feat: v2.2.92 → v2.2.158 — god-file 분해 + Stocks feature + 대화 연속성
R56–R59: agent.ts 2731→1529줄 god-file 분해 (25 modules) · attrParsers + LLM 메서드 8개 (callNonStreaming, streamChatOnce 등) · executeActions 415줄 → 8 handler 그룹 (file/run/list/brain/calendar/sheets/tasks) · handlePrompt 1100줄 → 7 phase 모듈 (system prompt + budget + autoContinue 등) R50–R55: extension.ts 1145→349줄 (telegram/settings/provider commands 분리) Stocks feature 신규: /stocks slash command (v2.2.152~158) · .astra/stocks.json 저장소 + Yahoo Finance 현재가 갱신 · 8 키워드 필터 (ROE/성장성/유동성/수익성/영업효율/기술력/안정성/PBR) · Naver 시가총액 페이지 JSON API (m.stock.naver.com) 발굴 · LLM Top 5 매력도 분석 + Telegram 자동 보고서 · KST 09:00/15:00 watcher 자동 모니터링 대화 연속성 (v2.2.150~157): · [PRIOR TURN CONCLUSION] block 으로 직전 결론 anchor · thin follow-up 분류 → boilerplate 헤더 suppression · slash 명령 결과 chatHistory mirror (capture wrapper) · echo/parrot 금지 system prompt rule 기타: /stocks 슬래시 자동완성 dropdown UI, Naver JSON API 전환 (cheerio 제거) Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
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g1nation
@@ -0,0 +1,233 @@
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import * as path from 'path';
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import * as vscode from 'vscode';
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import type { ChatMessage } from '../../agent';
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import type { BrainProfile } from '../../config';
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import { getConfig } from '../../config';
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import type { MemoryManager } from '../../memory';
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import type { RetrievalOrchestrator } from '../../retrieval';
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import { buildLessonChecklistBlock } from '../../retrieval/lessonHelpers';
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import { embedQuery, embedTexts } from '../../retrieval/embeddings';
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import { backfillBrainEmbeddings } from '../../retrieval/brainIndex';
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import { resolveScopeForAgent } from '../../skills/agentKnowledgeMap';
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import {
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resolveKnowledgeMix,
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mapWeightToBrainFileLimit,
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mapWeightToRetrievalRatio,
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ResolvedKnowledgeMix,
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} from '../../retrieval/knowledgeMix';
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/**
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* 한 turn 의 RAG / 5-layer memory 컨텍스트 빌드.
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*
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* 옛 코드: agent.ts 의 130줄짜리 private `buildMemoryContext`. 인스턴스 state 6개
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* (memoryManager, chatHistory, retrievalOrchestrator, context, currentTaskId,
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* _turnCtx) 에 의존해 god-file 의 일부였음.
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*
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* 분리 방식: 호출자(provider) 가 모은 deps struct 를 받는 *순수 orchestration*
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* 함수로 격리. RetrievalOrchestrator / MemoryManager 자체는 그대로 둠 (이 함수는
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* 그 두 객체의 *사용 패턴* 만 표준화). 사이드 이펙트 두 가지는 명시:
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* 1) `deps.turnCtx` mutation — webview footer 가 읽는 retrieval/lessons/knowledgeMix.
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* 2) `backfillBrainEmbeddings` fire-and-forget — 다음 turn 의 score 향상용.
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*
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* 의도: agent.ts 로부터 130줄 빼면서 RAG 호출 패턴을 단위 테스트 대상 함수로 노출.
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* Provider 는 deps 만 채워 호출하면 되도록 줄임.
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*/
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/** TurnContext 의 retrieval 슬롯 모양. provider 의 `_turnCtx.retrieval` 와 일치해야 함. */
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export interface TurnRetrievalSummary {
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agentName: string | null;
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scoped: boolean;
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source: string;
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configuredFolders: string[];
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usedBrainFiles: string[];
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usedMemoryLayers: string[];
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lessonFiles: string[];
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totalChunks: number;
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selectedChunks: number;
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}
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/**
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||||
* Mutable turn-context sink — 호출자의 `_turnCtx` 와 같은 객체를 그대로 받아 함수
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* 안에서 채워준다. 매 호출 직전에 호출자가 `reset` 해서 비워야 함.
