lovstudio/Ataru

해결하는 문제

Ataru는 AI 대화를 위한 로컬 검색 가능한 메모리 계층을 제공합니다. Claude나 Codex와 같은 다양한 AI 에이전트에서 생성된 분산된 로컬 세션 파일들 속에서 유용한 답변, 명령어, 아키텍처 결정들이 사라지는 문제를 해결합니다. 이로 인해 과거 작업에서 특정 컨텍스트를 검색하는 것이 어려워집니다.

작동 방식

Ataru는 여러 AI 소스에서 생성된 로컬 트랜스크립트 파일을 인덱싱하고 통합된 형식으로 정규화합니다. 키워드 검색(Tantivy와 Jieba 사용)과 선택적 의미적 검색(OpenAI 호환 임베딩 및 SQLite 사용)을 결합하여 정보를 복원합니다. 사용자는 Turn, Run, Session, Project 단위로 다양한 세부 수준에서 검색할 수 있으며, 원본 세션, 메시지, 소스 파일의 행 번호로 직접 이동할 수 있습니다.

대상 사용자

코드 작성 및 문제 해결에 여러 AI 에이전트를 사용하는 개발자 및 고급 사용자로, 과거에 생성된 솔루션과 논의 내용을 빠르게 검색하고 재사용하고자 하는 분들입니다.

주요 특징

• 통합 인덱싱: Claude CLI, Claude App/Web, Codex의 세션 형식을 하나의 검색 가능한 인덱스로 정규화합니다.
• 로컬 우선 개인정보 보호: 기본적으로 오프라인에서 작동하며, 원본 트랜스크립트는 읽기 전용이며, 의미적 검색은 선택적 옵션입니다.
• 에이전트 호환: 전용 "Search Skill"과 JSON CLI를 포함하여 다른 AI 에이전트가 프로그래밍 방식으로 과거 컨텍스트를 가져올 수 있도록 지원합니다.
• 다중 세부 수준 검색: Turn, Run, Session, Project 단위를 전환하여 노이즈를 줄이고 정확한 컨텍스트 수준을 빠르게 찾을 수 있습니다.
• 증분 업데이트: 로컬 세션 파일의 변경 사항을 자동으로 추적하여 전체 재스캔 없이 인덱스를 업데이트합니다.