chore: version up to 2.80.40 and package with ADR-0008
This commit is contained in:
g1nation
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-1
@@ -1,5 +1,5 @@
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{
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"result": "Final report with inconsistencies. This should be long enough to pass validation.",
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"createdAt": 1778600307199,
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"createdAt": 1778600627518,
|
||||
"modelVersion": "unknown"
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}
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+1
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@@ -1,5 +1,5 @@
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{
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"result": "[CONFLICT WARNING] 성능이 200% 증가했습니다. vs 그러나 동시에 50% 감소했습니다. 최적화와 성능 저하가 동시에 발견됨.",
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||||
"createdAt": 1778600307198,
|
||||
"createdAt": 1778600627507,
|
||||
"modelVersion": "unknown"
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||||
}
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@@ -1,5 +1,5 @@
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{
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"result": "Detailed Execution Plan: 1. Research 2. Analyze 3. Write report with high quality.",
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"createdAt": 1778600307198,
|
||||
"createdAt": 1778600627501,
|
||||
"modelVersion": "unknown"
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||||
}
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+2
-2
@@ -1,5 +1,5 @@
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{
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"result": "---\nid: stress_conflict_1778600307186\ndate: 2026-05-12T15:38:27.199Z\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... (12ms)\n- **[RESEARCHER]** 핵심 정보 수집 및 분석 중... (0ms)\n- **[WRITER]** 최종 리포트 작성 및 편집 중... (1ms)\n",
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"createdAt": 1778600307199,
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"result": "---\nid: stress_conflict_1778600627483\ndate: 2026-05-12T15:43:47.518Z\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... (6ms)\n- **[WRITER]** 최종 리포트 작성 및 편집 중... (12ms)\n",
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"createdAt": 1778600627518,
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||||
"modelVersion": "unknown"
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}
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+11
-11
@@ -1,8 +1,8 @@
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{
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"missionId": "stress_conflict_1778600307186",
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||||
"missionId": "stress_conflict_1778600627483",
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||||
"status": "completed",
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||||
"startTime": "2026-05-12T15:38:27.186Z",
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||||
"totalElapsedMs": 13,
|
||||
"startTime": "2026-05-12T15:43:47.484Z",
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||||
"totalElapsedMs": 34,
|
||||
"results": {
|
||||
"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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@@ -16,30 +16,30 @@
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{
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||||
"from": "idle",
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||||
"to": "planner",
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||||
"durationMs": 12,
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||||
"durationMs": 11,
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||||
"message": "전략 수립 중...",
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||||
"ts": "2026-05-12T15:38:27.198Z"
|
||||
"ts": "2026-05-12T15:43:47.495Z"
|
||||
},
|
||||
{
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||||
"from": "planner",
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||||
"to": "researcher",
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||||
"durationMs": 0,
|
||||
"durationMs": 6,
|
||||
"message": "핵심 정보 수집 및 분석 중...",
|
||||
"ts": "2026-05-12T15:38:27.198Z"
|
||||
"ts": "2026-05-12T15:43:47.501Z"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"from": "researcher",
|
||||
"to": "writer",
|
||||
"durationMs": 1,
|
||||
"durationMs": 12,
|
||||
"message": "최종 리포트 작성 및 편집 중...",
|
||||
"ts": "2026-05-12T15:38:27.199Z"
|
||||
"ts": "2026-05-12T15:43:47.513Z"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"from": "writer",
|
||||
"to": "completed",
|
||||
"durationMs": 0,
|
||||
"durationMs": 5,
|
||||
"message": "미션 완료",
|
||||
"ts": "2026-05-12T15:38:27.199Z"
|
||||
"ts": "2026-05-12T15:43:47.518Z"
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||||
}
|
||||
],
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||||
"resilienceMetrics": {
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@@ -1,5 +1,14 @@
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# Astra Patch Notes
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## v2.80.40 (2026-05-13)
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### 🏛️ Strategic Architecture & Core Optimization
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- **아키텍처 결정 기록(ADR) 도입:** `ADR-0008`을 통해 프로젝트의 부족한 점 분석과 향후 개선 방향에 대한 전략적 의사결정을 문서화했습니다.
