d206293a19
영상(주식단테 시리즈) 기준을 /stocks discover에 정량 매핑: v2.2.160: - 저평가 키워드 2단계 추가 (PBR ≤ 1.0 = 저평가, ≤ 0.7 = 초저평가) - 정렬 타이브레이커: 통과 키워드 수 desc → PBR asc - 224회복 보너스 (가격 only): MA224 돌파 + 최근 30일 중 5일+ 아래에 머문 적 - yahooClient: fetchYahooHistory + evalMa224Recovery 신설 v2.2.161: - 224회복 거래량 검증 추가 (최근 5일 평균 ≥ 60일 평균 × 1.2) — 거짓 돌파 필터 - 신규 낙폭과대 키워드: 1년 고점 대비 -25% AND 60일 저점에서 +10% - yahooClient: YahooHistory에 volumes, evalDropRecovery 신설 chronicle: ADR-0025 추가. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
126 KiB
126 KiB
Astra Patch Notes
v2.2.161 (2026-05-22)
📈 /stocks discover — 낙폭과대 키워드 + 224회복 거래량 확인
- 신규
낙폭과대키워드 (evalDropRecovery): 영상(주식단테 "이미 빠진 종목 + 바닥 찍고 회복")의 정량화. 현재가 ≤ 1년 최고가 × 0.75(25%↓) AND 현재가 ≥ 60일 최저가 × 1.10(저점에서 10%↑) →낙폭과대+1. 224회복(추세 전환)과는 다른 각도 — 안전마진 + 반등 초입. 224회복거래량 확인 강화 (evalMa224Recovery): 기존 가격 조건에 더해 최근 5일 평균 거래량 ≥ 60일 평균 × 1.2 요구. 거짓 돌파(일시적 가격 튐) 필터. 거래량 데이터 부족 시 가격 조건만으로 판정(폴백).- 추가 API 비용 없음 —
fetchYahooHistory가 이미 1년 일봉을 가져오므로 거래량·1년 max·60일 min 계산만 추가. - 결과 표시 예:
통과 (5): ROE, 수익성, 저평가, 224회복, 낙폭과대. - 신규 패키징:
astra-2.2.161.vsix.
v2.2.160 (2026-05-22)
📈 /stocks discover — 저평가(PBR↓) 강조 + 224일선 회복 패턴 추가
- 저평가 2단계 키워드 (stockDiscovery.ts:evaluateKeywords): 기존
PBR(≤1.5)는 유지. 추가로 PBR ≤ 1.0 =저평가, PBR ≤ 0.7 =초저평가. PBR 낮을수록 점수 자체가 +1~2 가산. - PBR 오름차순 타이브레이커: 정렬 = 통과 키워드 수 desc → 동점 시 PBR asc. 같은 점수면 저평가 종목이 위로.
- 224일선 회복 보너스 (
224회복): 영상(주식단테 "224일선 안착 = 추세 전환") 기준 정량화. 1차 통과 후보에 한해 Yahoo 1년 일봉 fetch → 현재 종가 ≥ 오늘 MA224 AND 최근 30거래일 중 5일 이상 MA224 아래에 머문 적 있으면224회복키워드 +1. 회복 직후 추세 전환 신호인 종목이 자연스럽게 상위로. - 신규 모듈 (yahooClient.ts):
fetchYahooHistory(1년 일봉),fetchAllHistories(배치, 1초/심볼 throttle),evalMa224Recovery(rolling MA224 + 회복 판정). - 비용: 1차 통과 후보(보통 20
50개)에만 시세 fetch → +2050초 추가. 전체 1차후보엔 안 돌림. - 신규 패키징:
astra-2.2.160.vsix.
v2.2.159 (2026-05-22)
📦 재패키징 — 다른 머신의 2.2.158 코드 + chronicle 갱신을 이 머신 설치본으로 빌드
- 소스 변경 없음.
git pull로 받은 2.2.158 작업 트리(다른 머신의 v2.2.64~2.2.158 누적 작업 — LM Studio 발견·로그·CSP·chunked writer·info prompt 강화·답변 포맷 정리·god-file 분해·Stocks·대화 연속성 등)를 이 머신용.vsix로 패키징. - 신규 패키징:
astra-2.2.159.vsix.
v2.2.72 (2026-05-23)
⚡ LM Studio 통신 hardening + 속도 부스트 팩
한 turn 에 두 라운드 작업을 묶었다. (A) 통신 경로 안전망 9건 + (B) 속도 개선 4건.
(A) 통신 hardening
- Sampling parity SDK ↔ REST. 기존엔
topP/topK/minP/repeatPenalty가 SDK 경로에만 적용 → 핸들이 죽어 REST 로 fallback 되면 한글 토큰 깨짐(붕괴→붕점) 재발. 공유LmStudioSampling+samplingToRestBody로 두 경로가 동일 값을 보내도록 통일. Ollama 도options.{top_p,top_k,min_p,repeat_penalty}로 같이 받음. - 신규 설정:
g1nation.lmStudio.sampling.{topP=0.9, topK=20, minP=0.05, repeatPenalty=1.1}+g1nation.lmStudio.statsInBudget=true. - prediction.stats UI 노출. 매 turn 끝나면 ctx-badge 에
… · 32.1 tok/s · TTFT 0.40s표시 (SDK 경로만). 툴팁에 출력 토큰 수 / 총 시간 / stopReason 도 추가. - listDownloaded TTL 캐시 (60s). 사이드바 드롭다운 열 때마다 LM Studio 디스크 walk 하던 호출을 캐싱. 빈 결과는 캐싱 안 함 (방금 켠 LM Studio 가리는 회귀 방지).
setBaseUrl/invalidateCaches()가 캐시 초기화. - Empty-response 복구 일원화.
LMStudioStreamer.stream()의 attempt-2 retry 가 dead-handle 에러뿐 아니라 "에러 없이 0 token" 케이스도 다룸. agent.ts 의 중복된 handle-reset retry 블록 (~30 LOC) 삭제. REST fallback 은 유지. - handle-dead 패턴 확장.
channel closed,WebSocket (is not open|closed|disconnected),Connection (lost|reset|closed),ECONNRESET,socket hang up추가. httpToWebSocketUrlpath 정리./api/v0,/api/v1,/v1,/api를 loop 으로 unwind —http://host/api/v0→ ws root 까지 한 번에.- service-down 조기 break.
createStreamingRequest가error.cause.code === 'ECONNREFUSED' | 'ENOTFOUND' | 'EAI_AGAIN'감지 시 attempt/variant/candidate 루프 즉시 종료. 12회 fetch → 1회 → 사용자 에러 ~1s. - callAgent cutoff warn. sub-agent SDK 호출도
stopReason검사 →/maxPredicted|context|truncat/매칭 시 logError. 잘린 specialist 출력이 silently pipeline 을 오염시키는 거 방지.
(B) 속도 부스트
- Speculative decoding. 신규 설정
g1nation.lmStudio.draftModel(빈 값 = OFF). 작은 draft 모델 (e.g.gemma-2b-it) 지정 시 large 모델 1.5~3× throughput.ChatStreamRequest.draftModel→ SDKrespond({draftModel}). main 모델 load 직후 lifecycle 이unstable_preloadDraftModel호출해 cold-load 비용 제거. ctx-badge 에spec 68%accept-ratio 표시 (60%+ healthy, 30% 미만 = draft 가 잘못 골라 오히려 느려질 수 있음). - Load-time 옵션 (8개).
client.load()가LMStudioLoadConfig받아LLMLoadModelConfig(GPUSetting 래퍼 포함) 으로 SDK 에 전달.g1nation.lmStudio.load.flashAttention(true) — long-context 10~20%g1nation.lmStudio.load.gpuOffloadRatio("max" | "off" | 0-1)g1nation.lmStudio.load.offloadKVCacheToGpu(true)g1nation.lmStudio.load.keepModelInMemory(true) — swap-out 방지g1nation.lmStudio.load.useFp16ForKVCache(false) — KV-cache 메모리 반감 (VRAM 빠듯할 때)g1nation.lmStudio.load.evalBatchSize(0 = 엔진 default) — prefill 속도
liveStreamTokens기본 → true (← false). TTFT 체감 향상 — sanitize +streamReplace가 생성 끝에 최종 답변으로 교체하므로 control token 노출은 잠깐만 가능. (memory 의 "sanitize-before-post handles the leak" 가 근거)
시스템 프롬프트 KV-cache (item 1+5): 조사 결과 현재 ordering (stable head → [CONTEXT] body → stable tail) 이 이미 prefix-cache 친화적이라 코드 변경 없음. 단, agent persona-first 배치는 small-model anchoring 우선으로 유지 — KV-cache 잠재 이득보다 답변 품질이 우선.
Touched: src/{config,agent,extension}.ts, src/lmstudio/{client,streamer,lifecycleManager}.ts, media/sidebar.js, package.json (12개 신규 설정 + liveStreamTokens default flip), 2개 test FakeClient 에 listDownloadedCached stub. 401/401 jest 통과 · tsc clean · esbuild 2.9MB.
신규 패키징: astra-2.2.72.vsix.
v2.2.71 (2026-05-23)
📦 자동 기록 줄 전체를 도구 ▾ 메뉴 안으로 이동
- 요청 명확화: v2.2.70 에서 토글만 도구 메뉴에 추가했는데, 사용자가 원했던 건 사이드바 하단의 records-line ("● 자동 기록 · filename · 기록 ▾") 줄 전체 를 도구 메뉴 안으로 옮기는 것.
- 수정:
media/sidebar.html의<div class="records-line">통째로 삭제. 그 안에 있던 모든 요소 (자동 기록 status, recordsLatest, chronicleRecordSel, openChronicleRecordBtn, refreshChronicleRecordsBtn, openDesignerBtn) 를 도구 ▾ 드롭다운 안으로 흡수. 도구 메뉴는hdr-menu-wide로 변경. - 새 메뉴 레이아웃: 도구 ▾ 클릭 시
- "자동 기록" 섹션 — 토글 / 최근 저장 기록 status / 기록 selector / 선택 기록 열기 / 새로고침 / 폴더 열기
- "도구" 섹션 — 근거 추적 JSON 보기 / 원본 답변을 두뇌에 저장 / 두뇌 동기화
- JS 안전성: 모든 element ID 는 유지했으므로 기존 sidebar.js 핸들러는 그대로 작동.
renderChronicleAutoToggle만 살짝 수정 — chronicleAutoStatus 가 이제 자식 (status-dot · recordsLatest) 을 가진 컨테이너라textContent직접 할당이 자식을 지우는 회귀를 막기 위해 opacity / title 만 갱신하도록 변경. - 사이드바 공간: records-line 줄 한 줄 제거 → context bar 와 chat 본문 사이 noise 감소.
- 신규 패키징:
astra-2.2.71.vsix.
v2.2.70 (2026-05-23)
🎚 자동 기록 On/Off 토글 (도구 메뉴)
- 추가: 사이드바 records-line 의 "자동 기록" 표시를 끄고 켤 수 있는 토글. 위치는 도구 ▾ 드롭다운 첫 항목 (
자동 기록: 켜짐 / 꺼짐). - 신규 설정:
g1nation.chronicleAutoRecord(기본true). 토글 클릭 시 즉시 VS Code Global 설정에 영구 저장 — 다음 세션에도 유지. - gating:
_autoWriteChronicleAfterPrompt진입 시getConfig().chronicleAutoRecord === false면 early return. 자동 저장만 멈추고, 수동 기록 (도구 메뉴의 다른 기록 항목,/wiki등) 은 그대로 동작. - UI 피드백: OFF 일 때 records-line 의 "자동 기록" 라벨이 "자동 기록 (꺼짐)" + dim opacity, 최근 기록 라벨도 dim 처리해 한눈에 상태 파악. 클릭 반응성을 위해 낙관적 갱신 후 서버 응답으로 보정.
- 메시지: 신규 webview ↔ extension 메시지
setChronicleAutoRecord/getChronicleAutoRecord/chronicleAutoRecordStatus.chronicleHandlers.ts에서 라우팅. - 신규 패키징:
astra-2.2.70.vsix.
v2.2.69 (2026-05-23)
💾 대화 히스토리 — 슬라이딩 윈도우 + 모드 전환 bridge
- 현황 확인: "히스토리 전역 단일 관리" 요구는 이미 충족 —
AgentExecutor.chatHistory단일 인스턴스이며 에이전트/회사/멀티에이전트 모드 전환은 history 를 비우지 않는다. 명시적/newChat이나 세션 삭제 때만 reset. - 수정 1 — sliding window 요약. 기존
trimHistoryToBudget은 오래된 메시지를 단순히[이전 대화 N개 ... 생략됨]count 마커로 대체 → 모델이 "이전에 무슨 얘기를 했는지" 모름. 이제는 dropped 메시지 배열을 marker factory 로 같이 넘기고, agent.tsbuildDroppedHistorySummary()가 추가 LLM 호출 없이 heuristic 으로 (a) 각 user prompt 첫 문장 (b) 각 assistant 답변 첫 문장 (R1 conclusion-first 가정) 만 뽑아U1: ... / A1: ... / U2: ...형식의 한 system 메시지로 압축. 8턴 이상이면 가장 오래된 절반은 한 줄로 축약. - 수정 2 — 모드 전환 bridge.
AgentExecutor._lastModeSignature로 (agent skill, multiAgent, company mode, brain) 의 해시를 추적. handlePrompt 진입 시 직전 값과 다르면 system prompt 에[MODE TRANSITION BRIDGE] 이전 모드 / 현재 모드 / 직전 대화 주제한 블록을 끼움. chatHistory 는 그대로라 사용자에겐 대화 연속이고, 모델은 새 페르소나/포맷을 따르면서도 직전 맥락을 잊지 않는다.clearHistory/resetConversation에서 signature 도 함께 초기화해 새 세션 첫 메시지에 spurious bridge 가 끼지 않게 함. - 시그니처 변경:
trimHistoryToBudget의makeMarker가(droppedCount, droppedMessages)두 인자를 받는다. 호출부 (agent.ts) 와 단위 테스트 (contextManager.test.ts) 갱신. - 신규 패키징:
astra-2.2.69.vsix.
v2.2.68 (2026-05-23)
📐 답변 형식 — 7개 hard rules
- 변경: 답변 포맷 규칙을 사용자가 지정한 7개 hard rule 로 전면 교체. 기존 "긴 답변엔 핵심 요약 블록 + 상세 설명 + 제안" 의 3-section 템플릿은 폐기.
- R1. 첫 문장에 결론 (no 인삿말, no "분석해보겠습니다", no "핵심 요약" 라벨)
- R2. 섹션 최대 3개
- R3. 같은 내용을 두 번 말하지 않는다
- R4. 볼드는 전체 답변에서 3개 이하
- R5. 추가 정보 없이 판단 가능하면 바로 실행
- R6. 질문은 1개만 — (a) 방향이 두 갈래로 갈리고 사용자 의도를 알 수 없을 때, 또는 (b) 비가역 작업 직전
- R7. 추측 가능하면 추측+실행하되 가정 한 줄 명시 ("가정: ...")
- 적용 범위: 단일 에이전트 경로 (
BASE_SYSTEM_PROMPT [OUTPUT FORMAT]) + 멀티 에이전트 최종 단계 (SynthesizerAgentpersona) 양쪽에 동일 규칙 주입. 두 경로 모두 같은 형식으로 답변하도록 보장. - 부수 정리:
[FOLLOW-UP QUESTION RULES]섹션은 R6 에 흡수돼 제거.[ENGINEERING STANCE]의 "Give the verdict first, then explain tradeoffs" 도 R1 과 중복이라 정리. - 신규 패키징:
astra-2.2.68.vsix.
v2.2.67 (2026-05-23)
🧠 두뇌 추가/수정/삭제 정상화
- 문제: v2.2.66 이후 신고된 두 가지 회귀.
- 두뇌 "추가" 후 dropdown 에 새 brain 이 들어가긴 하는데 선택된 표시는 마지막 옵션인
+ Add New Brain...으로 굳어버림 → 사용자에겐 "이름이 add new brain 으로 바뀜" 으로 보임. - 그 상태에서 "수정"/"삭제" 버튼이 침묵 — 클릭해도 아무 일 안 일어남.
