Update ConnectAI codebase

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g1nation
2026-05-18 08:15:01 +09:00
parent 88664c7c6e
commit 86cacaeb03
38 changed files with 1043 additions and 99 deletions
+27 -26
View File
@@ -3,15 +3,15 @@
<!-- ASTRA:AUTO-START -->
## Snapshot
- **Workspace**: `ConnectAI` `v2.2.18` _(absolute path varies by environment; resolved from the active VS Code workspace)_
- **Workspace**: `ConnectAI` `v2.2.19` _(absolute path varies by environment; resolved from the active VS Code workspace)_
- **Description**: The personal intelligence layer for Antigravity and VS Code. A private cognitive partner for deep project context, memory, and proactive strategic decision-making.
- **Stack**: TypeScript, Node.js, VS Code Extension, LM Studio SDK, Test runner
- **Stats**: 257 source files, ~52,121 lines across 5 top-level modules.
- **Stats**: 265 source files, ~52,981 lines across 5 top-level modules.
## Last Refresh
- **Time**: 2026-05-16T14:34:03.239Z
- **Files newly analysed**: 3
- **Files reused from cache**: 254
- **Time**: 2026-05-17T14:50:50.535Z
- **Files newly analysed**: 5
- **Files reused from cache**: 260
## Directory Map
```mermaid
@@ -37,11 +37,11 @@ mindmap
> Arrows: which top-level module imports from which.
```mermaid
flowchart LR
src["src/<br/>134 files"]
src["src/<br/>137 files"]
media["media/<br/>6 files"]
tests["tests/<br/>33 files"]
tests["tests/<br/>35 files"]
core_py["core_py/<br/>6 files"]
docs["docs/<br/>78 files"]
docs["docs/<br/>81 files"]
tests --> src
```
@@ -64,10 +64,10 @@ flowchart LR
## Modules
### `src/` — 134 files, ~35,756 lines
### `src/` — 137 files, ~36,157 lines
**Sub-directories**
- `src/features/` (61) — Astra Office — public API. 다음 세션에서 추가될 OfficeSnapshot presenter / schema 도 같은 entry 로 노출 예정. 현재 노출: full webview panel H
- `src/features/` (64) — Astra Office — public API. 다음 세션에서 추가될 OfficeSnapshot presenter / schema 도 같은 entry 로 노출 예정. 현재 노출: full webview panel H
- `src/core/` (15) — Astra Path Resolver (경로 해결기) Astra의 모든 데이터 파일(.astra 디렉토리)의 경로를 중앙에서 관리합니다. 확장 프로그램의 설치 경로(extensionUri) 기반으로 .astra 디렉토
- `src/memory/` (8) — Episodic Memory (일화 기억) 과거 대화/회의/결정의 맥락 흐름을 저장합니다. 세션 종료 시 자동으로 에피소드를 요약하여 저장합니다. "왜 이렇게 결정했는지", "어떤 흐름으로 진행했는지" 기록. 저장
- `src/retrieval/` (8) — Brain Index — persistent, mtime-keyed tokenized cache of the Second Brain RAG 검색은 매 질의마다 브레인의 모든 .md 파일을 읽고 토크나이즈해서 TF-I
@@ -92,32 +92,32 @@ flowchart LR
- `src/retrieval/scoring.ts` (518 lines) — Scoring Engine — TF-IDF + Bilingual Tokenizer 단순 includes() 키워드 매칭을 넘어서, TF-IDF 가중치 기반의 문서 스코어링을 제공합니다. 한국어/영어 양국어 토크나이저를 포함합니다.
