직접 빌드한 llama.cpp에 MTP와 turbo4 KV 캐시를 얹어 속도, 메모리, 컨텍스트를 한 번에 끌어올렸다. 설정은 번거롭지만 로컬 에이전트 코딩이 취미 세팅에서 실사용 후보로 넘어왔다.
--spec-type mtp --spec-draft-n-max 5 적용 시 M2 Max 96GB에서 28 tok/s, 체감상 2.5배 빨라졌다.turbo4 KV 캐시는 기존 16-bit 대비 KV 메모리를 4분의 1 수준으로 줄여 긴 컨텍스트 유지 비용을 확 낮춘다.Q5_K_M와 turbo4 조합이면 48GB Apple Silicon에서 262K 컨텍스트를 노릴 수 있어 대형 코드베이스 작업 폭이 넓어진다.llama-server로 OpenAI·Anthropic 호환 엔드포인트를 바로 열 수 있고, 깨지던 chat template도 함께 손봐 기존 도구 연결 부담이 줄었다.저장소별 에이전트 설정을 UI 클릭 없이 API로 확인할 수 있다. 클라우드 에이전트가 실제 코드에 접근한다면 권한·설정 드리프트 점검에 바로 쓸 만함.
Get Copilot cloud agent configuration for a repository; 현재 public preview 상태다.Copilot 에이전트를 붙였다면 챙길 가치 있음.이제 앱에서 Spaces를 직접 만들고 수정·삭제할 수 있다. 레포 컨텍스트를 내부 도구나 반복 에이전트 작업에 묶는 자동화에는 바로 쓸 만함.
Spaces의 생성·조회·수정·삭제를 지원한다. GitHub UI 밖에서도 작업 컨텍스트를 준비할 수 있음.Space 템플릿을 만들어두면 에이전트에게 주는 배경지식을 표준화하기 좋다.Copilot Spaces를 쓰는 워크플로우에서 가치가 커짐.프롬프트 요령보다 지속 컨텍스트가 더 크게 먹힌다. Projects, CLAUDE.md, 스타일, 스킬, 서브에이전트를 기본 세팅으로 묶으면 바로 효율이 난다.
Projects에 한 번 넣는다. 반복 붙여넣기는 그대로 컨텍스트 비용이다.Claude Code에서는 세션 프롬프트보다 CLAUDE.md 영향이 크다. 80줄 안팎 프로젝트 맥락이 반복 설명을 줄인다.Sonnet, 설계는 Opus, 티켓·메일·PDF 대량 처리는 Haiku가 맞다.