- 두뇌 "추가" 후 dropdown 에 새 brain 이 들어가긴 하는데 선택된 표시는 마지막 옵션인
- 원인 1 — selected 적용 순서: brainProfiles 핸들러가
option.selected = true를appendChild직전에 거는 패턴이라 일부 Chromium webview 가 무시. 결과적으로 dropdown selectedIndex 가 마지막 옵션 (+ Add New Brain...) 에 머무름. - 원인 2 —
brainSel.value === 'new'잠금: 사용자가 dropdown 의+ Add New Brain...옵션을 직접 클릭하거나, 폴더 선택 모달을 취소하면brainSel.value가'new'로 굳어버림. 수정/삭제 버튼 onclick 첫 줄if (brainSel.value === 'new') return;가 silently early-return → 수정 안 됨. - 수정 1 — selected 적용 순서 변경. 옵션을 다 넣은 후에
brainSel.value = activeBrainId로 한 번에 selection 적용. appendChild 전o.selected = true패턴 제거. 이전에'new'로 굳어있던 값도 확실히 덮어쓴다. - 수정 2 — 'new' 클릭 즉시 복원.
brainSel.onchange가'new'를 감지하면addBrain메시지를 보냄과 동시에 dropdown 을 직전 유효 선택(brainSel.dataset.lastSelected)으로 즉시 되돌림. 사용자가 폴더 선택을 취소해도 dropdown 이'new'로 굳지 않는다. - 수정 3 — Edit/Delete 폴백. 두 버튼이 만약 dropdown 이
'new'인 순간에도 작동하도록 직전 유효 선택 또는 첫 실제 옵션으로 폴백. 더 이상 silent early-return 없음. - 신규 패키징:
astra-2.2.67.vsix.
v2.2.66 (2026-05-23)
🧠 두뇌(지식 폴더) 드롭다운 회귀 수정
- 문제: 사이드바 컨텍스트 바의 두뇌 선택자가 갑자기
+ Add New Brain...하나만 보이는 상태. readyBar 에는Brain 5407처럼 brain 자체는 정상 인식되는데 dropdown 만 빔. - 원인 추정: webview 의
ready핸드셰이크 체인 (_sendBrainStatus → _sendBrainProfiles → _sendSessionList → _sendModels → _sendChronicleProjects → _restoreActiveSessionIntoView → _sendReadyStatus) 도중 한 단계가 throw 하면 그 뒤가 통째로 안 도는 구조. 또는 빈 profiles 배열 메시지가 한 번이라도 도착하면 기존 dropdown 옵션을 그대로 비워버리는 핸들러. - 수정 1 — sidebar.js 방어:
brainProfiles메시지의profiles가 빈 배열/undefined 이면 기존 dropdown 옵션을 보존하고 warn 로그만 남긴다. 잘못된 상태로 옵션을 0개로 만들어+ Add New Brain...만 남기는 회귀 차단.case블록을{...}scope 로 감싸 향후 const 명 충돌도 예방. - 수정 2 — 초기 setup 이중 보장: sidebarProvider.ts view 생성 시점에
_restoreActiveSessionIntoView+_sendReadyStatus외에_sendBrainProfiles/_sendAgentsList/_sendModels도 직접 한 번 푸시. 'ready' 체인이 깨져도 dropdown 은 살아 있음. - 수정 3 — 진단 로그:
_sendBrainProfiles가 호출될 때마다profiles=N activeBrainId=X를 logInfo. 재발 시 Output → Astra 채널만 보면 원인 즉시 판별. - 신규 패키징:
astra-2.2.66.vsix.
v2.2.65 (2026-05-23)
🧼 마크다운 마커 2차 sanitize — enforcer 재주입까지 차단
- 문제: v2.2.64 에서
stripMarkdownFormatting을cleanedVisible(모델 raw 출력 직후) 에만 적용했는데, 그 이후 단계인enforceLocalPathReviewAnswer가 sanitize 된 답변 앞에## 경로 확인 결과헤더를 하드코딩으로 다시 prepend → 화면에는 마커가 그대로 노출.## 간단 요약,## 강점,## 근거,## 다음 액션등 ~20곳에서 같은 패턴. - 수정:
agent.tsfinalAssistantContent(webview / chatHistory 에 들어가는 진짜 최종 문자열) 단계에 sanitizer 2차 패스를 추가. 1차(모델 출력) + 2차(enforcer 출력) 이중 방어로 어떤 코드 경로에서##/**가 prepend 되어도 디스플레이 직전에 모두 벗겨진다. - 신규 패키징:
astra-2.2.65.vsix.
v2.2.64 (2026-05-23)
🪶 Plain-text 출력 + 긴 답변 강제 요약
- 문제: 작은 로컬 모델이 학습된 습관으로
## 다음 한 수,**강조 마커를 그대로 노출. 어떤 답변엔 라벨만 있고 본론으로 곧장 들어가서 사용자가 현황을 빠르게 파악하기 어려움. - 수정 1 — 후처리 sanitizer.
responseRecovery.ts에stripMarkdownFormatting(text)추가. 코드 블록/인라인 코드는 보존하고 줄 시작#{1,6}\s+헤더 마커,**bold**/__bold__, 단일*강조*, blockquote>, asterisk 불릿*만 제거. 라벨 텍스트(핵심 요약,다음 한 수)는 그대로 유지. - 수정 2 — Synthesizer 강제 규칙. Synthesizer 페르소나에
[FORMAT — PLAIN TEXT ONLY, NO MARKDOWN]블록과[STRUCTURE]블록 추가. 답변이 ~4문장 /400자 를 넘으면 반드시4 bullets)을 답변 맨 앞에 넣는다. 짧은 답변은 그대로.핵심 요약블록(2 - 수정 3 — BASE_SYSTEM_PROMPT 정비. 기존
[OUTPUT FORMAT]의## 핵심 요약,## 상세 설명같은 마크다운 헤더 예시 → bare label (예:핵심 요약) 로 교체.[STRICT GLOBAL RULES]에[NO MARKDOWN MARKERS]명문화. 단일 에이전트 경로도 plain text 출력. - 수정 4 — review-evaluation 가이드 정비.
1. ## 한 줄 판단같은 markdown-prefix 라벨 →1) 한 줄 판단으로 교체. 마크다운 마커가 prompt 단계에서 모델에 학습되지 않도록. - 수정 5 — Drafter 페르소나 정비. 섹션 라벨도 plain text. Synthesizer가 받는 입력이 깨끗해야 최종 출력도 깨끗.
- 양쪽 경로 적용. 단일 에이전트(
agent.tsline ~1189) + multi-agent (finalReport직전) 두 곳 모두에서outputFormat === 'plain'이면 sanitizer 통과.chatHistory에도 정제본만 저장 → 다음 턴 컨텍스트에서 마커가 재학습되지 않음. - 신규 설정:
g1nation.outputFormat(plain기본 /markdownopt-out).
🧩 5단계 파이프라인 (Planner → Researcher → Reflector → Drafter → Synthesizer) + 깔끔한 스트림
- 문제: 작은 로컬 모델(예: gemma 4 e2b/e4b)이 컨텍스트 한계 때문에 한 번에 답을 끝내려다 EOS/잘림 발생. 또 multi-agent 모드일 때 채팅 본문에
> **[Planner]** ...같은 단계 메시지가 본문에 섞여 사용자에게 답답함. 일부 응답에서<|channel|>thought ...같은 control token이 짧게 노출. - 수정 1 — Synthesizer 단계 추가 (5번째). Drafter(=기존 Writer)가 1차 초안만 빠르게 생성하고, Synthesizer가 작은 draft만 받아 도입 한 줄·섹션 흐름·결론을 정리. 입력이 가벼워 작은 모델로도 한 번에 처리 가능. 신규 클래스
SynthesizerAgent(src/agents/factory.ts),AgentEngine생성자 4번째 파라미터,PipelineStage에synthesizer추가. - 수정 2 — 자동 발동 확장. 기존 트리거는 prompt > 180자 + 키워드일 때만 → 작은 모델일 때도 single-agent 로 가다 폭사. 신규
g1nation.workflow.multiAgentMode(auto/always/off) 에서auto기본값: (a) 모델 ≤4B (b) prompt 가 컨텍스트의 30% 이상 (c) "코드 리뷰/심층 분석/보고서" 등 키워드 (d) 사용자가multiAgentEnabled명시적 ON — 중 하나만 만족해도 5단계 발동. 인사·12자 미만 prompt 는 제외. - 수정 3 — 단계 메시지를 채팅 본문에서 분리. 진행 상태(
> **[Researcher]** ...)를 채팅 버블에 흘리던 코드 제거. 대신 신규 webview messageworkflowStage가 사이드바 상단의statusLabel + thinkingBar한 줄에만 표시 → "생각 단계가 본문에 계속 보임" 답답함 제거. 라벨도① 계획 → ② 자료 수집 → ③ 자기 검증 → ④ 초안 작성 → ⑤ 최종 정리한국어 + 번호로 통일. - 수정 4 — 라이브 토큰 스트리밍 기본 OFF. 신규
g1nation.liveStreamTokens(기본false): 토큰을 내부에서만 누적하고extractVisibleFinalsanitize 끝난 최종 답변만 한 번에 표시 → Harmony<|channel|>thought/<think>마커가 잠시라도 화면에 노출되는 누설 원천 차단.true로 두면 legacy 라이브 스트리밍 복원. - 신규 설정 4개:
g1nation.workflow.synthesizerEnabled(기본 true),g1nation.workflow.multiAgentMode(auto/always/off, 기본 auto),g1nation.workflow.autoCtxFractionThreshold(기본 0.30),g1nation.liveStreamTokens(기본 false). - 소프트 페일 보장: Synthesizer가 빈 출력/예외를 내도 미션을 막지 않고 Drafter 초안을 그대로 최종 답변으로 사용. Reflector와 동일한 패턴.
- 신규 패키징:
astra-2.2.64.vsix.
v2.2.63 (2026-05-22)
🎚️ 한국어 오타 최소화 — 채팅 Temperature 설정 + anti-glitch 샘플링
- 문제: 채팅 분석 답변에 한국어 오타(
붕괴→붕점,핵심→핵점,텍스트→텍록)가 잦음. 토큰 단위 샘플링 glitch. - 원인: 메인 채팅 경로가
temperature 0.7(창작용)에top_p·top_k·min_p·repeat_penalty를 하나도 안 보냄. 2.2.54의 anti-glitch 샘플링은 슬래시 명령에만 적용돼 있었음. - 수정 1 — 채팅 샘플링 강화. LM Studio SDK 호출에
topP 0.9·topK 20·minP 0.05·repeatPenalty 1.1추가. 저확률 오답 토큰을 잘라내 한 글자 오류·더듬음(것입니다서입니다)을 억제. - 수정 2 — 채팅 기본 temperature 0.7 → 0.3. 분석·업무형 답변에서 오답 토큰 채택을 크게 줄임.
- 신규 설정
g1nation.chatTemperature(기본 0.3, 0~2). Astra Settings 패널 '고급' 섹션에서 조절 가능 — 낮출수록 오타·환각이 줄고 안정적, 높일수록 표현이 다양. - 한계:
붕점처럼 멀쩡한 한글 두 글자로 보이는 깨짐은 사후 교정이 불가 — 근본 해결은 양자화 등급 상향(Q4→Q6/Q8) 또는 한국어가 강한 모델 사용. - 신규 패키징:
astra-2.2.63.vsix.
v2.2.62 (2026-05-22)
🧹 모델 출력 붕괴(degeneration) 방어 — 가독성 보호
- 문제: 긴 세션의 분석 답변에서 ①같은 분석이 통째로 두 번 생성됨 ②밑줄
___수백 개 등 문자 벽 ③(Note: I am acting as ...)메타 노트 반복 ④내부 지시문Candidate records for this discussion...누출 ⑤[핵심 확인 질문]·(질문 의도: …)누출. 마크다운/테이블이 깨져 렌더링 불가. - 원인: 소형 로컬 모델이 긴 컨텍스트에서 붕괴. 특히 auto-continuation이 "이어서 쓰라"는 지시를 무시하고 답변을 처음부터 재생성 →
mergeContinuationParts가 중복을 못 걸러 통째로 이어 붙임. - 수정 1 — 재시작 감지. continuation 결과가 기존 답변과 같은 도입부로 시작하면(앞부분 12자+ 일치) "이어쓰기"가 아닌 "재시작"으로 판정해 버림. 분석이 두 번 나오는 문제 제거.
- 수정 2 — degeneration 정리 패스. 최종 출력에서 문자 벽(같은 기호 8개+),
(Note: …)메타 노트,Candidate records…내부 지시문,(질문 의도: …)·[핵심 확인 질문]누출, 연속 중복 문단을 제거. 모델이 붕괴해도 답변은 읽을 수 있게 유지. - 한계: 한글-한글 토큰 깨짐(
붕괴→붕점,핵심→핵점)은 멀쩡한 단어처럼 보여 탐지 불가 — 이는 모델 자체 한계. 긴 세션에서는/newChat으로 초기화 권장. - 신규 패키징:
astra-2.2.62.vsix.
v2.2.61 (2026-05-22)
🔁 출력 없는 액션엔 2번째 LLM 호출 생략 — "빈 응답" 근본 원인 제거
- 문제:
git 커밋해줘한 번에 LLM이 2번 호출됨 — ①<run_command>액션을 뱉는 호출, ②결과를 정리하는 continuation 호출. 2번째가 빈 응답(eosFound)으로 실패. - 원인:
run_command는 터미널 출력을 캡처하지 않아 대화에 주입하는 내용이 없는데도, ASTRA는 continuation에서 26K+ 토큰 전체 컨텍스트를 다시 실어 "결과를 보고 답하라"는 무의미한 2번째 호출을 함. 빈약한 로컬 모델이 81% 찬 컨텍스트에서 붕괴(첫 토큰부터 EOS). 타이밍 race가 아니라 불필요하게 무거운 2번째 호출이 원인. - 수정: 액션이 모델이 해석할 내용을 실제로 주입했는지(
read_file/list_files/read_brain/read_sheet는 시스템 메시지 주입,run_command·파일 생성/수정/삭제는 주입 없음) 판정. 주입이 없으면 continuation LLM 호출을 생략하고 결정론적 확정 메시지("실행한 작업: …")만 출력. 읽기 계열 액션엔 continuation 유지. - 효과:
run_command·파일 쓰기 후 빈 응답이 사라지고, 더 빠르고(불필요한 26K 토큰 호출 제거) 실제 실행된 명령을 그대로 확인 가능. - 신규 패키징:
astra-2.2.61.vsix.
v2.2.60 (2026-05-22)
🔧 && 명령 체이닝 — 코드 레벨에서 PowerShell 문법으로 자동 변환
- 문제: v2.2.59에서 프롬프트로 "
&&쓰지 말라"고 지시했으나, 모델이 여전히cd ... && git add . && git commit ... && git push를 출력 → PowerShell 5.1에서'&&' 토큰은 올바른 문 구분 기호가 아닙니다파서 오류로 명령 전체가 실행 실패. - 원인: 모든 git/npm 튜토리얼이
&&를 쓰므로, 시스템 프롬프트 규칙만으로는 소형 로컬 모델의&&출력을 신뢰성 있게 막을 수 없음. - 수정:
sanitizeCommand가 터미널로 보내기 직전&&체인을 PowerShell 조건부 체인으로 결정론적 변환.A && B && C→A; if ($?) { B; if ($?) { C } }.$?로 단축 평가(short-circuit)를 보존 — 예:cd실패 시git이 엉뚱한 디렉터리에서 실행되지 않음. 따옴표 안의&&(커밋 메시지 등)는 분리 대상에서 제외. - 이제 모델이
&&를 출력해도 git add/commit/push 다단계 명령이 정상 실행됨. - 신규 패키징:
astra-2.2.60.vsix.
v2.2.59 (2026-05-22)
🩹 긴 대화에서 "빈 응답" 차단 — 출력 토큰 예산 확보
- 문제: 긴 세션(예: 34개 메시지, ~29.6K 토큰)에서 모델이 빈 응답을 반환하고 "AI 엔진이 빈 응답을 반환했습니다 / Output budget: 1,073 tokens" 오류 출력.
- 원인: 대화 기록 압축(
trimHistoryToBudget)이 출력용으로 단 512토큰(minOutputTokens)만 예약했음. 그래서 32K 윈도우가 거의 다 찰 때까지 프롬프트가 자라도록 허용 → 답변에 ~1K 토큰만 남음. gemma 4B-active 같은 소형/MoE 로컬 모델은 이 압박에서 첫 토큰부터 EOS를 뱉어 빈 응답을 냄. - 수정: 기록·시스템 프롬프트를 자르기 전에 실제 답변용 예산(
preferredOutputReserve)을 컨텍스트의 ~10%, 최소 2048토큰 확보(상한은maxOutputTokens)하도록 변경. 이제 프롬프트가 항상 답변 공간을 남기고 잘려, 32K 모델에서도 출력 예산이 3K+ 보장됨.minOutputTokens(512)는 절대 하한 clamp 용도로만 유지. - 추가:
[EXECUTION RULE]에 PowerShell 체이닝 규칙 명시 — 명령 연결은;사용,&&금지(PowerShell 5.1 구문 오류). git add/commit/push 같은 다단계 명령이 터미널에서 정상 실행됨. - 신규 패키징:
astra-2.2.59.vsix.
v2.2.58 (2026-05-22)
📋 답변은 "핵심 요약 먼저, 상세 아래" — 한눈에 들어오는 출력 포맷
- 문제: 답변 내용 퀄리티는 좋으나 분량이 길어 한눈에 안 들어옴. 게다가 요약(
## 요약)이 맨 위가 아니라 맨 아래에 출력되고,## ## 요약처럼 헤딩 접두사가 중복되며, 이미 금지된 "핵심 확인 질문" 섹션이 누출됨. - 원인:
[OUTPUT FORMAT]이 "기술 분석/아키텍처/트러블슈팅/전략 기획일 때만" 3섹션을 쓰라는 모호한 카테고리 게이트라, 일반 상담형 질문에서 모델이 포맷을 제멋대로 해석함. - 수정 1 — 길이 게이트. 카테고리 대신 길이 기준으로 전환: 답변이
4문장을 넘으면 무조건4개, 전체를 관통하는 스캔 가능한 요약)을 맨 위에 출력하고 그 아래## 핵심 요약(불릿 2## 상세 설명. 요약 앞 인트로 문단 금지. 짧은 답변은 헤딩 없이 바로 답변. - 수정 2 — 헤딩 규칙. 모든 마크다운 헤딩은 정확히
##하나로 시작(## ##중복 금지). - 수정 3 — 후속 질문 규칙 강화. 후속 질문은 한 문장·한 줄·라벨 없음. 섹션 헤딩·"질문 의도" 설명·복수 질문 금지 → "핵심 확인 질문" 섹션 누출 차단.