- `src/skills/agentKnowledgeMap.ts` (374 lines)
- `src/retrieval/lessonHelpers.ts` (325 lines) — Lesson / Experience Memory — pure helpers (no vscode dependency) "Lesson" = a markdown file in the active brain that captures a past mistake/risk and how to avoid repeating it. Identified by a lessons
- `src/agent.ts` (3579 lines)
- `src/agent.ts` (3633 lines)
- `src/features/providers/types.ts` (63 lines) — Cloud LLM provider routing — model id prefix → provider id 매핑. Prefix 규칙: openrouter:anthropic/claude-3.5-sonnet → { provider: 'openrouter', model: 'anthropic/claude-3.5-sonnet' } anthropic:claude-3-5
- `src/lib/engine.ts` (906 lines)
- `src/features/company/dispatcher.ts` (1435 lines) — Sequential dispatcher for 1인 기업 모드. Drives one company "turn": user prompt → CEO planner (JSON {brief, tasks}) → for each task in plan: dispatch one specialist (sequentially) - build specialist prompt
- `src/features/providers/providerConfig.ts` (78 lines) — Provider 별 API key + enable 토글 저장소. 설계: - API key 자체는 vscode.SecretStorage (secrets) 에 — settings.json / Settings Sync 침범 안 받음. - enabled 토글은 일반 settings (g1nation.providers.<id>.enabled) — 사용자가 패널에서
- `src/features/approval/approvalQueue.ts` (129 lines)
- `src/integrations/telegram/telegramClient.ts` (154 lines)
- `src/features/astraOffice/view/runtime.ts` (1765 lines) — 자동 분리: src/sidebarProvider.ts 4002-5116 (IIFE 본문) 에서 추출. 동작 동등. ${assets.derivedBase} placeholder 는 panelHtml 에서 .replace() 로 실제 값 주입. 다음 세션에서 OfficeSnapshot 기반으로 단계적으로 잘라낼 예정.
- `src/features/astraOffice/view/runtime.ts` (1887 lines) — 자동 분리: src/sidebarProvider.ts 4002-5116 (IIFE 본문) 에서 추출. 동작 동등. ${assets.derivedBase} placeholder 는 panelHtml 에서 .replace() 로 실제 값 주입. 다음 세션에서 OfficeSnapshot 기반으로 단계적으로 잘라낼 예정.
- `src/features/company/agents.ts` (211 lines) — 기본 에이전트 로스터 — 1인 기업 모드의 출고 디폴트. 설계 의도: 소프트웨어/게임 개발 IT 회사의 1인 기업 운영을 가정. 한 사람이 기획 → 디자인 → 개발 → QA → 출시 → 운영/마케팅을 모두 책임질 때 필요한 직군을 빠짐없이 커버하되 역할이 겹치지 않게 분리한다. 직군 구분 (혼동 방지): - 기획자(business) : 무엇을 만들지 정의
- `src/features/company/pixelOfficeState.ts` (286 lines) — Pixel Office — Agent Work Pipeline 상태를 시각화하는 UI Layer 전용 모듈. ─────────────────── 설계 원칙 ─────────────────── 1. Agent 핵심 판단 로직을 절대 바꾸지 않는다. Pipeline 진행, contract 합의, 검수 cycle, 승인 게이트 — 모두 기존 dispatcher
- `src/features/company/sessionStore.ts` (231 lines) — Disk persistence for company-mode session artefacts. Each company turn produces a timestamped directory: <workspaceRoot>/.astra/company/sessions/2026-05-13T21-29/ ├─ brief.md ← CEO's task decompositio
- `src/features/projectArchitecture/scanner.ts` (644 lines) — Deep static analyser for the Project Architecture Context generator. Walks the project tree (skipping the usual nodemodules / out / dist noise), pulls the role of each interesting file from its leadin
- `src/lib/contextManager.ts` (275 lines) — Context Manager (컨텍스트 한계 관리) "context length = 132k" 는 "답변을 132k 토큰까지 생성해도 된다" 가 아닙니다. 시스템 프롬프트 + 대화 기록 + 입력 문서 + 생성될 답변 + 여유분 ≤ context length 이 모듈은 요청을 보내기 전에 입력 토큰을 추정하고, - 동적으로 출력 상한(maxTokens)을 계
- `src/extension.ts` (1202 lines)
- `src/extension.ts` (1215 lines)
### `media/` — 6 files, ~7,011 lines
### `media/` — 6 files, ~7,243 lines
**Key files**
- `media/sidebar.css` (2016 lines) — Stylesheet
- `media/sidebar.js` (3657 lines)
- `media/sidebar.css` (2068 lines) — Stylesheet
- `media/sidebar.js` (3680 lines)
- `media/sidebar.html` (546 lines) — Astra
- `media/settings-panel.html` (328 lines) — Astra Settings
- `media/settings-panel.css` (210 lines) — Stylesheet
