dzhng/jevgrep

jevgrep – AI 기반 코드 검색 도구

개요

• jevgrep은 코딩 어시스턴트(Claude Code, Codex, OpenCode 등)가 코드베이스에 대해 자연어 질문을 하고, 가장 관련성 높은 파일의 간결한 목록과 질문에 답하는 정확한 소스 스니펫 및 선언 위치를 얻을 수 있는 명령줄 도구입니다.
• 리포지토리의 필터링된 소스(.gitignore, 숨김 파일, 바이너리 등을 존중)를 대규모 언어 모델 엔드포인트 – Vercel의 Jev 모델 또는 호환되는 TypeSafe 스타일 제공자 – 에 전송하여 폴더, 파일 및 코드 선언 전반에 걸쳐 관련성을 점수화합니다.
• CLI는 구조화된 표준 출력을 반환합니다: 짧은 요약, 간결한 파일 목록, 그리고 줄 번호와 호출 사이트 정보가 포함된 일치하는 코드 스니펫입니다. 출력은 에이전트가 소비하도록 의도되었으며, 인간에게 직접 표시하기 위한 것이 아닙니다.

중요성

• 많은 AI 기반 개발 워크플로우에서 에이전트는 변경을 생성하기 전에 먼저 올바른 코드를 찾아야 합니다. 기존 도구(rg, git grep)는 정확한 기호나 경로를 요구하므로 에이전트가 찾는 동작만 알 때 목적을 달성하지 못합니다.
• README에는 jevgrep을 사용했을 때 동일한 성공률(8/10 작업)을 유지하면서 AI 안내 검색을 수행하지 않은 기준선과 비교하여 총 LLM 추론 비용을 약 30% 줄인 벤치마크(SWE-bench)가 보고되었습니다.

시작하기

1. npm으로 전역 설치(Node 22+ 필요):

   npm install -g @dzhng/jevgrep
   

2. 지원되는 공급자(Vercel AI Gateway, TypeSafe, OpenRouter, OpenCode Zen 또는 사용자 지정 호환 엔드포인트)에 인증합니다:

   jg auth
   

3. 코딩 에이전트에게 CLI 호출 방법을 가르치는 스킬을 설치합니다:

   jg skill   # 또는: npx skills add dzhng/jevgrep --skill jevgrep
   

4. 리포지토리에 대해 자연어 쿼리를 실행합니다:

   jg "How are telemetry events recorded and sent?" ./my-project
   

   도구는 후보 파일 목록과 일치하는 코드 스니펫을 출력합니다.

지원 언어

• Python, TypeScript/JavaScript, Go, Rust에 대한 전체 선언 파싱.
• 기타 텍스트 파일은 간단한 콘텐츠 미리보기 매처로 대체됩니다.

주요 명령

• jg auth – 공급자 키를 저장합니다.
• jg skill – 에이전트 측 스킬을 설치합니다.
• jg <question> <path> – 관련성 검색을 수행합니다.
• jg files <root> – 스캔할 파일 수를 나열합니다(네트워크 호출 없음).
• jg doctor – 인증을 확인합니다.
• jg --help – 캐시 및 검색 재정의 옵션을 확인합니다.

설치 참고 사항

• 외부 ripgrep 또는 Python 런타임이 필요 없으며 순수한 Node입니다.
• macOS, Linux, Windows에서 작동합니다.
• 업데이트는 npm을 통해 수행됩니다. 스킬은 별도로 다시 설치해야 합니다.

개발

• 리포지토리는 TypeScript, Bun workspaces 및 Turborepo를 사용합니다.
• 테스트는 Docker에서 실행되어 게시된 npm 패키지가 추가 종속성 없이 작동하는지 확인합니다.

라이선스 – MIT.

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jevgrep은 코딩 에이전트의 문제 해결 능력을 유지하면서 추론 비용을 줄이는 것을 목표로 하는 진정한 AI 강화 코드 검색 유틸리티입니다.