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해결하는 문제

AI 어시스턴트는 코드베이스의 구조, 라우트, 스키마를 이해하기 위해 수동으로 탐색해야 하므로 대화 중에 수천 개의 토큰을 낭비하는 경우가 많습니다. codesight는 코드베이스를 압축되고 고정밀의 컨텍스트 맵으로 사전 컴파일하여 AI 도구가 즉시 읽을 수 있게 함으로써 이러한 오버헤드를 감소시킵니다.

작동 방식

이 도구는 TypeScript용 추상 구문 트리(AST) 정밀도와 다른 언어에 대한 검증된 정규식 탐지를 결합합니다. 프로젝트 루트를 스캔하여 라우트, 스키마 모델, UI 컴포넌트, 환경 변수를 감지하며, 30개 이상의 프레임워크와 14개의 ORM 파서를 지원합니다.

토큰 감소는 세 가지 레이어로 제공됩니다:

1. Base Scan: 수동 파일 탐색을 단일 컴파일된 맵으로 대체합니다.
2. Wiki Knowledge Base: auth.md, database.md와 같은 지속적인 내러티브 레이어의 마크다운 파일을 컴파일하여 AI가 전체 맵이 아니라 질문에 관련된 특정 기사만 읽도록 합니다.
3. Knowledge Mode: ADR, 회의 노트, Obsidian 볼트와 같은 비코드 컨텍스트를 KNOWLEDGE.md 프라이머로 매핑합니다.

대상

Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf, Cline, Aider 등 AI 코딩 어시스턴트를 사용하면서 토큰 사용량을 줄이고 비용을 낮추며 AI 응답 속도를 높이고 싶은 개발자를 위한 도구입니다.

하이라이트

• Zero Dependencies: 설정이나 API 키 없이 npx 한 번 호출로 실행됩니다.
• Broad Language Support: TypeScript, JavaScript, Python, Go, Ruby, Elixir, Java, Kotlin, Rust, PHP, Dart, Swift, C#를 지원합니다.
• MCP Integration: 14개의 Model Context Protocol(MCP) 도구가 포함되어 AI 어시스턴트가 코드베이스 맵과 위키에 직접 접근할 수 있습니다.
• High Efficiency: 기본 스캔과 타깃 위키 접근을 결합하여 최대 91배의 토큰 감소를 달성한다고 주장합니다.