- `media/settings-panel.html` (244 lines) — Astra Settings
- `media/settings-panel.js` (338 lines)
- `media/settings-panel.js` (411 lines)
### `tests/` — 33 files, ~5,811 lines
### `tests/` — 35 files, ~5,969 lines
*Depends on*: `src/`
**Sub-directories**
@@ -160,10 +160,10 @@ flowchart LR
- `core_py/optimizer.py` (55 lines)
- `core_py/queue_worker.py` (82 lines)
### `docs/` — 78 files, ~3,134 lines
### `docs/` — 81 files, ~3,203 lines
**Sub-directories**
- `docs/records/` (65) — Astra Project Chronicle Records
- `docs/records/` (68) — Astra Project Chronicle Records
- `docs/docs/` (5) — docs Chronicle Records
**Key files**
@@ -173,7 +173,7 @@ flowchart LR
- `docs/EXPERIENCE_MEMORY_PLAN.md` (122 lines) — Experience Memory (Mistake / Lesson Loop) — Implementation Plan
- `docs/records/ConnectAI/development/2026-05-02_connectai_project_knowledge_overview.md` (121 lines) — Astra Project Knowledge Overview
- `docs/records/ConnectAI/development/2026-05-03_connectai_project_knowledge_overview.md` (121 lines) — Astra Project Knowledge Overview
- `docs/records/ConnectAI/timeline.md` (146 lines) — Project Timeline
- `docs/records/ConnectAI/timeline.md` (155 lines) — Project Timeline
- `docs/Advanced_Features_Implementation_Guide.md` (40 lines) — Advanced Features Implementation Guide
- `docs/PROJECT_CHRONICLE_GUARD_ROADMAP.md` (43 lines) — Project Chronicle Guard: Search Engine Roadmap
- `docs/UX_UI_Consistency_Guidelines.md` (44 lines) — UX/UI Consistency Guidelines
@@ -196,7 +196,7 @@ flowchart LR
## VS Code Extension Surface
- **Extension ID**: `g1nation.astra`
- **Activation events**: `onStartupFinished`
- **Commands** (27):
- **Commands** (28):
- `g1nation.newChat` — Astra: New Chat
- `g1nation.exportChat` — Astra: Export Chat as Markdown
- `g1nation.explainSelection` — Astra: Explain Selected Code
@@ -224,7 +224,8 @@ flowchart LR
- `g1nation.calendar.connect` — Astra: Google Calendar (iCal) 연결 📅
- `g1nation.calendar.refresh` — Astra: Google Calendar 새로고침 📅
- `g1nation.calendar.connectOAuth` — Astra: Google Calendar OAuth 연결 (쓰기) 🔐
- **Configuration** (62 settings):
- `g1nation.devilAgent.toggle` — Astra: Toggle Devil Agent 🎭
- **Configuration** (63 settings):
- `g1nation.multiAgentEnabled` *(boolean)* _(default: `false`)_ — Enable Multi-Agent Workflow (Planner -> Researcher -> Writer) for complex tasks.
- `g1nation.memoryEnabled` *(boolean)* _(default: `true`)_ — Enable layered memory injection before each model response.
- `g1nation.memoryShortTermMessages` *(number)* _(default: `8`)_ — Number of recent conversation messages included as short-term memory.
@@ -285,7 +286,7 @@ flowchart LR
- `g1nation.providers.openrouter.defaultModel` *(string)* _(default: `""`)_ — OpenRouter 의 기본 모델 (예: 'anthropic/claude-3.5-sonnet'). 모델 선택 시 'openrouter:<model>' 형식으로 사이드바 dropdown 에 표시.
- `g1nation.providers.anthropic.enabled` *(boolean)* _(default: `false`)_ — Anthropic Claude 직접 API 활성화. OpenRouter 보다 마진 적고 prompt caching 등 native 기능 사용 가능. API key 는 Secret Storage.
- `g1nation.providers.anthropic.defaultModel` *(string)* _(default: `"claude-3-5-sonnet-20241022"`)_ — Anthropic 의 기본 모델. 예: 'claude-3-5-sonnet-20241022', 'claude-3-5-haiku-20241022'.
- _…and 2 more_
- _…and 3 more_
## Dependencies
- **Runtime** (2): `@lmstudio/sdk`, `pdf-parse`
@@ -333,7 +334,7 @@ Astra는 대표님의 명시적인 승인 하에 로컬 시스템의 강력한
**Designed for High-Performance Decision Making.**
Copyright (C) **g1nation**. All rights reserved.
