InterfaceX-co-jp/genshijin

해결하는 문제

많은 AI 코딩 에이전트는 일본어로 정중하고 반복적이며 길어지는 응답을 생성하여 과도한 토큰을 사용합니다. 이 프로젝트는 AI 응답을 압축하는 통신 기술과 플러그인을 제공하여 토큰 사용량을 약 75% 감소시키면서도 기술적 정확도 100%를 유지합니다.

작동 방식

존중 표현, 부가 표현, 부드러운 표현, 중복되는 조사 등을 제거하여 일본어 커뮤니케이션을 최적화합니다. 압축 강도를 세 단계로 제공합니다:

• 정중 모드: 부드러운 표현과 모호한 표현을 제거하지만 존중 표현은 유지 (비즈니스용).
• 일반 모드: 존중 표현을 제거하고 명사어미 문장 사용 (기본적인 '원시인 스타일').
• 극한 모드: 약어, 화살표 표기법, 단어 하나로 된 답변을 사용해 최대 압축을 실현.

단순 프롬프트를 넘어서, SessionStart 및 UserPromptSubmit 훅을 통해 AI 에이전트와 통합하여 "스타일 왜곡"을 방지하고, genshijin-shrink라는 미들웨어를 제공해 MCP 서버 도구 설명을 압축합니다.

대상 사용자

Claude Code, Cursor, Windsurf, Cline, GitHub Copilot와 같은 AI 코딩 에이전트를 사용하여 API 비용을 낮추고 컨텍스트 창의 효율을 높이고자 하는 개발자.

주요 기능

• 다중 에이전트 지원: Cursor, Windsurf, Cline, GitHub Copilot용 네이티브 규칙과 설치 프로그램 제공.
• 토큰 절약: 벤치마크 기준 일본어 토큰 사용량 평균 83% 감소.
• 전용 하위 기술: 간결한 커밋 메시지용 (/genshijin-commit) 및 1줄 PR 리뷰용 (/genshijin-review) 전용 모드 포함.
• 메모리 압축: CLAUDE.md 또는 기타 메모리 파일을 압축해 모든 세션에서 입력 토큰을 영구적으로 줄이는 도구.
• MCP 미들웨어: 기술적 식별자를 손상시키지 않고 MCP 서버의 도구 설명을 압축합니다.