feat: v1.0.11 - Dual AI engine & UI update
This commit is contained in:
Jay
@@ -1,109 +1,77 @@
|
||||
# ✦ Connect AI LAB
|
||||
# ✦ Connect AI LAB
|
||||
|
||||
**100% 로컬 · 100% 오프라인 · 100% 무료**
|
||||
VS Code / Cursor / Antigravity에서 작동하는 프리미엄 AI 코딩 에이전트
|
||||
VS Code / Cursor 기반의 프리미엄 AI 코딩 에이전트입니다. 코드를 읽고, 작성하고, 터미널 명령어를 대신 실행해 줍니다.
|
||||
이 프로젝트는 **EZERAI**와 **Connect AI LAB**이 함께 연구하고 제작했습니다.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## ✨ 핵심 기능
|
||||
## ✨ 핵심 기능 (v1.0.11 업데이트)
|
||||
|
||||
### 🚀 듀얼 AI 엔진 (Hybrid Backend) 완벽 지원!
|
||||
이제 사용자 취향과 컴퓨터 사양에 맞춰 세상에서 제일 강력한 2가지 로컬 AI 엔진을 모두 지원합니다.
|
||||
- **Ollama (기본 모드):** 초보자에게 추천합니다! 별도의 설정 없이 백그라운드에서 조용하고 강력하게 작동합니다.
|
||||
- **LM Studio (고급 모드):** 맥북 유저나 고급 VRAM 관리가 필요한 분들께 강력히 추천합니다! 글로벌 표준 OpenAI(ChatGPT) 통신 규격과 100% 호환 적용 완료!
|
||||
|
||||
| 기능 | 설명 |
|
||||
|:--|:--|
|
||||
| ⚙️ **실시간 엔진 스위칭 UI** | 채팅창의 톱니바퀴 한 번 클릭으로 즉시 Ollama ↔ LM Studio 변환 및 자동 설정 완료 |
|
||||
| 🛡️ **스마트 오토-페일오버** | Ollama가 응답하지 않을 경우, 플러그인이 스스로 0.1초 만에 LM Studio로 우회하여 안정적인 작업을 보장합니다. |
|
||||
| 📁 **파일 자동 생성** | "포트폴리오 사이트 만들어줘" → 폴더/파일 자동 생성 및 에디터 오픈 |
|
||||
| ✏️ **기존 파일 편집** | "배경색 바꿔줘" → 해당 코드를 찾아 정확히 교체 |
|
||||
| 🖥️ **터미널 명령 실행** | "express 설치해줘" → `npm install express` 자동 실행 |
|
||||
| 🔍 **프로젝트 자동 분석** | 파일 구조 + 핵심 파일 내용을 AI가 자동으로 읽고 이해 |
|
||||
| 💾 **대화 기록 저장** | VS Code를 닫았다 열어도 이전 대화가 그대로 유지 |
|
||||
| 🎨 **코드 구문 강조** | highlight.js 기반 전문 코드 하이라이팅 |
|
||||
| ✏️ **기존 파일 편집** | "배경색 바꿔줘" → 해당 코드를 찾아 정확히 교체 (자율주행 코딩) |
|
||||
| 🖥️ **터미널 명령 실행** | "express 설치해줘" → `npm install express` 자동 실행 대기 |
|
||||
|
||||
## 📥 설치 방법
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 방법 1: VSIX 파일 설치 (가장 간단)
|
||||
## 📥 설치 방법 (상세 가이드)
|
||||
|
||||
1. [Releases](https://github.com/wonseokjung/connect-ai/releases)에서 `.vsix` 파일 다운로드
|
||||
2. VS Code / Cursor / Antigravity 열기
|
||||
3. `Cmd+Shift+P` (Mac) 또는 `Ctrl+Shift+P` (Windows)
|
||||
4. `Extensions: Install from VSIX` 검색 → 다운받은 파일 선택
|
||||
5. 완료! 🎉
|
||||
|
||||
### 방법 2: 소스에서 빌드
|
||||
### 방법 1: VSIX 파일 즉시 설치 (가장 간단)
|
||||
1. Github [Releases](https://github.com/wonseokjung/connect-ai/releases) 메뉴에서 최신 `.vsix` 파일을 다운로드합니다.
|
||||
2. VS Code(또는 Cursor)를 엽니다.
|
||||
3. 단축키 `Cmd+Shift+P` (맥) 또는 `Ctrl+Shift+P` (윈도우)를 눌러 명령어 팔레트를 엽니다.