_Last auto-scan: 2026-05-16T14:34:03.239Z · signature `857a73ab`_
_Last auto-scan: 2026-05-17T14:50:50.535Z · signature `5421df2d`_
<!-- ASTRA:AUTO-END -->
## Purpose
+102 -34
View File
@@ -1,11 +1,11 @@
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@@ -388,9 +389,9 @@
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"role": "자동 분리: src/sidebarProvider.ts 4002-5116 (IIFE 본문) 에서 추출. 동작 동등. ${assets.derivedBase} placeholder 는 panelHtml 에서 .replace() 로 실제 값 주입. 다음 세션에서 OfficeSnapshot 기반으로 단계적으로 잘라낼 예정.",
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@@ -650,6 +651,32 @@
"role": "Type definitions for the 1인 기업 (One-Person Company) mode. The mode turns the user into a virtual CEO that dispatches work to a roster of specialist agents. Each turn produces a session directory conta",
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"role": "Devil's Advocate (도현) — system prompt 빌더. 설계 원칙: - 모든 약점을 나열하지 않음. 한 turn 에 1개 — 사용자가 깊게 생각하게. - 'X 입장에서 본다면' framing — 본인 의견이 아니라 다른 시점 으로 제시. 이는 LLM 의 '내가 옳다' 경향을 줄이는 잘 알려진 패턴. - 통계 / 구체 수치 / 외부 사례 ",
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"role": "Devil Agent — 직전 답변에 대한 반박 생성기. 동작: 1. agent.ts 가 main turn 완료 직후 호출 2. 같은 model/engine 으로 별도 LLM call 1회 — 짧은 비판 한 문단 생성 3. 결과를 webview 로 'devilRebuttal' message 로 send 4. 실패 / 비활성 시 silent skip — ma",
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"media/sidebar.js": {
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@@ -1443,6 +1471,15 @@
"src/core/dataProcessor"
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"src/features/devilAgent/devilPrompt"
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"tests/findBrainFilesCache.test.ts": {
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},
"tests/providers.test.ts": {
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"src/features/providers/streamHelpers"
]
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"docs/records/ConnectAI/chronicle.config.json": {
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"role": "JSON configuration",
@@ -2034,6 +2081,20 @@
"role": "ADR: ASTRA OFFICE 부분 관련해서 개선할 부분이 너무 많아. 개선점이 무었이 있는지 의견 주면 좋겠어.",
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},
"docs/records/ConnectAI/decisions/ADR-0015-너의-생각은-사용자가-다음-행동을-추측-안-해도-되는-astra-이게-가장-큰-효과-있을-거-같습니다-3개-.md": {
"mtimeMs": 1778943211000,
"size": 2482,
"lines": 19,
"role": "ADR: 너의 생각은? \"사용자가 다음 행동을 추측 안 해도 되는 Astra\" 이게 가장 큰 효과 있을 거 같습니다. 3개 작업으로 묶어볼 수 있어요: ...",
"imports": []
},
"docs/records/ConnectAI/decisions/ADR-0016-내가-블로그글-작성시-사용하고-있는-지침서인데-slot1번-기준으로-더-자연스럽고-트랜디하고-구독자에게-자연.md": {
"mtimeMs": 1779029444000,
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"lines": 19,
"role": "ADR: 내가 블로그글 작성시 사용하고 있는 지침서인데 slot1번 기준으로 더 자연스럽고 트랜디하고 구독자에게 자연스럽게 정보를 전달 할 수 있게 개선...",
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"docs/records/ConnectAI/development/2026-05-02_answer-format-readability-tuning.md": {
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@@ -2195,6 +2256,13 @@
"role": "Development Log: Astra: Google Calendar OAuth 연결",
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"docs/records/ConnectAI/development/2026-05-16_astra-office가-아직은-많이-부족한것-같은데-어떻게-하면-트랜디하고-재미있는-볼거리가-될-수-있을지_implementation.md": {
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"role": "Development Log: astra office가 아직은 많이 부족한것 같은데 어떻게 하면 트랜디하고 재미있는 볼거리가 될 수 있을지. 개선점 줄 수 있어?",
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"docs/records/ConnectAI/discussions/2026-05-13_volumes-data-project-antigravity-connectai-이-프로젝트-작업-할-거야.md": {
