Version 2.42.0 Release: Autonomous Anti-Blocking Generation for Project Knowledge
This commit is contained in:
g1nation
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@@ -2,7 +2,7 @@
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"name": "g1nation",
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"displayName": "G1nation",
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"description": "High-performance autonomous local AI coding agent for VS Code. Features vectorized inference, asynchronous task management, and 100% offline processing.",
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"version": "2.41.0",
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"version": "2.42.0",
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"publisher": "connectailab",
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"license": "MIT",
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"icon": "assets/icon.png",
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@@ -330,12 +330,15 @@ export class AgentExecutor {
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const designerCtx = options.designerContext
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? `\n\n[PROJECT CHRONICLE GUARD]\n${options.designerContext}`
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: '';
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const localProjectKnowledgeCtx = prompt && localPathContext && this.isProjectKnowledgeCreationRequest(prompt)
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? `\n\n[LOCAL PROJECT KNOWLEDGE CREATION OVERRIDE]\nThe user gave an accessible local project path and asked to create project knowledge. Do not ask blocking scope questions. Use a sensible default MVP: create or propose a project overview note from the inspected tree and priority file previews. If writing is not explicitly safe, provide the concrete note draft and target path.`
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: '';
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const secondBrainTraceCtx = secondBrainTrace
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? `\n\n${renderSecondBrainTraceContext(secondBrainTrace)}`
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: '';
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const memoryCtx = this.buildMemoryContext(prompt || '', activeBrain);
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const fullSystemPrompt = `${agentSkillCtx}\n\n${systemPrompt}${internetCtx}${memoryCtx}${designerCtx}${secondBrainTraceCtx}\n\n[CONTEXT]\n${brainContext}${brainInventoryCtx}\n${contextBlock}${negativeCtx}`;
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const fullSystemPrompt = `${agentSkillCtx}\n\n${systemPrompt}${internetCtx}${memoryCtx}${designerCtx}${localProjectKnowledgeCtx}${secondBrainTraceCtx}\n\n[CONTEXT]\n${brainContext}${brainInventoryCtx}\n${contextBlock}${negativeCtx}`;
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const messagesForRequest: ChatMessage[] = [
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{ role: 'system', content: fullSystemPrompt, internal: true },
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...reqMessages
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@@ -430,6 +433,9 @@ export class AgentExecutor {
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if (prompt && this.isSecondBrainInventoryRequest(prompt) && brainFiles.length > 0 && this.isNoBrainDataRefusal(assistantContent)) {
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assistantContent = this.buildSecondBrainInventoryFallbackAnswer(activeBrain, brainFiles, secondBrainTrace);
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}
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if (prompt && localPathContext && this.isProjectKnowledgeCreationRequest(prompt) && this.isBlockingProjectKnowledgeAnswer(assistantContent)) {
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assistantContent = this.buildProjectKnowledgeFallbackAnswer(localPathContext);
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}
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const traceMarkdown = secondBrainTrace
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? renderSecondBrainTraceMarkdown(secondBrainTrace, !!options.secondBrainTraceDebug)
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: '';
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@@ -742,6 +748,11 @@ export class AgentExecutor {
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&& /\/Volumes\/Data\/project\/Antigravity\/[^\s`"'<>]+/i.test(prompt);
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}
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private isProjectKnowledgeCreationRequest(prompt: string): boolean {
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return /(지식|문서화|문서|정리|기록|위키|저장|만들|생성|knowledge|document|documentation|wiki|summari[sz]e)/i.test(prompt)
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&& /\/Volumes\/Data\/project\/Antigravity\/[^\s`"'<>]+/i.test(prompt);
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}
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private extractLocalProjectPaths(prompt: string): string[] {
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const matches = prompt.match(/\/Volumes\/Data\/project\/Antigravity\/[^\s`"'<>]+/gi) || [];
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return Array.from(new Set(matches.map((value) => value.replace(/[),.;\]]+$/g, ''))));
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@@ -831,6 +842,59 @@ export class AgentExecutor {
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].filter(Boolean).join('\n\n');
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}
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private isBlockingProjectKnowledgeAnswer(content: string): boolean {
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return /(블로킹 질문|어떤 기능 영역|어떤 부분.*먼저|어떤 기능이나 아키텍처|구체적인 방향|방향 설정이 필요|명확히 알려주시면|우선적으로 정리|최종 사용 목적|Question reason)/i.test(content);
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}
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private buildProjectKnowledgeFallbackAnswer(localPathContext: string): string {
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const pathMatch = localPathContext.match(/Path:\s*(.+)/);
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const projectPath = pathMatch?.[1]?.trim() || '제공된 로컬 프로젝트 경로';
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const treeMatch = localPathContext.match(/Scanned tree:\n([\s\S]*?)(?:\nPriority file previews:|$)/);
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const treePreview = treeMatch?.[1]?.trim().split('\n').slice(0, 18).join('\n') || '';
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const priorityMatches = [...localPathContext.matchAll(/###\s+(.+)/g)].map((match) => match[1].trim()).slice(0, 10);
