49f941386f
- streamer.ts: LM Studio SDK 호출에 topP/topK/minP/repeatPenalty 추가 — 저확률 오답 토큰을 잘라 한글 음절 깨짐(붕괴→붕점) 억제 - 채팅 기본 temperature 0.7 → 0.3 (분석/업무형 답변 안정화) - 신규 설정 g1nation.chatTemperature — Settings 패널 '고급' 섹션에서 조절 가능 (config.ts / settingsPanelProvider / settings-panel.html+js) chronicle 기록(ADR-0022, ADR-0023) 포함. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
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|
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|
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|
|
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|
|
"src/core/transaction",
|
|
"src/core/session",
|
|
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|
|
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|
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|
|
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|
|
"src/core/errors",
|
|
"src/core/statusBar",
|
|
"src/core/lock",
|
|
"src/core/queue",
|
|
"src/core/conflict",
|
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"src/core/telemetry",
|
|
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|
|
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|
|
"src/retrieval",
|
|
"src/retrieval/lessonHelpers",
|
|
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|
|
"src/retrieval/brainIndex",
|
|
"src/skills/agentKnowledgeMap",
|
|
"src/retrieval/knowledgeMix",
|
|
"src/core/responseRecovery",
|
|
"src/lib/contextManager",
|
|
"src/lmstudio/streamer",
|
|
"src/features/approval/approvalQueue",
|
|
"src/features/providers"
|
|
]
|
|
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|
|
"src/agents/AgentWorkflowManager.ts": {
|
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|
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"imports": [
|
|
"src/agents/factory",
|
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"src/lib/engine",
|
|
"src/config"
|
|
]
|
|
},
|
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"src/agents/factory.ts": {
|
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|
|
"size": 11242,
|
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|
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"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/config",
|
|
"src/lib/engine"
|
|
]
|
|
},
|
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"src/agents/reflectionPersister.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778807413489.8743,
|
|
"size": 12294,
|
|
"lines": 308,
|
|
"role": "Reflection → Lesson persistence Take the Reflector agent's structured critique and persist any substantive findings as a lesson card in <brainDir>/lessons/auto-reflector/. The existing brain retrieval",
|
|
"imports": [
|
|
"src/utils",
|
|
"src/retrieval/lessonHelpers"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/bridge.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779411812096.6685,
|
|
"size": 10768,
|
|
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|
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"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/utils",
|
|
"src/config",
|
|
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|
|
"src/skills/skillInjectionService",
|
|
"src/lib/paths"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/config.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779444175132.1973,
|
|
"size": 15153,
|
|
"lines": 301,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/core/astraPath.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778037123135.2776,
|
|
"size": 1832,
|
|
"lines": 50,
|
|
"role": "Astra Path Resolver (경로 해결기) Astra의 모든 데이터 파일(.astra 디렉토리)의 경로를 중앙에서 관리합니다. 확장 프로그램의 설치 경로(extensionUri) 기반으로 .astra 디렉토리를 해결하여, 사용자 프로젝트 루트가 아닌 ConnectAI 패키지 내부에 데이터를 저장합니다. 이 모듈은 AAL(Astra Autonomou",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/core/conflict.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778038174478.8147,
|
|
"size": 1726,
|
|
"lines": 30,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/utils"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/core/dataProcessor.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778038193232.0127,
|
|
"size": 3235,
|
|
"lines": 96,
|
|
"role": "Aggregate result type definition",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
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"src/core/errorHandler.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1777511752606.2458,
|
|
"size": 2354,
|
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"lines": 49,
|
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"role": "",
|
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"imports": []
|
|
},
|
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"src/core/errors.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778037081022.028,
|
|
"size": 958,
|
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"lines": 34,
|
|
"role": "g1nation Custom Error Classes",
|
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"imports": []
|
|
},
|
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"src/core/events.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987396.9893,
|
|
"size": 1028,
|
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"lines": 35,
|
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"role": "",
|
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"imports": []
|
|
},
|
|
"src/core/health.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778038139567.3984,
|
|
"size": 2873,
|
|
"lines": 79,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/config",
|
|
"src/utils"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/core/lock.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778038157826.973,
|
|
"size": 2358,
|
|
"lines": 66,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/utils"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/core/queue.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778666871393.5244,
|
|
"size": 2509,
|
|
"lines": 81,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/utils"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/core/responseRecovery.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778664139958.9634,
|
|
"size": 12529,
|
|
"lines": 225,
|
|
"role": "Response Recovery — Thought Quarantine + Final-only Retry + Auto-Continuation The user already asked their question; they're waiting for an answer, not for a chance to babysit the generation engine. S",
|
|
"imports": [
|
|
"src/lib/contextManager"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/core/services.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778549008895.9155,
|
|
"size": 6856,
|
|
"lines": 164,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/config",
|
|
"src/utils"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/core/session.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1777511752609.8882,
|
|
"size": 2873,
|
|
"lines": 88,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/agent",
|
|
"src/utils"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/core/statusBar.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987401.3042,
|
|
"size": 2057,
|
|
"lines": 57,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/core/telemetry.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778666901466.1726,
|
|
"size": 5442,
|
|
"lines": 129,
|
|
"role": "Telemetry — append-only usage events to .astra/usage.jsonl Why local-file telemetry instead of a webview dashboard or remote endpoint: - Astra is local-first. No data leaves the machine. - JSONL is tr",
|
|
"imports": [
|
|
"src/core/astraPath",
|
|
"src/utils"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/core/transaction.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778549008897.4194,
|
|
"size": 4590,
|
|
"lines": 132,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/core/errors",
|
|
"src/utils"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/docs/records/src/bugs/BUG-0001-edited-agent-ts-edited-agent-ts-edited-agent-ts-edited-agent.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987403.465,
|
|
"size": 1813,
|
|
"lines": 16,
|
|
"role": "Bug: Edited agent.ts Edited agent.ts Edited agent.ts Edited agent.ts Edited agent.ts ...",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/docs/records/src/bugs/BUG-0002-viewed-agent-ts-2159-2206-제공해주신-세부-파일-구조와-지식-수집-워크플로우-관점의-코드.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987403.9697,
|
|
"size": 2217,
|
|
"lines": 16,
|
|
"role": "Bug: Viewed agent.ts:2159-2206 제공해주신 세부 파일 구조와 지식 수집 워크플로우 관점의 코드리뷰 요청을 정독했습니다. 이...",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/docs/records/src/chronicle.config.json": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987403.9697,
|
|
"size": 528,
|
|
"lines": 11,
|
|
"role": "JSON configuration",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/docs/records/src/project-profile.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987404.973,
|
|
"size": 613,
|
|
"lines": 31,
|
|
"role": "Project Profile",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/docs/records/src/README.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987402.338,
|
|
"size": 440,
|
|
"lines": 18,
|
|
"role": "src Chronicle Records",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/docs/records/src/timeline.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987405.4775,
|
|
"size": 391,
|
|
"lines": 10,
|
|
"role": "Project Timeline",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/extension.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779411729280.646,
|
|
"size": 65966,
|
|
"lines": 1233,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/utils",
|
|
"src/config",
|
|
"src/agent",
|
|
"src/bridge",
|
|
"src/sidebarProvider",
|
|
"src/core/health",
|
|
"src/core/astraPath",
|
|
"src/lmstudio/client",
|
|
"src/lmstudio/activityTracker",
|
|
"src/lmstudio/lifecycleManager",
|
|
"src/lmstudio/streamer",
|
|
"src/system/specs",
|
|
"src/features/approval/approvalQueue",
|
|
"src/features/approval/approvalPanelProvider",
|
|
"src/features/approval/approvalStatusBar",
|
|
"src/scaffolder/projectScaffolder",
|
|
"src/scaffolder/templates",
|
|
"src/integrations/telegram/telegramClient",
|
|
"src/integrations/telegram/telegramBot",
|
|
"src/core/services",
|
|
"src/features/company",
|
|
"src/features/settings/settingsPanelProvider",
|
|
"src/skills/agentKnowledgeMap",
|
|
"src/retrieval",
|
|
"src/retrieval/lessonHelpers",
|
|
"src/skills/scopedBrainRetriever",
|
|
"src/integrations/telegram/conversationHistory",
|
|
"src/features/calendar",
|
|
"src/features/devilAgent"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/approval/approvalPanelProvider.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778664480470.9922,
|
|
"size": 7285,
|
|
"lines": 153,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/approval/approvalQueue",
|
|
"src/sidebarProvider"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/approval/approvalQueue.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778549008899.4456,
|
|
"size": 4851,
|
|
"lines": 129,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/utils"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/approval/approvalStatusBar.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778549008899.4456,
|
|
"size": 1642,
|
|
"lines": 41,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/approval/approvalQueue"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/astraOffice/index.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453862.6475,
|
|
"size": 807,
