Brain0-ai/brain0

해결하는 문제

코딩 에이전트가 이제 대부분의 diff를 작성하지만, git은 무엇이 변경되었는지만 보여주고 왜 변경되었는지는 보여주지 않습니다. brain0은 저장소가 대답할 수 없는 질문에 답합니다: 어떤 프롬프트가 이 버그를 작성했는지, 에이전트가 실제로 무엇을 읽었는지, 그리고 그 변경이 얼마나 신뢰할 수 있는지. 또한 에이전트가 변경했다고 주장하는 것과 git이 기록하는 것(드리프트)을 조정하고, .env나 개인 키와 같은 민감한 읽기를 감지하며, 과거 사고에서 학습하는 증거 기반 위험 점수를 할당합니다.

작동 방식

brain0은 순수한 관찰자입니다. git 기록(사실)과 코딩 에이전트(Codex, Claude Code)가 이미 디스크에 기록한 트랜스크립트(선언된 의도)를 읽습니다. 저장소에서 모듈, 파일, 기호까지 결정 그래프를 구축하며, 각 노드에는 날짜가 있는 기록, 드리프트, 위험이 포함됩니다. 코드나 git 기록을 수정하지 않습니다. 로컬에서는 임베딩이 포함된 SQLite 인덱스를 사용하며, 선택적으로 Postgres나 자체 LLM을 연결하여 더 풍부한 요약과 채팅을 할 수 있습니다. GUI로 그래프를 탐색할 수 있고, MCP 인터페이스로 코딩 에이전트가 코드에 손대기 전에 컨텍스트, blame, 디버그, 감사를 조회할 수 있습니다.

대상 사용자

AI 코딩 에이전트를 사용하고 책임성을 원하는 개발자와 팀: 어떤 프롬프트가 변경을 초래했는지 이해하고, 에이전트가 비밀을 유출하지 않도록 보장하며, 고위험 패턴을 식별합니다. 또한 보안에 민감한 팀과 로컬 우선, 오프라인 도구를 실행하는 모든 사람에게 가치가 있습니다.

주요 특징

• 수동적 관찰: 훅 없음, 에이전트 협력 없음, 코드 변경 없음 — git과 트랜스크립트만 읽습니다.
• 드리프트 감지: 선언된 것과 완료된 것을 조정하여 스테이지되지 않거나 선언되지 않은 편집을 플래그합니다.
• 에이전트 컨텍스트용 DLP: 세션이 읽은 파일(경로와 비밀 종류만)을 기록하고 원격 모델에 도달한 민감한 읽기를 플래그합니다.
• 학습하는 위험 점수: 사전(폭발 반경, 변경량)과 사후(리버트, 수정) 증거를 융합하여 위험한 패턴에 대한 '골드 신호'를 표면화합니다.
• 기본적으로 로컬 우선 및 오프라인: 키 없음, 로컬 임베딩, 제로 이그레스; 선택적 원격 모델은 옵트인입니다.
• MCP 통합: 코딩 에이전트에게 변경을 가하기 전에 컨텍스트, blame, 디버그, 감사를 위한 쿼리 채널을 제공합니다.
• 변조 방지: 추가 전용 그래프, 고정된 트랜스크립트, 암호화 삭제, 서명된 증명.
• 오픈 코어: Apache-2.0, 완전 기능, Postgres 및 멀티 테넌시를 위한 엔터프라이즈 옵션 포함.