개념 목록

AI에 지속적인 기억을 부여하고 나중에 다시 불러올 수 있게 하는 구조입니다.

소프트웨어 개발에 AI가 참여하는 다양한 수준을 뜻합니다.

Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI 등의 AI 개발 도구입니다.

다음에 호출할 도구를 스스로 결정할 수 있는 프로그램입니다.

터미널에서 사용하는 AI 페어 프로그래밍 도구입니다.

AI 코딩 에이전트 CLI(agy)입니다.

JavaScript를 사용하지 않는 구성을 기본으로 하는 웹 프레임워크입니다.

스타일, 기술 선택, 설계 원칙에 관한 10가지 선호와 버전 이력, 신뢰도 감쇠를 관리하는 계층입니다.

Claude Code에서 유출된 기억 통합 기능으로, Orient, Gather, Consolidate, Prune의 네 단계로 이루어져 있으며 Dream Loop라는 이름의 유래입니다.

memvault에서 기억을 받아들인 뒤 지속적으로 정리하고 잊는 백그라운드 처리 경로입니다.

오픈소스 3D 모델링·애니메이션 소프트웨어

설정이 간단한 웹 서버입니다.

slow path가 그래프를 따라가며 L0, L1, L2의 세 계층 지식 그래프를 사용하는 단계적 회상입니다.

ANTHROPIC_BASE_URL과 ANTHROPIC_MODEL 환경 변수를 사용해 tmux 패널마다 다른 모델을 실행하는 자체 제작 zsh 함수입니다.

~/.claude/settings.json 전역 파일을 바꿔 제공자를 전환하는 커뮤니티 도구입니다. tmux의 여러 패널에서 서로 다른 모델을 동시에 사용할 수 없어 채택하지 않았습니다.

OpenAI의 대화형 AI입니다.

Anthropic의 공식 CLI 에이전트입니다. 이 구성에서는 주로 계획을 담당하며 CCR로 인터페이스를 변환하면 원하는 모델을 실행할 수 있습니다.

Claude Code 2.1.287부터 쓸 수 있는 확장 방식입니다. 다른 사람이 만든 작은 프로그램으로 터미널 화면을 그리는 방식을 바꿀 수 있고, AI가 읽는 내용은 바뀌지 않습니다.

로컬 :3456에서 동작하는 프로토콜 변환기입니다. Claude Code에는 Anthropic API로 보이고 하위 서비스에는 OpenAI 형식으로 전달합니다.

명령줄 인터페이스입니다. 스키마 부담이 없는 범용 접점입니다.

CDN과 에지 네트워크를 제공하는 서비스입니다.

인지 부하 이론입니다. 불필요한 요소를 줄이고 복잡성을 나누며 예시를 조정해 인지 부하를 관리하는 설계 원칙입니다.

OpenAI의 공식 코딩 CLI입니다. 이 구성에서는 검증 도구 중 하나로 worktree의 git diff를 보고 코딩 규칙과 독립적인 관점을 제공합니다.

이미지 생성 과정을 노드 그래프로 구성하는 로컬 도구입니다.

날짜, 금액, 비율, 시간, 중국어 문장 부호의 표기를 통일하는 인라인 전처리 계층입니다. 네 개의 하위 모듈과 preprocess_chinese로 이루어집니다.

AI 에이전트가 컨텍스트 창을 효율적으로 사용하기 위한 관리 전략입니다.

GitHub의 AI 프로그래밍 보조 CLI입니다.

AI를 우선으로 설계한 코드 편집기입니다.

매일 SQL로 주요 의도와 엔터티를 집계하고 일기를 자동으로 작성하는 기능입니다.

DeepSeek의 오픈소스 모델입니다.

매일 일괄적으로 기억을 통합하는 처리 파이프라인입니다.

TypeScript용 ORM입니다.