|
|
"lines": 18,
|
|
"role": "Astra Office — public API. 다음 세션에서 추가될 OfficeSnapshot presenter / schema 도 같은 entry 로 노출 예정. 현재 노출: full webview panel HTML 생성 함수. sidebarProvider.ts 는 이 한 줄만 import.",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/astraOffice/view/panelHtml",
|
|
"src/features/astraOffice/schema",
|
|
"src/features/astraOffice/presenter",
|
|
"src/features/astraOffice/view/layoutSchema"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/astraOffice/presenter.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453862.6475,
|
|
"size": 7549,
|
|
"lines": 181,
|
|
"role": "Presenter — 옛 AgentWorkState + bubble queue + activity items 를 OfficeSnapshot 으로 변환하는 pure 함수. mini / full view 둘 다 같은 OfficeSnapshot 을 받게 만드는 게 목표. 이번 세션의 범위: 인터페이스 + 스텁. 실제 wiring 은 다음 세션에서: - sideb",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/company/pixelOfficeState",
|
|
"src/features/company/types",
|
|
"src/features/astraOffice/schema"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/astraOffice/schema.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453864.1523,
|
|
"size": 10936,
|
|
"lines": 305,
|
|
"role": "OfficeSnapshot — Astra Office 의 도메인 타입. 동시성 진실 (docs/ASTRAOFFICEREFACTOR.md §1): dispatcher 는 직렬이라 한 시점에 active agent 는 0 또는 1명. 이걸 데이터로 강제하는 게 이 타입의 핵심 역할. 이 세션에서는 타입 + validator + empty factory 만. 백",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/company/pixelOfficeState"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/astraOffice/view/layoutSchema.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453864.8176,
|
|
"size": 6655,
|
|
"lines": 180,
|
|
"role": "Pixel Office layout 저장 스키마 — workspaceState 의 g1nation.pixelOfficeLayout 키 에 저장되는 객체의 런타임 validator + v1 → v2 migration. 옛 runtime.ts 의 isV2Snap() heuristic 을 정식 schema 로 격상. webview 에서 받는 즉시 한 번 통과시키",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/features/astraOffice/view/officeBody.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453865.8494,
|
|
"size": 4207,
|
|
"lines": 103,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/features/astraOffice/view/officeStyles.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453866.8667,
|
|
"size": 26165,
|
|
"lines": 419,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/features/astraOffice/view/panelHtml.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453867.871,
|
|
"size": 949,
|
|
"lines": 26,
|
|
"role": "Full Astra Office webview HTML composition. 옛 sidebarProvider.ts 의 거대한 pixelOfficePanelHtml 을 4개 파일로 분리한 entry. 이번 세션은 동작 동등 분리 만. 다음 세션에 mini view 와 공통 presenter 도입.",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/astraOffice/view/officeStyles",
|
|
"src/features/astraOffice/view/officeBody",
|
|
"src/features/astraOffice/view/runtime"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/astraOffice/view/runtime.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779411798626.195,
|
|
"size": 93940,
|
|
"lines": 1932,
|
|
"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.",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/features/calendar/calendarApi.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453869.39,
|
|
"size": 8987,
|
|
"lines": 205,
|
|
"role": "Google Calendar API v3 — event create/list 호출. access token 은 caller 가 직접 주입한다. 만료 처리는 withFreshAccessToken 헬퍼가 refresh token 으로 갱신 → 호출 → 401 발생 시 한 번 더 갱신 + 재시도. 외부 라이브러리(googleapis) 안 씀 — Calendar ",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/calendar/oauth",
|
|
"src/features/calendar/calendarCache"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/calendar/calendarCache.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453870.9949,
|
|
"size": 12065,
|
|
"lines": 241,
|
|
"role": "Google Calendar (iCal) 캐시 — fetch + parse + 회사 shared/calendarcache.md 에 저장. Connectorigin 의 googlecalendar.py 를 TypeScript / native fetch 로 옮김. OAuth 없음. 사용자가 Google Calendar 설정 → \"비공개 주소(iCal 형식)\" 복",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/calendar/icsParser"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/calendar/icsParser.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453870.9949,
|
|
"size": 4937,
|
|
"lines": 114,
|
|
"role": "Minimal ICS parser — no library deps. Connectorigin 의 Python 버전을 그대로 옮겼고, 본 함수는 pure 라서 단위테스트가 쉽다. 처리 범위: - VEVENT 블록 추출 - line continuation (다음 줄이 공백 시작) 펼치기 - SUMMARY / DESCRIPTION / LOCATION / DTST",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/features/calendar/index.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453871.9966,
|
|
"size": 593,
|
|
"lines": 32,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/calendar/icsParser",
|
|
"src/features/calendar/calendarCache",
|
|
"src/features/calendar/oauth",
|
|
"src/features/calendar/calendarApi"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/calendar/oauth.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453873.0256,
|
|
"size": 10940,
|
|
"lines": 235,
|
|
"role": "Google OAuth 2.0 — loopback (Desktop app) 흐름. Google 은 Desktop 앱 OAuth client 에 대해 http://127.0.0.1:<ephemeralport> redirect URI 를 허용한다. 본 모듈은: 1. ephemeral port 에 일회용 HTTP 서버 띄움 2. 사용자 브라우저로 Google 로",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/features/company/agents.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453874.572,
|
|
"size": 15242,
|
|
"lines": 211,
|
|
"role": "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 ",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/company/types"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/company/ceoPlanner.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778814432469.254,
|
|
"size": 12050,
|
|
"lines": 269,
|
|
"role": "CEO planner — turns a user prompt into a CompanyTaskPlan. Lifecycle of one planner call: 1. Build the planner system prompt (template + active-agent list). 2. Hit the AI service with the user prompt a",
|
|
"imports": [
|
|
"src/core/services",
|
|
"src/utils",
|
|
"src/features/company/companyConfig",
|
|
"src/features/company/promptAssets",
|
|
"src/features/company/promptBuilder",
|
|
"src/features/company/types"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/company/ceoReporter.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778739926808.2551,
|
|
"size": 5017,
|
|
"lines": 122,
|
|
"role": "CEO synthesis pass — runs after all specialists have finished. Given the per-agent outputs, this asks the CEO model to produce the final markdown report (✅ 완료 / 🚀 다음 / 💡 인사이트) that the user actually",
|
|
"imports": [
|
|
"src/core/services",
|
|
"src/utils",
|
|
"src/features/company/companyConfig",
|
|
"src/features/company/promptAssets",
|
|
"src/features/company/types"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/company/companyConfig.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778811673797.1216,
|
|
"size": 41035,
|
|
"lines": 896,
|
|
"role": "State + config plumbing for 1인 기업 모드. Two surfaces: - CompanyState (runtime data: enabled flag, company name, which agents are active, per-agent model overrides). Persisted in VS Code's globalState so",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/company/agents",
|
|
"src/features/company/types"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/company/dispatcher.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453875.0962,
|
|
"size": 74549,
|
|
"lines": 1437,
|
|
"role": "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",
|
|
"imports": [
|
|
"src/core/services",
|
|
"src/utils",
|
|
"src/skills/scopedBrainRetriever",
|
|
"src/skills/agentKnowledgeMap",
|
|
"src/retrieval/knowledgeMix",
|
|
"src/features/company/companyConfig",
|
|
"src/features/company/ceoPlanner",
|
|
"src/features/company/ceoReporter",
|
|
"src/features/company/promptBuilder",
|
|
"src/features/company/sessionStore",
|
|
"src/features/company/resumeStore",
|
|
"src/features/company/telegramReport",
|
|
"src/features/company/types",
|
|
"src/features/company/intentAlignment",
|
|
"src/features/calendar",
|
|
"src/features/tasks",
|
|
"src/config",
|
|
"src/features/selfReflector/selfReflectorVerifier",
|
|
"src/features/selfReflector/selfReflectorExecution",
|
|
"src/features/selfReflector/selfReflectorHollow"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/company/index.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778814836698.1172,
|
|
"size": 2702,
|
|
"lines": 106,
|
|
"role": "Public API for 1인 기업 모드. Consumers (sidebarProvider, chatHandlers, command handlers) import from this barrel so internal layout can move around without touching every call site.",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/company/agents",
|
|
"src/features/company/companyConfig",
|
|
"src/features/company/types",
|
|
"src/features/company/pipelineTemplates",
|
|
"src/features/company/dispatcher",
|
|
"src/features/company/resumeStore",
|
|
"src/features/company/sessionStore",
|
|
"src/features/company/intentClassifier",
|
|
"src/features/company/intentAlignment",
|
|
"src/features/company/pixelOfficeState"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/company/intentAlignment.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778813958976.1824,
|
|
"size": 15285,
|
|
"lines": 334,
|
|
"role": "Intent Alignment — 사용자의 자연어 요청을 실행 가능한 작업 조건으로 변환. 사용자는 자기 의도와 배경지식이 에이전트에게 충분히 전달되었다고 착각하는 경향이 있다 (투명성의 착각·지식의 저주·공통 기반 부족). 그래서 에이전트가 즉시 작업에 돌입하면 사용자가 머릿속에 가진 것과 다른 결과를 만들어 낸다. 이 모듈은 그 격차를 메꾸는 한 단계 ",
|
|
"imports": [
|
|
"src/core/services",
|
|
"src/utils",
|
|
"src/features/company/types"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/company/intentClassifier.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778819562785.657,
|
|
"size": 17372,
|
|
"lines": 348,
|
|
"role": "Intent classifier for 1인 기업 모드 chat input. The company mode used to route every chat message through the full dispatcher (CEO planner → specialists → CEO synthesis). That meant casual messages like \"고",
|
|
"imports": [
|
|
"src/core/services",
|
|
"src/utils"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/company/pipelineTemplates.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453876.108,
|
|
"size": 15403,
|
|
"lines": 278,
|
|
"role": "Built-in pipeline templates for 1인 기업 모드. These are blueprints, not data — they're surfaced in the manage panel's \"템플릿에서 추가\" dropdown so a non-developer user can stamp out a working pipeline in one cl",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/company/types"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/company/pixelOfficeState.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778843402595.067,
|
|
"size": 10025,
|
|
"lines": 286,
|
|
"role": "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 ",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/features/company/promptAssets.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778720117525.2087,
|
|
"size": 6896,
|
|
"lines": 114,
|
|
"role": "Inlined prompt assets for the 1인 기업 mode. The CEO planner / reporter / casual-chat prompts are kept as TS string constants rather than loaded from prompts/.md at runtime, for two reasons: 1. Bundling.",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/features/company/promptBuilder.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453877.1128,
|
|
"size": 19037,
|
|
"lines": 314,
|
|
"role": "System-prompt construction for company-mode agents. Each specialist needs a prompt that includes: - Their identity (name, role, specialty) + optional persona. - The action-tag contract (<createfile>, ",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/company/agents",
|
|
"src/features/company/companyConfig",