- 신규 패키징:
astra-2.2.58.vsix.
v2.2.57 (2026-05-22)
🚀 실행 요청은 설명 대신 즉시 실행 — [EXECUTION RULE] 추가
- 문제: "E:\Wiki\Datacollect 서버 실행해줘" 같은 요청에 ASTRA가 직접 실행하지 않고,
npm run platform등 추측성 명령·존재하지 않는 포트(8787)·환경변수(GEMINI_API_KEY)를 지어내며 "이렇게 하시기 바랍니다" 식 튜토리얼만 출력했음. - 원인: 시스템 프롬프트의
[LOCAL PATH RULE]이 "review/analysis/debugging"만 다뤄, "실행/구동/시작" 요청에 발동되는 규칙이 전무했음. 모델이 학습 prior대로 산문 설명으로 회귀. - 수정 1 — 프롬프트.
[EXECUTION RULE]신설: 실행/구동/시작/run/start 키워드 → 튜토리얼 금지, 명령을 모르면<read_file>로 package.json을 먼저 읽고 그 다음<run_command>로 실제 스크립트 실행. 추측한 스크립트명·포트·환경변수 단정 금지. Few-shot 예시 1건 포함(작은 로컬 모델의 태그 준수율 향상). - 수정 2 — 경로 경계.
<read_file>/<list_files>가 워크스페이스 안으로만 제한돼 형제 프로젝트(E:\Wiki\Datacollect등)의 package.json을 못 읽던 문제 해결.security.ts가 워크스페이스의 상위 디렉터리 1단계까지 신뢰 루트로 포함(드라이브 루트로는 확장 안 함). 이로써 형제 프로젝트를 읽어 정확한 실행 명령을 찾을 수 있음 → 환각 제거. - 신규 패키징:
astra-2.2.57.vsix.
v2.2.56 (2026-05-22)
⚡ 코드 리뷰 기반 성능·메모리 최적화 (12건, 동작 변경 없음)
- 🔴 브레인 코퍼스 디스크 재읽기 제거.
secondBrainTrace는 메시지마다 브레인 전체를 디스크에서 다시 읽어 재분류했음 → mtime+size 키 스캔 캐시로 변경(파일이 실제로 바뀔 때만 재읽기).scopedBrainRetriever(텔레그램 경로)도 동일 안티패턴 → 캐시된getBrainTokenIndex()+scoreTfIdfPreTokenized경로로 라우팅. 점수 결과는 바이트 단위로 동일. - 🟡 메모리 누수·중복 작업 정리.
agent.tschatHistory무제한 증가 → 최근 40개 유지·오래된 도구 결과 본문 축약.EpisodicMemory에피소드 JSON 메시지마다 재읽기 → 디렉터리 mtime 키 캐시._walkBrainFiles→readdirSync({withFileTypes})·단일 누산기(concat제거). TF-IDFtermFrequency→ 문서별 term-countMap1회 사전 계산.getConfig()중복 호출 1회로 통합. - 🟢 누수·정리 보강.
clearBrainTokenIndex()를deactivate()·브레인 프로필 전환 시 호출. 웹뷰 메시지 리스너 dispose 배선.LongTermMemorylongTermMaxEntries(100) 강제. Pixel Office 인터벌은 뷰 비표시 시 일시정지./ping은 핑마다 브레인 전체 탐색 대신 5초 TTL 캐시 응답. - 전 항목 동작 보존 — 기능·출력 변경 없음. 타입 체크(
tsc --noEmit) 무오류, 테스트 400/400 통과. - 신규 패키징:
astra-2.2.56.vsix.
v2.2.55 (2026-05-21)
📅 /meet — 회의록 액션 아이템 → Google 캘린더 자동 등록 (Phase 1)
/meet이 회의록 합성·저장 후, 액션 아이템 표를 파싱해 task별 종일 일정으로 Google Calendar에 자동 등록한다.- 날짜 규칙(사용자 정의): 명시 날짜(
YYYY-MM-DD/YYYY년 M월 D일)→그대로 / "차주·다음 주"→회의일 +6일 / "즉시·당일"→등록일 / 변환 불가·빈 값→등록일 +영업일 5일(토·일 제외, 공휴일 무시) + 제목에 "(미확정)" 꼬리표. - 캘린더 이벤트 설명에 회의 제목·담당·원래 기한 표기를 기록. Google Calendar OAuth(쓰기)가 연결돼 있어야 하며, 미연결 시 회의록 저장만 하고 안내한다.
handleSlashCommand에ExtensionContext배선 추가(/meet만 사용).- 신규 패키징:
astra-2.2.55.vsix.
v2.2.54 (2026-05-21)
🔧 한·영 토큰 깨짐 추가 개선 — 샘플링 조정 + 교정 패스
- 샘플링 파라미터 조정. 슬래시 합성 LLM 호출에
top_p(0.85)·top_k(20)·repeat_penalty(1.1) 추가 — 깨진 저확률 토큰("핵ess" 등)의 샘플링 자체를 억제. - 조건부 교정 패스. 합성 결과에 한·영 깨짐(
한글+영문 소문자 조각)이 감지되면 LLM 교정 패스를 1회 돌려 깨진 표기만 자연스러운 한국어로 교정. 깨짐이 없으면 추가 호출 없음. 교정 결과가 원본보다 비정상적으로 짧으면(잘라먹음) 원본을 유지하는 안전장치 포함. - 적용 범위:
/benchmark·/youtube·/wikify·/meet모든 슬래시 합성. - 신규 패키징:
astra-2.2.54.vsix.
v2.2.53 (2026-05-20)
📝 신규 /meet — 회의 녹취 txt → 사실 기반 구조화 회의록
- 신규 슬래시 명령
/meet <txt 파일 경로> [메타데이터]. 로컬 회의 녹취 텍스트 파일을 ASTRA가 직접 읽어(로컬 파일이라 Bridge 불필요), 사실 기반 구조화 회의록(Actionable Minutes)으로 LLM 합성·저장한다. - 처리 규칙: Deconstruction(잡담 제거) → Classification(Fact/Discussion/Decision/Risk/Action) → Decision Logic → Structuring. 메타데이터(참석자·날짜)가 녹취록과 충돌하면 메타데이터 우선.
- 출력 구조: 요약 보고 / 주요 논의 사항 / 리스크·이슈 / 결정 사항 / 오픈 이슈 / 액션 아이템(담당·작업·기한 표).
- 경로에 공백이 있으면 따옴표로 감쌀 수 있음. 결과물은
.md로WIKI_RAW_PATH(E:\Wiki\2nd\00_Raw)에 저장. - 신규 패키징:
astra-2.2.53.vsix.
v2.2.52 (2026-05-20)
📦 재패키징 (v2.2.51 동일 내용)
- 기능 변경 없음 — v2.2.51 작업 트리를 버전만 올려 재패키징. 버전 정합성 정리를 위해
package-lock.json버전도 함께 2.2.52로 동기화. - 신규 패키징:
astra-2.2.52.vsix.
v2.2.51 (2026-05-20)
🐛 채팅 기록 목록 누락 수정 + Python/tsc 검증 크로스플랫폼화
- 기록(Chat History) 목록에 최근 대화가 안 뜨던 문제 수정. 답변을 다 받은 뒤 후처리 단계(아키텍처 감지·Self-Reflector·Chronicle 자동기록 등)에서 예외가 한 번이라도 나면
_saveCurrentSession()이 통째로 건너뛰어져 화면엔 답변이 보여도 기록 목록엔 안 들어가던 회귀. 일반 채팅·회사 모드 가벼운 대화 경로를try/finally로 감싸 저장을 항상 보장하고,_saveCurrentSession()자체도 절대 throw하지 않게 방어 처리. - 1인 기업 모드 업무 턴도 기록 목록에 기록.
_runCompanyTurn은 dispatcher로 돌아_agent히스토리를 채우지 않아 기록 목록에 영영 안 남던 문제 — 완료된 업무 턴(report-done)을요청/보고서한 쌍으로 독립 항목 저장(_saveCompanyTurnSession). 이제 어느 모드든 최근 대화가 빠짐없이 기록됨. - Self-Reflector 실행 검증 크로스플랫폼화.
.py검증을python→python3(Windows는python우선)로 자동 탐지,.ts검증을npx tsc대신 로컬node_modules/typescript/bin/tsc를node로 직접 호출 — macOS 12.3+/Windows에서 검증이 헛돌던 문제 해결. - 신규 패키징:
astra-2.2.51.vsix.
v2.2.48 (2026-05-20)
🧹 출력 품질 — 내부 체크 로그 차단 + 한영 토큰 깨짐 정제
[Self-Reflector Check]내부 검증 로그 노출 차단. Self-Reflector Phase A를 기본 비활성화(g1nation.selfReflector.enabled기본값true→false). 답변 끝에Consistency/Completeness/Accuracy내부 체크 블록이 더 이상 붙지 않는다 — 일반 채팅·회사 모드 모두 적용. 기능 자체는 남아 설정에서 켤 수 있음.- 한영 토큰 깨짐 정제. 슬래시 합성(
callLmSynthesis)·일반 채팅(getSystemPrompt) 시스템 프롬프트에 출력 위생 규칙 추가 — 한 단어 안에 한글·영문 알파벳 혼용 금지(결ently·인orp같은 깨진 합성 표기 차단), 외래어는 완전 한글 또는 완전 영문으로 일관되게. - 안전망. 슬래시 합성 결과에 내부 검증 로그가 새어 나오면 후처리 정규식으로 자동 제거.
- 신규 패키징:
astra-2.2.48.vsix.
v2.2.47 (2026-05-20)
🔗 /wikify 다중 링크 배치 처리
/wikify에 여러 링크를 공백으로 구분해 한 번에 넣으면 1개씩 순차 위키화한다. 예:/wikify url1 url2 … url10→ 10개 위키 문서 생성.- 진행 표시
[i/N], 한 건이 실패해도 나머지는 계속 진행, 완료 시N/M개 성공요약. - URL과 주제명 자동 분류 — URL 패턴 토큰은 모두 처리 대상, 비-URL 토큰은 공통 주제명으로.
- 단일 링크 입력은 기존과 동일하게 동작.
- 신규 패키징:
astra-2.2.47.vsix.
v2.2.46 (2026-05-20)
🔧 /wikify 정확도 개선 — 명세 문서 완전성 + 위키링크 교정
- 명세/스키마 문서 완전성 강화.
buildWikifyPrompt에 규칙 추가 — 원문이 JSON Schema·API 명세·기술 스펙이면📖 세부 내용에 모든 필드·속성을 누락 없이 마크다운 표([필드|타입|필수/선택|제약])로 정리하고, 원문required배열을 임의 변경 금지,additionalProperties·enum·중첩 구조도 원문 그대로 반영. (이전엔 LLM이extra·models등 최상위 필드를 누락하던 문제 — 추출은 정확했으나 합성 단계 손실) - 위키링크
[[ ]]자동 교정. LLM이 닫는 대괄호를 하나 빠뜨리는 깨짐([[rfcs repo])을 후처리 정규식으로 자동 보정. - 신규 패키징:
astra-2.2.46.vsix.
v2.2.45 (2026-05-20)
📚 신규 /wikify — 웹사이트 본문을 P-Reinforce v3.0 위키 문서로
- 신규 슬래시 명령
/wikify <url> [주제명]. 사이트 본문 텍스트를 추출해 Datacollect Research(/research)와 동일한 P-Reinforce v3.0 규격 위키 문서로 LLM 합성·저장한다 — YAML frontmatter +🎯 한 줄 통찰 / 🧠 핵심 개념 / 🧩 추출된 패턴 / 📖 세부 내용 / ⚖️ 모순 / 🛠️ 적용 사례 / ✅ 검증 상태 / 🔗 관련 문서 링크([[위키링크]]) / 📝 변경 이력. - Bridge에 본문 추출 엔드포인트
/api/web-extract신규 — Playwright readability 방식으로main/article본문 텍스트만 추출(nav·header·footer 등 노이즈 제거), 본문 32000자 상한. /benchmark(디자인 벤치마킹)와 달리/wikify는 사이트 콘텐츠를 지식 문서화한다. 결과물은datacollectSavePath(또는 BridgeWIKI_RAW_PATH)에 저장.- 신규 패키징:
astra-2.2.45.vsix.
v2.2.44 (2026-05-20)
📜 /youtube — 보고서 앞에 영상 전체 스크립트 출력
/youtube결과물 맨 앞에 영상 전체 자막(Full Script) 섹션을 추가. 30초 버킷으로 묶어[mm:ss] 문장…형태로 정리 — 잘게 끊긴 자동자막을 가독성 있게 합쳐, 분석 보고서와 원문 대본을 한 문서에서 함께 본다.- 화면 출력·저장 markdown 양쪽 모두
📜 전체 스크립트→---→대본 역기획서순서로 적용. - 신규 패키징:
astra-2.2.44.vsix.
v2.2.43 (2026-05-20)
✍️ /youtube 출력 포맷 개편 — "대본 역기획서"
/youtube분석 리포트를 영상 제작 가이드(4-렌즈)에서 대본(스크립트) 역기획서로 전면 개편. BGM·자막·컷 전환 등 영상 연출 항목을 걷어내고 스크립트(텍스트)·언어 구조에만 집중한다.- 새 레이아웃 5종: 🎬 한 줄 인상 / 1. 스크립트 뼈대 구조도(표) / 2. 말의 맛 & 톤앤매너 / 3. 내 대본에 바로 쓰는 액션 체크리스트 / ✂️ 빈칸 채우기식 대본 템플릿.
- 언어적 장치를 고정 태그 어휘(
#FOMO #권위부여 #호기심갭 #브릿지멘트등)로 라벨링. '전문용어 → 쉬운 비유' 분석 항목 신설 — 화자의 구어체 '말의 맛'을 명시적으로 추출한다. - 신규 패키징:
astra-2.2.43.vsix.
v2.2.42 (2026-05-20)
🎬 /youtube — Datacollect youtube insight 4-렌즈 분석 이식
/youtube가 이제 LLM 4-렌즈 콘텐츠 제작 가이드를 생성한다. 그동안 transcript/메타데이터 덤프만 했으나, 이제 Datacollect 웹앱(YoutubePanel)의build4LensPrompt를 그대로 이식 — 10초 훅 / 스크립트 구조(기승전결 타임라인) / 제작 리소스·편집 스타일 / 썸네일·제목 CTR 4-렌즈 분석 + 역기획서 + 대본 템플릿을 생성한다.- extract 필드 버그 수정. Bridge
/api/youtube/extract는source필드를 요구하는데 ASTRA가url을 보내 "source URL이 필요합니다" 에러가 나던 문제. 이제{ source, withMetadata, limit }로 올바르게 호출한다. - 결과물 자동 저장. 분석 markdown을
/benchmark와 동일하게 raw 폴더(datacollectSavePath> BridgeWIKI_RAW_PATH)에 저장. - 명령어 보조 컨텍스트.
/youtube <url> <우리 채널 설명>형태로 URL 뒤 자연어는 "우리가 만들 콘텐츠" 컨텍스트로 분석에 반영된다. - 신규 패키징:
astra-2.2.42.vsix.
v2.2.41 (2026-05-20)
🎛️ /benchmark 합성 Temperature 설정 추가
g1nation.datacollectSynthesisTemperature신설 (기본 0.1)./benchmarkLLM 4-렌즈 합성의 temperature를 Astra Settings 패널 'Datacollect' 섹션에서 조절 가능 — 그동안 코드에0.3으로 하드코딩돼 있었다. 낮출수록(0.1) 한국어 생성 중 섞이는 깨진 문자·환각이 줄고 결과가 결정적이다. 0~2 범위로 클램프.- 신규 패키징:
astra-2.2.41.vsix.
v2.2.40 (2026-05-20)
📦 재패키징 (코드 변경 없음)
- v2.2.39와 코드·기능 완전 동일. 버전 번호만 갱신한 재패키징 빌드 — v2.2.39의 변경사항(/benchmark LLM 4-렌즈 합성, 크롤 깊이/페이지 설정)이 모두 그대로 포함된다.
- 신규 패키징:
astra-2.2.40.vsix.
v2.2.39 (2026-05-20)
✨ /benchmark LLM 4-렌즈 합성 + 크롤 깊이/페이지 설정
- LLM 4-렌즈 합성 추가 — 결과물이 Datacollect 웹앱과 동등해짐. 그동안
/benchmark는 Playwright 스캔 데이터를 그대로 덤프만 했다(디자인 토큰 raw 목록). 이제 Datacollect 웹앱(WebBenchmarkPanel)과 동일하게scan → LLM 3단계 합성(Visual/Layout/Interaction/Voice 4-렌즈 + IA·페이지 템플릿 + 원본 재구축 명세) → 완성된 마크다운 리포트를 생성한다. Bridge/api/lm프록시 경유, Astra 기본 모델(g1nation.defaultModel/ollamaUrl)을 사용. 합성 실패 시 raw 스캔 요약으로 자동 fallback. - 크롤 깊이·최대 페이지 설정 추가.
g1nation.datacollectCrawlDepth(기본 1)·g1nation.datacollectMaxPages(기본 8) 신설 — Astra Settings 패널 'Datacollect' 섹션에서 편집. 명령어에서/benchmark <url> depth=2 pages=12로 그때그때 덮어쓰기 가능 (우선순위: 명령어 > 설정 > 기본값). - 명령어 보조 컨텍스트.
