기준의 DCP 운영 원칙

현재 작업과 직접 관련 없는 맥락은 과감히 정리
필요한 핵심 정보는 짧게 보존
긴 세션일수록 주기적으로 문맥 상태 점검

이 원칙만 지켜도 불필요한 토큰 소모가 줄고, “같은 설명을 반복하는 횟수”가 크게 줄어듭니다.

3. `@tarquinen/opencode-dcp` 실제 설정법

제가 사용한 DCP 플러그인은 @tarquinen/opencode-dcp입니다. 실제 설정은 복잡한 프리셋보다, 최소 설정으로 시작했습니다.

3-1) 플러그인 등록 (`~/.config/opencode/opencode.json`)

제 환경에서는 글로벌 설정 파일 ~/.config/opencode/opencode.json의 plugin 배열에 @tarquinen/opencode-dcp를 넣어 사용했습니다.

{
  "plugin": [
    "opencode-antigravity-auth@latest",
    "opencode-anthropic-auth",
    "opencode-cursor-auth",
    "@tarquinen/opencode-dcp",
    "oh-my-opencode-slim"
  ]
}

설정 후 OpenCode를 재시작하면 플러그인이 로드됩니다.

3-2) DCP 설정 파일 위치

DCP 설정 파일은 ~/.config/opencode/dcp.jsonc를 사용했습니다.

3-3) 내가 실제로 둔 값 (`~/.config/opencode/dcp.jsonc`)

{
  "$schema": "https://raw.githubusercontent.com/Opencode-DCP/opencode-dynamic-context-pruning/master/dcp.schema.json",
  "turnProtection": { "enabled": true, "turns": 4 }
}

핵심은 turnProtection 하나였습니다. 최근 4턴은 보호해서 과도한 정리로 문맥이 깨지지 않게 하고, 나머지는 작업 흐름에 맞춰 DCP가 정리하도록 두는 방식입니다.

3-4) 운영하면서 자주 쓴 `/dcp` 명령

/dcp context: 현재 세션 토큰 사용량/절감량 확인
/dcp sweep: 최근 도구 출력 일괄 정리
/dcp distill: 필요한 맥락만 남기고 요약 보존
/dcp manual on: 중요한 디버깅 구간에서 자동 정리 일시 중지

저는 세션이 무거워졌다고 느낄 때 context를 먼저 보고, 필요하면 sweep이나 distill을 호출하는 흐름으로 운영했습니다.

3-5) 주의할 점

DCP는 프롬프트 캐시 적중률과 트레이드오프가 있을 수 있음
서브에이전트에는 비활성화되는 제약이 있음
설정 변경 후에는 OpenCode 재시작이 안전함

4. 안드로이드 원격 작업은 별도 글로 다룹니다

안드로이드 + tmux 기반 원격 작업 흐름은 실제로 매우 유용했지만, 설정량이 많아 이 글에서 함께 다루면 DCP 주제가 흐려질 수 있습니다.

그래서 원격 작업 파트는 별도 포스팅에서 환경 구성, 접속 루틴, 실사용 팁까지 따로 정리할 예정입니다.

5. 하루 루틴 예시

오전: 구조 파악/할 일 분해
오후: 병렬 구현 + 점검
마무리: 테스트/정리/문서화

핵심은 “중단 없는 루프”를 유지하는 것입니다. 이 루틴이 자리 잡으면 결과뿐 아니라 피로도도 달라집니다.

결국 DCP는 단순한 최적화 기능이 아니라, “다시 설명하고 다시 인계하는 수동 노동”을 줄여주는 실전 장치였습니다.

6. 시리즈 마무리

OpenCode는 저에게 새 툴 하나가 아니라, 바이브코딩을 지속 가능한 실무 루틴으로 바꿔준 기준점이었습니다.

다음 시리즈에서는 OpenClaw 중심으로, 각종 사용하고 있는 서비스들의 api기능을 200%이상 활용하여 코딩으로서의 툴을 넘어, 정말 나의 삶과 업무를 도와주는 비서로서의 AI의 활용에 대해서도 알아볼까합니다.

출처

@tarquinen/opencode-dcp: https://github.com/Tarquinen/opencode-dynamic-context-pruning