|
|
"src/features/company/types",
|
|
"src/config",
|
|
"src/features/selfReflector/selfReflectorPrompt"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/company/prompts/ceo-chat.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778720117527.2378,
|
|
"size": 466,
|
|
"lines": 4,
|
|
"role": "당신은 {{COMPANY}}의 CEO입니다. 사용자(사장님)와 짧게 인사·안부·잡담을 주고받습니다. - 한국어로 1~3문장. 친근하지만 사장-CEO 관계는 유지. - 인사·안부 질문이면 자연스럽게 응답하세요. 작업 지시가 아니면 굳이 작업 분배 제안 X. - 회사 정체성·최근 결정·추적기 상태가 컨텍스트에 있으면 자연스럽게 활용. - JSON 출력 금지. ",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/features/company/prompts/ceo-planner.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778720117527.2378,
|
|
"size": 3237,
|
|
"lines": 38,
|
|
"role": "당신은 \"{{COMPANY}}\"의 CEO입니다. 1인 AI 기업의 사령관이자 오케스트레이터입니다.",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/features/company/prompts/ceo-report.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778720117528.7502,
|
|
"size": 1394,
|
|
"lines": 21,
|
|
"role": "당신은 {{COMPANY}}의 CEO입니다. 방금 팀이 작업을 끝냈습니다. 각 에이전트의 산출물을 읽고 사장님께 올릴 종합 보고서를 작성하세요.",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/features/company/resumeStore.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778807413496.3787,
|
|
"size": 5806,
|
|
"lines": 134,
|
|
"role": "Disk persistence for company-turn resume state. 각 turn의 sessionDir 안에 resume.json을 두고, dispatcher가 매 의미 있는 시점(plan 확정 / 각 stage 직후 / abort 시점)에 현재 상태를 덮어쓴다. 재개 시점에는 이 파일을 읽어 nextIndex 부터 dispatch 재개. ",
|
|
"imports": [
|
|
"src/utils",
|
|
"src/features/company/sessionStore",
|
|
"src/features/company/types"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/company/sessionStore.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778720117528.7502,
|
|
"size": 8958,
|
|
"lines": 231,
|
|
"role": "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",
|
|
"imports": [
|
|
"src/utils",
|
|
"src/features/company/types"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/company/telegramReport.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778739949327.3745,
|
|
"size": 8294,
|
|
"lines": 168,
|
|
"role": "Telegram mirror for the secretary agent (영숙). After every company turn finishes, this helper takes the CEO synthesis + task list and pushes it to the user's Telegram chat — same behaviour as Connector",
|
|
"imports": [
|
|
"src/utils",
|
|
"src/integrations/telegram/telegramClient",
|
|
"src/integrations/telegram/conversationHistory",
|
|
"src/features/company/companyConfig",
|
|
"src/features/company/types"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/company/types.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778813870251.361,
|
|
"size": 21323,
|
|
"lines": 446,
|
|
"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",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/features/datacollect/bridgeClient.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779174431038.135,
|
|
"size": 3518,
|
|
"lines": 86,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/features/datacollect/slashRouter.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779343360530.8965,
|
|
"size": 73170,
|
|
"lines": 1413,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/utils",
|
|
"src/features/datacollect/bridgeClient",
|
|
"src/features/calendar"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/devilAgent/devilPrompt.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453878.1177,
|
|
"size": 3662,
|
|
"lines": 71,
|
|
"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 ",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/features/devilAgent/devilService.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453879.116,
|
|
"size": 2517,
|
|
"lines": 60,
|
|
"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",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/devilAgent/devilPrompt"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/devilAgent/index.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453879.116,
|
|
"size": 276,
|
|
"lines": 13,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/devilAgent/devilPrompt",
|
|
"src/features/devilAgent/devilService"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/projectArchitecture/index.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778720117531.2734,
|
|
"size": 25946,
|
|
"lines": 573,
|
|
"role": "Project Architecture Context (Feature 2) Builds a markdown document that captures the durable facts about a project — its purpose, modules, key files, constraints, decisions — so Astra can attach it t",
|
|
"imports": [
|
|
"src/utils",
|
|
"src/features/projectArchitecture/scanner",
|
|
"src/features/projectArchitecture/mermaid"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/projectArchitecture/intentDetector.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778720117532.2788,
|
|
"size": 6318,
|
|
"lines": 148,
|
|
"role": "Project-intent detection from a chat message. Goal: when the user says \"나 ConnectAI 프로젝트 진행할 거야\" (or similar), spot the intent + project handle so the sidebar can activate Project Mode and auto-attach",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/features/projectArchitecture/mermaid.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778720117533.2854,
|
|
"size": 2768,
|
|
"lines": 69,
|
|
"role": "Mermaid diagram renderers for the architecture doc. Two diagrams: a directory mindmap so the user can see the shape of the project at a glance, and a flowchart that shows which top-level module import",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/projectArchitecture/scanner"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/projectArchitecture/scanner.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778720117534.286,
|
|
"size": 28943,
|
|
"lines": 644,
|
|
"role": "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",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/projectArchitecture/y",
|
|
"src/features/projectArchitecture/side-effect",
|
|
"src/features/projectArchitecture/b"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/projectChronicle/guardPrompt.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987407.7454,
|
|
"size": 6955,
|
|
"lines": 75,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/projectChronicle/types"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/projectChronicle/index.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987408.4517,
|
|
"size": 7679,
|
|
"lines": 189,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/projectChronicle/markdownFileWriter",
|
|
"src/features/projectChronicle/types",
|
|
"src/features/projectChronicle/templates",
|
|
"src/features/projectChronicle/guardPrompt"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/projectChronicle/markdownFileWriter.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987409.2556,
|
|
"size": 1358,
|
|
"lines": 41,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/features/projectChronicle/templates.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987409.766,
|
|
"size": 6957,
|
|
"lines": 258,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/projectChronicle/types"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/projectChronicle/types.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778720117534.7898,
|
|
"size": 3247,
|
|
"lines": 118,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/features/providers/anthropic.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453880.645,
|
|
"size": 4219,
|
|
"lines": 108,
|
|
"role": "Anthropic Messages API adapter. 차이점 (OpenAI 와): 1. base URL: https://api.anthropic.com/v1 2. 인증: x-api-key: <key> + anthropic-version: 2023-06-01 3. system prompt 는 messages 가 아니라 top-level system 필드 ",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/providers/types",
|
|
"src/features/providers/providerConfig",
|
|
"src/features/providers/streamHelpers"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/providers/gemini.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453881.3628,
|
|
"size": 4434,
|
|
"lines": 108,
|
|
"role": "Google Gemini Generative Language API adapter. 차이점 (OpenAI 와): 1. base URL: https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta 2. 인증: ?key=<api key> (query parameter) 3. 메시지 형식: contents: [{role: 'user'",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/providers/types",
|
|
"src/features/providers/providerConfig",
|
|
"src/features/providers/streamHelpers"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/providers/index.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453882.3787,
|
|
"size": 3311,
|
|
"lines": 69,
|
|
"role": "Cloud LLM provider public API. 일반 호출 흐름: 1. agent.ts 의 chat 진입부에서 parseModelPrefix(modelId) 호출 2. null → local engine 경로 (옛 로직). 객체 → streamCloudCompletion(context, hit, params) 호출 3. Response 의 body ",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/providers/types",
|
|
"src/features/providers/openrouter",
|
|
"src/features/providers/anthropic",
|
|
"src/features/providers/gemini",
|
|
"src/features/providers/providerConfig"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/providers/openrouter.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453882.3787,
|
|
"size": 2748,
|
|
"lines": 75,
|
|
"role": "OpenRouter — OpenAI 호환 API. 별도 transform 없이 fetch Response 를 그대로 반환. Base: https://openrouter.ai/api/v1 POST /chat/completions — OpenAI 형식 그대로. stream:true 면 SSE. GET /models — 사용 가능 모델 목록. 인증: Author",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/providers/types",
|
|
"src/features/providers/providerConfig"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/providers/providerConfig.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453883.386,
|
|
"size": 2761,
|
|
"lines": 78,
|
|
"role": "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 ",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/providers/types"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/providers/streamHelpers.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453883.386,
|
|
"size": 6048,
|
|
"lines": 144,
|
|
"role": "Stream transformer — provider 별 SSE 형식을 OpenAI 호환 SSE 로 변환. 이렇게 하면 agent.ts 의 기존 SSE 파서 (data: {...delta...} 형식 가정) 가 변경 없이 모든 provider 출력을 같은 코드 경로로 소비할 수 있다. 신규 provider 가 들어와도 adapter 하나만 추가하면 됨 (c",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/features/providers/types.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453884.8909,
|
|
"size": 2433,
|
|
"lines": 63,
|
|
"role": "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",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/features/secondBrainTrace.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779411561816.5603,
|
|
"size": 39429,
|
|
"lines": 792,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/utils",
|
|
"src/retrieval/scoring"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/selfReflector/selfReflectorExecution.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779325350825.2378,
|
|
"size": 9570,
|
|
"lines": 207,
|
|
"role": "Self-Reflector Phase C — 실행 기반 검증. Phase A/B는 LLM 텍스트 분석에 의존하므로 \"코드가 실제로 컴파일되는가?\" 같은 질문엔 한계가 있다. Phase C는 정답: 그냥 실행해 본다. 동작: 1. action-tag executor가 반환한 report를 받아 ✅ Created: <path> / ✅ Edited: <path>",
|
|
"imports": [
|
|
"src/utils"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/selfReflector/selfReflectorHollow.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778821213094.901,
|
|
"size": 10482,
|
|
"lines": 258,
|
|