|
||||
4. **`Extensions: Install from VSIX`** 를 검색하여 선택한 후, 방금 다운로드한 파일을 고릅니다. 끝! 🎉
|
||||
|
||||
### 방법 2: 플러그인 소스 직접 빌드
|
||||
```bash
|
||||
git clone https://github.com/wonseokjung/connect-ai.git
|
||||
cd connect-ai
|
||||
npm install
|
||||
npm run compile
|
||||
vsce package
|
||||
```
|
||||
|
||||
## ⚙️ 사전 준비: Ollama 설치
|
||||
|
||||
Connect AI LAB은 로컬 AI 서버인 **Ollama**를 사용합니다.
|
||||
|
||||
### 1. Ollama 설치
|
||||
```bash
|
||||
# Mac (Homebrew)
|
||||
brew install ollama
|
||||
|
||||
# 또는 공식 사이트에서 다운로드
|
||||
# https://ollama.com
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. AI 모델 다운로드
|
||||
```bash
|
||||
# Gemma 4 (추천, Google 최신 모델)
|
||||
ollama pull gemma4:e2b
|
||||
|
||||
# 또는 다른 모델
|
||||
ollama pull llama3.3
|
||||
ollama pull deepseek-r1
|
||||
ollama pull codestral
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. Ollama 서버 실행
|
||||
```bash
|
||||
ollama serve
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🚀 사용 방법
|
||||
|
||||
1. **폴더 열기**: `File → Open Folder` → 프로젝트 폴더 선택
|
||||
2. **사이드바 클릭**: 왼쪽 로봇 아이콘 (🤖)
|
||||
3. **대화 시작**: 자연어로 요청하면 AI가 자동으로 파일을 만들고 편집합니다!
|
||||
|
||||
### 예시 프롬프트:
|
||||
```
|
||||
간단한 Express 서버를 만들어줘
|
||||
이 프로젝트에 라우터 추가해줘
|
||||
package.json의 description을 바꿔줘
|
||||
express 패키지 설치해줘
|
||||
```
|
||||
|
||||
## ⚙️ 설정 변경
|
||||
|
||||
`File > Preferences > Settings`에서 "Connect AI LAB" 검색:
|
||||
|
||||
| 설정 | 기본값 | 설명 |
|
||||
|:--|:--|:--|
|
||||
| `ollamaUrl` | `http://127.0.0.1:11434` | Ollama 서버 주소 |
|
||||
| `defaultModel` | `gemma4:e2b` | 기본 AI 모델 |
|
||||
| `maxContextFiles` | `200` | 컨텍스트에 포함할 최대 파일 수 |
|
||||
| `requestTimeout` | `300` | AI 응답 대기 시간 (초) |
|
||||
|
||||
## 🔒 프라이버시
|
||||
|
||||
- ❌ 클라우드 서버 없음
|
||||
- ❌ 데이터 수집 없음
|
||||
- ❌ 인터넷 연결 불필요
|
||||
- ✅ 모든 데이터는 내 컴퓨터 안에서만 처리
|
||||
|
||||
## 🤝 기여
|
||||
|
||||
Pull Request와 Issue를 환영합니다!
|
||||
|
||||
## 📄 라이선스
|
||||
|
||||
MIT License — 자유롭게 사용, 수정, 배포 가능합니다.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
**Made with ❤️ by Connect AI LAB — 여러분의 AI 멘토 Jay**
|
||||
## ⚙️ AI 엔진 세팅 가이드 (Ollama / LM Studio)
|
||||
|
||||
Connect AI LAB은 사용자의 컴퓨터 자원 안에서 돌아가는 오프라인 모델을 사용합니다. 아래 두 가지 엔진 중 편하신 것을 하나 사용하세요.
|
||||
|
||||
### 🟡 Option A: Ollama 설정 (초보자 추천)
|
||||
1. **설치:** [Ollama 공식 홈페이지](https://ollama.com)에서 다운로드 또는 `brew install ollama`
|
||||
2. **모델 다운로드:** 터미널을 열고 구글 최신 모델인 Gemma4를 받습니다.
|
||||
```bash
|
||||
ollama pull gemma4:e2b
|
||||
```
|
||||
3. **가동:** 백그라운드에서 자동으로 켜져 있습니다. (VS Code에서 Connect AI 채팅창의 ⚙️ 버튼을 눌러 `Ollama`가 선택되어 있는지 확인하세요!)