/benchmark <url> [depth=N] [pages=N] <자연어 설명>형태로 URL 뒤에 붙인 자연어는 합성 part 1·2의 톤 추정 보조 컨텍스트로 전달된다. - 신규 패키징:
astra-2.2.39.vsix.
v2.2.38 (2026-05-20)
🐛 /benchmark URL 파싱 fix — 자연어 섞인 입력 + 빈 결과 경고
- URL 토큰만 추출.
/benchmark www.caliverse.io 분석해줘처럼 URL 뒤에 자연어를 붙이면 "분석해줘"까지 URL에 섞여https://www.caliverse.io 분석해줘.라는 무효 URL이 되고, Playwright가 페이지를 못 열어 meta·디자인·마이크로카피가 전부(없음)으로 나오던 문제. 이제 arg의 첫 공백 전 토큰만 URL로 사용한다. (스캔은 Playwright 결정론적 추출이라 local LLM과 무관 — 빈 결과는 LLM 문제가 아니라 URL 오염이었다.) - 빈 스캔 결과 경고. 스캔이 에러 없이 끝나도 meta·design·microcopy가 모두 비면 ⚠️ 경고를 표시 — URL 오타·봇 차단·JS 전용 렌더링을 사용자가 즉시 인지.
- 신규 패키징:
astra-2.2.38.vsix.
v2.2.37 (2026-05-20)
✅ Slash 결과물 미표시 근본 fix + /benchmark 진행 표시·결과물 저장
streamStart누락 수정 — slash 명령 결과가 화면에 안 보이던 진짜 원인. v2.2.30이streamEnd(input 잠금 해제)만 보냈고streamStart는 빠뜨렸다. webview는streamStart를 받아야 assistant 메시지 버블(streamBody)을 만들고, 그게 없으면 이후 모든streamChunk(=결과 텍스트, 에러 메시지 포함)를 silently drop한다.handleSlashCommand시작부에서streamStart를 명시적으로 보내도록 수정 —/research·/benchmark·/youtube·/blog모두 결과가 정상 표시됨./benchmark진행 표시. scan은 단일 동기 호출이라 진행률 스트림이 없어 사용자가 멈춘 줄 오해하던 문제 → 4초마다 경과 시간(·4s ·8s …)을 한 줄에 누적 표시하고, 완료 시✅ 스캔 완료 (Ns 소요)출력./benchmark결과물 자동 저장. scan 결과를 markdown 리포트로 합성해 Bridge/api/wiki/save로 저장. 저장 위치는 신규 설정g1nation.datacollectSavePath(비우면 Bridge의WIKI_RAW_PATH환경변수가 결정 — 코드에 절대경로 하드코딩 없음).- Settings 패널에 "Datacollect" 섹션 추가. Bridge URL과 결과물 저장 폴더를 Astra Settings 패널에서 직접 편집 가능.
- 신규 패키징:
astra-2.2.37.vsix.
v2.2.36 (2026-05-20)
🛠️ Antigravity 빌트인 "Connect AI"와의 view 충돌 해소
- 사용자 보고 console에
Connect AI extension activated+ 우리[ASTRA-DEBUG]로그 0개 → 우리 vsix activate 함수가 호출조차 안 되고 있다는 결정적 증거. Antigravity가 빌트인으로 가진 "Connect AI" extension이 우리 view container idastra-activity/ view idastra-launcher/ titleAstra영역과 충돌해 우리 코드를 덮은 것으로 추정. - view container/view id를 unique하게 변경:
astra-activity→g1nation-astra-activity,astra-launcher→g1nation-astra-launcher, titleAstra→Astra (g1nation). 좌측 활성바에 빌트인과 별도의 우리 아이콘이 표시되며, 그 아이콘 클릭 시 우리 activate가 호출됨. - 신규 패키징:
astra-2.2.36.vsix.
v2.2.35 (2026-05-20)
🛠️ Slash 미동작 결정적 fix: globalState 이전 진입 + DevTools console 진단
- globalState write보다 먼저 slash 분기를 잡도록 변경.
g1nation.astraglobal state가 ~917KB로 누적된 환경에서globalState.update호출이 첫 prompt를 지연/hang시키는 사례 보고됨. slash 명령은 LLM/blank-chat state 갱신과 무관하므로 update를 건너뛴다. - DevTools console에 ASTRA-DEBUG trace. OutputChannel(
logInfo)·popup·statusbar에 더해console.error로[ASTRA-DEBUG] activate vX.Y.Z,[ASTRA-DEBUG] prompt case entered,[ASTRA-DEBUG] slash check matched=…,[ASTRA-DEBUG] slashRouter handleSlashCommand을 출력. 사용자가 F12 DevTools console을 볼 때 우리 코드 실행 단계가 즉시 보임. - 신규 패키징:
astra-2.2.35.vsix.
v2.2.34 (2026-05-19)
🚨 결정적 진단: activate / slash 진입 popup notification
- Activation 시점 popup: VS Code/Antigravity가 시작될 때 화면 우측 하단에
📡 Astra vX.Y.Z activated (PID=...)알림. 우리 vsix가 실제로 활성화됐는지 1초 안에 확인 가능. 같은 이름의 빌트인 extension이 우리 코드를 가리는 케이스 발견용. - Slash 진입 popup:
/research,/benchmark,/youtube,/blog명령이 slashRouter에 도달하면📻 Datacollect Radio: /benchmark 진입알림. OutputChannel 안 보고도 결정. - 신규 패키징:
astra-2.2.34.vsix.
v2.2.33 (2026-05-19)
🔍 Slash 명령 진단: dispatch root 로깅 + StatusBar toast
- dispatch root 진입 trace: webview에서 들어오는 모든 메시지(type + value preview)를 OutputChannel(Astra)에 log. "메시지가 진짜로 Astra에 도착했는지"부터 결정적으로 판별 가능.
- StatusBar 5초 toast:
/research,/benchmark,/youtube,/blog명령이 slashRouter에 진입하면 VS Code 하단 StatusBar에📻 Datacollect Radio: /benchmark 처리 중…표시. OutputChannel 못 봐도 진입 자체를 즉시 확인. - 신규 패키징:
astra-2.2.33.vsix패키지로 배포합니다.
v2.2.32 (2026-05-19)
🔬 Datacollect Radio: 슬래시 명령 진단 로깅 강화
- OutputChannel(Astra)에 단계별 trace 추가:
[SLASH] prompt received,[SLASH] handleSlashCommand start/finished/error라인을 logInfo로 출력. "/benchmark 입력했는데 아무 응답 없음" 같은 보고가 들어왔을 때 어디서 막혔는지 (분기 진입 여부 / webview 부재 / bridge 호출 실패) 즉시 판별 가능. - webview 부재 시 즉시 사용자 알림:
provider._view가 undefined면 chunk 메시지가 silently drop되어 사용자가 무한 로딩으로 보였습니다. 이제 그 경우 VS Code notification으로 "채팅 webview가 활성 상태가 아닙니다" 안내. - 신규 패키징:
astra-2.2.32.vsix패키지로 배포합니다.
v2.2.30 (2026-05-19)
🔓 Datacollect Radio: 슬래시 명령 후 채팅 input 자동 해제
- 슬래시 명령(
/research,/benchmark,/youtube,/blog) 종료 시streamEnd신호 누락 수정. Astra 채팅 input은 streamEnd 메시지로 잠금이 풀리는데, 우리 slashRouter는 일반 LLM streamer를 우회해 bridge를 직접 호출하므로 자동으로 신호가 안 가던 상태. 사용자가/benchmark를 입력하면 결과가 채팅에 표시돼도 input이 영원히 잠긴 채 무한 로딩으로 보였습니다. try/finally로 streamEnd 보장. timeout / 에러 / 정상 종료 어떤 경로든 input이 풀리도록 강제.- 신규 패키징:
astra-2.2.30.vsix패키지로 배포합니다.
v2.2.29 (2026-05-19)
⏱️ Datacollect Radio: NotebookLM 리서치 타임아웃 완화
/research명령의import단계 타임아웃을 120s → 300s로 확대: NotebookLM이 deep research 결과를 노트북 소스로 옮길 때 큰 리포트는 2~5분이 걸려 기존 120s cap에서TRANSIENT_TIMEOUT으로 떨어지고 정작 백엔드는 정상 처리 중인 race가 보고돼 수정.synthesize단계 타임아웃 300s → 600s: 큰 노트북의 LLM 합성이 5~10분 걸리는 경우 cover.statuspolling 타임아웃 30s → 60s: MCP 자식 프로세스가 stale일 때 30s 안에 응답 못 하는 사례 완화. (같은 이슈는 Wiki/Datacollect 프로젝트의 engine.ts에도 동일한 값으로 수정 완료)- 신규 패키징:
astra-2.2.29.vsix패키지로 배포합니다.
v2.2.28 (2026-05-19)
📻 Datacollect Radio: 채팅 슬래시 명령으로 외부 도구 통합
- 새 UI 버튼 없이 채팅 한 줄로 외부 파이프라인 호출: Astra 채팅에서
/research,/benchmark,/youtube,/blog슬래시 명령으로 별도의 Wiki/Datacollect 프로젝트 bridge(기본http://127.0.0.1:3002)의 무거운 기능을 직접 라우팅합니다. - /research <주제>: NotebookLM Deep Research 전체 파이프라인(notebook 생성 → status polling → import → synthesize)을 채팅에서 한 번에 실행하고 결과 마크다운을 스트리밍으로 받습니다.
- /benchmark <url>: Playwright 기반 웹사이트 분석 — 디자인 토큰, 컬러 팔레트, 사이트맵 ASCII 다이어그램, 마이크로카피를 요약해 채팅에 표시.
- /youtube <url>: 영상 metadata + transcript를 추출해 챕터/태그/본문 미리보기까지 한 번에.
- /blog <키워드>: Datacollect Blog Pipeline 페이지(http://127.0.0.1:8787/blog/)를 자동 오픈 (Bridge에 대응 API가 추가되면 채팅 직접 실행도 지원 예정).
- LLM 토큰 절약: 슬래시 명령은 회사 모드/일반 chat 분기 전에 잡히므로 모델 비용 없이 처리됩니다. 진행상황·결과는 일반 LLM 응답과 같은 자리(
streamChunk)에 표시. - 설정 추가:
g1nation.datacollectBridgeUrl(defaulthttp://127.0.0.1:3002)로 bridge 위치 override 가능. Datacollect는npm run bridge로 미리 띄워 두어야 합니다. - 신규 패키징:
astra-2.2.28.vsix패키지로 배포합니다.
v2.2.19 (2026-05-16)
☁️ Cloud Model Providers Support: OpenRouter, Anthropic, Gemini
- 클라우드 모델 프로바이더 통합: 이제 로컬 모델뿐만 아니라 OpenRouter, Anthropic, Gemini 등 주요 클라우드 AI 모델을 직접 사용할 수 있습니다.
- 모델 접두사 라우팅(Prefix Routing) 도입: 모델명 앞에
openrouter:,anthropic:,gemini:접두사를 붙여 원하는 서비스로 자동 라우팅되는 지능형 엔진을 탑재했습니다. - OpenAI 호환 스트리밍 어댑터: 클라우드 각사의 독자적인 응답 형식을 OpenAI 호환 SSE 스트림으로 변환하여, 기존 아스트라의 모든 분석 기능을 클라우드 모델에서도 동일하게 사용할 수 있도록 구현했습니다.
- 하이브리드 추론 환경 구축: 지능이 필요한 작업은 클라우드 대형 모델로, 보안이 중요한 코딩 작업은 로컬 모델로 수행하는 유연한 워크플로우 기반을 마련했습니다.
- 신규 패키징:
astra-2.2.19.vsix패키지를 통해 로컬과 클라우드를 아우르는 하이브리드 지능형 레이아웃을 배포합니다.
v2.2.18 (2026-05-16)
🏗️ Dynamic Office Auto-Layout & Legacy Cleanup
- 동적 오피스 레이아웃(Dynamic Auto-Layout) 엔진 도입: 팀원 수에 따라 책상 배치를 1~3열로 자동 정렬하는 지능형 레이아웃 알고리즘을 탑재했습니다. 이제 팀원 수에 관계없이 최적화된 오피스 뷰를 제공합니다.
- 레거시 레이아웃 감지 및 마이그레이션: 구 버전의 고정형(8석) 레이아웃을 자동으로 감지하여 최신 동적 레이아웃으로 전환하는 로직을 추가했습니다.
- 스테이지 밸런스 조정: CEO 책상 위치를 중앙 하단으로 재배치하고, 전반적인 오브젝트 크기와 간격을 조정하여 시각적 안정성을 높였습니다.
- 오피스 동기화 로직 강화: 작업 흐름(Pipeline)이 없을 때도 활성 팀원(Roster) 기반으로 오피스가 자동 구성되도록 동기화 엔진을 개선했습니다.
- 신규 패키징:
astra-2.2.18.vsix패키지를 통해 팀 규모에 따라 유연하게 변하는 지능형 오피스 환경을 배포합니다.
v2.2.17 (2026-05-16)
⚙️ Google Service Control & Astra Office Flow Layer
- 구글 서비스 설정 패널(Google Control) 도입: 설정 패널 내에 구글 캘린더 OAuth 연결, iCal 동기화, 클라이언트 자격 증명 관리를 위한 전용 섹션을 추가했습니다.
- 아스트라 오피스 플로우 레이어(Flow Layer) 탑재: 오피스 스테이지 상단에 SVG 기반의 플로우 레이어를 추가하여 에이전트 간의 관계나 작업 흐름을 시각화할 수 있는 기술적 기반을 마련했습니다.
- 배경 최적화: 아스트라 오피스 V2 전용 백드롭 자산을 추가하고 디자인 디테일을 개선했습니다.
- 실시간 동기화 강화: 설정 변경 시 즉시 오피스 상태와 캘린더 캐시에 반영되도록 백엔드 핸들러를 정교화했습니다.
- 신규 패키징:
astra-2.2.17.vsix패키지를 통해 구글 연동 제어권이 강화된 최신 버전을 배포합니다.
v2.2.16 (2026-05-16)
🏢 Astra Office UI Overhaul: Operations Floor Experience
- 차세대 오피스 UI 도입: 단순한 뷰어를 넘어 실제 운영 본부(Operations Floor)의 느낌을 주는 대대적인 인터페이스 개편을 단행했습니다.
- 데이터 기반 사이드 패널: 에이전트 라인업(Team), 운영 브리프(Signal), 활동 도크(Activity Dock) 등 전문적인 정보 레이아웃을 탑재했습니다.
- 비주얼 경험 고도화: 글래스모피즘(Glassmorphism)과 그라데이션 백그라운드, 정교한 상태 배지(Pills)를 통해 더욱 프리미엄한 룩앤필을 구현했습니다.
- 진행 상황 가시화: 미션별 진행률, 단계 보고, 주의 신호 감지 등 에이전트의 작업 흐름을 한눈에 파악할 수 있는 대시보드 기능을 강화했습니다.
- 구글 캘린더 OAuth 연동 기반 마련: 구글 캘린더와의 정식 연동을 위한 인증 시스템 및 구현 기록을 통합했습니다.
- 신규 패키징:
astra-2.2.16.vsix패키지를 통해 더욱 강력하고 아름다워진 아스트라 오피스를 배포합니다.
v2.2.15 (2026-05-16)
💎 Astra Office Refactor & Multi-Service Integration (Calendar, Sheets, Tasks)
- 아스트라 오피스(Astra Office) 대규모 리팩토링: 모놀리식 구조에서 기능 기반 모듈 구조(
src/features/astraOffice/)로 전면 개편했습니다.OfficeSnapshot데이터 모델 도입을 통해 에이전트의 활동 가시성과 레이아웃 관리 능력을 혁신적으로 개선했습니다. - 캘린더(Calendar) 연동: ICS 파일 분석 및 일정 관리 기능을 추가하여 에이전트가 일정 기반의 맥락을 인지할 수 있도록 했습니다.
- 시트(Sheets) 및 태스크(Tasks) 관리: 구글 시트 스타일의 데이터 처리와 계층적 작업 관리(Task Store) 엔진을 탑재하여 생산성 도구로서의 기능을 강화했습니다.
- 에이전트 엔진 복원력 고도화: 디스패처와 프롬프트 빌더의 정합성을 개선하고, 복합 파이프라인 수행 시의 안정성을 높였습니다.
- 신규 패키징:
astra-2.2.15.vsix패키지를 통해 차세대 오피스 아키텍처와 새로운 연동 기능들을 배포합니다.
v2.2.14 (2026-05-16)
🎭 Advanced Pixel Office Customization & Face Directions
- 캐릭터 방향성 고도화: 기존 좌우(Left/Right) 방향에 더해 상하(Up/Down) 방향 스프라이트 지원을 추가하여 더욱 다채로운 사무실 연출이 가능해졌습니다.
- 캐릭터-책상 독립 제어: 책상은 유지하면서 캐릭터만 삭제하거나, 캐릭터가 없는 책상에 새 팀원을 다시 추가할 수 있는 기능을 도입했습니다.
- 레이아웃 스키마 V2 도입: 캐릭터 존재 여부 및 정밀한 위치/회전 정보를 보존하는 최신 레이아웃 스냅샷 엔진을 적용했습니다.
- UI/UX 편의성 개선: 속성 패널에서 방향 전환과 캐릭터 추가/삭제가 즉시 반영되도록 인터랙션을 강화했습니다.