"role": "Self-Reflector — 빈 깡통(Hollow Code) 검출 휴리스틱. Phase C(syntax/lint)는 문법 오류만 잡는다. 작은 LLM이 가장 자주 만드는 실패 패턴은 문법은 맞지만 본문이 비어 있는 코드 — def foo(): pass, # TODO: implement, import만 있고 로직 0줄인 모듈 등. 사용자가 \"완료 됐다\"라는",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/features/selfReflector/selfReflectorPrompt.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778821145026.1665,
|
|
"size": 6139,
|
|
"lines": 108,
|
|
"role": "Self-Reflector — 답변 산출물의 자기 검증 레이어. Memory(기억) 단계는 이미 충분히 강하지만 Verification(검증) 단계는 사용자 피드백에 의존적이다. 이 모듈은 그 격차를 메꾸는 3단 구조: Phase A (이 파일) ─ 시스템 프롬프트에 self-check 체크리스트 룰을 박아 LLM이 응답 마지막에 [Self-Reflecto",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/features/selfReflector/selfReflectorVerifier.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778821237110.5894,
|
|
"size": 7495,
|
|
"lines": 172,
|
|
"role": "Self-Reflector Phase B — 분리된 콘텍스트에서 LLM 한 번 더 호출해 응답을 외부 시각으로 검증. Phase A의 self-check는 같은 모델·같은 콘텍스트에서 자기 자신을 보는 한계가 있다. 모델이 자기가 만든 답변을 자신 있게 잘못 평가하는 과신 편향은 LLM의 잘 알려진 약점이다. Phase B는 이걸 보완하기 위해: 1. sp",
|
|
"imports": [
|
|
"src/core/services",
|
|
"src/utils"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/settings/settingsPanelProvider.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779444222128.0447,
|
|
"size": 32643,
|
|
"lines": 691,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/integrations/telegram/telegramClient",
|
|
"src/integrations/telegram/telegramBot",
|
|
"src/utils",
|
|
"src/lib/discoverModels",
|
|
"src/lib/paths",
|
|
"src/features/calendar",
|
|
"src/features/providers"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/sheets/index.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453886.916,
|
|
"size": 250,
|
|
"lines": 13,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/sheets/sheetsApi"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/sheets/sheetsApi.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453887.9194,
|
|
"size": 7960,
|
|
"lines": 166,
|
|
"role": "Google Sheets API v4 — read / write / append. 토큰은 calendar 와 공유 (같은 OAuth 에 spreadsheets scope 포함). 별도 셋업 없음 — \"Astra: Google Calendar OAuth 연결\" 명령으로 한 번 로그인하면 둘 다 동작한다. 외부 라이브러리 안 씀 — Sheets API REST",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/calendar/calendarApi"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/tasks/index.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453887.9194,
|
|
"size": 238,
|
|
"lines": 13,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/tasks/taskStore"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/features/tasks/taskStore.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453888.9917,
|
|
"size": 9366,
|
|
"lines": 245,
|
|
"role": "Task tracker — .astra/company/shared/tasks.md 단일 파일. 설계 원칙: - 외부 DB 없이 사람이 읽을 수 있는 마크다운 테이블에 누적. git 으로 history 추적 가능. - 파싱은 regex 기반 (셀 구분자 |). 사용자가 손으로 편집해도 fault-tolerant. - 모든 task 는 안정적 id (t001,",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/integrations/telegram/conversationHistory.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778720117535.294,
|
|
"size": 6427,
|
|
"lines": 154,
|
|
"role": "Per-chat conversation history for the Telegram bot. Why this exists: the previous bot was stateless — every inbound message hit AIService.chat({system, user}) in isolation, with no memory of what the ",
|
|
"imports": [
|
|
"src/utils"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/integrations/telegram/telegramBot.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778549008903.0078,
|
|
"size": 11614,
|
|
"lines": 270,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/integrations/telegram/telegramClient",
|
|
"src/integrations/telegram/types",
|
|
"src/utils"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/integrations/telegram/telegramClient.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778549008904.013,
|
|
"size": 6027,
|
|
"lines": 154,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/integrations/telegram/types",
|
|
"src/utils"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/integrations/telegram/types.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778549008904.013,
|
|
"size": 1309,
|
|
"lines": 54,
|
|
"role": "Subset of the Telegram Bot API types we actually consume. Source: https://core.telegram.org/bots/api Only fields the bot reads or writes are typed — leaving the rest as unknown keeps the surface narro",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/lib/contextManager.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778664139961.0637,
|
|
"size": 13257,
|
|
"lines": 275,
|
|
"role": "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",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/lib/diagnostics.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987412.5159,
|
|
"size": 8599,
|
|
"lines": 210,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/utils"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/lib/discoverModels.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778549008905.0132,
|
|
"size": 1590,
|
|
"lines": 35,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/utils"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/lib/engine.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778807413498.881,
|
|
"size": 43604,
|
|
"lines": 906,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/core/lock",
|
|
"src/core/queue",
|
|
"src/utils",
|
|
"src/lib/diagnostics",
|
|
"src/lib/formatter",
|
|
"src/types/interfaces",
|
|
"src/config",
|
|
"src/agents/reflectionPersister"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/lib/formatter.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987413.7585,
|
|
"size": 3932,
|
|
"lines": 81,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/lib/engine"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/lib/paths.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778664139961.0637,
|
|
"size": 6567,
|
|
"lines": 151,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/lmstudio/activityTracker.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778549008906.526,
|
|
"size": 445,
|
|
"lines": 19,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/lmstudio/client.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778549008907.0293,
|
|
"size": 5920,
|
|
"lines": 147,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/utils"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/lmstudio/lifecycleManager.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778549008907.0293,
|
|
"size": 11074,
|
|
"lines": 291,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/lmstudio/client",
|
|
"src/lmstudio/activityTracker",
|
|
"src/utils",
|
|
"src/system/specs"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/lmstudio/streamer.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779444193875.363,
|
|
"size": 8477,
|
|
"lines": 171,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/lmstudio/client",
|
|
"src/utils"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/memory/EpisodicMemory.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779411639504.3022,
|
|
"size": 10940,
|
|
"lines": 297,
|
|
"role": "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 위치: {brainPath}/memory/episodes/.json",
|
|
"imports": [
|
|
"src/memory/types"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/memory/index.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779411771475.9016,
|
|
"size": 6530,
|
|
"lines": 188,
|
|
"role": "MemoryManager — 5-Layer Cognitive Memory System (통합 진입점) Astra의 모든 메모리 레이어를 통합 관리하는 중앙 매니저입니다. ① Short-Term Memory — 현재 대화 흐름 (FIFO) ② Long-Term Memory — 사용자 취향/규칙/결정 ③ Project Memory — 프로젝트별 지식 ④ Pro",
|
|
"imports": [
|
|
"src/config",
|
|
"src/memory/ShortTermMemory",
|
|
"src/memory/LongTermMemory",
|
|
"src/memory/ProjectMemory",
|
|
"src/memory/ProceduralMemory",
|
|
"src/memory/EpisodicMemory",
|
|
"src/memory/MemoryExtractor",
|
|
"src/memory/types"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/memory/LongTermMemory.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779411767886.338,
|
|
"size": 9226,
|
|
"lines": 252,
|
|
"role": "Long-Term Memory (장기 기억) 사용자의 취향, 프로젝트 목표, 반복 규칙, 과거 결정 사항을 영구적으로 저장하고 관리합니다. 저장 위치: {brainPath}/memory/longterm.json",
|
|
"imports": [
|
|
"src/memory/types"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/memory/MemoryExtractor.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987415.8738,
|
|
"size": 3953,
|
|
"lines": 115,
|
|
"role": "Memory Extractor (기억 추출기) 대화 종료 시 히스토리를 분석하여 각 메모리 레이어에 저장할 정보를 자동으로 추출합니다. LLM 호출 없이 패턴 매칭 기반으로 동작합니다.",
|
|
"imports": [
|
|
"src/memory/LongTermMemory",
|
|
"src/memory/ProjectMemory",
|
|
"src/memory/EpisodicMemory"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/memory/ProceduralMemory.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987416.5232,
|
|
"size": 5706,
|
|
"lines": 173,
|
|
"role": "Procedural Memory (절차 기억) 반복 작업의 절차와 패턴을 관리합니다. 기존 skill.md 시스템과 통합되어, Brain의 memory/procedures/ 아래의 MD 파일을 스캔하여 절차를 로드합니다. 저장 위치: {brainPath}/memory/procedures/.md",
|
|
"imports": [
|
|
"src/memory/types"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/memory/ProjectMemory.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987417.0342,
|
|
"size": 6745,
|
|
"lines": 212,
|
|
"role": "Project Memory (프로젝트 기억) 프로젝트별 요구사항, 코드 구조, 아키텍처 결정, 버그 기록 등을 Astra 확장 프로그램 내부에 저장하고 관리합니다. 저장 위치: {ConnectAI}/.astra/projectmemory.json (기존: {projectRoot}/.astra/ → 변경됨)",
|
|
"imports": [
|
|
"src/memory/types",
|
|
"src/core/astraPath"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/memory/ShortTermMemory.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987418.1267,
|
|
"size": 1204,
|
|
"lines": 37,
|
|
"role": "Short-Term Memory (단기 기억) 현재 대화의 즉시 맥락을 관리합니다. FIFO 방식으로 최근 N개 메시지를 유지합니다.",
|
|
"imports": [
|
|
"src/memory/types"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/memory/types.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987419.3413,
|
|
"size": 3575,
|
|
"lines": 126,
|
|
"role": "Memory Type Definitions (메모리 타입 정의) Astra의 5-Layer Cognitive Memory System의 모든 타입을 정의합니다. ① Short-Term ② Long-Term ③ Project ④ Procedural ⑤ Episodic",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/retrieval/brainIndex.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778667252738.4248,
|
|
"size": 13270,
|
|
"lines": 325,
|
|
"role": "Brain Index — persistent, mtime-keyed tokenized cache of the Second Brain RAG 검색은 매 질의마다 브레인의 모든 .md 파일을 읽고 토크나이즈해서 TF-IDF 점수를 계산했습니다 — 파일 수가 많아지면 그게 병목입니다. 이 모듈은 <brainPath>/.astra/brain-index.json 에",
|
|
"imports": [
|
|
"src/retrieval/scoring",
|
|
"src/retrieval/lessonHelpers",
|
|
"src/utils"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/retrieval/contextBudget.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778665501089.1736,
|
|
"size": 5283,
|
|
"lines": 140,
|
|
"role": "Context Budget Manager (컨텍스트 예산 관리) 시스템 프롬프트의 토큰 예산을 관리하여 로컬 모델의 context window를 효율적으로 활용합니다.",
|
|
"imports": [
|
|
"src/retrieval/types"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/retrieval/embeddings.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778667198243.6443,
|
|
"size": 7294,
|
|
"lines": 167,
|
|
"role": "Embeddings — local hybrid (sparse + dense) retrieval support TF-IDF is fast and zero-cost but misses synonyms / paraphrase. A small local embedding model (BGE-small, multilingual-e5-small, nomic-embed",
|
|
"imports": [
|
|
"src/utils"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/retrieval/index.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778720117542.9775,
|
|
"size": 24278,
|
|
"lines": 514,
|
|
"role": "RetrievalOrchestrator — Unified RAG Pipeline Astra의 모든 검색 소스를 통합 관리하는 오케스트레이터입니다. 검색 흐름: ① Query Planning — 의도 분류 + 검색 전략 결정 ② Parallel Search — Brain + Memory + Project + Episode 동시 검색 ③ Result Fusio",
