feat: Add Export to MD feature, persistent agent selection, and fix export bug (v2.2.67)
This commit is contained in:
@@ -2,7 +2,7 @@
|
||||
<img src="assets/icon.png" width="120" alt="Connect AI Logo" />
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
<h1 align="center">Connect AI v2 (P-Reinforce)</h1>
|
||||
<h1 align="center">G1nation (P-Reinforce)</h1>
|
||||
|
||||
<p align="center">
|
||||
<strong>100% Local · 100% Offline · Autonomous Knowledge Engine</strong><br/>
|
||||
@@ -10,7 +10,7 @@
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
<p align="center">
|
||||
<img src="https://img.shields.io/badge/version-2.1.30-blue" alt="version" />
|
||||
<img src="https://img.shields.io/badge/version-2.2.66-blue" alt="version" />
|
||||
<img src="https://img.shields.io/badge/license-MIT-green" alt="license" />
|
||||
<img src="https://img.shields.io/badge/integration-Agent_University-purple" alt="integration" />
|
||||
<img src="https://img.shields.io/badge/engine-Ollama%20%7C%20LM%20Studio-orange" alt="engine" />
|
||||
@@ -20,7 +20,7 @@
|
||||
|
||||
## 🌟 Overview: The P-Reinforce Architecture
|
||||
|
||||
Connect AI v2.1.30은 단순한 코딩 에이전트를 넘어섭니다. **P-Reinforce 아키텍처**를 기반으로 설계된 이 에이전트는 사용자의 모든 정보와 지시를 받아들여 **스스로 의미를 분석하고, 폴더를 생성하고, 마크다운 위키 파일로 정리하여 클라우드에 자동 백업**하는 자율 지식 정원사(Autonomous Gardener)입니다.
|
||||
G1nation v2.2.66은 단순한 코딩 에이전트를 넘어섭니다. **P-Reinforce 아키텍처**를 기반으로 설계된 이 에이전트는 사용자의 모든 정보와 지시를 받아들여 **스스로 의미를 분석하고, 폴더를 생성하고, 마크다운 위키 파일로 정리하여 클라우드에 자동 백업**하는 자율 지식 정원사(Autonomous Gardener)입니다.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
@@ -37,8 +37,11 @@ Agent University 웹 플랫폼과 실시간으로 통신합니다.
|
||||
로컬 PC에서 파일 생성이 일어나는 순간, 에이전트가 스스로 GitHub 저장소에 `git add`, `commit`, `push`를 수행합니다.
|
||||
마스터는 이제 지루한 푸시 커맨드를 입력할 필요가 없습니다.
|
||||
|
||||
### 4. 🔗 설치형 모델 자동 감지 (Dynamic Model Detection)
|
||||
Ollama 또는 LM Studio에 설치된 모델을 내부 API(`v1/models`)를 호출하여 자동 감지하고, UI의 스위치 보드(드롭다운)에 연결합니다. 어떤 모델을 쓸지 번거롭게 입력하지 마십시오.
|
||||
### 4. 💾 결과물 내보내기 (Export to MD)
|
||||
AI의 답변 결과를 클릭 한 번으로 마크다운(.md) 파일로 즉시 저장할 수 있습니다. 지식 베이스 구축이 더욱 빨라집니다.
|
||||
|
||||
### 5. 🔗 설치형 모델 자동 감지 (Dynamic Model Detection)
|
||||
Ollama 또는 LM Studio에 설치된 모델을 내부 API(`v1/models`)를 호출하여 자동 감지하고, UI의 스위치 보드(드롭다운)에 연결합니다.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
@@ -61,7 +64,7 @@ Ollama 또는 LM Studio에 설치된 모델을 내부 API(`v1/models`)를 호출
|
||||
|
||||
### A.U 멤버십 유저 (Recommended)
|
||||
1. 상단 탭의 [Releases](https://github.com/wonseokjung/connect-ai/releases) 메뉴로 진입.
|
||||
2. 최신 `v2.1.30.vsix` 파일을 다운로드.
|
||||
2. 최신 `v2.2.66.vsix` 파일을 다운로드.
|
||||
3. VS Code 에서 `Cmd+Shift+P` → **Extensions: Install from VSIX** → 다운받은 파일 선택
|
||||
|
||||
### 개발자 빌드 (Build from Source)
|
||||
@@ -75,23 +78,6 @@ npx vsce package
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## ⚙️ Engine Setup (엔진 설정 방법)
|
||||
|
||||
### ✅ LM Studio (Apple Silicon, Windows) - 권장
|
||||
1. [lmstudio.ai](https://lmstudio.ai/) 에서 설치
|
||||
2. Gemma 3, Llama 3 또는 Qwen Coder 등 원하는 모델 로드
|
||||
3. **Developer 탭(좌측 `<>` 메뉴)** 진입 후 **Start Server** 클릭
|
||||
4. Connect AI의 ⚙️ 채팅방 설정에서 엔진을 "LM Studio"로 선택 (자동 모델 인덱싱 완료)
|
||||
|
||||
### ✅ Ollama (Mac, Linux)
|
||||
```bash
|
||||
brew install ollama
|
||||
ollama pull gemma3 # 원하는 모델 풀링
|
||||
```
|
||||
Connect AI에서 설정만 "Ollama"로 바꿔주시면 끝납니다.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 🔒 Privacy (완벽한 보안)
|
||||
|
||||
- **Zero Cloud API:** 당신의 코드는 외부 클라우드 통신망을 타지 않습니다.
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
Block a user