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해결하는 문제

대부분의 AI 어시스턴트는 단일 채팅 창에서 작동하므로 다양한 작업을 수행할 때 혼란스러워집니다. 이 프로젝트는 단일 창을 멀티 장면 데스크톱 워크벤치로 변환하는 방법을 제공합니다. 각 장면은 고유한 상시 AI 세션을 가진 독립적인 워크스페이스입니다. 각 장면의 AI는 자신이 속한 장면을 인식하며, 올바른 메모리를 읽고, 적절한 기술을 사용하며, 작업 중단 지점을 기억합니다. 또한 여러 AI 에이전트가 서로 방해하지 않고 협업할 수 있도록 협업, 작업 할당, 메모리 처리 규칙을 제공하여 장기간 사용 후에도 시스템이 무너지지 않도록 합니다.

작동 원리

이 워크벤치는 호스트, 명령 콘솔, 헌법, 공유 계층, 장면, 프로젝트, 런타임/아카이브, 감사와 같은 계층 구조를 기반으로 합니다. 각 장면은 그리드 레이아웃, 패널 유형, 연결된 AI 세션을 정의하는 JSON 구성으로 설명됩니다. 핵심 요소는 '세션 앵커링'입니다. AI는 세 개의 필드(pinTarget, sessionTitle, sessionId)를 사용하여 특정 세션에 바인딩되므로 자신의 정체성을 인식하고 올바른 창을 따라갑니다. 메모리는 대화 내부가 아닌 파일에 저장되며, 세 개의 계층으로 나뉘어 명확한 규칙에 따라 다시 기록됩니다. 또한 MCP를 통해 무료 웹 기반 AI를 로컬 도구로 연결하여 API 토큰을 절약하는 방법도 포함되어 있습니다. 템플릿, 소스 코드, 최소 실행 가능 데모와 함께 DSH 엔진 설치 후 실행 가능한 4개의 장면이 포함된 완전한 공개 워크벤치를 제공합니다. 이 저장소는 이것이 플러그 앤 플레이 소프트웨어가 아닌 방법론이자 셸 템플릿임을 강조합니다. 모든 경로와 구성은 자신의 환경에 맞게 조정해야 하며, 특히 MCP 통합 등은 현장 디버깅이 필요합니다.

대상 사용자

자신만의 멀티 장면 AI 데스크톱 워크스페이스를 구축하려는 사용자, 특히 이미 다양한 작업에 AI를 사용하고 있으며 이를 전용 메모리와 기술을 갖춘 개별 장면으로 정리하려는 사용자에게 적합합니다. 개념을 확인하려는 호기심 많은 초보자(의존성 없는 단일 파일 데모 실행 가능)부터 템플릿을 복사하여 자신의 설정에 맞게 조정하려는 고급 사용자까지 모두 포함합니다. 작성자는 많은 경로가 자리 표시자이며 그대로 복사하면 작동하지 않으므로 초보자는 시작하기 전에 'Newbie Must Read' 파일을 반드시 읽을 것을 권고합니다.

주요 특징

• 장면 기반 AI 워크벤치를 구축하기 위한 완전한 방법론과 셸 템플릿 제공 (단순 튜토리얼이 아닌 실제 소스 코드 및 구성 포함).
• 24개의 실제 패널 유형과 11개의 실제 장면 구성(모두 비식별화됨) 예시 제공.
• 협업, 메모리, 장면 시스템이라는 세 가지 핵심 메커니즘에 대한 상세 문서화 (장기적인 체계 유지의 핵심).
• 각 AI에 명확한 정체성을 부여하고 장면 간의 간섭을 방지하는 세션 앵커링 시스템(세 개의 필드).
• MCP를 사용하여 무료 웹 기반 AI를 로컬 도구로 연결하여 API 토큰을 절약하는 방법.
• 더블 클릭으로 실행 가능한 데모(단일 파일, 의존성 제로) 및 DSH 엔진 설치 후 실행 가능한 4개의 장면을 포함한 완전한 공개 워크벤치.
• 상세한 문제 해결 노트: 각 섹션마다 실제 사례에 기반한 '증상 조회' 표 제공.
• 엄격한 개인정보 보호: 모든 개인 데이터, 경로, 키, 비즈니스 데이터는 제거됨 (자동 스캔으로 검증).
• MIT 라이선스: 자유롭게 사용 및 수정 가능.