|
|
"imports": [
|
|
"src/config",
|
|
"src/utils",
|
|
"src/lib/paths",
|
|
"src/memory",
|
|
"src/retrieval/types",
|
|
"src/retrieval/scoring",
|
|
"src/retrieval/contextBudget",
|
|
"src/retrieval/brainIndex",
|
|
"src/retrieval/lessonHelpers",
|
|
"src/retrieval/embeddings"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/retrieval/knowledgeMix.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778821115241.6562,
|
|
"size": 7786,
|
|
"lines": 165,
|
|
"role": "Knowledge Mix — model 지식 vs Second Brain 지식의 상대 비율을 LLM에게 전달하는 정책 레이어. ── 정책 v2 (상대값+상대값=상대값) ────────────────────────────────────── weight는 0~100 정수이지만 상대 비율로만 해석한다. 즉 \"70\"은 \"100% 중 70%\"라는 상대 표현이고, 시",
|
|
"imports": [
|
|
"src/config",
|
|
"src/skills/agentKnowledgeMap"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/retrieval/lessonHelpers.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778665428445.0337,
|
|
"size": 14459,
|
|
"lines": 325,
|
|
"role": "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",
|
|
"imports": [
|
|
"src/retrieval/scoring"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/retrieval/scoring.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779411675045.9507,
|
|
"size": 22287,
|
|
"lines": 536,
|
|
"role": "Scoring Engine — TF-IDF + Bilingual Tokenizer 단순 includes() 키워드 매칭을 넘어서, TF-IDF 가중치 기반의 문서 스코어링을 제공합니다. 한국어/영어 양국어 토크나이저를 포함합니다.",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/retrieval/types.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778665510728.6262,
|
|
"size": 2490,
|
|
"lines": 66,
|
|
"role": "Retrieval Types (검색 결과 통합 타입) 모든 검색 소스(Brain, Memory, Project, Episode)의 결과를 통합 인터페이스로 정의합니다.",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/scaffolder/projectScaffolder.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778549008910.5835,
|
|
"size": 4619,
|
|
"lines": 111,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/scaffolder/templates",
|
|
"src/lib/paths",
|
|
"src/utils"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/scaffolder/templates.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778549008910.5835,
|
|
"size": 5051,
|
|
"lines": 154,
|
|
"role": "Scaffolder template catalog. Templates are pure data — (projectName) => { [relativePath]: contents }. New templates are added by appending to TEMPLATES; the rest of the scaffolder (validation, IO, com",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/security.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779429436188.0647,
|
|
"size": 6053,
|
|
"lines": 154,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/sidebar/agentHandlers.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778720117552.737,
|
|
"size": 7921,
|
|
"lines": 169,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/sidebarProvider",
|
|
"src/utils",
|
|
"src/skills/agentKnowledgeMap"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/sidebar/brainHandlers.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778549008912.5908,
|
|
"size": 1113,
|
|
"lines": 33,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/sidebarProvider"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/sidebar/chatHandlers.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779343234943.2488,
|
|
"size": 40131,
|
|
"lines": 707,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/sidebarProvider",
|
|
"src/utils",
|
|
"src/lib/paths",
|
|
"src/features/datacollect/slashRouter",
|
|
"src/config",
|
|
"src/features/company",
|
|
"src/core/services",
|
|
"src/features/company/resumeStore"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/sidebar/chronicleHandlers.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778549008912.5908,
|
|
"size": 2120,
|
|
"lines": 52,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/sidebarProvider"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/sidebarProvider.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779411747417.136,
|
|
"size": 198818,
|
|
"lines": 4226,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/utils",
|
|
"src/config",
|
|
"src/agent",
|
|
"src/bridge",
|
|
"src/features/projectChronicle",
|
|
"src/lmstudio/lifecycleManager",
|
|
"src/lmstudio/activityTracker",
|
|
"src/sidebar/chatHandlers",
|
|
"src/sidebar/brainHandlers",
|
|
"src/sidebar/chronicleHandlers",
|
|
"src/sidebar/agentHandlers",
|
|
"src/skills/agentKnowledgeMap",
|
|
"src/retrieval/brainIndex",
|
|
"src/lib/contextManager",
|
|
"src/skills/externalSkillLoader",
|
|
"src/features/projectArchitecture",
|
|
"src/features/projectArchitecture/intentDetector",
|
|
"src/features/company",
|
|
"src/core/services",
|
|
"src/features/astraOffice",
|
|
"src/features/company/dispatcher"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/skills/agentKnowledgeMap.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778720117565.968,
|
|
"size": 16081,
|
|
"lines": 374,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/lib/paths",
|
|
"src/utils"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/skills/externalSkillLoader.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778549008916.6155,
|
|
"size": 6018,
|
|
"lines": 159,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/lib/paths",
|
|
"src/utils"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/skills/scopedBrainRetriever.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779411581885.858,
|
|
"size": 6369,
|
|
"lines": 156,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/utils",
|
|
"src/lib/paths",
|
|
"src/retrieval/scoring",
|
|
"src/retrieval/brainIndex",
|
|
"src/retrieval/contextBudget"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/skills/skillInjectionService.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778549008918.12,
|
|
"size": 6421,
|
|
"lines": 145,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/lib/paths",
|
|
"src/utils"
|
|
]
|
|
},
|
|
"src/system/specs.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778549008918.12,
|
|
"size": 4444,
|
|
"lines": 118,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/types/interfaces.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778036927218.7627,
|
|
"size": 1299,
|
|
"lines": 39,
|
|
"role": "Service Interfaces (서비스 인터페이스 정의) 각 서비스(Agent, Brain, FileSystem 등)의 추상화 인터페이스를 정의합니다. 의존성 주입(DI)과 단위 테스트를 위해 필수적입니다.",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"src/utils.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779428605818.0505,
|
|
"size": 20391,
|
|
"lines": 408,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/config",
|
|
"src/features/selfReflector/selfReflectorPrompt"
|
|
]
|
|
},
|
|
"media/settings-panel.css": {
|
|
"mtimeMs": 1778549008877.4587,
|
|
"size": 4756,
|
|
"lines": 210,
|
|
"role": "Stylesheet",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"media/settings-panel.html": {
|
|
"mtimeMs": 1779444233279.6733,
|
|
"size": 21424,
|
|
"lines": 381,
|
|
"role": "Astra Settings",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"media/settings-panel.js": {
|
|
"mtimeMs": 1779444245246.522,
|
|
"size": 21555,
|
|
"lines": 451,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"media/sidebar.css": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453854.1843,
|
|
"size": 90311,
|
|
"lines": 2078,
|
|
"role": "Stylesheet",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"media/sidebar.html": {
|
|
"mtimeMs": 1779083405649.7578,
|
|
"size": 34977,
|
|
"lines": 545,
|
|
"role": "Astra",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"media/sidebar.js": {
|
|
"mtimeMs": 1779083454849.123,
|
|
"size": 217481,
|
|
"lines": 3677,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"tests/agentEngine.test.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778720117574.2246,
|
|
"size": 34703,
|
|
"lines": 782,
|
|
"role": "AgentEngine Integration Tests & Performance Benchmarks 검증 대상: 1. ErrorClassifier — 오류 유형(Transient/Permanent/Abort) 자동 분류 2. ErrorRecoveryMatrix — 각 규칙이 의도한 대응 전략으로 매핑되는지 검증 3. resilientExecute — 지수 백",
|
|
"imports": [
|
|
"src/lib/engine"
|
|
]
|
|
},
|
|
"tests/approvalQueue.test.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778549008920.1624,
|
|
"size": 6079,
|
|
"lines": 164,
|
|
"role": "Unit tests for ApprovalQueue. Strategy: drive enqueue → approve / reject / clear / pre-empt directly, confirm the onChange event fires at the right moments and callbacks fire exactly once.",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/approval/approvalQueue"
|
|
]
|
|
},
|
|
"tests/brainIndex.test.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778664139970.806,
|
|
"size": 5513,
|
|
"lines": 107,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/retrieval/brainIndex"
|
|
]
|
|
},
|
|
"tests/calendarApi.test.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453894.5227,
|
|
"size": 5234,
|
|
"lines": 131,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/calendar/calendarApi",
|
|
"src/agent"
|
|
]
|
|
},
|
|
"tests/contextManager.test.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778664139971.9563,
|
|
"size": 6674,
|
|
"lines": 129,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/lib/contextManager"
|
|
]
|
|
},
|
|
"tests/dataProcessor.test.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987448.8394,
|
|
"size": 3517,
|
|
"lines": 87,
|
|
"role": "/ <reference types=\"jest\" />",
|
|
"imports": [
|
|
"src/core/dataProcessor"
|
|
]
|
|
},
|
|
"tests/devilAgent.test.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453895.5222,
|
|
"size": 3240,
|
|
"lines": 61,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/devilAgent/devilPrompt"
|
|
]
|
|
},
|
|
"tests/findBrainFilesCache.test.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778549008921.7842,
|
|
"size": 2800,
|
|
"lines": 80,
|
|
"role": "Unit tests for findBrainFiles TTL cache.",
|
|
"imports": [
|
|
"src/utils"
|
|
]
|
|
},
|
|
"tests/icsParser.test.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453895.5222,
|
|
"size": 5145,
|
|
"lines": 134,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/calendar/icsParser"
|
|
]
|
|
},
|
|
"tests/integration_retrieval.test.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987449.4358,
|
|
"size": 4108,
|
|
"lines": 91,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/retrieval",
|
|
"src/utils"
|
|
]
|
|
},
|
|
"tests/lessonHelpers.test.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778664139972.9592,
|
|
"size": 9591,
|
|
"lines": 191,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/retrieval/lessonHelpers"
|
|
]
|
|
},
|
|
"tests/lmStudioLifecycle.test.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778549008921.7842,
|
|
"size": 11703,
|
|
"lines": 318,
|
|
"role": "Unit tests for ModelLifecycleManager. Strategy: inject mock ILMStudioClient and a simple in-memory IActivityTracker. No real LM Studio or SDK is touched — the manager file does not import the SDK dire",
|
|
"imports": [
|
|
"src/lmstudio/lifecycleManager",
|
|
"src/lmstudio/client",
|
|
"src/lmstudio/activityTracker"
|
|
]
|
|
},
|
|
"tests/lmStudioStreamer.test.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778664139973.4685,
|
|
"size": 8880,
|
|
"lines": 220,
|
|
"role": "Unit tests for LMStudioStreamer. Strategy: inject a fake ILMStudioClient that returns a fake model handle whose respond() yields a controllable async iterable. No real SDK or WebSocket touched.",
|
|
"imports": [
|
|
"src/lmstudio/streamer",
|
|
"src/lmstudio/client"
|
|
]
|
|
},
|
|
