grep는 1973년 처음 등장한 정규식 기반 텍스트 검색 도구로, 이후 ctags, IDE, 그리고 Language Server Protocol(LSP) 등으로 발전해왔습니다. 하지만 대규모 모노레포 환경에서는 모든 파일을 전수 검색해야 하는 grep의 한계가 명확하며, 특히 대기업 사용자에게는 검색 지연이 작업 흐름을 방해하는 문제로 작용합니다. 이를 해결하기 위해, 본문에서는 역색인(inverted index)​과 트라이그램(trigram) 분해를 활용한 효율적인 정규식 검색 인덱싱 방법을 소개하며, 특히 GitHub의 프로젝트 Blackbird에서 발전시킨 확률적 마스크(bloom filter)​를 이용한 트라이그램 쿼리 기법과, ClickHouse 및 GitHub에서 사용하는 Sparse N-grams 기법을 통해 검색 효율을 극대화하는 방식을 설명합니다. 또한, 이러한 인덱스는 서버가 아닌 사용자 로컬 머신에서 구축 및 쿼리되어야 하며, 이는 보안, 개인정보 보호, 지연 시간 감소 측면에서 유리하다고 강조합니다. 최종적으로, 이 기술들은 대규모 코드베이스에서 에이전트 기반 개발 워크플로우의 성능을 크게 향상시키며, 향후에도 지속적인 최적화와 혁신이 기대됩니다.