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koriweb d39eb27c90 feat(retrieval): 청킹/평가 하니스 + 검색 인덱스 개선

- src/retrieval/chunker.ts: 문서 청킹 로직 추가
- src/retrieval/evalHarness.ts + src/extension/evalCommands.ts: 검색 품질 평가 하니스
- brainIndex.ts / retrieval/index.ts / memoryContext.ts: 인덱싱·컨텍스트 빌더 개선
- config.ts / extension.ts / sidebarProvider.ts / package.json 갱신
- ADR-0030~0032 및 개발 기록, .astra 런타임 상태 동기화

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

2026-06-08 19:27:10 +09:00

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Raw Blame History

ADR: 아래 프로젝트의 로직을 분석하고 어떻게 하면 astra가 더 정확하고, 정교하게 개선할 수 있는 부분이 있는지 검토해주고 의견을 주면 좋겠어. ...

Status

accepted

Context

아래 프로젝트의 로직을 분석하고 어떻게 하면 astra가 더 정확하고, 정교하게 개선할 수 있는 부분이 있는지 검토해주고 의견을 주면 좋겠어. E:\Wiki\connectai

Decision

이 프로젝트는 단순한 챗봇을 넘어, 사용자의 로컬 컨텍스트(파일, 일정, 브레인 메모리)를 능동적으로 관리하고 전략적 의사결정을 지원하는 '개인용 인텔리전스 레이어(Personal Intelligence Layer)'로서 매우 탄탄한 구조를 갖추고 있습니다. 현재 Astra의 아키텍처는 Context Manager와 Memory Layer(Short/Medium/Long-term)가 분리되어 있어 데이터의 계층적 관리가 가능하며, 특히 1인 기업 모드(Company Mode)를 통해 에이전트 기반의 작업 할류 구조를 설계한 점은 매우 혁신적입니다. 하지만 Astra가 더 정확(Accurate)하고 정교(Sophisticated)하게 개선되기 위해서는 '정보의 수집' 단계를 넘어, 수집된 정보 간의 '관계 추론'과 '실행 자동화' 단계에서의 고도화가 필요합니다. --- 1. 정밀도(Accuracy) 향상을 위한 검토: "Context의 질적 관리" 현재 Astra는 주어진 ...

Reason

Captured automatically because the conversation contained decision-oriented language.

Alternatives

Not captured yet.

Consequences

Future prompts should treat this as project context unless the user changes direction.

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