- 신규 패키징:
astra-2.2.14.vsix패키지를 통해 더욱 유연해진 사무실 모델링 환경을 제공합니다.
v2.2.13 (2026-05-16)
🏗️ Pixel Office Interactive Editor & Core Refinement
- 픽셀 오피스 편집 모드 도입: 책상 추가/삭제, 에이전트 매핑 변경, 가구(프랍) 배치 및 크기 조절이 가능한 인터랙티브 편집 기능을 추가했습니다.
- 속성 패널(Property Panel) 구현: 선택한 팀원이나 가구의 상세 속성(라벨, 방향, 스프라이트 종류 등)을 실시간으로 수정할 수 있는 UI를 탑재했습니다.
- 프로젝트 컨텍스트 동기화 최적화: 로컬 환경에 맞게
chronicle.config.json의 경로 정보를 최신화하고 프로젝트 인지 능력을 안정화했습니다. - 신규 패키징:
astra-2.2.13.vsix패키지를 통해 더욱 강력해진 픽셀 오피스 커스터마이징 기능을 제공합니다.
v2.2.12 (2026-05-16)
🚀 Sync & Visual Polish Expansion
- 픽셀 오피스(Pixel Office) 자산 및 레이아웃 확장: 다양한 방향의 캐릭터 애니메이션과 사무실 레이아웃 프리뷰 자산을 대폭 확충하여 시각적 피드백의 완성도를 높였습니다.
- 의도 정렬 및 상태 엔진 안정화: 사용자 의도를 분석하고 계약(Contract)을 체결하는 파이프라인과 실시간 상태를 반영하는 엔진의 최신 변경 사항을 최종 동기화했습니다.
- 아키텍처 결정 기록(ADR) 최신화: 프로젝트의 구조적 진화와 설계 결정을 담은 신규 ADR(0013, 0014)을 통합했습니다.
- 신규 패키징:
astra-2.2.12.vsix패키지를 통해 최신 시각적 자산과 기능이 통합된 버전을 배포합니다.
v2.2.11 (2026-05-15)
🛡️ Cross-Project Build Optimization & Stability Enforcement
- 멀티 빌드 도구 대응 강화: Vite와 CRA 등 서로 다른 빌드 환경 간의 설정 혼선을 감지하고, 프로젝트 성격에 맞는 최적화된 인프라(package.json)로 자동 복구 및 정렬하는 로직을 추가했습니다.
- 의존성 무결성 검사 고도화: 패키지 설치 시 발생할 수 있는 환경 변수 충돌 및 명령어 해석 오류(PowerShell && 등)에 대한 사전 방어 체계를 강화했습니다.
- 성능 프로파일링 개선: 빌드 과정에서의 리소스 점유율을 실시간으로 모니터링하여, 대규모 프로젝트 배포 시의 안정성을 한층 끌어올렸습니다.
- 신규 패키징:
astra-2.2.11.vsix패키지를 통해 더욱 견고하고 유연한 프로젝트 관리 환경을 제공합니다.
v2.2.10 (2026-05-15)
🏗️ Advanced Technical Design Alignment & Architecture Refinement
- 기술 설계 문서(Technical Design) 동기화:
tetris/technical_design.md와 같은 고차원 설계 문서를 분석하여, 실제 구현 로직(Custom Hooks, Component Architecture)과의 정합성을 유지하는 능력을 강화했습니다. - 아키텍처 가이드라인 준수: FSD(Feature-Sliced Design) 등 현대적인 아키텍처 패턴을 인식하고, 이에 부합하는 코드 구조를 제안하는 지능형 가이드를 고도화했습니다.
- 게임 엔진 로직 최적화 지원: 복잡한 상태 관리(Single Source of Truth) 및 렌더링 최적화(Canvas API)를 위한 핵심 알고리즘 설계 지원 능력을 대폭 향상시켰습니다.
- 신규 패키징:
astra-2.2.10.vsix패키지를 통해 설계와 구현의 경계를 허무는 강력한 아키텍처 파트너십을 제공합니다.
v2.2.9 (2026-05-15)
🚀 Strategic Project Scaffolding & Core Engine Expansion
- 하이퍼-센서리 프로젝트 스캐폴딩:
Tetris Modernized와 같은 Canvas 기반 물리 게임 프로젝트의 자동 인프라 구축(Vite, React, Tailwind, Framer Motion) 로직을 정교화했습니다. - 컨텍스트 엔진 도메인 확장: 게임 개발, 물리 연산, UI 인터랙션 설계 등 전문적인 도메인에 대한 코드 생성 및 분석 능력을 강화했습니다.
- 빌드 및 배포 자동화 강화: 프로젝트 생성부터 빌드, 패키징까지 이어지는 워크플로우를 최적화하여 개발 생산성을 극대화했습니다.
- 신규 패키징:
astra-2.2.9.vsix패키지를 통해 더욱 광범위한 프로젝트 지원 능력을 갖춘 최신 버전을 배포합니다.
v2.2.8 (2026-05-15)
🧠 Cognitive Architecture & Telemetry Refinement
- 컨텍스트 인식 엔진 고도화: 복잡한 멀티 프로젝트 환경에서의 연관 지식 추출 알고리즘을 개선하여,
Test_0303과 같은 게임 엔진 개발 시의 맥락 유지 능력을 강화했습니다. - 텔레메트리 데이터 정밀화: 에이전트의 의사결정 과정을 추적하는 로그 시스템을 정교화하여, 자가 성찰(Self-Reflection)의 근거 데이터를 더욱 명확하게 확보합니다.
- 인터페이스 응답성 최적화: 사이드바와 에디터 간의 데이터 통신 프로토콜을 경량화하여, 대규모 코드베이스 분석 중에도 부드러운 UI 인터랙션을 보장합니다.
- 신규 패키징:
astra-2.2.8.vsix패키지를 통해 인지 아키텍처가 한 단계 진화한 최신 버전을 배포합니다.
v2.2.7 (2026-05-15)
🛠️ Performance & Pipeline Refinement
- 빌드 파이프라인 최적화: 패키징 과정에서의 리소스 점유율을 개선하고, 불필요한 캐시 데이터를 정리하여 빌드 정합성을 높였습니다.
- 모듈 로딩 효율화: 익스텐션 활성화 시의 초기 로딩 지연 시간을 단축하기 위해 핵심 기능들의 초기화 순서를 재조정했습니다.
- 안정성 강화: 장기 실행 환경에서의 메모리 누수 방지를 위한 가비지 컬렉션 트리거 포인트를 최적화했습니다.
- 신규 패키징:
astra-2.2.7.vsix패키지를 통해 전반적인 성능과 안정성이 개선된 최신 버전을 배포합니다.
v2.2.6 (2026-05-15)
🧮 Gugudan Master Engine & Global Standards
- 구구단 마스터(Test_0303) 엔진 최적화:
useGameEngine.js의 중복 선언 및 미완성 물리 루프 로직을 완벽하게 복구하고,App.jsx의 애니메이션 오타를 수정하여 '구구단 학습 인터랙션'을 완성했습니다. - Vite 인프라 표준화:
postcss.config.js,vite.config.js,main.jsx등 리액트 앱 구동을 위한 필수 표준 설정 파일을 자동화하여 멀티 프로젝트 스캐폴딩 안정성을 확보했습니다. - 의존성 결합도 최적화: Tailwind CSS와 Framer Motion의 연동 설정을 강화하여 저사양 환경에서도 '쫀득한' UX를 보장합니다.
- 신규 패키징:
astra-2.2.6.vsix패키지를 통해 학습용 게임 엔진 지원 기능이 고도화된 최신 버전을 배포합니다.
v2.2.5 (2026-05-15)
🎮 Multi-Project Synergy & Infrastructure
- 학습 게임 생태계 구축:
Test_0303(구구단 마스터) 및Hangeul Puzzle Game의 기초 인프라(Vite, Tailwind, Framer Motion)를 완벽하게 구축하고 엔진 오타를 수정하여 즉시 실행 가능한 상태로 최적화했습니다. - Vite-React 스캐폴딩 안정화: 신규 프로젝트 생성 시
postcss.config.js,vite.config.js등 필수 설정 파일 자동 구성 로직을 강화했습니다. - 코어 엔진 안정성 유지: 최근 추가된 의도 정렬(Intent Alignment) 및 픽셀 오피스 상태 엔진의 연동 안정성을 재검증했습니다.
- 신규 패키징:
astra-2.2.5.vsix패키지를 통해 범용 프로젝트 지원 기능이 강화된 최신 버전을 배포합니다.
v2.2.4 (2026-05-15)
⚙️ Intent Alignment & Pixel Office Engine
- 의도 정렬 시스템(Intent Alignment) 공식화:
intentAlignment.ts와intentClassifier.ts를 통해 사용자 메시지의 의도를 자동 분류하고, 파이프라인 실행 전 요구사항 계약(Requirement Contract)을 체결하는 C-G-C-F-Q 프레임워크를 안정화했습니다. - 픽셀 오피스 상태 엔진 구축:
pixelOfficeState.ts를 통해 에이전트 파이프라인 상태(분석 중, 실행 중, 대기 등)를 실시간으로 반영하는 비주얼 피드백 레이어를 완성했습니다. - Self-Reflector 서브 모듈 안정화:
selfReflectorExecution,selfReflectorVerifier,selfReflectorPrompt,selfReflectorHollow4개 모듈의 상호작용 로직을 정교화하여 성찰 단계의 신뢰성을 높였습니다. - 신규 패키징:
astra-2.2.4.vsix패키지를 통해 최신 의도 정렬 및 성찰 엔진을 배포합니다.
v2.2.3 (2026-05-15)
🚀 Stability & Packaging Refinement
- 패키지 정합성 강화: 최신 코드베이스 변경 사항을 반영하여 빌드 파이프라인을 재검증하고 배포 안정성을 확보했습니다.
- 지속적 품질 관리: 298개 전체 테스트 스위트 통과를 재확인하여 엔진 신뢰성을 유지합니다.
- 신규 패키징:
astra-2.2.3.vsix패키지를 통해 최신 안정화 상태를 배포합니다.
v2.2.2 (2026-05-15)
🧠 Intelligent Reflection & Knowledge Consolidation
- 자가 성찰 결과의 영속성(Reflection Persistence) 강화:
reflectionPersister.ts를 통해 에이전트의 비평(Critique)과 성찰 내용을 지식 베이스에 영구적으로 기록하고, 향후 미션에서 이를 자가 학습 데이터로 활용할 수 있는 기반을 마련했습니다. - 작업 재개 로직 안정화:
resumeStore.ts시스템을 최종 정비하여 비즈니스 파이프라인 중단 시의 복구 신뢰도를 극대화했습니다. - 사이드바 제공 로직 최적화:
sidebarProvider.ts대규모 리팩토링을 통해 메시지 핸들링 성능을 개선하고 UI 반응성을 높였습니다. - 아키텍처 문서 및 기획 자산 최신화: 프로젝트 구조 분석 결과와 기획 레코드를 동기화하여 에이전트의 상황 인지 능력을 향상시켰습니다.
v2.2.1 (2026-05-14)
🔄 Autonomous Task Resumption & Engine Resilience
- 작업 중단 후 자율 재개 기능 도입: 예기치 않은 오류나 중단 상황에서도 이전에 진행하던 작업 흐름(Company Mission)을 마지막 성공 단계부터 즉시 이어서 실행할 수 있는
resumeStore시스템을 구축했습니다. - 상태 보존 정교화:
_resume.json을 통해 각 단계별 팀원의 결과물과 남은 작업들을 실시간으로 저장하며, 원자적(Atomic) 쓰기 방식을 통해 데이터 일관성을 보장합니다. - 워크플로우 안정성 강화:
dispatcher.ts내의 복구 로직을 강화하여 다단계 협업 미션 수행 중 발생할 수 있는 레이스 컨디션과 상태 불일치 문제를 해결했습니다. - UI 및 피드백 개선: 작업 재개 시 현재 상황을 명확히 인지할 수 있도록 사이드바와 대화 핸들러의 상태 보고 기능을 최적화했습니다.
v2.2.0 (2026-05-14)
💎 Milestone: Human-Centric UI & Workflow Evolution
- UI 용어 및 인터랙션 전면 한글화: '에이전트', '파이프라인' 등 딱딱한 용어를 '팀원', '작업 흐름' 등 직관적인 한글로 순화하여 친숙도를 높였습니다.
- 신규 사용자 가이드 고도화: 시작 체크리스트와 예시 질문 칩을 통해 첫 사용자가 Astra의 강력한 기능을 즉시 체험할 수 있도록 설계했습니다.
- 작업 흐름(Pipeline) 에디터 개선: 복잡한 설정 없이도 템플릿을 통해 '대표에게 맡기거나', '사용자가 직접 정한 순서대로' 팀원이 이어서 작업하게 만듭니다.
- 팀원 관리 인터페이스 최적화: 새로운 팀원을 추가할 때 내부 ID와 테마 색상, 응답 스타일 등을 더욱 세밀하게 설정할 수 있도록 UI를 정교화했습니다.
- 시각적 일관성 강화: 사이드바 전반의 디자인 토큰을 재검토하여 더욱 프리미엄하고 일관된 룩앤필을 완성했습니다.
v2.1.9 (2026-05-14)
🚀 Immersive Onboarding & UX Transformation
- 신규 사용자 온보딩 프로세스 도입: 사이드바에 3단계 체크리스트(두뇌 연결, 모델 선택, 첫 질문)를 추가하여 초기 설정 과정을 직관적으로 개선했습니다.
- 예시 질문 칩(Sample Prompt Chips) 추가: 코드 리뷰, 단위 테스트, 아키텍처 분석 등 자주 쓰이는 질문을 한 번의 클릭으로 입력창에 채울 수 있는 기능을 도입했습니다.
- 웰컴 패널 전면 개편: 상태에 따라 동적으로 변하는 환영 메시지와 팁을 통해 더욱 개인화된 사용자 경험을 제공합니다.
- 에이전트 역할 정밀 튜닝: 레오, 루나, 아라 등 신규 에이전트들의 페르소나와 전문 분야 설명을 더욱 매끄럽게 다듬었습니다.
v2.1.8 (2026-05-14)
🏢 Company Agent Roster Overhaul & UI Polish
- 에이전트 로스터 전면 개편: 1인 기업 모드에 루나(사운드), 레오(유튜브), 아라(인스타) 등 특화된 에이전트를 추가하고 역할을 더욱 세분화했습니다.
- 제품 개발 파이프라인 최적화: 기획 → 디자인 → 개발 → QA → 감리로 이어지는 핵심 워크플로우를 강화하고 기본 활성 에이전트 구성을 조정했습니다.
- 사이드바 UI 및 인터랙션 정교화:
sidebar.js와 스타일시트를 개선하여 대화 흐름의 시각적 안정성과 반응성을 높였습니다. - 비즈니스 엔진 고도화:
companyConfig.ts및 핸들러 로직 수정을 통해 다중 에이전트 협업 시의 컨텍스트 유지 능력을 강화했습니다.
v2.1.7 (2026-05-14)
🚀 Version Up & Packaging Stabilization
- 버전 상향 및 패키징: 프로젝트 버전을
v2.1.7로 업데이트하고 신규 VSIX 패키지를 생성했습니다. - Git 충돌 해결:
git pull과정에서 발생한 자동 생성 파일(.astra/project-context/architecture.md등)의 컨플릭트를 리모트 우선 방식으로 해결하여 상태를 안정화했습니다. - 패키지 정합성 확보: 최신 빌드 결과물을 포함한
astra-2.1.7.vsix배포 준비를 완료했습니다.
v2.1.6 (2026-05-14)
🛠️ Sidebar Polish & Configuration Refinement
- 사이드바 상호작용 최적화:
sidebar.js와chatHandlers.ts를 튜닝하여 비동기 메시지 처리 시의 UI 지연 현상을 최소화하고 사용자 피드백 루프를 강화했습니다. - Company Suite 설정 정교화:
companyConfig.ts의 기본 설정을 보완하여 멀티 프로젝트 환경에서의 에이전트 전환 안정성을 높였습니다. - 테스트 케이스 동기화: 스트레스 테스트 중 발생한 컨플릭트 미션 파일을 정리하고 캐시 정합성을 확보했습니다.
- 패키징 안정화:
astra-2.1.6.vsix를 통해 더욱 세밀하게 조정된 제어 레이어를 배포합니다.
v2.1.5 (2026-05-14)
🚀 Orchestration Pipeline & Immersive Synergy
- Pipeline Templates 도입: 1인 기업 모드의 업무 흐름을 템플릿화하여
pipelineTemplates.ts를 통해 고정된 비즈니스 시나리오를 빠르게 실행할 수 있는 구조를 구축했습니다. - Orchestration 로직 정교화:
CEO Planner와Dispatcher간의 데이터 흐름을 최적화하여, 복합적인 미션 수행 시의 컨텍스트 유지 능력을 강화했습니다. - UI/UX 미세 조정: 사이드바의 반응형 스타일과 상호작용 로직을 개선하여 더욱 쾌적한 에이전트 제어 환경을 제공합니다.
- 비즈니스 정합성 강화: 롯데월드 이머시브 프로젝트와 같은 실제 기술 검토 시나리오를 수용할 수 있도록 에이전트의 지식 활용 범위를 조정했습니다.
v2.1.4 (2026-05-14)
🏢 Enterprise Multi-Agent Suite & Reflector Stabilization
- Company Suite 고도화:
CEO Planner,CEO Reporter등 1인 기업 모드를 위한 비즈니스 오케스트레이션 기능을 안정화하고, 부서 간 협업 로직을 강화했습니다. - Self-Reflection (Reflector) 공식 도입: Researcher와 Writer 사이에 비평(Critique) 단계를 추가하여, 리서치 결과의 누락이나 모순을 사전에 검증하는 인텔리전스 루프를 완성했습니다.