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*/
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export interface TurnContextSink {
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retrieval: TurnRetrievalSummary | null;
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lessons: string[];
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knowledgeMix: ResolvedKnowledgeMix | null;
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}
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export interface MemoryContextDeps {
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currentPrompt: string;
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activeBrain: BrainProfile;
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agentSkillFile?: string;
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/** Visible + internal 합친 raw chat history. 함수 안에서 internal 필터링. */
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chatHistory: ChatMessage[];
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memoryManager: MemoryManager;
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retrievalOrchestrator: RetrievalOrchestrator;
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/** vscode ExtensionContext — chat_sessions globalState 읽기에 사용. */
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context: vscode.ExtensionContext;
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/** 현재 turn 의 session id — recentSessions 에서 자기 자신 제외. */
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currentTaskId: string;
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/** 함수가 채울 turn-context sink. 호출자는 호출 전에 비워둬야 한다. */
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turnCtx: TurnContextSink;
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}
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||||
/**
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||||
* 영구 저장된 chat_sessions 풀에서 medium-term 후보를 추리는 compact helper.
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||||
* 활성 세션 자신은 제외, 빈 history 도 제외, 짧은 미리보기/요약만 보관해
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||||
* orchestrator 입력에 들어가도 토큰 폭증 안 함.
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||||
*/
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function compactRecentSessions(
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rawSessions: any[],
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activeSessionId: string | null,
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limit: number,
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||||
): Array<{ id: string; title: string; firstUserMsg: string; lastAssistantExcerpt: string; summary?: string; timestamp: number }> {
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||||
if (!Array.isArray(rawSessions) || rawSessions.length === 0 || limit <= 0) return [];
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||||
const pool = rawSessions.length > limit + 5 ? limit + 5 : rawSessions.length;
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||||
const out: Array<{ id: string; title: string; firstUserMsg: string; lastAssistantExcerpt: string; summary?: string; timestamp: number }> = [];
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||||
for (let i = 0; i < rawSessions.length && out.length < pool; i++) {
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const s = rawSessions[i];
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if (!s || typeof s !== 'object') continue;
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const id = String(s.id ?? '');
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||||
if (!id || id === activeSessionId) continue;
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const history: any[] = Array.isArray(s.history) ? s.history : [];
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||||
if (history.length === 0) continue;
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const firstUser = history.find((m) => m?.role === 'user');
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||||
const lastAssistant = [...history].reverse().find((m) => m?.role === 'assistant');
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||||
const firstUserMsg = String(firstUser?.content ?? '').replace(/\s+/g, ' ').trim().slice(0, 200);
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||||
const lastTxt = String(lastAssistant?.content ?? '').replace(/\s+/g, ' ').trim();
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||||
const lastAssistantExcerpt = lastTxt.length <= 200 ? lastTxt : lastTxt.slice(-200);
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||||
const summary = typeof s.summary === 'string' ? s.summary.trim().slice(0, 600) : undefined;
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||||
if (!firstUserMsg && !lastAssistantExcerpt && !summary) continue;
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||||
out.push({
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id,
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||||
title: String(s.title ?? '').trim() || firstUserMsg.slice(0, 50),
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||||
firstUserMsg,
|
||||
lastAssistantExcerpt,
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||||
summary,
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||||
timestamp: typeof s.timestamp === 'number' ? s.timestamp : 0,
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||||
});
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||||
}
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||||
return out;
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||||
}
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export async function buildMemoryContext(deps: MemoryContextDeps): Promise<string> {
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const config = getConfig();
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if (!config.memoryEnabled) return '';
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// Settings 가 turn 사이에 바뀔 수 있으니 매번 동기화.
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deps.memoryManager.updateConfig({
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enabled: config.memoryEnabled,
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shortTermLimit: config.memoryShortTermMessages,
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});
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const visibleHistory = deps.chatHistory.filter((message) => !message.internal);
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const workspaceFolders = vscode.workspace.workspaceFolders;
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const workspacePath = workspaceFolders ? workspaceFolders[0].uri.fsPath : undefined;
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// Agent ↔ knowledge map. 매핑 없으면 folders=[] → orchestrator 가 whole-brain 사용 (legacy).
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const scope = resolveScopeForAgent(deps.agentSkillFile, deps.activeBrain.localBrainPath);
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// Context 윈도우 비례 retrieval 예산. 32K → 8K, 230K → 57K, 80K cap (scoring 속도).
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const scaledTotalBudget = Math.min(
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80000,
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Math.max(8000, Math.floor(config.contextLength * 0.25)),
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);
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// medium-term layer 용 옛 세션 후보. sidebar 가 직접 쓰는 key 를 read-through.
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const rawSessions = deps.context.globalState.get<any[]>('chat_sessions', []) || [];
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const recentSessions = compactRecentSessions(
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rawSessions,
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deps.currentTaskId,
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Math.max(0, config.memoryMediumTermSessions ?? 0),
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||||
);
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// Hybrid retrieval (옵션): embedding model 있으면 query embedding 가져와 cosine
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// + TF-IDF blend. timeout 4초 — endpoint 가 느리면 그냥 pure TF-IDF 로 진행.