AI 음성 합성 및 보이스 디자인 서비스

핸들러가 비정상 종료될 때 작업을 차단하지 않고 통과시키는 장애 대응 방식입니다.

Python용 비동기 웹 프레임워크입니다.

Google의 AI 모델과 코딩 CLI입니다.

xAI의 모델과 CLI입니다.

모델의 실제 성능을 좌우하는 실행 프레임워크입니다. 단순한 외피가 아니며 같은 모델도 하네스에 따라 점수가 10%포인트 달라질 수 있습니다.

AI 코딩 에이전트 CLI입니다.

AI 코딩 도구에 적용하는 결정론적 안전 가드레일입니다.

의미 벡터와 BM25 키워드 검색을 함께 사용하는 인덱싱 방식입니다.

7일, 30일, 90일의 관심 기간과 지식 공백을 감지하는 기능입니다.

검색 엔진이 콘텐츠의 의미를 이해하도록 돕는 구조화 데이터 마크업입니다.

Moonshot의 모델과 CLI입니다.

반복해서 찾지 못한 정보를 판정 결과가 INCORRECT이고 실패가 두 번 이상일 때 지식 공백으로 표시합니다.

지식 그래프를 그래프 구조, Ground Truth, LLM, 세 단계 확인이라는 네 계층에서 순차적으로 점검하는 기능입니다.

여러 제공자를 통합하는 OpenAI 호환 게이트웨이입니다. 이 구성에서는 model_list, 키, 폴백을 한곳에서 관리합니다.

Dream Loop의 세 번째 단계입니다. LLM이 통계 스냅샷을 읽고 통찰과 지식 공백을 도출합니다.

Model Context Protocol입니다. AI 도구를 연결하기 위한 표준화된 프로토콜입니다.

개인용 기억 저장소입니다. AI와의 대화를 정리하고 잡음을 줄이며 중복을 제거해 저장합니다.

Discord에서 명령을 내려 이미지를 생성하는 유료 서비스입니다.

MiniMax의 영상 생성 모델로, 참고 이미지와 오디오를 함께 입력할 수 있습니다.

Adobe가 제공하는 인간형 캐릭터 모션 라이브러리

동시 출현, 세션 중첩, Adamic-Adar, 유형 친화도, 의미 유사도 다섯 신호를 결합해 지식 그래프의 간선에 가중치를 부여합니다.

리버스 프록시이자 웹 서버입니다.

오픈소스 AI 코딩 에이전트 CLI입니다.

의도 분류 결과에 7일, 30일, 90일의 관심 프로필과 과거 의도를 결합해 경로를 선택합니다.

기능을 확장할 수 있는 최소 구성의 AI 코딩 CLI입니다.

브라우저 자동화와 엔드투엔드 테스트에 사용하는 도구입니다.

권한, 역할, Markdown, 시간 정보, base64의 다섯 가지 위장 공격을 막는 InjectionGuard의 짝 컴포넌트입니다.

관계형 데이터베이스입니다.

의미 검색에 쓰는 임베딩 벡터를 저장하는 벡터 데이터베이스입니다.

의도를 여섯 종류로 분류해 LayerPlan과 ScoringConfig를 결정합니다.

Alibaba의 오픈소스 모델과 CLI입니다.

프런트엔드 UI를 만드는 라이브러리입니다.

함수 합성의 기초가 되는 추상화입니다. Operator, Pipeline, Observable, Subject 네 가지로 구성되며 RxJS에서 영감을 얻었습니다.

의도 분류, 점수 산정 파이프라인, 단계적 회상으로 이루어진 기억 읽기 경로입니다.

출력 시 데이터를 정화하는 기능입니다. InjectionGuard와 짝을 이루며 쿼리 측과 사전 가져오기 캐시의 두 계층에서 걸러냅니다.

메모리에서 동작하는 데이터베이스이자 캐시입니다.

React로 영상을 작성하고 프레임별로 렌더링하는 도구입니다.