- 지식 자산(ADR/Bug) 체계화: 신규 ADR 및 버그 레코드를 통합하여 프로젝트의 의사결정 이력과 기술적 부채 관리 능력을 향상시켰습니다.
- 인프라 환경 정비: 프로젝트 루트 및 하위 모듈 간의 환경 설정 충돌을 해결하고 빌드 파이프라인의 견고함을 확보했습니다.
v2.1.3 (2026-05-14)
🚀 Core Synergy & Distribution Alignment
- 종속성 정합성 완결:
package-lock.json을 최신 엔진 사양에 맞춰 동기화하여 빌드 시의 의존성 충돌 가능성을 원천 차단했습니다. - 텔레메트리 및 시맨틱 인덱싱 통합: 신규 도입된
telemetry.ts와embeddings.ts를 통해 시스템 진단 능력을 강화하고 지식 검색의 의미론적 정확도를 높였습니다. - 엔진 안정성 강화: 하이브리드 지식 검색(TF-IDF + Vector) 로직의 성능을 튜닝하여 대규모 코드베이스에서의 응답 속도를 개선했습니다.
- 신규 패키징:
astra-2.1.3.vsix패키지를 통해 더욱 강력해진 인텔리전스 레이어를 배포합니다.
v2.1.2 (2026-05-14)
🏛️ Chronicle Repair & Context Stability
- 프로젝트 루트 자동 복구 로직 도입: 이전 버전에서 워크스페이스 상위 폴더를 기준으로 잘못 저장된 서브프로젝트 루트 정보를 자동으로 탐지하고 수정하는 복구(
_repairCorruptedChronicleProjectRoots) 기능을 추가했습니다. - 컨텍스트 전환 정교화: 에디터 포커스 기반의 자동 프로젝트 전환 로직을 개선하여, 사용자가 수동으로 지정한 프로젝트 컨텍스트가 의도치 않게 초기화되지 않도록 안정성을 강화했습니다.
- 아키텍처 인지 고도화: 서브프로젝트 인식 실패 시 워크스페이스 루트로 폴백하는 동작을 보완하여 다중 프로젝트 환경에서의 일관성을 확보했습니다.
- 신규 패키징:
astra-2.1.2.vsix패키지를 통해 더욱 안정화된 프로젝트 관리 환경을 배포합니다.
v2.1.1 (2026-05-14)
🏛️ Multi-Subproject Awareness & Context Precision
- 서브프로젝트 자동 인식 기능 도입: 상위 폴더를 열어 여러 프로젝트를 동시에 작업할 때, 현재 활성화된 파일의 위치를 기반으로 개별 프로젝트(ConnectAI, Datacollector 등)의 루트를 정확히 식별합니다.
- 실시간 컨텍스트 재동기화: 에디터에서 다른 프로젝트의 파일을 클릭할 때마다 아키텍처 정보와 지식 베이스 범위를 즉시 동기화하여, 혼선 없는 정확한 답변이 가능하도록 개선했습니다.
- 워크플로우 안정화: 서브프로젝트 전환 시 발생할 수 있는 레이스 컨디션을 방지하기 위해 상태 업데이트 로직에 디바운스(Debounce)를 적용했습니다.
- 신규 패키징:
astra-2.1.1.vsix패키지를 통해 복잡한 폴더 구조에서도 완벽하게 작동하는 개발 환경을 배포합니다.
v2.1.0 (2026-05-14)
🧠 Self-Reflection & Multi-Agent Intelligence
- 자가 성찰(Self-Reflection) 단계 도입: Researcher와 Writer 사이에
Reflector에이전트를 추가하여 수집된 데이터의 무결성과 논리적 정합성을 자동으로 검토하는 기능을 구현했습니다. - 메타 인지 기반 품질 보증: Reflector가 분석 단계에서의 누락 사항이나 모순점을 식별하여 Writer에게 구체적인 보정 지시(Critique)를 전달함으로써 최종 답변의 품질을 비약적으로 향상시켰습니다.
- 설정 제어 기능:
g1nation.enableReflection옵션을 통해 성능 우선 모드와 지능 우선 모드를 선택할 수 있도록 유연성을 부여했습니다. - 버그 수정: 아키텍처 문서 연결(Attach) 시 상태 동기화가 간헐적으로 실패하던 로직을 수정하여 안정성을 강화했습니다.
- 신규 패키징:
astra-2.1.0.vsix패키지를 통해 더욱 고도화된 추론 엔진을 배포합니다.
v2.0.9 (2026-05-14)
🛡️ System Synchronization & Distribution
- 전역 저장소 동기화 완료: Wiki, Datacollector, Agent 등 모든 관련 저장소의 대규모 리팩토링 및 업데이트 사항을 익스텐션 환경에 최종 동기화했습니다.
- 배포 안정성 강화: 멀티 저장소 동기화 이후의 패키지 무결성을 검증하고, 최신 지식 베이스 구조(.agent/ 등)와의 호환성을 확보했습니다.
- 신규 패키징:
astra-2.0.9.vsix패키지를 통해 모든 프로젝트 자산이 최신화된 안정된 실행 환경을 배포합니다.
v2.0.8 (2026-05-14)
🚀 UX Persistence & Per-Agent Knowledge Mix
- Astra Launcher 도입: 실수로 채팅 탭을 닫았을 때 사이드바에서 즉시 다시 열 수 있는 전용 런처 뷰를 추가하여 접근성을 높였습니다.
- 에이전트별 지식 믹스(Knowledge Mix) 오버라이드: 비즈니스 에이전트마다 '세컨드 브레인' 지식 활용 비중을 개별적으로 설정할 수 있는 기능을 도입했습니다. 이제 각 전문가 에이전트의 특성에 맞춰 지식 검색 깊이를 조절할 수 있습니다.
- 사이드바 UI 및 인터랙션 정교화: 사이드바(
sidebar.js,sidebar.css)의 디자인을 개선하고, 비즈니스 워크플로우에서의 상태 시각화를 최적화했습니다. - 시스템 안정성 강화: 익스텐션 코어와 사이드바 간의 상태 동기화 로직을 보완하여 장시간 사용 시의 신뢰성을 확보했습니다.
- 신규 패키징:
astra-2.0.8.vsix패키지를 통해 사용자 편의성이 극대화된 새로운 버전을 배포합니다.
v2.0.7 (2026-05-14)
📢 Enhanced Telegram Reporting & File Visibility
- 텔레그램 결과물 추적 강화: 텔레그램 보고서에 에이전트가 생성한 파일 경로(
*결과물:*)와 세션 폴더 위치를 명시적으로 포함하여, 생성된 자산을 즉시 확인할 수 있도록 개선했습니다. - 액션 리포팅 시스템 고도화:
AgentTurnOutput에actionReport필드를 추가하여 실행된 액션 태그의 결과를 체계적으로 추적하고 다른 서비스에서 활용할 수 있도록 정교화했습니다. - 디스패처 안정성 향상:
dispatcher.ts내의 액션 실행 로직을 개선하여 태그 실행 결과와 응답 본문의 정합성을 확보했습니다. - 타입 안정성 보강: 비즈니스 엔진 전반의 인터페이스와 타입을 보강하여 유지보수성과 확장성을 높였습니다.
- 신규 패키징:
astra-2.0.7.vsix패키지를 통해 강화된 텔레그램 리포팅과 안정화된 엔진을 배포합니다.
v2.0.6 (2026-05-14)
🚀 Intelligence & UX Optimization
- UI & UX 정교화: 사이드바(
sidebar.js,sidebar.css)의 인터랙션과 스타일을 개선하여 더욱 매끄러운 사용자 경험을 제공합니다. - 텔레그램 대화 기록 관리:
conversationHistory.ts를 도입하여 텔레그램 연동 시의 대화 맥락 유지 기능을 강화했습니다. - 비즈니스 엔진 고도화:
dispatcher.ts및promptBuilder.ts최적화를 통해 CEO 에이전트의 의사결정 및 작업 할당 정밀도를 높였습니다. - 아키텍처 분석 강화: 프로젝트 구조 스캔 및 컨텍스트 주입 로직을 보완하여 더 깊은 코드 이해가 가능하도록 개선했습니다.
- 신규 패키징:
astra-2.0.6.vsix패키지를 통해 통합된 성능 및 인터페이스 개선 사항을 배포합니다.
v2.0.5 (2026-05-13)
📢 Telegram Business Reporting & Core Resilience
- 텔레그램 비즈니스 리포팅 도입: 비즈니스 에이전트의 성과를 실시간으로 보고하는
telegramReport.ts를 추가하여 원격 모니터링 기능을 강화했습니다. - 에이전트 엔진 복원력 강화:
agent.ts및dispatcher.ts내의 예외 처리 로직을 보강하여 복잡한 자율 미션 수행 시의 안정성을 높였습니다. - 사이드바 상태 관리 최적화:
sidebarProvider.ts와sidebar.js를 수정하여 세션 전환 및 대화 초기화 시의 반응성을 개선했습니다. - 신규 패키징:
astra-2.0.5.vsix패키지를 통해 텔레그램 연동 보고와 강화된 엔진 안정성을 통합 배포합니다.
v2.0.4 (2026-05-13)
⚡ Advanced Business Orchestration & UI Polishing
- 비즈니스 에이전트 고도화:
companyConfig.ts및promptBuilder.ts수정을 통해 CEO 에이전트의 목표 설정 및 컨텍스트 주입 로직을 정교화했습니다. - 사이드바 사용자 경험 개선:
sidebar.css와sidebar.js를 갱신하여 비즈니스 워크플로우 진행 상태 시각화를 최적화했습니다. - 대화 핸들러 안정화:
chatHandlers.ts및sidebarProvider.ts내의 비동기 메시지 처리 및 상태 동기화 로직을 강화했습니다. - 신규 패키징:
astra-2.0.4.vsix패키지를 통해 더욱 안정적인 비즈니스 자동화 환경을 제공합니다.
v2.0.3 (2026-05-13)
🏢 AI 1-Person Company Engine & Business Intelligence
- AI 1인 기업(Company) 엔진 도입: 비즈니스 전략 수립부터 자동화 실행까지 아우르는
src/features/company/모듈을 신규 도입했습니다. - CEO 에이전트 워크플로우:
ceoPlanner와ceoReporter를 통해 비즈니스 목표 설정과 결과 분석을 자율적으로 수행하는 지능형 워크플로우를 구축했습니다. - 비즈니스 프롬프트 자산화: 비즈니스 컨텍스트에 최적화된 프롬프트 관리 시스템(
promptAssets.ts,promptBuilder.ts)을 통합했습니다. - 사이드바 UI 및 인터랙션 최적화: 비즈니스 에이전트와의 매끄러운 소통을 위해 사이드바 구성 요소와 대화 핸들러를 정교화했습니다.
- 신규 패키징:
astra-2.0.3.vsix패키지를 통해 '지능형 비즈니스' 자동화 기능이 통합된 버전을 배포합니다.
v2.0.2 (2026-05-13)
🏛️ Structural Integrity & Automated Context Management
- 프로젝트 컨텍스트 자동 관리:
.astra/project-context/architecture.md를 통해 프로젝트 구조, 스택, 주요 모듈 정보를 자동으로 스캔하고 관리하는 기능을 도입했습니다. - 아키텍처 시각화 엔진 강화:
mermaid.ts및scanner.ts를 추가하여 프로젝트 구조를 다이어그램으로 시각화하고 심층 스캐닝하는 기반을 구축했습니다. - 의사결정 기록(ADR) 동기화:
ADR-0009를 포함한 최신 전략적 의사결정 사항을 프로젝트 지식 베이스에 통합했습니다. - 사이드바 인터랙션 정교화: 대규모 프로젝트 분석 시의 UI 안정성을 높이고 사용자 피드백 루프를 개선했습니다.
- 신규 패키징:
astra-2.0.2.vsix패키지를 통해 자동화된 컨텍스트 관리와 강화된 아키텍처 분석 기능을 제공합니다.
v2.0.1 (2026-05-13)
🧠 Advanced Knowledge Mix & Architectural Intelligence
- 지식 믹스(Knowledge Mix) 엔진 도입: 에이전트가 답변 시 '세컨드 브레인' 지식과 자체 학습 지식을 사용하는 비중을 정교하게 조절할 수 있는
knowledgeMix.ts를 구현했습니다. - 프로젝트 아키텍처 인텐트 감지: 프로젝트의 구조적 질문을 자동으로 식별하고 대응하는
projectArchitecture기능을 추가하여 심층 분석 능력을 강화했습니다. - 사이드바 UI 및 인터랙션 최적화: 사이드바의 시각적 요소와 스크립트를 개선하여 대화 흐름의 매끄러움을 더했습니다.
- 신규 패키징:
astra-2.0.1.vsix패키지를 통해 최신 지능 최적화와 아키텍처 분석 기능이 통합된 버전을 배포합니다.
v2.0.0 (2026-05-13)
🚀 Major Milestone & Intelligence Evolution
- 지식 검색 엔진 고도화:
embeddings.ts및scoring.ts를 통해 시맨틱 검색과 키워드 검색이 결합된 하이브리드 검색 기능을 강화했습니다. - 텔레그램 통합 안정화: 원격 에이전트 실행 및 모니터링을 위한 텔레그램 서비스 로직을 고도화했습니다.
- 성능 분석 텔레메트리 도입: 에이전트의 응답 품질과 처리 속도를 정밀하게 측정하는 텔레메트리 시스템을 구축했습니다.
- 사이드바 UI 최적화: 대규모 대화 세션에서의 인터랙션 성능을 개선하고 시각적 가독성을 높였습니다.
v2.80.43 (2026-05-13)
🛡️ Resilience & Advanced Logic Integration
- 자율 복구 로직 최적화: 에이전트 실행 중 발생하는 비정상적 상태를 감지하고 자동으로 세션을 복구하는
Resilience Matrix를 고도화했습니다. - 신규 패키징:
astra-2.80.43.vsix패키지를 통해 최신 마이너 개선 사항을 통합 배포합니다.
v2.80.42 (2026-05-13)
🚀 Core Intelligence & Extension Maintenance
- 엔진 안정성 강화: 대규모 대화 세션에서의 컨텍스트 관리 효율을 높이고 메모리 누수 방지 로직을 강화했습니다.
- 신규 패키징:
astra-2.80.42.vsix패키지를 통해 최신 마이너 개선 사항을 통합 배포합니다.
v2.80.41 (2026-05-13)
🚀 Distribution & Build Stabilization
- 신규 패키징:
astra-2.80.41.vsix패키지를 생성하여 최신 기능과 아키텍처 개선 사항을 통합 배포합니다. - 버전 정규화: 시스템 전반의 버전을
v2.80.41로 동기화하여 배포 정합성을 확보했습니다.
v2.80.40 (2026-05-13)
🏛️ Strategic Architecture & Core Optimization
- 아키텍처 결정 기록(ADR) 도입:
ADR-0008을 통해 프로젝트의 부족한 점 분석과 향후 개선 방향에 대한 전략적 의사결정을 문서화했습니다. - 에이전트 엔진 정밀 튜닝:
agent.ts및config.ts수정을 통해 복잡한 다단계 추론 과정에서의 안정성과 응답 품질을 최적화했습니다. - 연대기 및 타임라인 동기화: 최신 아키텍처 결정 사항과 개발 마일스톤을
chronicle.config.json과timeline.md에 반영했습니다. - 신규 패키징:
astra-2.80.40.vsix패키지를 생성하여 전략적 아키텍처 개선안과 최적화된 엔진을 통합했습니다.
v2.80.39 (2026-05-13)
🎨 UI Polish & Core Logic Tuning
- 사이드바 시각적 정교화:
sidebar.css를 업데이트하여 다크 모드에서의 가독성과 전반적인 디자인 정밀도를 높였습니다. - 에이전트 구성 최적화:
agent.ts및config.ts내의 매개변수를 튜닝하여 복잡한 지식 검색 작업에서의 응답 일관성을 개선했습니다. - 연대기 및 타임라인 최신화: 프로젝트 진행 상황을 반영하여
chronicle.config.json과timeline.md를 갱신했습니다. - 심층 구현 기록 추가: 기술적 한계 극복과 개선 과정을 상세히 기술한 신규 구현 문서를 통합했습니다.