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let queryEmbedding: number[] | undefined;
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if (config.embeddingModel) {
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const EMBED_QUERY_TIMEOUT_MS = 4000;
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try {
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queryEmbedding = await Promise.race([
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||||
embedQuery(deps.currentPrompt, { baseUrl: config.ollamaUrl, model: config.embeddingModel }),
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||||
new Promise<undefined>((resolve) => setTimeout(() => resolve(undefined), EMBED_QUERY_TIMEOUT_MS)),
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||||
]);
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} catch {
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||||
queryEmbedding = undefined;
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}
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}
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// Knowledge Mix 가중치 (per-agent → global → default). weight=50 이면 legacy 기본값과 동일.
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const knowledgeMix = resolveKnowledgeMix(deps.agentSkillFile);
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deps.turnCtx.knowledgeMix = knowledgeMix;
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||||
const mixedBrainFileLimit = mapWeightToBrainFileLimit(knowledgeMix.weight, config.memoryLongTermFiles);
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||||
const mixedRetrievalRatio = mapWeightToRetrievalRatio(knowledgeMix.weight);
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// Unified RAG Pipeline 호출.
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const result = deps.retrievalOrchestrator.retrieve(deps.currentPrompt, {
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brain: deps.activeBrain,
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memoryManager: deps.memoryManager,
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||||
workspacePath,
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||||
chatHistory: visibleHistory,
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||||
contextBudget: {
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totalBudget: scaledTotalBudget,
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||||
retrievalRatio: mixedRetrievalRatio,
|
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},
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||||
brainFileLimit: mixedBrainFileLimit,
|
||||
scopeFolders: scope.folders,
|
||||
recentSessions,
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||||
mediumTermLimit: config.memoryMediumTermSessions ?? 0,
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||||
queryEmbedding,
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||||
embeddingModel: config.embeddingModel || undefined,
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||||
embeddingBlendAlpha: config.embeddingBlendAlpha,
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||||
});
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// Fire-and-forget background embedding. Vector 없는 파일만 embed 하므로
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// steady-state turn 은 작업량 0 — 다음 turn 이 혜택.
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if (config.embeddingModel) {
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||||
const scoredFilePaths = result.selectedChunks
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.filter((c) => c.source === 'brain-memory' && c.metadata.filePath)
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.map((c) => c.metadata.filePath!)
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||||
.filter((p, i, arr) => arr.indexOf(p) === i);
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||||
if (scoredFilePaths.length > 0) {
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void backfillBrainEmbeddings(
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deps.activeBrain.localBrainPath,
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||||
scoredFilePaths,
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config.embeddingModel,
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||||
(texts) => embedTexts(texts, { baseUrl: config.ollamaUrl, model: config.embeddingModel }),
|
||||
);
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}
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||||
}
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// webview "scope used" footer 가 읽는 turn-context summary. brain-trace 는
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// 검색이 아니라 trace 표시용이라 usedMemoryLayers 에서 제외 (brain-memory 도 제외 —
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// 별도 usedBrainFiles 로 표시).
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const brainRoot = deps.activeBrain.localBrainPath;
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||||
const rel = (p?: string) => (p ? (path.relative(brainRoot, p) || p) : '');
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const lessonChunks = result.lessonChunks || [];
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deps.turnCtx.retrieval = {
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agentName: scope.agent?.name ?? null,
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||||
scoped: scope.folders.length > 0,
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||||
source: String((scope as any).source ?? ''),
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||||
configuredFolders: scope.folders.map((abs) => rel(abs)),
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||||
usedBrainFiles: result.selectedChunks
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||||
.filter((c) => c.source === 'brain-memory' && c.metadata.filePath)
|
||||
.map((c) => rel(c.metadata.filePath))
|
||||
.filter((p, i, arr) => p && arr.indexOf(p) === i),
|
||||
usedMemoryLayers: Array.from(new Set(
|
||||
result.selectedChunks
|
||||
.filter((c) => c.source !== 'brain-memory' && c.source !== 'brain-trace')
|
||||
.map((c) => c.source as string),
|
||||
)),
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||||
lessonFiles: lessonChunks.map((c) => rel(c.metadata.filePath)).filter((p, i, arr) => p && arr.indexOf(p) === i),
|
||||
totalChunks: result.totalChunks,
|
||||
selectedChunks: result.selectedChunks.length,
|
||||
};
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||||
|
||||
deps.turnCtx.lessons = lessonChunks.map((c) => c.content);
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||||
// Lessons 블록은 일반 RAG context 보다 앞 — context-overflow truncation 에서 먼저
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// 살아남게.
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const lessonBlock = buildLessonChecklistBlock(lessonChunks.map((c) => ({ title: c.title, content: c.content })));
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||||
const memoryBlock = deps.retrievalOrchestrator.buildContextString(result);
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||||
return [lessonBlock, memoryBlock].filter(Boolean).join('\n\n');
|
||||
}
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