|
||||
|
||||
### 🔵 Option B: LM Studio 설정 (애플 실리콘 맥 유저 고속도 추천)
|
||||
1. **설치:** [LM Studio 공식 홈페이지](https://lmstudio.ai/)에서 다운로드합니다.
|
||||
2. **모델 다운로드:** 프로그램 내부에서 원하는 모델(예: `Gemma4` 또는 Llama)을 검색해 다운로드합니다.
|
||||
3. **로컬 서버 열기:**
|
||||
- LM Studio 좌측 메뉴 중 **`<->` 모양 아이콘(Local Server)**을 클릭합니다.
|
||||
- 상단에서 다운로드한 모델을 고르고 **[Start Server]** 초록색 버튼을 누릅니다. (`1234` 포트로 열림)
|
||||
4. VS Code로 돌아와 Connect AI 채팅창의 **⚙️ 톱니바퀴 버튼**을 누르고 **`LM Studio (고급형)`**을 클릭하세요. (설정이 연동되며 1초 만에 곧바로 통신을 시작합니다!)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 🔒 절대 프라이버시 원칙
|
||||
- ❌ **클라우드 서버 없음 / 인터넷 연결 불필요**
|
||||
- ❌ **데이터 수집 없음** (작성된 모든 코드는 컴퓨터 밖으로 나가지 않습니다.)
|
||||
- ✅ 회사/개인 프로젝트 보안 유지의 최적해
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 📄 라이선스
|
||||
MIT License — 자유롭게 사용, 수정, 배포 가능합니다.
|
||||
|
||||
**Designed & Developed with ❤️ by EZERAI and Connect AI LAB**
|
||||
|
||||
+47
-6
@@ -225,6 +225,19 @@ class SidebarChatProvider implements vscode.WebviewViewProvider {
|
||||
// 웹뷰가 준비되면 저장된 대화 기록 복원
|
||||
this._restoreDisplayMessages();
|
||||
break;
|
||||
case 'openSettings':
|
||||
const choice = await vscode.window.showQuickPick([
|
||||
{ label: 'Ollama (로컬 기본)', description: '초보자 추천', target: 'http://127.0.0.1:11434' },
|
||||
{ label: 'LM Studio (고급형)', description: '맥북/고급 유저 추천', target: 'http://127.0.0.1:1234' }
|
||||
], { placeHolder: '사용할 AI 엔진을 선택하세요 (선택 시 즉시 적용됩니다)' });
|
||||
if (choice) {
|
||||
await vscode.workspace.getConfiguration('connectAiLab').update('ollamaUrl', choice.target, vscode.ConfigurationTarget.Global);
|
||||
vscode.window.showInformationMessage(`✅ AI 엔진이 [${choice.label}] 로 변경되었습니다!`);
|
||||
|
||||
// 사용자가 엔진을 바꾸자마자 즉시 바뀐 엔진의 모델 명단을 긁어와 웹뷰 목록(Dropdown)을 갱신합니다!
|
||||
await this._sendModels();
|
||||
}
|
||||
break;
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
|
||||
@@ -239,8 +252,19 @@ class SidebarChatProvider implements vscode.WebviewViewProvider {
|
||||
if (!this._view) { return; }
|
||||
const { ollamaBase, defaultModel } = getConfig();
|
||||
try {
|
||||
const res = await axios.get(`${ollamaBase}/api/tags`, { timeout: 3000 });
|
||||
let models: string[] = res.data.models.map((m: any) => m.name);
|
||||
const isLMStudio = ollamaBase.includes('1234') || ollamaBase.includes('v1');
|
||||
let models: string[] = [];
|
||||
|
||||
if (isLMStudio) {
|
||||
const res = await axios.get(`${ollamaBase}/v1/models`, { timeout: 3000 });
|
||||
// LM Studio (OpenAI 규격) 응답 파싱
|
||||
models = res.data.data.map((m: any) => m.id);
|
||||
} else {
|
||||
const res = await axios.get(`${ollamaBase}/api/tags`, { timeout: 3000 });
|
||||
// Ollama 규격 응답 파싱
|
||||
models = res.data.models.map((m: any) => m.name);
|
||||
}
|
||||
|
||||
if (models.length === 0) {
|
||||
models = [defaultModel];
|
||||
} else if (!models.includes(defaultModel)) {
|
||||
@@ -378,13 +402,29 @@ class SidebarChatProvider implements vscode.WebviewViewProvider {
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
|
||||
const response = await axios.post(`${ollamaBase}/api/chat`, {
|
||||
let isLMStudio = ollamaBase.includes('1234') || ollamaBase.includes('v1');
|
||||
let apiUrl = isLMStudio ? `${ollamaBase}/v1/chat/completions` : `${ollamaBase}/api/chat`;
|
||||
|
||||
// Auto-Failover Logic: 유저가 설정을 안 건드렸더라도 Ollama가 죽어있으면 자동으로 LM Studio를 찾아갑니다!