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||||
- **에이전트 엔진 정밀 튜닝:** `agent.ts` 및 `config.ts` 수정을 통해 복잡한 다단계 추론 과정에서의 안정성과 응답 품질을 최적화했습니다.
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||||
- **연대기 및 타임라인 동기화:** 최신 아키텍처 결정 사항과 개발 마일스톤을 `chronicle.config.json`과 `timeline.md`에 반영했습니다.
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||||
- **신규 패키징:** `astra-2.80.40.vsix` 패키지를 생성하여 전략적 아키텍처 개선안과 최적화된 엔진을 통합했습니다.
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---
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## v2.80.39 (2026-05-13)
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### 🎨 UI Polish & Core Logic Tuning
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- **사이드바 시각적 정교화:** `sidebar.css`를 업데이트하여 다크 모드에서의 가독성과 전반적인 디자인 정밀도를 높였습니다.
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||||
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@@ -6,6 +6,6 @@
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||||
"description": "Auto-detected from the local project path in the conversation.",
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||||
"corePurpose": "Capture project direction, architecture discussion, decisions, and development notes as Markdown.",
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||||
"detailLevel": "standard",
|
||||
"createdAt": "2026-05-12T15:16:59.845Z",
|
||||
"updatedAt": "2026-05-12T15:16:59.846Z"
|
||||
"createdAt": "2026-05-12T15:41:19.415Z",
|
||||
"updatedAt": "2026-05-12T15:41:19.416Z"
|
||||
}
|
||||
|
||||
+19
@@ -0,0 +1,19 @@
|
||||
# ADR: /Volumes/Data/project/Antigravity/ConnectAI 분석하고 부족한 부분이나 개선이 필요한 부분을 알려주면 좋겠어.
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||||
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## Status
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||||
accepted
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## Context
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||||
/Volumes/Data/project/Antigravity/ConnectAI 분석하고 부족한 부분이나 개선이 필요한 부분을 알려주면 좋겠어.
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||||
## Decision
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||||
## 요약 현재 `/Volumes/Data/project/Antigravity/ConnectAI`는 프로젝트의 뼈대와 메타데이터(설정 파일, 버전 관리 정보)만 갖추고 있을 뿐, 핵심적인 '연결 지능' 기능을 수행하는 **실질적인 비즈니스 로직이나 데이터 파이프라인 구현 증거**가 전무합니다. 이 구조를 완성하려면, 단순히 코드를 채우는 것을 넘어 **컴포넌트 간의 명확한 인터페이스 정의와 모듈화된 실행 흐름 설계(Orchestration)**가 최우선 과제입니다. ## 상세 설명 - **근본적인 문제점 (Missing Link):** 이 프로젝트 이름이 'ConnectAI'인 만큼, 여러 개의 독립된 지능적 요소(예: 검색 엔진, 데이터베이스, LLM API)를 가져와서 하나의 유의미한 결과물로 묶어내는 오케스트레이션 레이어가 핵심입니다. 현재 파일 구조만으로는 이러한 **연결 고리 역할**을 수행하는 코드가 어느 계층에 위치해야 하는지 알 수 없습니다. - **구체적인 개선 방향...
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||||
## Reason
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Captured automatically because the conversation contained decision-oriented language.
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||||
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||||
## Alternatives
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||||
Not captured yet.
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||||
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||||
## Consequences
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||||
- Future prompts should treat this as project context unless the user changes direction.