"tests/localPathPreflight.test.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778664139974.819,
|
|
"size": 24177,
|
|
"lines": 490,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/agent"
|
|
]
|
|
},
|
|
"tests/mocks/vscode.js": {
|
|
"mtimeMs": 1778549008931.3582,
|
|
"size": 1738,
|
|
"lines": 68,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"tests/officeSchema.test.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453896.7021,
|
|
"size": 10125,
|
|
"lines": 241,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/astraOffice/schema",
|
|
"src/features/astraOffice/view/layoutSchema",
|
|
"src/features/astraOffice/presenter"
|
|
]
|
|
},
|
|
"tests/paths.test.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778549008931.3582,
|
|
"size": 2674,
|
|
"lines": 84,
|
|
"role": "Unit tests for the centralized path resolver.",
|
|
"imports": [
|
|
"src/lib/paths"
|
|
]
|
|
},
|
|
"tests/pipelineTemplates.test.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453897.361,
|
|
"size": 3053,
|
|
"lines": 69,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/company/pipelineTemplates"
|
|
]
|
|
},
|
|
"tests/projectChronicle.test.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778029332769.3286,
|
|
"size": 8558,
|
|
"lines": 199,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/projectChronicle"
|
|
]
|
|
},
|
|
"tests/projectChronicleGuardPrompt.test.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987452.0652,
|
|
"size": 2890,
|
|
"lines": 52,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/projectChronicle"
|
|
]
|
|
},
|
|
"tests/projectScaffolder.test.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778549008932.6519,
|
|
"size": 5935,
|
|
"lines": 135,
|
|
"role": "Unit tests for FileSystemProjectScaffolder. Drives against a real temp directory so end-to-end file IO + path-traversal defenses are exercised.",
|
|
"imports": [
|
|
"src/scaffolder/projectScaffolder"
|
|
]
|
|
},
|
|
"tests/providers.test.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453898.3752,
|
|
"size": 4215,
|
|
"lines": 97,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/providers/types",
|
|
"src/features/providers/streamHelpers"
|
|
]
|
|
},
|
|
"tests/resilience_stress.test.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987453.0332,
|
|
"size": 7164,
|
|
"lines": 183,
|
|
"role": "Resilience & Boundary Stress Test Suite (v2.77.3) 이 테스트는 ConnectAI 엔진이 극한의 환경(인증 실패, 네트워크 차단, 타임아웃 등)에서 얼마나 안정적으로 복구되고, 신뢰성 지표(Resilience Metrics)를 정확히 기록하는지 검증합니다.",
|
|
"imports": [
|
|
"src/lib/engine"
|
|
]
|
|
},
|
|
"tests/resilience_v4.test.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987453.5366,
|
|
"size": 3519,
|
|
"lines": 84,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/lib/engine",
|
|
"src/lib/diagnostics"
|
|
]
|
|
},
|
|
"tests/responseRecovery.test.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778664139974.819,
|
|
"size": 8933,
|
|
"lines": 151,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/core/responseRecovery"
|
|
]
|
|
},
|
|
"tests/scoring.test.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778043314856.5872,
|
|
"size": 6189,
|
|
"lines": 134,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/retrieval/scoring"
|
|
]
|
|
},
|
|
"tests/secondBrainTrace.test.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987455.0378,
|
|
"size": 23431,
|
|
"lines": 407,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/secondBrainTrace"
|
|
]
|
|
},
|
|
"tests/sheetsApi.test.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453899.3755,
|
|
"size": 4026,
|
|
"lines": 113,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/sheets/sheetsApi",
|
|
"src/agent"
|
|
]
|
|
},
|
|
"tests/skillInjectionService.test.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778549008933.6833,
|
|
"size": 6913,
|
|
"lines": 172,
|
|
"role": "Unit tests for FileSystemSkillInjectionService. Strategy: drive the service against a real temp directory so path-traversal defenses and writeFileSync paths are exercised end-to-end. The service accep",
|
|
"imports": [
|
|
"src/skills/skillInjectionService"
|
|
]
|
|
},
|
|
"tests/systemPrompt.test.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987455.4153,
|
|
"size": 1244,
|
|
"lines": 29,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/utils"
|
|
]
|
|
},
|
|
"tests/systemSpecs.test.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778549008934.187,
|
|
"size": 3554,
|
|
"lines": 90,
|
|
"role": "Unit tests for SystemSpecs + HeuristicModelMemoryEstimator. Strategy: - HeuristicModelMemoryEstimator is pure — directly drive it with model ids. - NodeSystemSpecsProvider depends on os. so we test: a",
|
|
"imports": [
|
|
"src/system/specs"
|
|
]
|
|
},
|
|
"tests/taskStore.test.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453901.3855,
|
|
"size": 7411,
|
|
"lines": 185,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": [
|
|
"src/features/tasks/taskStore",
|
|
"src/agent"
|
|
]
|
|
},
|
|
"tests/telegramBot.test.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1778549008934.187,
|
|
"size": 13375,
|
|
"lines": 363,
|
|
"role": "Unit tests for TelegramBot + truncateForTelegram. Strategy: - TelegramBot is driven by an injected ITelegramClient stub. We script getUpdates to return queued batches and assert that: - the offset cur",
|
|
"imports": [
|
|
"src/integrations/telegram/telegramBot",
|
|
"src/integrations/telegram/telegramClient",
|
|
"src/integrations/telegram/types"
|
|
]
|
|
},
|
|
"tests/transaction.test.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1777511752614.9685,
|
|
"size": 2132,
|
|
"lines": 68,
|
|
"role": "/ <reference types=\"jest\" />",
|
|
"imports": [
|
|
"src/core/transaction"
|
|
]
|
|
},
|
|
"tests/vulnerability.test.ts": {
|
|
"mtimeMs": 1777511752615.9702,
|
|
"size": 2160,
|
|
"lines": 60,
|
|
"role": "/ <reference types=\"jest\" />",
|
|
"imports": [
|
|
"src/core/lock",
|
|
"src/core/transaction"
|
|
]
|
|
},
|
|
"core_py/events.py": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987265.2336,
|
|
"size": 2438,
|
|
"lines": 64,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"core_py/inference.py": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987265.8833,
|
|
"size": 3925,
|
|
"lines": 91,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"core_py/loader.py": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987266.8376,
|
|
"size": 2429,
|
|
"lines": 61,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"core_py/monitoring.py": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987266.8376,
|
|
"size": 2116,
|
|
"lines": 56,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"core_py/optimizer.py": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987267.4917,
|
|
"size": 2382,
|
|
"lines": 55,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"core_py/queue_worker.py": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987268.5847,
|
|
"size": 3069,
|
|
"lines": 82,
|
|
"role": "",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/Advanced_Features_Implementation_Guide.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987294.7693,
|
|
"size": 1844,
|
|
"lines": 40,
|
|
"role": "Advanced Features Implementation Guide",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/AgentEngine_Architecture.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987295.9912,
|
|
"size": 14652,
|
|
"lines": 314,
|
|
"role": "AgentEngine Architecture Document",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/ASTRA_OFFICE_REFACTOR.md": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453844.1316,
|
|
"size": 9593,
|
|
"lines": 198,
|
|
"role": "Astra Office Refactor — Design Doc",
|
|
"imports": [
|
|
"docs/features/astraOffice"
|
|
]
|
|
},
|
|
"docs/docs/records/docs/bugs/BUG-0001-viewed-integration-retrieval-test-ts-1-59-integration-retrie.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987313.924,
|
|
"size": 2075,
|
|
"lines": 16,
|
|
"role": "Bug: Viewed integrationretrieval.test.ts:1-59 integrationretrieval.test.ts를 통해 ...",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/docs/records/docs/chronicle.config.json": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987314.4072,
|
|
"size": 533,
|
|
"lines": 11,
|
|
"role": "JSON configuration",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/docs/records/docs/project-profile.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987314.9126,
|
|
"size": 617,
|
|
"lines": 31,
|
|
"role": "Project Profile",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/docs/records/docs/README.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987312.8103,
|
|
"size": 445,
|
|
"lines": 18,
|
|
"role": "docs Chronicle Records",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/docs/records/docs/timeline.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987315.4329,
|
|
"size": 217,
|
|
"lines": 7,
|
|
"role": "Project Timeline",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/EXPERIENCE_MEMORY_PLAN.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778664139926.1729,
|
|
"size": 9512,
|
|
"lines": 122,
|
|
"role": "Experience Memory (Mistake / Lesson Loop) — Implementation Plan",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/PROJECT_CHRONICLE_GUARD_ROADMAP.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987296.7407,
|
|
"size": 1677,
|
|
"lines": 43,
|
|
"role": "Project Chronicle Guard: Search Engine Roadmap",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/bugs/BUG-0001-volumes-data-project-antigravity-connectai-프로젝트-코드-리뷰-해줄-수-있.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987317.1565,
|
|
"size": 1424,
|
|
"lines": 16,
|
|
"role": "Bug: /Volumes/Data/project/Antigravity/ConnectAI 프로젝트 코드 리뷰 해줄 수 있어? 개선할 부분이 있는지, 그러고...",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/bugs/BUG-0002-지금-내가-분석-요청하고-너가-답을-줄때-아래-템플릿에-맞춰-답을-써주고-있는데-개선-포인트가-있는지-확인해.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987317.6665,
|
|
"size": 2575,
|
|
"lines": 16,
|
|
"role": "Bug: 지금 내가 분석 요청하고 너가 답을 줄때 아래 템플릿에 맞춰 답을 써주고 있는데, 개선 포인트가 있는지 확인해줘. ## 내가 보는 위험 가장 큰...",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/bugs/BUG-0003-volumes-data-project-antigravity-connectai-내-질문에-대한-답변이-잘-정리.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987320.982,
|
|
"size": 1907,
|
|
"lines": 16,
|
|
"role": "Bug: /Volumes/Data/project/Antigravity/ConnectAI 내 질문에 대한 답변이 잘 정리되서 알려주긴 하는데 focused...",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/bugs/BUG-0004-volumes-data-project-antigravity-connectai-내-질문에-대한-답변이-잘-정리.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987321.984,
|
|
"size": 1899,
|
|
"lines": 16,
|
|
"role": "Bug: /Volumes/Data/project/Antigravity/ConnectAI 내 질문에 대한 답변이 잘 정리되서 알려주긴 하는데 focused...",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/bugs/BUG-0005-다시한번-답줘-volumes-data-project-antigravity-connectai-내-질문에-대한-.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987322.4868,
|
|
"size": 1884,
|
|
"lines": 16,
|
|
"role": "Bug: 다시한번 답줘. /Volumes/Data/project/Antigravity/ConnectAI 내 질문에 대한 답변이 잘 정리되서 알려주긴 하는...",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/bugs/BUG-0006-volumes-data-project-antigravity-connectai-내-질문에-대한-답변이-잘-정리.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987322.9897,
|
|
"size": 1639,
|
|
"lines": 16,
|
|
"role": "Bug: /Volumes/Data/project/Antigravity/ConnectAI 내 질문에 대한 답변이 잘 정리되서 알려주긴 하는데 focused...",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/bugs/BUG-0007-volumes-data-project-antigravity-connectai-내-질문에-대한-답변이-잘-정리.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987322.9897,