|
||||
if (!isLMStudio) {
|
||||
try {
|
||||
await axios.get(`${ollamaBase}/api/tags`, { timeout: 1000 });
|
||||
} catch (err: any) {
|
||||
// Ollama 연결 실패 시 LM Studio 1234 포트로 강제 우회
|
||||
apiUrl = 'http://127.0.0.1:1234/v1/chat/completions';
|
||||
isLMStudio = true;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
const response = await axios.post(apiUrl, {
|
||||
model: modelName || defaultModel,
|
||||
messages: reqMessages,
|
||||
stream: false,
|
||||
}, { timeout });
|
||||
|
||||
const aiMessage: string = response.data.message.content;
|
||||
const aiMessage: string = isLMStudio
|
||||
? response.data.choices[0].message.content
|
||||
: response.data.message.content;
|
||||
this._chatHistory.push({ role: 'assistant', content: aiMessage });
|
||||
|
||||
// 5. Execute agent actions
|
||||
@@ -604,7 +644,7 @@ textarea::placeholder{color:var(--text-dim)}
|
||||
@keyframes shimmer{0%{left:-40px}100%{left:120px}}
|
||||
@keyframes pulse{0%,100%{opacity:.5}50%{opacity:1}}
|
||||
</style></head><body>
|
||||
<div class="header"><div class="header-left"><div class="logo">\u2726</div><span class="brand">Connect AI</span></div><div class="header-right"><select id="modelSel"></select><button class="btn-icon" id="newChatBtn" title="New Chat">+</button></div></div>
|
||||
<div class="header"><div class="header-left"><div class="logo">✦</div><span class="brand">Connect AI</span></div><div class="header-right"><select id="modelSel"></select><button class="btn-icon" id="settingsBtn" title="Engine Settings">⚙️</button><button class="btn-icon" id="newChatBtn" title="New Chat">+</button></div></div>
|
||||
<div class="chat" id="chat">
|
||||
<div class="welcome">
|
||||
<div class="welcome-logo">\u2726</div>
|
||||
@@ -619,7 +659,7 @@ textarea::placeholder{color:var(--text-dim)}
|
||||
try {
|
||||
const vscode=acquireVsCodeApi(),chat=document.getElementById('chat'),input=document.getElementById('input'),
|
||||
sendBtn=document.getElementById('sendBtn'),stopBtn=document.getElementById('stopBtn'),
|
||||
modelSel=document.getElementById('modelSel'),newChatBtn=document.getElementById('newChatBtn');
|
||||
modelSel=document.getElementById('modelSel'),newChatBtn=document.getElementById('newChatBtn'),settingsBtn=document.getElementById('settingsBtn');
|
||||
let loader=null,sending=false;
|
||||
vscode.postMessage({type:'getModels'});
|
||||
setTimeout(()=>vscode.postMessage({type:'ready'}),300);
|
||||
@@ -657,6 +697,7 @@ document.addEventListener('click',e=>{if(e.target.classList.contains('qa-btn')){
|
||||
sendBtn.addEventListener('click',send);
|
||||
input.addEventListener('keydown',e=>{if(e.key==='Enter'&&!e.shiftKey){e.preventDefault();send()}});
|
||||
newChatBtn.addEventListener('click',()=>vscode.postMessage({type:'newChat'}));
|
||||
settingsBtn.addEventListener('click',()=>vscode.postMessage({type:'openSettings'}));
|
||||
window.addEventListener('message',e=>{const msg=e.data;switch(msg.type){
|
||||
case 'response':hideLoader();setSending(false);addMsg(msg.value,'ai');break;
|
||||
case 'error':hideLoader();setSending(false);addMsg(msg.value,'error');break;
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
Block a user