v2.2.313~319: 보고 품질·조사 신뢰성 수술 + 네이버 쇼핑인사이트/검색어트렌드 연동
- 파트별 완성, 웹 실접속 증빙, 턴 의도 브리핑, 본문 불일치 검증, 하위 질문 체크리스트, 사이트 심층 수집 (PATCHNOTES.md v2.2.313~318 참조) - /naver-shopping, /naver-trend: 네이버 데이터랩 API 연동. compare/discover 자동 판별, API 배치 상한 캡슐화, 카테고리 트리 fuzzy 매칭, 자격증명은 Astra 설정 패널 SecretStorage 로 관리
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"name": "astra",
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"displayName": "Astra",
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"description": "The personal intelligence layer for Antigravity and VS Code. A private cognitive partner for deep project context, memory, and proactive strategic decision-making.",
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"version": "2.2.312",
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"version": "2.2.319",
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"publisher": "g1nation",
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"license": "MIT",
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"icon": "assets/icon.png",
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"default": true,
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"markdownDescription": "**KV 캐시 친화 프롬프트 분리** — 시스템 프롬프트를 '불변 본문(message[0])'과 '턴별 동적 컨텍스트(마지막 질문 직전 주입)'로 분리해 LM Studio/llama.cpp 의 prompt cache 프리픽스 재사용을 극대화. 매 턴 전체 재프리필(1만+ 토큰, 수십 초)을 직전 교환 분량으로 줄인다. 특정 모델 템플릿에서 응답 품질 문제가 보이면 끄세요."
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},
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"g1nation.webDeepAnalyzeEnabled": {
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"type": "boolean",
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"default": true,
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"markdownDescription": "**사이트 심층 수집** — 루트 URL 분석/평가 요청 시 내부 글 링크 상위 2개의 본문을 추가로 가져와, 글 퀄리티 같은 물음에 실데이터로 답하게 합니다."
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},
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"g1nation.intentBriefEnabled": {
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"type": "boolean",
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"default": true,
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"markdownDescription": "**턴 의도 브리핑** — 실질 요청 턴마다 '왜 묻는지·진짜 궁금증·기대 산출물·독자·근거 경로(웹/로컬/두뇌/일반)'를 별도 LLM 호출 1회로 분석해 시스템 프롬프트에 주입합니다. 검색과 병렬 실행되어 체감 지연은 거의 없습니다. 소형 모델이 표면 질문만 문자적으로 답하는 문제의 구조적 대책."
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},
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"g1nation.intentBriefModel": {
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"type": "string",
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"default": "",
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"markdownDescription": "의도 브리핑 전용 모델 ID — 비우면 현재 턴 모델 사용. 빠른 소형 모델을 지정하면 브리핑 지연이 줄어듭니다."
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},
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"g1nation.sectionedCompletionEnabled": {
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"type": "boolean",
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"default": true,
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"markdownDescription": "**파트별 완성** — 보고서형 답변이 자동 이어쓰기로도 출력 토큰 한계에 닿으면, 남은 섹션을 백엔드에서 독립 호출로 나눠 생성한 뒤 한 문서로 통합합니다. '더 좁은 주제로 나눠 질문하세요' 안내 대신 완성본을 제공."
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},
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"g1nation.retrievalTokenBudget": {
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"type": "number",
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"default": 0,
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