- 신규 패키징:
astra-2.80.39.vsix패키지를 생성하여 시각적 개선과 로직 튜닝이 완료된 버전을 통합했습니다.
v2.80.38 (2026-05-13)
🛡️ Response Recovery & Stability Overhaul
- 응답 복구 메커니즘 도입:
responseRecovery.ts및 관련 테스트 코드를 통해 AI 모델의 비정상 응답이나 스트리밍 중단 시 자동으로 상태를 복구하고 재시도하는 강력한 회복 탄력성을 구축했습니다. - 컨텍스트 매니저 고도화:
contextManager.ts를 수정하여 대규모 프로젝트 분석 시 토큰 사용 효율을 높이고 컨텍스트 누락을 최소화했습니다. - 에이전트 실행 안정성 강화:
agent.ts및config.ts내의 타임아웃 및 에러 처리 로직을 개선하여 고부하 상황에서의 작동 안정성을 확보했습니다. - 신규 패키징:
astra-2.80.37.vsix패키지를 생성하여 불확실한 AI 응답 환경에서도 신뢰할 수 있는 실행 환경을 통합했습니다.
v2.80.37 (2026-05-12)
🛡️ Response Recovery & Stability Overhaul
- 응답 복구 메커니즘 도입:
responseRecovery.ts및 관련 테스트 코드를 통해 AI 모델의 비정상 응답이나 스트리밍 중단 시 자동으로 상태를 복구하고 재시도하는 강력한 회복 탄력성을 구축했습니다. - 컨텍스트 매니저 고도화:
contextManager.ts를 수정하여 대규모 프로젝트 분석 시 토큰 사용 효율을 높이고 컨텍스트 누락을 최소화했습니다. - 에이전트 실행 안정성 강화:
agent.ts및config.ts내의 타임아웃 및 에러 처리 로직을 개선하여 고부하 상황에서의 작동 안정성을 확보했습니다. - 신규 패키징:
astra-2.80.37.vsix패키지를 생성하여 불확실한 AI 응답 환경에서도 신뢰할 수 있는 실행 환경을 통합했습니다.
v2.80.36 (2026-05-12)
🎨 UI/UX Refinement & Agent Logic Optimization
- 사이드바 UI 전면 고도화:
sidebar.html,sidebar.js,sidebar.css를 갱신하여 더 매끄러운 애니메이션과 직관적인 컴포넌트 인터랙션을 구현했습니다. - 에이전트 추론 로직 최적화:
agent.ts내의 컨텍스트 주입 및 응답 생성 파이프라인을 개선하여 더 정확하고 빠른 답변이 가능하도록 조정했습니다. - 로컬 경로 프리플라이트 강화:
localPathPreflight.test.ts수정을 통해 다양한 작업 환경에서의 경로 인식 안정성을 재검증했습니다. - 신규 패키징:
astra-2.80.36.vsix패키지를 생성하여 최신 UI 개선 사항과 로직 최적화를 통합했습니다.
v2.80.35 (2026-05-12)
🧠 Experience Memory & Architectural Lessons
- 경험 메모리(Experience Memory) 설계:
EXPERIENCE_MEMORY_PLAN.md를 통해 에이전트가 수행한 작업의 성공/실패 사례를 '레슨'으로 자산화하는 체계를 설계했습니다. - 레슨 헬퍼 도입:
lessonHelpers.ts및 관련 테스트를 통해 과거의 교훈을 동적으로 검색하고 프롬프트에 주입하는 기능을 추가했습니다. - 브레인 인덱스 타입 정교화:
types.ts및brainIndex.ts수정을 통해 지식 검색의 타입 안정성과 필터링 정확도를 개선했습니다. - 익스텐션 코어 최적화:
extension.ts내의 리소스 관리 및 라이프사이클 로직을 보강하여 장시간 사용 시의 안정성을 높였습니다. - 사이드바 UI 정밀 개선: 사이드바의 시각적 요소와 인터랙션 스크립트를 최적화하여 조작감을 개선했습니다.
- 신규 패키징:
astra-2.80.35.vsix패키지를 생성하여 경험 기반 학습 능력이 강화된 에이전트 환경을 통합했습니다.
v2.80.34 (2026-05-12)
🧠 Advanced Context Management & Brain Indexing
- 신규 컨텍스트 매니저 도입:
contextManager.ts를 통해 대규모 파일 및 대화 내역의 우선순위를 지능적으로 관리하고 토큰 예산을 최적화하는 기능을 추가했습니다. - 브레인 인덱싱 고도화:
brainIndex.ts및 관련 테스트 코드를 도입하여 지식 베이스 검색 속도와 정확도를 향상시켰습니다. - LM Studio 스트리밍 안정화:
streamer.ts내의 응답 처리 로직을 개선하여 긴 응답 생성 시의 연결 안정성을 확보했습니다. - 사이드바 UI/UX 정밀 튜닝: 사이드바의 인터랙션 로직(HTML/JS/CSS)을 개선하여 사용자 경험을 한층 더 강화했습니다.
- 텔레그램 원격 실행 설계:
TELEGRAM_REMOTE_EXECUTION_PLAN.md를 통해 향후 텔레그램을 통한 원격 에이전트 실행 및 모니터링을 위한 청사진을 수립했습니다. - 신규 패키징:
astra-2.80.34.vsix패키지를 생성하여 최신 기능과 안정성 개선 사항을 통합했습니다.
v2.80.33 (2026-05-11)
🏛️ Agent Repository Reorganization & Sync
- 에이전트 저장소 구조 개편 대응:
Agent저장소의 핵심 스킬 및 지식 베이스가.agent/에서_agent/폴더로 대폭 재배치됨에 따라, 이를 익스텐션의 스킬 로딩 엔진 및 경로 탐색 로직에 동기화했습니다. - 스킬 경로 정합성 확보: 외부 스킬 로더 및 범용 에이전트가 개편된
_agent/skills구조를 정확히 참조하도록 내부 매핑을 갱신했습니다. - 저장소 간 일관성 유지: 에이전트 자산 재배치에 따른 주요 워크플로우의 작동 유무를 재검증하고, 관련 설정을 최적화했습니다.
- 신규 패키징:
astra-2.80.33.vsix패키지를 생성하여 개편된 에이전트 자산과의 호환성을 확보했습니다.
v2.80.32 (2026-05-11)
🛡️ LM Studio SDK Resilience & Auto-Recovery
- LM Studio SDK 안정성 강화: 모델 핸들이 "disposed" 상태로 방치되어 발생하는 스트리밍 실패를 감지하고, SDK 클라이언트를 자동으로 재생성(
resetHandle)하여 복구하는 로직을 도입했습니다. - 2단계 스트리밍 복구 프로세스: 빈 응답 감지 시 (1) 핸들 초기화 후 스트리밍 재시도, (2) 실패 시 비스트리밍(POST) 폴백을 수행하는 다단계 복구 체계를 구축했습니다.
- 지능형 진단 가이드: 소형 모델(3B 이하) 및 대규모 컨텍스트 상황에서 첫 토큰부터 EOS를 뱉는 현상에 대한 구체적인 해결 가이드(LM Studio 로그 분석 기반)를 에러 메시지에 추가했습니다.
- 신규 패키징:
astra-2.80.32.vsix패키지를 생성하고 고부하 스트리밍 복구 시나리오에 대한 검증을 완료했습니다.
v2.80.31 (2026-05-11)
🧠 Logic Optimization & Skill Integration
- 에이전트 응답 로직 간소화:
src/agent.ts내의 복잡한 하드코딩 폴백 및 리뷰 판단 로직을 제거하여 모델 기반의 유연한 응답 생성을 강화했습니다. - 범용 에이전트 스킬 확장:
General에이전트에 대한 외부 스킬 폴더(Agent/_agent/skills) 연동 구조를 최적화하여 범용 작업 처리 능력을 향상했습니다. - 워크스페이스 연동 강화:
.astra/agent-knowledge-map.json설정을 통한 에이전트별 지식 및 스킬 범위 정의의 정합성을 개선했습니다. - 신규 패키징:
astra-2.80.31.vsix패키지를 생성하고 주요 기능의 작동 유무를 재검증했습니다.
v2.80.30 (2026-05-11)
🛠️ External Skills & Sidebar UX Enhancement
- 외부 스킬 로딩 지원 (External Skill Loading):
externalSkillLoader.ts신규 도입 및agentKnowledgeMap.ts고도화를 통해 외부 정의 스킬을 동적으로 로드하고 활용하는 기반을 구축했습니다. - 사이드바 UI 정교화:
sidebar.html,sidebar.js,sidebar.css전면 갱신을 통해 스킬 선택 인터페이스를 개선하고 시각적 피드백을 강화했습니다. - 에이전트 실행 로직 최적화:
agentHandlers.ts내의 스킬 컨텍스트 주입 및 메시지 처리 파이프라인을 개선하여 실행 안정성을 확보했습니다. - 신규 패키징:
astra-2.80.30.vsix패키지를 생성하고 핵심 워크플로우에 대한 회귀 테스트를 완료했습니다.
v2.80.29 (2026-05-10)
🛡️ Service Reliability & Telegram Integration
- 텔레그램 봇 안정화 (Telegram Bot Stabilization):
telegramBot.ts내의 폴링 및 응답 로직을 개선하여 메시지 누락 및 연결 지연 문제를 해결했습니다. - 서비스 계층 리팩토링:
services.ts내의 핵심 인프라 서비스 초기화 및 종속성 관리 방식을 최적화하여 시스템 부팅 속도를 향상했습니다. - 익스텐션 코어 강화:
extension.ts내의 커맨드 등록 및 리소스 해제 사이클을 정교화하여 메모리 누수를 방지하고 실행 안정성을 높였습니다. - 신규 패키징:
astra-2.80.29.vsix패키지를 생성하고 전체 테스트 스위트를 재검증했습니다.
v2.80.28 (2026-05-10)
🏛️ Knowledge Architecture & Skill Scoping
- 지식 맵핑 고도화 (Knowledge Mapping):
agentKnowledgeMap.ts및scopedBrainRetriever.ts도입을 통해 에이전트별로 검색할 지식 범위를 정교하게 제한하고 관리하는 기능을 추가했습니다. - 사이드바 UI 안정화: 미디어 폴더의
sidebar.html,sidebar.js를 갱신하여 사용자 인터랙션과 상태 동기화의 정합성을 개선했습니다. - 패키징 최적화: 최신 빌드 파이프라인을 통해
astra-2.80.28.vsix패키지를 생성하고, 스트레스 테스트를 통해 엔진의 복원력을 재검증했습니다. - 시스템 안정성 강화:
extension.ts및agentHandlers.ts내의 비동기 처리 로직을 보완하여 다중 에이전트 실행 시의 안정성을 확보했습니다.
v2.64.0 (2026-05-04)
🛡️ Resilient Pipeline & Stability Overhaul
- 상태 영속성 및 재개 (State Persistence & Resume): 미션 진행 상태를 디스크(
.astra/missions/)에 실시간 저장하며, 크래시나 오류 발생 시 마지막 단계부터 자율 재개하는 기능 도입. - 중복 수집 방지 (Deduplication): 동일한 프롬프트와 컨텍스트에 대한 LLM 응답을 해시 기반으로 캐싱하여 불필요한 중복 호출을 차단하는
CacheManager탑재. - 실패 원인 명시적 기록: Transient(일시적) 및 Permanent(영구적) 오류 분류와 함께 세부 실패 원인을 로그에 기록하여 진단 편의성 강화.
- 수집 결과 품질 점수화 (Quality Scoring): 데이터의 길이, 구조, 정보 밀도를 기반으로 수집 결과의 품질을 자동 평가하는
QualityScorer도입. - 위키 포맷 표준화 (Standardization): 최종 결과물에 P-Reinforce v3.0 표준 프론트매터 및 헤더를 자동 주입하는
WikiFormatter연동.
v2.63.0 (2026-05-04)
🛡️ Agent Handoff Tracing & Diagnostics
- 데이터 무결성 검증 (Data Integrity): 에이전트 간(Planner → Researcher → Writer) 핸드오프 시 발생할 수 있는 데이터 누락을 감지하고 차단하는
AgentDataValidator기능 도입. - 성능 프로파일링 (LLM Latency Profiling): 에이전트별 LLM 처리 시간(ms) 및 초당 토큰 생성 속도를 측정하여 잠재적인 비동기 병목 현상을 진단하는 기능 추가.
- 프롬프트 포맷 한글화: Inferred user intent 및 Blocking Questions 등 영어로 출력되던 마크다운 헤더를 명확한 한글(
## 사용자 의도 추론,## 핵심 확인 질문)로 개선.
v2.62.0 (2026-05-04)
🚀 Astra Autonomous Loop (AAL) 기초 구축
- 데이터 중앙화:
.astra디렉토리를 프로젝트 루트에서ConnectAI/.astra/내부로 이전하여 프로젝트 응집도 향상. - AAL 프로토콜 도입: 에이전트 간 자율 협업을 위한
protocol.json및tasks.json스키마 구축. - 경로 해결기(Path Resolver): 확장 프로그램 설치 경로 기반의 데이터 관리 시스템(
astraPath.ts) 도입.
🔍 파일 직접 분석 기능 강화
- 경로 감지 범용화: 하드코딩된 경로 대신
/Volumes/,/Users/,/home/,~/등 모든 절대 경로 감지 지원. - 분석 키워드 확장: "읽어줘", "열어줘", "파일 내용", "코드 분석" 등 직관적인 한국어/영어 트리거 추가.
- 대용량 프리뷰 지원: 코드/문서 파일 분석 시 프리뷰 제한을 1,200자에서 8,000자로 대폭 상향하여 정밀 분석 가능.
Patch Notes - v2.61.0 (2026-05-04)
🛡️ Resilient Engine & Monitoring (복원력 강화)
- Error Recovery Matrix: 에러 유형을 Transient(일시적)와 Permanent(영구적)로 자동 분류하는 복구 매트릭스가 전면 도입되었습니다. 네트워크 오류 시 지수 백오프 재시도를 자동 수행합니다.
- Mission Control Dashboard:
toStructuredLog()기반의 프리미엄 시각화 대시보드(assets/mission_control.html)가 추가되었습니다. 에이전트의 흐름과 지연 시간을 한눈에 파악할 수 있습니다. - 성능 및 병렬화 최적화: 단계별 500ms 강제 지연을 제거하고, Researcher와 Writer 준비 과정을 병렬화하여 전체 워크플로우 처리 속도를 대폭 향상했습니다.
- 신뢰성 검증: 37종의 통합 테스트 및 성능 벤치마크 스위트를 통해 엔진의 안정성과 복구 메커니즘을 완벽히 검증했습니다.
Patch Notes - v2.60.0 (2026-05-04)
🧠 Memory & Knowledge Search (Unified RAG Pipeline)
- Retrieval Orchestrator: 통합 RAG 파이프라인(
src/retrieval)이 전면 도입되었습니다. 무거운 외부 프레임워크(LlamaIndex 등) 없이 자체적으로 초경량 TF-IDF 스코어링 및 컨텍스트 예산 최적화를 수행합니다. - 2nd Brain (Obsidian) 연동: 프로젝트 문서 및 옵시디언 지식 기지에서 질문과 연관된 핵심 문단을 자동 추출하여 AI 프롬프트에 주입합니다.
- 다중 메모리 계층 동시 탐색: 과거 대화(Episodic), 프로젝트 결정 사항(Project), 문제 해결 절차(Procedural) 등 다양한 메모리를 융합하여 입체적인 답변을 제공하도록 강화되었습니다.
Patch Notes - v2.59.0 (2026-05-03)
🎨 UI/UX Polish & Stability
- Visual Consistency: Refined the sidebar layout to ensure 100% alignment with the latest design guidelines.
- Error Handling: Improved the clarity of diagnostic messages during agent execution failures.
- Workflow Persistence: Fixed a minor edge case where the multi-agent execution state was not correctly reset after cancellation.
Patch Notes - v2.58.0 (2026-05-03)
🛠️ Performance & Core Refinement
- Workflow Orchestration: Further optimized the agent handoff logic for smoother transition between reasoning stages.
- Resource Management: Enhanced memory cleanup during intensive multi-agent tasks to prevent UI lag.
- System Stability: Finalized the synchronization between core logic and UI event handlers.
Patch Notes - v2.37.0 (2026-05-03)
🚀 Orchestration & System Stability
- Version Normalization: Synchronized system-wide versioning to v2.37.0 to align with the latest architectural refinements.
- Build Pipeline Optimization: Streamlined the VSIX packaging process for consistent distribution across environments.
- Git Sync Strategy: Enhanced the automated commit & push workflow to ensure 100% repository integrity after major updates.
Patch Notes - v2.36.9 (2026-05-02)
✍️ Content Engineering: Blog Automation Standard
- Blog Production Standard Manual: Integrated the authoritative guide for structure, layout, and SEO-optimized headline design into the agent's reasoning core.
- Tone & Manner Refinement: Established the "Ryuri-style" persona (Friendly Expert) as the default for content-centric tasks to ensure high engagement and trust.
- Knowledge Pipeline: Synced the latest blog writing patterns from the Wiki into the extension's knowledge retrieval layer.
Patch Notes - v2.36.8 (2026-05-02)
🔍 Intelligence & Stability: Review Preflight
- Code Review Preflight: Implemented a local path validation layer that verifies workspace integrity before initiating deep autonomous code analysis.
- System Prompt Testing: Added a suite of automated tests for system prompts to ensure consistent agent behavior across diverse reasoning tasks.
Patch Notes - v2.36.7 (2026-05-02)
🎨 UX & Search Refinement
- Answer Format Tuning: Optimized response formatting to improve readability and visual clarity of synthesized information.
- Query Intent Search: Enhanced the intent-based search logic to provide more contextually relevant results from the knowledge base.
Patch Notes - v2.36.6 (2026-05-02)
🛡️ Reliability Upgrade: Project Claim Output Brake
- Output Brake Mechanism: Introduced a strict filtering layer that prevents the agent from making unverified project claims.
- Evidentiary Reasoning: Refined the core logic to enforce a "No Evidence, No Claim" policy for higher architectural integrity.
Patch Notes - v2.36.5 (2026-05-02)
🛡️ Project Governance: Guard Policy Enforcement
- Project Chronicle Guard: Implemented strict validation logic for project claims, ensuring all assertions are backed by verifiable evidence.
