Brain0-ai/brain0

해결하는 문제

brain0는 AI가 생성한 코드의 '왜'를 시각화합니다. git는 '무엇이 변경되었는지'를 기록하지만, brain0는 Claude Code나 Codex와 같은 코딩 에이전트가 그 변경을 위해 사용한 의도, 프롬프트, 컨텍스트를 추적하여, AI 생성 차이점의 투명성 부족과 '블랙박스' 개발 문제를 해결합니다.

작동 방식

git 히스토리와 디스크에 저장된 코딩 에이전트의 트랜스크립트를 읽는 비활성 관측자로 작동합니다. 코드 변경의 의도를 함수 수준까지 추적할 수 있는 리포지토리의 의사결정 그래프를 구축합니다. Tree-sitter를 사용해 심볼 추출 및 정체성 추적을 수행하며, Ollama를 통해 로컬 모델이나 호스팅된 LLM을 통합하여 요약 및 의미 검색을 수행할 수 있습니다. 또한 에이전트가 '선언한 변경' (무엇을 했다고 말한 것)과 '실제 변경' (git이 기록한 것) 사이의 격차를 조율하여 변화 이탈(드리프트)을 탐지합니다.

대상 사용자

AI 코딩 에이전트를 사용하는 개발자 및 팀으로, 감사 기록, AI로 인한 버그의 근본 원인 분석, 민감한 데이터를 읽는 에이전트의 모니터링(DLP)이 필요한 사용자입니다.

주요 기능

• 비활성 관측: 통합이나 에이전트 협력이 필요 없으며, 기존 로그와 git 히스토리를 읽는 것만으로 작동합니다.
• 변화 이탈 탐지: AI 에이전트가 선언한 변경과 실제로 커밋된 변경 사이의 격차를 식별합니다.
• 에이전트 컨텍스트용 DLP: 에이전트가 세션 중에 읽은 파일 내의 시크릿을 기록하고 스캔합니다.
• 위험 점수 부여: 블라스트 레디우스, 변경 빈도, 역사적 증거(예: 롤백)를 기반으로 파일과 심볼에 위험 점수를 부여합니다.
• MCP 통합: 에이전트가 코드 편집 전에 코드의 출처와 위험도를 이해할 수 있도록 Model Context Protocol (MCP) 서버를 제공합니다.
• 로컬 우선: Ollama를 통해 로컬 임베딩과 선택적 로컬 LLM을 사용하여 기본적으로 오프라인에서 작동합니다.