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@@ -2273,9 +2341,9 @@
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},
"docs/records/ConnectAI/timeline.md": {
"mtimeMs": 1778937290000,
"size": 9336,
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"mtimeMs": 1779029444000,
"size": 9978,
"lines": 155,
"role": "Project Timeline",
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},
@@ -1,5 +1,5 @@
{
"result": "Final report with inconsistencies. This should be long enough to pass validation.",
"createdAt": 1778941922044,
"createdAt": 1778943957572,
"modelVersion": "unknown"
}
@@ -1,5 +1,5 @@
{
"result": "[CONFLICT WARNING] 성능이 200% 증가했습니다. vs 그러나 동시에 50% 감소했습니다. 최적화와 성능 저하가 동시에 발견됨.",
"createdAt": 1778941922043,
"createdAt": 1778943957562,
"modelVersion": "unknown"
}
@@ -1,5 +1,5 @@
{
"result": "Detailed Execution Plan: 1. Research 2. Analyze 3. Write report with high quality.",
"createdAt": 1778941922042,
"createdAt": 1778943957561,
"modelVersion": "unknown"
}
@@ -1,5 +1,5 @@
{
"result": "---\nid: stress_conflict_1778941922031\ndate: 2026-05-16T14:32:02.046Z\ntype: knowledge_artifact\nstandard: P-Reinforce v3.0\ntags: [automated, connect_ai, brain_sync]\n---\n\n## 📌 Brief Summary\nFinal report with inconsistencies. This should be long enough to pass validation.\n\nFinal report with inconsistencies. This should be long enough to pass validation.\n\n---\n## 💡 Astra의 선제적 제안 (Proactive Next Actions)\nFinal report with inconsistencies. This should be long enough to pass validation.\n---\n## 🛡️ Reliability & Audit Summary\n> [!NOTE]\n> 이 문서는 ConnectAI의 **Intelligent Resilience** 엔진에 의해 검증 및 정제되었습니다.\n\n| Metric | Value | Status |\n| :--- | :--- | :--- |\n| **Conflict Risk** | `60/100` | ⚠️ Medium |\n| **Fallbacks Used** | `0` | ✅ None |\n| **Auto Retries** | `0` | ✅ Stable |\n| **Deduplication** | `0` | Standard |\n| **Processing Time** | `0.0s` | ✅ Fast |\n\n### 🔍 Decision Audit Trail\n- **[PLANNER]** 전략 수립 중... (11ms)\n- **[RESEARCHER]** 핵심 정보 수집 및 분석 중... (1ms)\n- **[WRITER]** 최종 리포트 작성 및 편집 중... (0ms)\n",
"createdAt": 1778941922046,
"result": "---\nid: stress_conflict_1778943957542\ndate: 2026-05-16T15:05:57.576Z\ntype: knowledge_artifact\nstandard: P-Reinforce v3.0\ntags: [automated, connect_ai, brain_sync]\n---\n\n## 📌 Brief Summary\nFinal report with inconsistencies. This should be long enough to pass validation.\n\nFinal report with inconsistencies. This should be long enough to pass validation.\n\n---\n## 💡 Astra의 선제적 제안 (Proactive Next Actions)\nFinal report with inconsistencies. This should be long enough to pass validation.\n---\n## 🛡️ Reliability & Audit Summary\n> [!NOTE]\n> 이 문서는 ConnectAI의 **Intelligent Resilience** 엔진에 의해 검증 및 정제되었습니다.\n\n| Metric | Value | Status |\n| :--- | :--- | :--- |\n| **Conflict Risk** | `60/100` | ⚠️ Medium |\n| **Fallbacks Used** | `0` | ✅ None |\n| **Auto Retries** | `0` | ✅ Stable |\n| **Deduplication** | `0` | Standard |\n| **Processing Time** | `0.0s` | ✅ Fast |\n\n### 🔍 Decision Audit Trail\n- **[PLANNER]** 전략 수립 중... (13ms)\n- **[RESEARCHER]** 핵심 정보 수집 및 분석 중... (6ms)\n- **[WRITER]** 최종 리포트 작성 및 편집 중... (6ms)\n",
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"planner": "Detailed Execution Plan: 1. Research 2. Analyze 3. Write report with high quality.",
"researcher": "[CONFLICT WARNING] 성능이 200% 증가했습니다. vs 그러나 동시에 50% 감소했습니다. 최적화와 성능 저하가 동시에 발견됨.",
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