0xku/kon

해결하는 문제

Kon은 과도한 에이전트 프레임워크의 대안으로, 가볍고 투명한 코딩 에이전트 허브를 제공하기 위해 설계된 최소한의 도구입니다. 개발자들이 LLM을 코딩 작업에 사용할 수 있도록 하되, 거대한 시스템 프롬프트나 복잡하고 딱딱한 프레임워크를 물려받지 않도록 하여, 컨텍스트 창을 효율적으로 유지하고 행동을 예측 가능하게 만듭니다.

작동 방식

Kon은 매우 작은 핵심 시스템 프롬프트(270 토큰 미만)와 적은 수의 내장 도구를 갖춘 터미널 기반 에이전트로 작동합니다. 프로젝트별 컨텍스트는 AGENTS.md 또는 CLAUDE.md와 같은 외부 파일을 통해 계층적으로 적용되며, .agents/skills/에 저장된 재사용 가능한 "스킬"(지침 팩)을 활용합니다. 다양한 LLM 제공자(예: GitHub Copilot, OpenAI, DeepSeek, xAI)를 지원하며, OpenAI 호환 API를 통해 로컬 모델도 사용할 수 있습니다.

대상 사용자

코딩 에이전트를 쉽게 읽고 이해하며 적응하고 싶은 개발자들, 그리고 직접 쉘 접근과 세션 관리를 지원하는 터미널 중심 워크플로우를 선호하는 사용자들에게 적합합니다.

주요 특징

• 최소주의 핵심: 고정된 허브 크기는 약 1,000 토큰을 유지하여 프롬프트 과잉을 줄입니다.
• 인터랙티브 TUI: 퍼지 파일 검색(@), 경로 완성, 슬래시 명령어를 지원하는 터미널 UI를 갖추고 있습니다.
• 직접적인 쉘 통합: 쉘 명령어를 직접 실행(!)하거나, 그 출력을 LLM 분석을 위해 파이프(!!)로 전달할 수 있습니다.
• 유연한 컨텍스트: AGENTS.md에서 프로젝트 가이드라인을 로드하고, 모듈화되고 재사용 가능한 스킬을 지원합니다.
• 세션 관리: JSONL 파일에서 세션을 재개할 수 있으며, 토큰 절약을 위한 세션 압축과 새로운 세션으로의 집중적 인수인계도 지원합니다.
• 광범위한 제공자 지원: 여러 주요 AI 제공자에 대한 통합 OAuth 및 API 키 지원과 로컬 모델 호환성을 제공합니다.