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||||
@@ -93,3 +93,6 @@
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||||
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||||
## 2026-05-12
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||||
- Auto development record created: development/2026-05-12_volumes-data-project-antigravity-connectai-분석하고-부족한-부분이나-개선이_implementation-3.md
|
||||
|
||||
## 2026-05-12
|
||||
- Auto decision record created: decisions/ADR-0008-volumes-data-project-antigravity-connectai-분석하고-부족한-부분이나-개선이.md
|
||||
|
||||
+3
-3
@@ -2,7 +2,7 @@
|
||||
"name": "astra",
|
||||
"displayName": "Astra",
|
||||
"description": "The personal intelligence layer for Antigravity and VS Code. A private cognitive partner for deep project context, memory, and proactive strategic decision-making.",
|
||||
"version": "2.80.39",
|
||||
"version": "2.80.40",
|
||||
"publisher": "g1nation",
|
||||
"license": "MIT",
|
||||
"icon": "assets/icon.png",
|
||||
@@ -225,9 +225,9 @@
|
||||
},
|
||||
"g1nation.smallModelContextCap": {
|
||||
"type": "number",
|
||||
"default": 16384,
|
||||
"default": 0,
|
||||
"minimum": 0,
|
||||
"description": "When a genuinely tiny model (≤3B parameters, detected from the model name) is selected, budget the prompt against this smaller effective context window instead of g1nation.contextLength — very small models can emit an empty/EOS response on prompts that nominally fit but exceed their real capability. Does NOT apply to 4B+ models. Set 0 to disable entirely. Default: 16384"
|
||||
"description": "Optional safety knob, OFF by default (0). Some very small models (≤3B) emit an empty/EOS response when given a prompt near their context window even though it nominally fits. If you observe that with a tiny model, set this to e.g. 8192–16384: for ≤3B models only, Astra then budgets the prompt against this smaller effective window instead of g1nation.contextLength. Never applies to 4B+ models. Leave 0 unless you actually hit the issue — it reduces the output-token budget. Default: 0 (disabled)"
|
||||
},
|
||||
"g1nation.autoContinueOnOutputLimit": {
|
||||
"type": "boolean",
|
||||
|
||||
+6
-7
@@ -551,14 +551,13 @@ export class AgentExecutor {
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||||
// (2) 대화 기록을 남은 예산에 맞게 압축하고 (UI 표시용 chatHistory 는 건드리지 않음)
|
||||
// (3) 동적으로 출력 상한(maxOutputTokens)을 계산한다.
|
||||
// ──────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
// Genuinely tiny models (≤3B) sometimes fail on prompts that fit their *nominal* context
|
||||
// but exceed their *effective* capability (server log shows truncated=0 yet eval time≈0ms —
|
||||
// the model emitted EOS as the first token). When detected, budget against a smaller
|
||||
// effective window so the system prompt / RAG / history get shrunk proactively.
|
||||
// Note: 4B+ models (e.g. gemma-4-e4b with a 100k+ window) are competent — DON'T cap them,
|
||||
// or the output budget gets squeezed to the minimum and answers come out truncated.
|
||||
// Optional opt-in guard (g1nation.smallModelContextCap, OFF/0 by default): some very small
|
||||
// models (≤3B) emit EOS as the first token when the prompt is near their context window
|
||||
// even though it nominally fits. If the user opted in, budget ≤3B models against that
|
||||
// smaller effective window. Never applied to 4B+ models, and never when the setting is 0 —
|
||||
// capping squeezes the output-token budget, so it's a knob, not a default.
|
||||
const modelParamB = estimateModelParamsB(actualModel);
|
||||
const smallModelCap = config.smallModelContextCap; // 0 disables this guard
|
||||
const smallModelCap = config.smallModelContextCap; // 0 = disabled (default)
|
||||
const cappedForSmallModel = smallModelCap > 0
|
||||
&& modelParamB !== null && modelParamB <= 3
|
||||
&& config.contextLength > smallModelCap;
|
||||
|
||||
+1
-1
@@ -122,7 +122,7 @@ export function getConfig(): IAgentConfig {
|
||||
return v === 'truncateMiddle' || v === 'rollingWindow' ? v : 'stopAtLimit';
|
||||
})(),
|
||||
autoCompactHistory: cfg.get<boolean>('autoCompactHistory', true),
|
||||
smallModelContextCap: Math.max(0, cfg.get<number>('smallModelContextCap', 16384)),
|
||||
smallModelContextCap: Math.max(0, cfg.get<number>('smallModelContextCap', 0)),
|
||||
autoContinueOnOutputLimit: cfg.get<boolean>('autoContinueOnOutputLimit', true),
|
||||
maxAutoContinuations: Math.max(0, Math.min(10, cfg.get<number>('maxAutoContinuations', 4))),
|
||||
finalOnlyRetryOnThoughtLeak: cfg.get<boolean>('finalOnlyRetryOnThoughtLeak', true)
|
||||
|
||||
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