|
|
"size": 1839,
|
|
"lines": 16,
|
|
"role": "Bug: /Volumes/Data/project/Antigravity/ConnectAI 내 질문에 대한 답변이 잘 정리되서 알려주긴 하는데 focused...",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/bugs/BUG-0008-volumes-data-project-antigravity-connectai-내-질문에-대한-답변이-잘-정리.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987323.9915,
|
|
"size": 1753,
|
|
"lines": 16,
|
|
"role": "Bug: /Volumes/Data/project/Antigravity/ConnectAI 내 질문에 대한 답변이 잘 정리되서 알려주긴 하는데 focused...",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/bugs/BUG-0009-문제점을-읽고-어떻게-개선하는게-최선인지-분석해주면-좋겠어-알겠습니다-지금부터-connectai-프로젝트-에.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987324.4944,
|
|
"size": 2311,
|
|
"lines": 16,
|
|
"role": "Bug: 문제점을 읽고 어떻게 개선하는게 최선인지 분석해주면 좋겠어. 알겠습니다. 지금부터 ConnectAI 프로젝트에만 완전히 집중하겠습니다. ...",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/bugs/BUG-0010-문제점을-읽고-어떻게-개선하는게-최선인지-분석해주면-좋겠어-알겠습니다-지금부터-connectai-프로젝트-에.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987324.9973,
|
|
"size": 2355,
|
|
"lines": 16,
|
|
"role": "Bug: 문제점을 읽고 어떻게 개선하는게 최선인지 분석해주면 좋겠어. 알겠습니다. 지금부터 ConnectAI 프로젝트에만 완전히 집중하겠습니다. ...",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/bugs/BUG-0011-문제점을-읽고-어떻게-개선하는게-최선인지-분석해주면-좋겠어-알겠습니다-지금부터-connectai-프로젝트-에.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987325.5178,
|
|
"size": 2293,
|
|
"lines": 16,
|
|
"role": "Bug: 문제점을 읽고 어떻게 개선하는게 최선인지 분석해주면 좋겠어. 알겠습니다. 지금부터 ConnectAI 프로젝트에만 완전히 집중하겠습니다. ...",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/bugs/BUG-0012-질문이-있어-논문을-쓰려고해-논문-주제는-서비스적이-아닌-사용자가-ai에게-구조로-질문을-해야-사용자의-의도.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778727537111.4634,
|
|
"size": 2354,
|
|
"lines": 16,
|
|
"role": "Bug: 질문이 있어. 논문을 쓰려고해. 논문 주제는 서비스적이 아닌 사용자가 ai에게 구조로 질문을 해야 사용자의 의도에 맞는 답변을 받을 수 있을까야...",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/bugs/BUG-0013-thesis-paper를-쓰려고-하는데-아래와-같이-쓰면-좋을까-이런-식으로-쓰면-되지-않을까-싶음-1-in.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778728112255.496,
|
|
"size": 2527,
|
|
"lines": 16,
|
|
"role": "Bug: Thesis paper를 쓰려고 하는데 아래와 같이 쓰면 좋을까? 이런 식으로 쓰면 되지 않을까 싶음 1. Introduction Thesis ...",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/bugs/BUG-0014-논문-outline-title-인간-ai-상호작용에서-의도-정렬을-높이기-위한-최소-질의-구조-연구-또는-사.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778728474713.4639,
|
|
"size": 2531,
|
|
"lines": 16,
|
|
"role": "Bug: 논문 Outline Title 인간-AI 상호작용에서 의도 정렬을 높이기 위한 최소 질의 구조 연구 또는 사용자의 인지적 편향을 보완하는 구조화...",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/chronicle.config.json": {
|
|
"mtimeMs": 1779442717216.4915,
|
|
"size": 371,
|
|
"lines": 11,
|
|
"role": "JSON configuration",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/decisions/ADR-0001-volumes-data-project-antigravity-connectai-이-프로젝트를-지금-개발-중에-.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987326.5986,
|
|
"size": 1463,
|
|
"lines": 19,
|
|
"role": "ADR: /Volumes/Data/project/Antigravity/ConnectAI 이 프로젝트를 지금 개발 중에 있어. 코드 리뷰를 하고 잘된점과 ...",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/decisions/ADR-0002-지금-너의-제2뇌-지식을-이용해서-아래-프로젝트-평가하고-앞으로-어느부분을-더-집중해서-개선을-하면-좋을지-.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987326.5986,
|
|
"size": 1897,
|
|
"lines": 19,
|
|
"role": "ADR: 지금 너의 제2뇌 지식을 이용해서 아래 프로젝트 평가하고 앞으로 어느부분을 더 집중해서 개선을 하면 좋을지 알려주면 좋겠어. /Volumes/D...",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/decisions/ADR-0003-volumes-data-project-antigravity-connectai-이-프로젝트-자체를-나는-자비스.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987328.1038,
|
|
"size": 1805,
|
|
"lines": 19,
|
|
"role": "ADR: /Volumes/Data/project/Antigravity/ConnectAI 이 프로젝트 자체를 나는 자비스와 같은 툴로 만드는 것이 내 목표...",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/decisions/ADR-0004-volumes-data-project-antigravity-connectai-이-프로젝트-자체를-나는-자비스.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987328.613,
|
|
"size": 1491,
|
|
"lines": 19,
|
|
"role": "ADR: /Volumes/Data/project/Antigravity/ConnectAI 이 프로젝트 자체를 나는 자비스와 같은 툴로 만드는 것이 내 목표...",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/decisions/ADR-0005-volumes-data-project-antigravity-connectai-이-프로젝트-아키텍처-분석해줘.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987329.1296,
|
|
"size": 1531,
|
|
"lines": 19,
|
|
"role": "ADR: /Volumes/Data/project/Antigravity/ConnectAI 이 프로젝트 아키텍처 분석해줘.",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/decisions/ADR-0006-volumes-data-project-antigravity-connectai-프로젝트에-대해서-너가-사용자-.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987329.1296,
|
|
"size": 1623,
|
|
"lines": 19,
|
|
"role": "ADR: /Volumes/Data/project/Antigravity/ConnectAI 프로젝트에 대해서 너가 사용자 입장에서 평가 해주면 좋겠어.",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/decisions/ADR-0007-volumes-data-project-antigravity-connectai-이거에-기능-개선을-하고-싶어-.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778549008870.013,
|
|
"size": 1944,
|
|
"lines": 19,
|
|
"role": "ADR: /Volumes/Data/project/Antigravity/ConnectAI 이거에 기능 개선을 하고 싶어. 너가 기획과 방향성을 정해주면 좋...",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/decisions/ADR-0008-volumes-data-project-antigravity-connectai-분석하고-부족한-부분이나-개선이.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778664139928.3345,
|
|
"size": 1625,
|
|
"lines": 19,
|
|
"role": "ADR: /Volumes/Data/project/Antigravity/ConnectAI 분석하고 부족한 부분이나 개선이 필요한 부분을 알려주면 좋겠어.",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/decisions/ADR-0009-이-프로젝트의-구조에-대해서-설명해봐.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778720117388.955,
|
|
"size": 1526,
|
|
"lines": 19,
|
|
"role": "ADR: 이 프로젝트의 구조에 대해서 설명해봐.",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/decisions/ADR-0010-volumes-data-project-antigravity-connectai-self-reflection-기.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778720117389.4595,
|
|
"size": 1487,
|
|
"lines": 19,
|
|
"role": "ADR: /Volumes/Data/project/Antigravity/ConnectAI self reflection 기능이 적용되었는지 확인해줘. 1인 ...",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/decisions/ADR-0011-e-wiki-connectai-self-reflection-기능이-있는데-어떻게-self-reflection.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778720344688.4775,
|
|
"size": 1604,
|
|
"lines": 19,
|
|
"role": "ADR: E:\\Wiki\\connectai self reflection 기능이 있는데 어떻게 SELF REFLECTION이 반영되는지 분석해줘.",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/decisions/ADR-0012-e-wiki-connectai-self-reflection-기능이-있는데-어떻게-self-reflection.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778720368351.8215,
|
|
"size": 1448,
|
|
"lines": 19,
|
|
"role": "ADR: E:\\Wiki\\connectai self reflection 기능이 있는데 어떻게 SELF REFLECTION이 반영되는지 분석해줘.",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/decisions/ADR-0013-e-wiki-connectai-이-프로젝트야.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778842918359.619,
|
|
"size": 1370,
|
|
"lines": 19,
|
|
"role": "ADR: E:\\Wiki\\connectai 이 프로젝트야",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/decisions/ADR-0014-astra-office-부분-관련해서-개선할-부분이-너무-많아-개선점이-무었이-있는지-의견-주면-좋겠어.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778842955303.0571,
|
|
"size": 1560,
|
|
"lines": 19,
|
|
"role": "ADR: ASTRA OFFICE 부분 관련해서 개선할 부분이 너무 많아. 개선점이 무었이 있는지 의견 주면 좋겠어.",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"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": 1779065453846.6514,
|
|
"size": 2501,
|
|
"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": 1779065453847.7014,
|
|
"size": 2451,
|
|
"lines": 19,
|
|
"role": "ADR: 내가 블로그글 작성시 사용하고 있는 지침서인데 slot1번 기준으로 더 자연스럽고 트랜디하고 구독자에게 자연스럽게 정보를 전달 할 수 있게 개선...",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/decisions/ADR-0017-e-wiki-connectai-질문이-있어-지금-이-프로젝트는-2nd-지식을-내가-특정-폴더로-wiki화한-.md": {
|
|
"mtimeMs": 1779270264270.286,
|
|
"size": 1823,
|
|
"lines": 19,
|
|
"role": "ADR: E:\\Wiki\\connectai 질문이 있어. 지금 이 프로젝트는 2nd 지식을 내가 특정 폴더로 wiki화한 md 파일들을 불러오는 방식으로 ...",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/decisions/ADR-0018-방금-2nd-뇌-에-lateral-thinking-관련-지식을-추가했어-이-기능이-앞으로-너가-답을-할때-어.md": {
|
|
"mtimeMs": 1779420144716.2415,
|
|
"size": 1619,
|
|
"lines": 19,
|
|
"role": "ADR: 방금 2nd 뇌 에 Lateral Thinking 관련 지식을 추가했어. 이 기능이 앞으로 너가 답을 할때 어떠한 영향을 끼치는지 알려주면 좋겠...",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/decisions/ADR-0019-오늘-팀별-보고를-했어-그냥-하는게-너무-심적으로-힘든데-어떻게-개선할-수-있을까.md": {
|
|
"mtimeMs": 1779420342804.8145,
|
|
"size": 1642,
|
|
"lines": 19,
|
|
"role": "ADR: 오늘 팀별 보고를 했어. 그냥 하는게 너무 심적으로 힘든데 어떻게 개선할 수 있을까?",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/decisions/ADR-0020-a팀장이-있어-팀원으로-b가-있고-c가-있어-a팀장은-0라는-이사의-제안을-받아서-다른-회사로-가기로-했어-.md": {
|
|
"mtimeMs": 1779430149727.801,
|
|
"size": 2341,
|
|
"lines": 19,
|
|
"role": "ADR: A팀장이 있어. 팀원으로 B가 있고 C가 있어. A팀장은 0라는 이사의 제안을 받아서 다른 회사로 가기로 했어. 이 소문이 퍼져서 B와 C도 알...",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/decisions/ADR-0021-a팀장이-있어-팀원으로-b가-있고-c가-있어-a팀장은-0라는-이사의-제안을-받아서-다른-회사로-가기로-했어-.md": {
|
|
"mtimeMs": 1779434247942.7249,
|
|
"size": 2333,
|
|
"lines": 19,
|
|
"role": "ADR: A팀장이 있어. 팀원으로 B가 있고 C가 있어. A팀장은 0라는 이사의 제안을 받아서 다른 회사로 가기로 했어. 이 소문이 퍼져서 B와 C도 알...",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/decisions/ADR-0022-a팀장이-있어-팀원으로-b가-있고-c가-있어-a팀장은-0라는-이사의-제안을-받아서-다른-회사로-가기로-했어-.md": {
|
|
"mtimeMs": 1779442646619.3445,
|
|
"size": 2353,
|
|
"lines": 19,
|
|
"role": "ADR: A팀장이 있어. 팀원으로 B가 있고 C가 있어. A팀장은 0라는 이사의 제안을 받아서 다른 회사로 가기로 했어. 이 소문이 퍼져서 B와 C도 알...",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/decisions/ADR-0023-메일-다듬어줘-안녕하세요-문의-주신-poc-진행-관련하여-아래와-같이-회신드립니다-현재-내부-검토-결과-락인.md": {
|
|
"mtimeMs": 1779442717209.4446,
|
|
"size": 2164,
|
|
"lines": 19,
|
|
"role": "ADR: 메일 다듬어줘. 안녕하세요. 문의 주신 POC 진행 관련하여 아래와 같이 회신드립니다. 현재 내부 검토 결과, 락인컴퍼니의 LIAPP 및 LIS...",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/development/2026-05-02_answer-format-readability-tuning.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987330.4185,
|
|
"size": 1564,
|
|
"lines": 30,
|
|
"role": "Development Log: Answer Format Readability Tuning",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
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"docs/records/ConnectAI/development/2026-05-02_connectai_project_knowledge_overview.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987330.9385,
|
|
"size": 4661,
|
|
"lines": 121,
|
|
"role": "Astra Project Knowledge Overview",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
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"docs/records/ConnectAI/development/2026-05-02_local-path-code-review-preflight.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987330.9385,
|
|
"size": 1890,
|
|
"lines": 35,
|
|
"role": "Development Log: Local Path Code Review Preflight",
|
|
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|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/development/2026-05-02_no-evidence-no-project-claim.md": {
|
|
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|
|
"size": 1563,
|
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"lines": 35,
|
|
"role": "Development Log: No Evidence, No Project Claim",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/development/2026-05-02_progressive-answer-format.md": {
|
|
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|
|
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|
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|
|
"role": "Development Log: Progressive Answer Format",
|
|
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|
|
},
|