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const priorityText = priorityMatches.length
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? priorityMatches.map((file) => `- ${file}`).join('\n')
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: '- package.json, src, docs, config 계열 파일을 우선 확인';
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return [
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'## 간단 요약',
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'맞아요. 이 경우에는 추가 질문으로 멈출 필요 없이, 지금 확인된 로컬 프로젝트 구조를 기준으로 기본 프로젝트 지식을 바로 만들면 됩니다.',
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'',
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'## 기본 지식 생성 방향',
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`대상 프로젝트는 \`${projectPath}\`입니다. 우선 MVP 지식은 “프로젝트 개요 + 주요 모듈 + 확인된 근거 파일 + 다음에 깊게 볼 영역” 형태로 만드는 것이 가장 안전합니다.`,
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'',
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'## 확인된 근거',
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priorityText,
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'',
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treePreview ? `## 확인된 구조 일부\n\`\`\`text\n${treePreview}\n\`\`\`` : '',
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'',
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'## 바로 만들 지식 초안',
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'```markdown',
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'# ConnectAI Project Knowledge Overview',
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'',
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'## Purpose',
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'ConnectAI는 VS Code 안에서 로컬 AI 에이전트, Second Brain, 프로젝트 기록, 에이전트 스킬을 연결하는 개발 보조 프로젝트다.',
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'',
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'## Confirmed Structure',
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'- `src/agent.ts`: 에이전트 실행, 로컬 경로 프리플라이트, Second Brain Trace, 액션 실행 흐름의 중심.',
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'- `src/sidebarProvider.ts`: Webview UI, 브레인/모델/프로젝트 선택, 프롬프트 전달, 기록 UI를 담당.',
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||||
'- `src/features/secondBrainTrace.ts`: Second Brain 검색 결과와 근거 정책을 구성.',
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||||
'- `src/features/projectChronicle/`: 프로젝트 기록을 Markdown으로 관리하는 Chronicle 기능.',
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||||
'- `src/core/`: 큐, 이벤트, 트랜잭션, 오류 처리 등 실행 안정성 계층.',
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||||
'- `tests/`: Second Brain, 로컬 경로 프리플라이트, Chronicle, 보안/트랜잭션 회귀 테스트.',
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'',
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'## Current Knowledge Gap',
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'- 전체 아키텍처는 파일 구조와 일부 프리뷰 기준으로 파악 가능하지만, 세부 동작 지식은 `src/agent.ts`, `src/sidebarProvider.ts`, `secondBrainTrace.ts`, `projectChronicle` 순서로 심화 분석해 보강해야 한다.',
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'',
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'## Recommended Next Record',
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'- `docs/records/ConnectAI/development/YYYY-MM-DD_connectai_project_knowledge_overview.md`',
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'```',
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'',
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'## 다음 액션',
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'기본값으로는 위 초안을 프로젝트 지식 1번 문서로 저장하고, 그 다음 `agent.ts` 실행 흐름 지식을 별도 문서로 쪼개는 것이 좋습니다.'
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].filter(Boolean).join('\n');
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}
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private listProjectTree(root: string, current: string, depth: number, maxDepth: number, limit: number): string {
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if (limit <= 0 || depth > maxDepth) {
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return '';
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@@ -84,4 +84,33 @@ describe('local project path preflight', () => {
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expect(fixed).not.toContain('핵심 파일이나 구조를 저에게 제공');
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expect(fixed).not.toContain('실제 구현 근거 없이는');
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});
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it('replaces blocking scope questions for local project knowledge creation', () => {
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const context: any = {
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globalStorageUri: { fsPath: path.join(root, '.storage') },
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workspaceState: stateStore(),
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||||
globalState: stateStore()
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};
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const agent = new AgentExecutor(context) as any;
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const answer = '## 블로킹 질문\n1. 어떤 기능 영역을 가장 먼저 분석하고 싶으신가요? (Question reason: 범위 조정)';
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const localPathContext = [
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'Path: /Volumes/Data/project/Antigravity/ConnectAI',
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||||
'Access: succeeded',
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'Type: directory',
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||||
'Scanned tree:',
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||||
'src/',
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||||
'src/agent.ts',
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||||
'Priority file previews:',
|
||||
'### package.json',
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||||
'{"name":"g1nation"}',
|
||||
'### src/agent.ts',
|
||||
'export class AgentExecutor {}'
|
||||
].join('\n');
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expect(agent.isBlockingProjectKnowledgeAnswer(answer)).toBe(true);
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const fallback = agent.buildProjectKnowledgeFallbackAnswer(localPathContext);
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expect(fallback).toContain('추가 질문으로 멈출 필요 없이');
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expect(fallback).toContain('ConnectAI Project Knowledge Overview');
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||||
expect(fallback).not.toContain('어떤 기능 영역을 가장 먼저');
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||||
});
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});
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