신뢰도가 낮은 추출 결과를 후보로 보류하고 자동 승인 규칙과 사람의 확인을 결합합니다.

한 장의 이미지에서 사람의 3D 형태와 전신 관절 각도를 추정하는 Meta의 모델입니다.

자주 쓰지 않는 작업에 필요한 도구를 샌드박스 안에서 즉석으로 만들고 사용 후 버리는 방식입니다.

쓰기 전에 잡음 제거, 주입 방어, 중복 제거를 순서대로 수행하는 세 가지 게이트입니다.

3D 포즈로 캐릭터 이미지를 움직이는 모션 전이 모델입니다.

시간 감쇠, 신뢰도, PPR, 의미 유사성, 중복 제거 등을 포함한 11단계로 점수를 계산합니다.

기반 서비스를 프로그래밍 인터페이스로 감싸는 중간 계층입니다.

ByteDance의 영상 생성 모델로, 참고 이미지와 참고 오디오를 함께 입력할 수 있습니다.

Search Engine Optimization의 약어입니다. 검색 엔진에 맞게 사이트를 최적화하는 기술입니다.

대화와 주기를 넘어 기억을 다시 떠올릴 수 있는 능력입니다.

크롤러에 사이트에 있는 페이지를 알려주는 목록입니다.

도구 조합을 재사용할 수 있는 AI 스킬로 감싸는 최상위 추상화입니다.

L1 기초, L2 숙련, L3 창작 단계로 스킬 숙련도를 추적합니다.

VoiceAgentRAG에서 영감을 얻은 다섯 연산의 예측적 사전 가져오기와 admission control 파이프라인입니다.

Server-Side Rendering의 약어입니다. 서버 측에서 페이지를 렌더링합니다.

자신의 컴퓨터에서 실행할 수 있는 오픈소스 이미지 생성 모델과 WebUI입니다.

Claude Code에 내장된 위임 기능입니다. haiku 같은 저비용 모델에 간단한 작업을 맡겨 주 대화의 사용량을 줄일 수 있습니다.

AI로 곡 전체를 생성하는 작곡 서비스입니다.

커뮤니티 간 연결, 간접적이지만 강한 관계, 지식 공백을 능동적으로 찾아내는 탐색입니다.

유틸리티 클래스를 중심으로 한 CSS 프레임워크입니다.

새 사실과 기존 사실이 충돌할 때 LLM이 MERGE, SUPERSEDE, COEXIST 중 하나를 판단하고 신뢰도가 낮으면 RLM으로 올립니다.

브라우저에서 3D를 렌더링하는 JavaScript 라이브러리

warm에서 cold, frozen으로 내려갈 때 LLM이 400자 이내로 요약해 압축합니다. 아래 방향으로만 이동합니다.

한 세션에서 여러 패널을 열 수 있는 터미널 멀티플렉서입니다. 연결이 끊겨도 프로그램은 계속 실행됩니다.

오른쪽 사이드바에 실행 중인 에이전트를 실시간으로 표시합니다.

여러 AI CLI가 디스크에 저장한 과거 대화를 하나의 목록에서 찾아볼 수 있습니다.

재시작 후 각 패널의 AI 대화를 중단한 지점부터 이어갑니다.

상태 표시줄에 작업 중, 대기 중, 멈춘 AI의 수를 보여줍니다.

백그라운드 창의 크기가 잘못되었을 때 올바른 크기로 자동 조정합니다.

마우스 오른쪽 버튼으로 클릭한 위치에 작업 메뉴를 표시합니다.

잠시 사용하는 떠 있는 터미널입니다. 닫았다가 다시 열어도 내용이 남아 있습니다.

상태 표시줄에 AI 사용량과 한도를 보여줍니다.

tmux를 중첩해서 사용할 때 키 입력을 한 번에 안쪽 tmux로 전달합니다.

상태 표시줄을 한 줄 더 추가하고 화면을 왼쪽, 가운데, 오른쪽 세 구역으로 나눠 전환합니다.

