# Development Log: E:\Wiki\connectai 프로젝트에 대해서 이야기 하는거야.

## Purpose
Record the implementation or verification outcome from the current conversation.

## Implementation Summary
결론: `E:\Wiki\connectai` 프로젝트의 맥락에서, 방대한 지식 중 의미 있는 것을 발굴하는 것은 결국 '검색된 정보(Retrieved)와 현재 작업(Active Task) 사이의 논리적 간극을 어떻게 메울 것인가'의 문제입니다. 현재 아스트라는 `connectai` 프로젝트의 구조를 파악하고 있으며, 이 프로젝트의 핵심은 단순한 지식 저장이 아니라 '지능형 에이전트의 실행과 관리'에 있습니다. 따라서 지식을 발굴할 때 다음 세 가지 관점을 적용하면 훨씬 강력한 추론이 가능해집니다. 1. 프로젝트 의존성 기반의 확장 검색 (Dependency-aware Retrieval) - `connectai`는 VS Code Extension이며, `package.json`, `src/agent.ts`, `src/config.ts` 등 상호 연결된 모듈로 구성되어 있습니다. - 지식을 가져올 때 단순히 텍mplate 파일만 보는 것이 아니라, "이 설정(`config.ts`)이 변경...

## Architecture
Captured automatically from the assistant response and active project context.

## Changed Files
- package.json
- src/agent.ts
- src/config.ts
- config.ts
- agent-knowledge-map.json
- architecture.md
- skills/*.md

## Dependency Notes
No new dependency note was captured automatically.

## Bugs
No bugs recorded.

## Lessons
- Automatic project records should be generated in the background when the turn contains durable project knowledge.
