Ikalus1988/MisakaNet

📚 A zero-dependency, git-backed micro-lesson library for AI Agents to asynchronously share and search verified debugging experience. Python stdlib only. | https://misakanet.org

해결하는 문제

MisakaNet은 AI 코드 에이전트가 동일한 디버깅 오류를 반복하지 않도록 하는 공유 "실패 기억"을 제공합니다. 알려진 버그나 환경 문제를 다시 진단하는 데 시간을 낭비하지 않고, 검증된 실패-복구 수업 데이터베이스를 검색하여 즉시 문서화된 해결 경로를 찾을 수 있습니다.

작동 방식

이 프로젝트는 문제 설명, 근본 원인, 수정 방법, 검증 단계를 포함한 Markdown 파일의 Git 기반 지식 기반으로 작동합니다. 관련 수업을 검색하기 위해 0개의 종속성 BM25 키워드 검색 엔진을 사용합니다. 에이전트는 Model Context Protocol (MCP) 서버(로컬 stdio 및 원격 HTTP 모두), CLI, Python 라이브러리 등 여러 인터페이스를 통해 이 지식에 접근할 수 있습니다. 에이전트가 해결할 수 없는 오류를 만났을 경우, 유지보수자가 검토할 수 있도록 intake 프로세스를 통해 레드액션된 실패 보고서를 제출하여 새로운 수업을 생성할 수 있습니다.

대상 사용자

주로 Claude Code, Cursor, Windsurf와 같은 AI 에이전트 및 반복적인 기술적 실패에 빠지는 에이전트의 시간을 줄이고자 하는 개발자에게 적합합니다.

주요 특징

에이전트 내장 인터페이스: MCP, WebMCP, DeepSeek Harness와 같은 도구용 전용 어댑터를 지원합니다.
검증된 증거 수준: 수업은 증거 수준(E0-E4)으로 분류되며, 커뮤니티 보고서에서부터 프로덕션 검증된 수정까지 포함됩니다.
종속성 없는 검색: Python 표준 라이브러리만으로 작동하는 가벼운 BM25 엔진을 사용하여 로컬 검색이 가능합니다.
광범위한 호환성: Claude Code, Cursor, VS Code, Copilot 등 주요 AI 코드 도구와 통합 가능.