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"docs/records/ConnectAI/development/2026-05-02_project-claim-output-brake.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987333.7078,
|
|
"size": 1524,
|
|
"lines": 35,
|
|
"role": "Development Log: Project Claim Output Brake",
|
|
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|
|
},
|
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"docs/records/ConnectAI/development/2026-05-02_project-claim-policy-enforcement.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987334.2126,
|
|
"size": 1551,
|
|
"lines": 35,
|
|
"role": "Development Log: Project Claim Policy Enforcement",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/development/2026-05-02_query-intent-search-tuning.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987335.4814,
|
|
"size": 1946,
|
|
"lines": 35,
|
|
"role": "Development Log: Query Intent Search Tuning",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/development/2026-05-02_remove-local-template-replies.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987335.4814,
|
|
"size": 1074,
|
|
"lines": 25,
|
|
"role": "Development Log: Remove Local Template Replies",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/development/2026-05-02_second-brain-trace-quality-tuning.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987336.4841,
|
|
"size": 1467,
|
|
"lines": 26,
|
|
"role": "Development Log: Second Brain Trace Quality Tuning",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/development/2026-05-03_connectai_project_knowledge_overview.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987336.988,
|
|
"size": 4787,
|
|
"lines": 121,
|
|
"role": "Astra Project Knowledge Overview",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/development/2026-05-05_volumes-data-project-antigravity-connectai-오늘-많은-것을-업데이트했어-많_implementation.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987337.4993,
|
|
"size": 1858,
|
|
"lines": 22,
|
|
"role": "Development Log: /Volumes/Data/project/Antigravity/ConnectAI 오늘 많은 것을 업데이트했어. 많이 고친것 같지만 그럼에도 불구하...",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/development/2026-05-05_volumes-data-project-antigravity-connectai-이-프로젝트-분석해줘-volum_implementation.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987337.4993,
|
|
"size": 1770,
|
|
"lines": 23,
|
|
"role": "Development Log: /Volumes/Data/project/Antigravity/ConnectAI 이 프로젝트 분석해줘./Volumes/Data/project/An...",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/development/2026-05-05_volumes-data-project-antigravity-connectai-이-프로젝트-분석해줘_implementation.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778028987338.1978,
|
|
"size": 1749,
|
|
"lines": 22,
|
|
"role": "Development Log: /Volumes/Data/project/Antigravity/ConnectAI 이 프로젝트 분석해줘.",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/development/2026-05-12_volumes-data-project-antigravity-connectai-분석하고-부족한-부분이나-개선이_implementation-2.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778664139929.635,
|
|
"size": 1597,
|
|
"lines": 22,
|
|
"role": "Development Log: /Volumes/Data/project/Antigravity/ConnectAI 분석하고 부족한 부분이나 개선이 필요한 부분을 알려주면 좋겠어.",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/development/2026-05-12_volumes-data-project-antigravity-connectai-분석하고-부족한-부분이나-개선이_implementation-3.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778664139930.2983,
|
|
"size": 1663,
|
|
"lines": 22,
|
|
"role": "Development Log: /Volumes/Data/project/Antigravity/ConnectAI 분석하고 부족한 부분이나 개선이 필요한 부분을 알려주면 좋겠어.",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/development/2026-05-12_volumes-data-project-antigravity-connectai-분석하고-부족한-부분이나-개선이_implementation-4.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778664139930.8157,
|
|
"size": 1739,
|
|
"lines": 24,
|
|
"role": "Development Log: /Volumes/Data/project/Antigravity/ConnectAI 분석하고 부족한 부분이나 개선이 필요한 부분을 알려주면 좋겠어.",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/development/2026-05-12_volumes-data-project-antigravity-connectai-분석하고-부족한-부분이나-개선이_implementation.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778664139931.329,
|
|
"size": 706,
|
|
"lines": 22,
|
|
"role": "Development Log: /Volumes/Data/project/Antigravity/ConnectAI 분석하고 부족한 부분이나 개선이 필요한 부분을 알려주면 좋겠어.",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/development/2026-05-13_volumes-data-project-antigravity-connectai-이-프로젝트-작업할거야_implementation.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778720117403.2517,
|
|
"size": 1012,
|
|
"lines": 22,
|
|
"role": "Development Log: /Volumes/Data/project/Antigravity/ConnectAI 이 프로젝트 작업할거야",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/development/2026-05-13_너는-분석-요청하거나-내가-작업-요청을-할때-connectai-architecture-md-문서를-참고하고-_implementation.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778720117403.2517,
|
|
"size": 1760,
|
|
"lines": 22,
|
|
"role": "Development Log: 너는 분석 요청하거나 내가 작업 요청을 할때 connectai architecture.md 문서를 참고하고 작업을 하나?",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/development/2026-05-14_reflector-에이전트가-1인-기업-에이전트-목록에는-안보이는데_implementation.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778720474901.9106,
|
|
"size": 1519,
|
|
"lines": 24,
|
|
"role": "Development Log: REFLECTOR 에이전트가 1인 기업 에이전트 목록에는 안보이는데",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/development/2026-05-16_astra-google-calendar-oauth-연결_implementation-2.md": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453847.7014,
|
|
"size": 1252,
|
|
"lines": 22,
|
|
"role": "Development Log: Astra: Google Calendar OAuth 연결",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/development/2026-05-16_astra-google-calendar-oauth-연결_implementation.md": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453848.7056,
|
|
"size": 1289,
|
|
"lines": 22,
|
|
"role": "Development Log: Astra: Google Calendar OAuth 연결",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/development/2026-05-16_astra-office가-아직은-많이-부족한것-같은데-어떻게-하면-트랜디하고-재미있는-볼거리가-될-수-있을지_implementation.md": {
|
|
"mtimeMs": 1779065453849.6394,
|
|
"size": 1772,
|
|
"lines": 22,
|
|
"role": "Development Log: astra office가 아직은 많이 부족한것 같은데 어떻게 하면 트랜디하고 재미있는 볼거리가 될 수 있을지. 개선점 줄 수 있어?",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/development/2026-05-22_e-wiki-connectai-이-프로젝트가-너의-프로젝트인데-단순히-cloud-base-ai-model을-_implementation.md": {
|
|
"mtimeMs": 1779412633314.1108,
|
|
"size": 1638,
|
|
"lines": 22,
|
|
"role": "Development Log: E:\\Wiki\\connectai 이 프로젝트가 너의 프로젝트인데, 단순히 cloud base ai model을 사용하는 것과 너를 사용하는 것이...",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/discussions/2026-05-13_volumes-data-project-antigravity-connectai-이-프로젝트-작업-할-거야.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778720117404.2578,
|
|
"size": 668,
|
|
"lines": 16,
|
|
"role": "Discussion: /Volumes/Data/project/Antigravity/ConnectAI 이 프로젝트 작업 할 거야.",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/discussions/2026-05-13_volumes-data-project-antigravity-connectai-이-프로젝트-작업할거야.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778720117405.2607,
|
|
"size": 667,
|
|
"lines": 16,
|
|
"role": "Discussion: /Volumes/Data/project/Antigravity/ConnectAI 이 프로젝트 작업할거야",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/discussions/2026-05-13_volumes-data-project-antigravity-connectai-이-프로젝트-하위-폴더-포함해서.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778720117405.2607,
|
|
"size": 736,
|
|
"lines": 16,
|
|
"role": "Discussion: /Volumes/Data/project/Antigravity/ConnectAI 이 프로젝트 하위 폴더 포함해서 딥 리서치 해줘. 최적화 할 부분...",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/discussions/2026-05-13_volumes-data-project-antigravity-connectai-이-프로젝트를-작업할거야.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778720117406.7637,
|
|
"size": 735,
|
|
"lines": 16,
|
|
"role": "Discussion: /Volumes/Data/project/Antigravity/ConnectAI 이 프로젝트를 작업할거야.",
|
|
"imports": []
|
|
},
|
|
"docs/records/ConnectAI/discussions/2026-05-14_최성연-알아-칼리버스에서-근무한데.md": {
|
|
"mtimeMs": 1778733596076.9204,
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|
"size": 1297,
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"lines": 16,
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"role": "Discussion: 최성연 알아? 칼리버스에서 근무한데",
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"imports": []
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},
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"docs/records/ConnectAI/discussions/2026-05-22_e-wiki-connectai-git에-커밋하고-푸쉬해줘.md": {
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"size": 745,
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"lines": 16,
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"role": "Discussion: E:\\Wiki\\connectai git에 커밋하고 푸쉬해줘.",
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},
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"docs/records/ConnectAI/planning/2026-05-02_project-chronicle-guard.md": {
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"role": "Feature Plan: Project Chronicle Guard",
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},
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"docs/records/ConnectAI/planning/2026-05-02_second-brain-trace-mode.md": {
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"size": 1503,
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"role": "Feature Plan: Second Brain Trace Mode",
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"imports": []
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},
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"docs/records/ConnectAI/planning/2026-05-13_connectai-architecture-문서-최신화-해줘.md": {
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"role": "Feature Plan: Connectai architecture 문서 최신화 해줘.",
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},
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"docs/records/ConnectAI/planning/2026-05-13_상세하게-아키텍처-기준으로-설명해줘.md": {
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"role": "Feature Plan: 상세하게 아키텍처 기준으로 설명해줘.",
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|
},
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"docs/records/ConnectAI/planning/2026-05-13_지금-connectai-architecture-md-문서-내용-중-업데이트가-필요한-부분이-있는지-확인해줘-.md": {
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"role": "Feature Plan: 지금 connectai architecture.md 문서 내용 중 업데이트가 필요한 부분이 있는지 확인해줘. 그러고 최신화해줘. 너가 분석해",
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},
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"docs/records/ConnectAI/project-profile.md": {
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"role": "Project Profile",
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"docs/records/ConnectAI/README.md": {
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"role": "Astra Project Chronicle Records",
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"docs/records/ConnectAI/timeline.md": {
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"role": "Project Timeline",
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"docs/refactoring_roadmap.md": {
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"role": "🛠️ ConnectAI 아키텍처 리팩토링 로드맵",
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"docs/TELEGRAM_REMOTE_EXECUTION_PLAN.md": {
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"role": "Telegram Remote Execution 기획서",
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"docs/UX_UI_Consistency_Guidelines.md": {
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"role": "UX/UI Consistency Guidelines",
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