상태 표시줄에 CPU, 메모리, 디스크, 네트워크 속도를 보여줍니다.

프로젝트를 IDE와 비슷한 배치로 정리합니다. 격자형과 세로형 배치도 선택할 수 있습니다.

이미지로 3D 메시와 텍스처를 생성하는 AI 서비스

Salesforce의 벤치마크입니다. 최첨단 LLM도 자체 코드의 숨은 버그를 찾는 성공률이 50% 미만임을 보여 주며 검증을 소형 모델에 맡기지 않는 근거가 됩니다.

프런트엔드 빌드 도구이자 개발 서버입니다.

glTF 기반의 3D 캐릭터 파일 형식

Alibaba Wan 계열의 모션 전이 모델로, 참고 영상대로 캐릭터 이미지를 움직입니다.

음성에서 발화를 인식하는 자기지도 학습 모델

기억을 저장소에 받아들이는 경로입니다. 세 가지 게이트와 두 가지 쓰기 경로로 이루어집니다.

계획은 Claude Code가 맡고 작업은 저비용 소형 모델에 나누어 맡기며 검증은 두 모델로 교차 확인하는 작업 방식입니다.

AI로 이미지나 텍스트에서 3D 모델을 생성하는 것

memvault의 자율 운영을 이루는 Write Pipeline, Dream Loop, Read Pipeline, Slow Thinker 네 가지 흐름입니다.

Service, SDK, CLI, MCP, Skill로 나누는 설계 원칙입니다.

구상부터 구현까지의 설계 과정을 기록한 것입니다.

AI 에이전트의 동작을 이벤트로 기록하고 관찰하는 기능입니다.

음성에 맞춰 캐릭터의 입 모양을 움직이는 것

시스템을 독립적으로 조합할 수 있는 모듈로 나누는 설계입니다.

캐릭터 이미지와 참고 영상을 받아 캐릭터가 영상처럼 움직이게 하는 모델입니다.

실제 연기자의 전신 움직임을 기록해 3D 캐릭터에 적용하는 제작 방식입니다.

음악의 박자에 맞춰 화면을 전환하거나 움직임을 넣습니다.

AI 도구에서 사용하는 토큰과 API 비용을 관리합니다.

한 장씩 손으로 그리는 애니메이션으로, 그림 한 장을 두 프레임 유지하는 방식이 흔합니다.

AI를 사용해 한 사람의 생산성을 높이는 업무 방식입니다.

구상부터 구현까지 아키텍처를 반복해서 개선한 기록입니다.

이미지 한 장이나 문장 하나를 입력받아 짧은 동영상을 직접 생성하는 모델입니다.

소스 코드를 공개하는 소프트웨어 개발 방식입니다.

캐릭터의 헤어스타일, 의상, 표정을 바꾸는 시스템

인간과 AI가 역할을 나누는 다양한 방식입니다.

기억 시스템의 핵심 목표입니다. 오래된 정보, 잡음, 모순을 적절히 정리합니다.

쓰기, 백그라운드 처리, 회상의 세 경로를 하나의 시스템 지도로 통합해 보는 관점입니다.

대화에서 엔터티와 관계를 추출해 구축한 그래프입니다.

엔지니어는 방향만 제시하고 개발과 테스트는 모두 AI에 맡기는 방식입니다.

각 컷의 구도, 카메라 위치, 동작, 길이를 미리 정하는 촬영 계획입니다.

mutation thinking, 테스트 작성과 구현의 분리, 불변 조건, 실행 시 회귀, 모의 객체의 경계, 초안을 완성품으로 보지 않는 원칙을 검증 기준으로 삼습니다.

LLM이 사용하는 컨텍스트 토큰을 줄입니다.

생성 모델에 전달하는 텍스트 설명입니다. 영어 키워드 나열부터 쉬운 문장까지 포함합니다.