- Trace Optimization: Enhanced
SecondBrainTracefor more precise knowledge tracking and context synthesis.
Patch Notes - v2.36.4 (2026-05-02)
🏛️ Knowledge Integration: Datacollector Sync
- Wiki Expansion: Integrated 43 high-density technical artifacts from the Datacollector (Software Engineering, Architecture, DevOps).
- v3.1 Standard Compliance: All new artifacts processed with enhanced validation and duplicate check metadata.
Patch Notes - v2.36.3 (2026-05-02)
⚙️ Core Orchestration Tuning
- Signal Handling Optimization: Refined the internal event bus to ensure smoother transitions between autonomous reasoning steps.
- Distribution Integrity: Final validation of build artifacts and metadata consistency for the v2.36 series.
Patch Notes - v2.36.2 (2026-05-02)
📝 Documentation Fix
- Repository URL Correction: Fixed incorrect GitHub repository URLs in
README.mdandpackage.jsonto point to the authoritativeg1nations/locallmrepository.
Patch Notes - v2.36.1 (2026-05-02)
🛠️ Stability & Refinement
- Action Queue Optimization: Refined the
ActionQueueto handle rapid succession of wiki-grounded reasoning tasks without state overlap. - Distribution Prep: Finalized build artifacts for the standardized P-Reinforce v3.0 knowledge base integration.
Patch Notes - v2.36.0 (2026-05-02)
🏛️ Knowledge Ecosystem: P-Reinforce v3.0 Standard
- Full Wikification Milestone: Standardized 153+ raw engineering and architectural artifacts into high-density knowledge clusters.
- Systemic Categorization: Integrated automated classification for Process Methodology, Architecture Principles, Software Engineering, and DevOps.
- Semantic Integrity: Ensured 100% metadata consistency across the knowledge base, optimizing the agent's contextual grounding accuracy.
Patch Notes - v2.35.1 (2026-05-02)
🎨 UI & UX Optimization
- Second Brain Trace: Collapsible UI: Integrated
<details>blocks for Trace evidence to reduce visual noise while maintaining transparency. - Trace Summary: Added a compact usage summary showing note counts and grounding status at a glance.
- Improved Readability: Optimized the layout of referenced notes and debug JSON within the expanded section.
Patch Notes - v2.35.0 (2026-05-02)
🏛️ Milestone: Knowledge Resilience & Standardization
- Authoritative Knowledge Base: Completed the full synthesis of all raw engineering artifacts into the
10_Wikisystem, establishing a single source of truth for Cognitive Engineering, Agentic Coding, and Security Governance. - Zero-Ghost Integrity: Finalized global graph cleanup, ensuring the Obsidian brain remains 100% free of broken nodes and fragmented stubs.
- VSIX Distribution: Optimized packaging for the new standardized environment, ensuring seamless integration with the latest knowledge clusters.
Patch Notes - v2.34.1 (2026-05-02)
🧠 Knowledge Base Standardized (P-Reinforce v3.0)
- High-Density Wikification: Synthesized 148+ raw cognitive engineering and software maintenance artifacts into 9 authoritative, cross-linked clusters.
- Graph Integrity Purge: Executed global regex-based cleanup to eliminate all broken links (Ghost Nodes) and empty stubs, ensuring 100% structural reliability.
- Topic Architecture: Reorganized knowledge into standardized categories (Cognitive Engineering, AI/Agentic Coding, Security/Quality, etc.) for optimized discovery.
Patch Notes - v2.33.9 (2026-05-01)
🚀 Core Engine Upgrade
- Agent Workflow Optimization: Enhanced
AgentWorkflowManagerandAgentFactoryfor more robust multi-agent orchestration. - Utility Refinement: Core utilities and configuration logic updated for improved reliability and performance.
- UI/UX Sync: Further alignment between sidebar provider and core agent logic for a seamless experience.
Patch Notes - v2.33.8 (2026-05-01)
🛠️ Performance & Stability
- Agent Execution Refinement: Further stabilized task orchestration and response validation.
- Workflow Stabilization: Minor internal logic updates to ensure consistent agent performance.
Patch Notes - v2.33.7 (2026-05-01)
⚙️ Logic Refinement
- Multi-Agent Routing: Optimized workflow to prioritize local project analysis over general multi-agent execution when explicit projects are referenced.
- Intent Detection: Expanded analysis intent keywords for better project-level understanding triggers.
- Error Handling: Improved diagnostic details for empty AI responses to help troubleshoot local server issues.
- Default Config: Set
multiAgentEnabledtofalseby default for a leaner initial experience. - UI Polish: Enhanced Multi-Agent button UI with dynamic tooltips and state synchronization.
Patch Notes - v2.33.6 (2026-05-01)
🛠️ Critical Bug Fixes
- Chat Persistence Overhaul: Resolved an issue where chat history disappeared after switching sidebar tabs.
- Webview State Management: Implemented
vscode.setStatefor instant UI restoration. - Internal Message Logic: Refined message filtering to ensure intermediate agent steps are visible to the user.
Patch Notes - v2.33.5 (2026-05-01)
🎨 UI Refinement
- Sidebar Provider Update: Optimized sidebar rendering and event handling for smoother navigation.
Patch Notes - v2.33.4 (2026-05-01)
🛠️ Manual Refinement & Stabilization
- Core Agent Logic Update: Manually refined
agent.tsandAgentWorkflowManager.tsfor improved task orchestration. - Workflow Factory Optimization: Updated
factory.tsto support more robust agent instantiation. - Configuration & UI Polish: Fine-tuned
config.tsandsidebarProvider.tsfor a better user experience.
Patch Notes - v2.32.0 (2026-04-30)
🏛️ Modernization: Actor/Queue Model & Monitoring
1. Actor/Queue 기반 비동기 워커 도입
- Asynchronous Worker Pool:
queue_worker.py를 구축하여 데이터 수집과 추론 처리를 완전히 분리했습니다. - Traffic Spiking Handling: 메시지 큐를 통한 버퍼링으로 갑작스러운 트래픽 증가에도 시스템 안정성을 보장합니다.
2. 실시간 성능 모니터링 및 SLO 추적
- SLO Monitoring Hub:
monitoring.py를 통해 핵심 추론 경로의 지연 시간을 실시간 측정합니다. - P95 Latency Tracking: 목표 지연 시간(200ms) 준수 여부를 모니터링하고 가시성을 확보했습니다.
3. 아키텍처 현대화 완결 (Phase 1~3)
- Actor 모델 지향: 모놀리식 동기 처리에서 비동기 이벤트 기반 마이크로서비스 지향 아키텍처로의 근본적 전환을 달성했습니다.
Patch Notes - v2.31.0 (2026-04-30)
🧠 Intelligent Optimization & Scalable Parallelization
1. 지능형 파라미터 최적화 엔진 도입
- Simulated Annealing Optimizer: 브루트 포스 방식을 대체하는 시뮬레이티드 어닐링 엔진(
optimizer.py)을 구축하여 최적의 파라미터를 최소한의 계산으로 도출합니다. - Adaptive Search Strategy: 수렴 속도를 비약적으로 향상시켜 프로덕션 환경에서의 실시간 튜닝 효율을 극대화했습니다.
2. P3 병렬 처리 엔진 고도화
- Multi-core Scaling:
match_features_parallel기능을 통해 대규모 배치 처리를 멀티 CPU 코어에 분산하여 처리량(Throughput)을 비약적으로 향상시켰습니다. - Efficient Task Distribution: 프로세스별 독립적인 벡터 연산 수행으로 데이터 경합 없는 순수 성능 확장을 달성했습니다.
3. P2 데이터 구조 전면 마이그레이션
- NumPy Core Storage: 내부 수치 데이터를 Python 리스트에서 NumPy 배열로 전환하여 메모리 연속성과 캐시 효율성을 확보했습니다.
- Memory Footprint Reduction: 불필요한 임시 객체 생성을 최소화하여 가비지 컬렉션 부하를 획기적으로 줄였습니다.
Patch Notes - v2.30.0 (2026-04-30)
🏗️ Next-Gen Engine & Architectural Modernization
1. 차세대 Python 코어 엔진 구축 (Phase 1~3)
- Vectorized Inference: NumPy 행렬 연산을 활용한
O(N)특징 매칭 엔진(core_py/inference.py) 도입으로 연산 속도 극대화. - Asynchronous Data Loader:
asyncio기반의 비차단 I/O 파이프라인(core_py/loader.py)을 통해 데이터 로딩 병목 현상(65% 대기 시간) 제거. - Observer Pattern Integration: 중앙 이벤트 버스(
core_py/events.py)를 통한 모듈 디커플링으로 시스템 유연성 확보.
2. TypeScript 서비스 전면 비동기화
- Non-blocking I/O:
agent.ts내의 모든 동기식 파일 작업을fs.promises로 전환하여 대규모 프로젝트 분석 시의 UI 프리징 문제 해결. - Async Project Search: 병렬 재귀 탐색 알고리즘을 도입하여 프로젝트 구조 파악 속도 향상.
3. 안정성 및 유지보수성 강화
- DIP 실현:
AgentEvents허브를 통한 이벤트 기반 아키텍처로 전환하여 모듈 간 강한 결합 해소. - TypeScript 정밀 타입화: 비동기 호출 및 Null 안정성에 대한 엄격한 타입 체크 적용.
Patch Notes - v2.29.0 (2026-04-30)
🚀 Performance Leap & Structural Decoupling
1. Algorithmic Optimization (O(N) Core)
- DataProcessor Implementation: 핵심 집계 로직을 $O(N^2)$에서
O(N)선형 복잡도로 최적화하여 대규모 데이터셋 처리량을 비약적으로 향상시켰습니다. - Adaptive Indexing: 데이터 분포에 민감하게 반응하는 효율적인 인덱싱 구조를 적용했습니다.
2. Strategic Architecture Separation
- Bridge Refactoring:
BridgeServer에 집중된 비즈니스 로직을AIService와BrainService로 완전히 분리(SRP/DIP)하여 순환 복잡도를 대폭 낮췄습니다. - Service-Oriented Design: 인프라 의존성을 인터페이스 뒤로 격리하여 코드의 이해도와 유지보수성을 극대화했습니다.
3. Quantitative Validation
- Benchmark Suite: 데이터 규모 확대에 따른 성능 향상을 정량적으로 입증하는 벤치마크 테스트를 추가했습니다.
Patch Notes - v2.28.0 (2026-04-30)
🏗️ Next-Gen Engine Architecture & Stability
1. New AgentEngine Core (Producer-Consumer)
- Architecture Refactor: 멀티 에이전트 워크플로우의 핵심 로직을
AgentEngine으로 완전히 분리했습니다. - Producer-Consumer Pipeline: 모든 미션을 비동기 큐(
ActionQueue)를 통해 처리하여 고부하 상황에서도 시스템 안정성을 보장합니다. - Dependency Injection (DI): 에이전트 간 결합도를 낮추어 유지보수성과 확장성을 극대화했습니다.
2. Explicit Synchronization (Mutex Locking)
- Race Condition Protection:
lockManager를 이용한 명시적 뮤텍스(Mutex) 락을 도입하여, 동일 미션이 중복 실행되거나 데이터가 충돌하는 문제를 원천 차단했습니다.
3. High-Resolution Telemetry
- Stage Tracking:
Planner→Researcher→Writer로 이어지는 파이프라인 단계를 실시간으로 추적하고 UI에 정확하게 보고합니다.
Patch Notes - v2.27.0 (2026-04-30)
🛠 Stability & IDE Integrity Enhancements
1. Sidebar UX & Session Management
- Persistence: 세션 복구 및 채팅 히스토리 정합성 로직을 강화했습니다.
- Brain Integration: Second Brain 프로필 전환 시 시각적 피드백(시스템 메시지)을 추가하여 활성 지식 베이스를 명확히 인지할 수 있도록 개선했습니다.
- Negative Prompt: 에이전트별 부정 프롬프트(Negative Prompt) 저장 기능을 안정화하여 스타일 및 제약 사항 유지를 보장합니다.
2. Multi-Agent & Proactive Suggestions
- Tips Engine: 사용자 인터랙션 기반의 능동적 팁(Proactive Suggestion) 기능을 고도화하여 효율적인 설정을 제안합니다.
- Workflow: 에이전트 간 데이터 전달 시 발생할 수 있는 잠재적 레이스 컨디션을 방지하기 위해 동기화 로직을 보완했습니다.
3. Cleanup & Optimization
- Logs: 불필요한 빌드 로그 및 디버그 메시지를 정리하여 확장 프로그램 성능을 최적화했습니다.
Patch Notes - v2.26.0 (2026-04-30)
💎 Release Candidate - Production Ready
1. Final Build & Packaging Optimization
- Cleanup:
.vscodeignore설정을 재검토하여 불필요한 소스 파일(src/**)과 이전 빌드 산출물(*.vsix)이 패키지에 포함되지 않도록 최적화했습니다. - Consistency: 최신 드래그 앤 드롭 동기화 로직이 포함된
out/extension.js를 재생성했습니다.
2. Risk Orchestration (SOP #1)
- 배포 전 트리니티 리뷰(Trinity Review) 관점에서 코드 안정성을 재확인했습니다.
- 보안 및 리소스 관리 측면에서 활성화 이벤트(
activationEvents) 최적화가 정상 작동함을 검증했습니다.
Patch Notes - v2.25.0 (2026-04-30)
🚀 UX Optimization & Stability (Kodari Approved)
1. Drag & Drop Input Synchronization
- Fix: 드롭된 파일을 내부 배열뿐만 아니라 실제 HTML 파일 입력 요소(
fileInput.files)와 강제 동기화하도록 로직을 강화했습니다. - Verification: 성공적인 동기화 시 개발자 콘솔에 확인 로그를 출력하여 신뢰성을 높였습니다.
2. Multi-Project IDE Problems Resolved
- Performance:
Wonseok_AI_original패키지의 활성화 이벤트를 최적화하여 VS Code 초기 실행 속도를 개선했습니다. - Build Fix:
Datacollect프로젝트의 Vite 설정 내 타입 불일치 에러를 해결하여 빌드 파이프라인을 정상화했습니다.
3. Syntax Stability
- 중첩 템플릿 리터럴 내의 이스케이프 처리를 최종 점검하여 빌드 시 구문 오류 발생 가능성을 원천 차단했습니다.
Patch Notes - v2.24.0 (2026-04-30)
🚀 New Features & Enhancements
1. Webview Drag & Drop File Upload
- Feature: 사용자가 파일이나 폴더를 사이드바 채팅창으로 직접 드래그하여 업로드할 수 있는 기능을 추가했습니다.
- UX: 드래그 시 시각적 오버레이와 블러 효과를 제공하여 직관적인 피드백을 제공합니다.
- Reliability: 파일 드롭 시 자동으로 Base64 인코딩을 거쳐 안전하게 백엔드로 전달됩니다.
2. Webview Stability & Syntax Fix
- Bug Fix: 중첩 템플릿 리터럴 내에서 발생하던 백틱(`) 및 보간법(${}) 이스케이프 오류를 수정하여 빌드 안정성을 확보했습니다.
- Feedback: 파일 추가 시 Toast 알림 및 효과음을 추가하여 조작 편의성을 높였습니다.
Patch Notes - v2.2.46
🚀 Key Improvements & Bug Fixes
1. AI Communication Protocol Fix
- Issue: Previously, when a file was attached, the text prompt was completely overwritten by the
visionContentstructure, leading to empty messages being sent to LM Studio. - Fix: Merged the text prompt with the vision content array so that both text and file metadata are correctly transmitted.
2. Autonomous Loop Optimization
- Issue: Broad keyword matching (e.g., "조사", "설명") triggered local file analysis tasks even for general questions, causing the agent to bypass the LLM and give incomplete answers.
- Fix: Refined the
isProjectAnalysisRequestpatterns to be more conservative, ensuring generic conversational requests are always handled by the AI model.
3. Second Brain Profile Management
- Issue: Adding new brain profiles was inconsistent because a virtual "default-brain" (injected in memory) was being saved into the permanent settings, causing profile list corruption.
- Fix:
- Decoupled runtime virtual profiles from persistence logic.
- Implemented direct settings access for profile addition to avoid stale config caches.
- Fixed UI sync issues immediately after adding a new brain folder.
4. Build & Reliability
- Removed premature empty stream chunks that were causing UI flickering.
- Verified build stability with
v2.2.46VSIX package.
v2.8.0 (2026-04-29) - Intelligent Collaborative System Evolution
🤖 Multi-Agent Workflow (MAW)
- Planner Agent: 전략 수립 및 작업 단계 자동 설계.
- Researcher Agent: 지식 베이스(Second Brain) 심층 분석 및 데이터 정제.
- Writer Agent: 최종 보고서 형태의 고품질 답변 생성 및 통합.
- 복잡한 요청(분석, 보고서 등) 감지 시 자동으로 멀티 에이전트 모드 활성화.
🔮 Proactive Suggestion Engine
- Behavioral Tracking: 사용자 UI 체류 시간(Dwell Time) 기반 의도 감지.
- Smart Tips: 설정, 지식 동기화, 에이전트 선택 등 상황에 맞는 능동적 도움말 제공.
🎨 UX & Reliability Improvements
- Visual Feedback: 가이드라인에 따른 상태별 아이콘 및 피드백 일관성 강화.
- Model Fix: 모델 선택 및 저장 로직 안정화 완료.
- Agent Handoff: 각 에이전트 간 데이터 전달 및 진행 상황 시각화 개선.
Date: 2026-04-25 Version: 2.2.46