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해결하는 문제

Probe는 엔터프라이즈 규모의 코드베이스에서 AI 에이전트에게 정확하고 고품질의 컨텍스트를 제공하는 데 따르는 어려움을 해결합니다. 단순한 텍스트 검색(grep)이나 임베딩 기반 벡터 검색(함수를 블록 중간에서 분할할 수 있고 느린 인덱싱이 필요함)에 의존하는 기존 도구와 달리, Probe는 코드를 일반 텍스트가 아닌 코드로 취급하는 구조적이고 AST를 인식하는 컨텍스트를 제공합니다.

작동 방식

Probe는 Tree-sitter AST 파싱을 사용하여 코드의 실제 구조를 이해합니다. Elasticsearch 스타일의 불리언 쿼리 언어(AND, OR, NOT 및 구문 지원)를 구현하며, 사전 구축된 인덱스나 임베딩 모델 없이도 BM25/TF-IDF 랭킹을 통한 시맨틱 검색을 지원합니다. 완전한 시맨틱 블록(전체 함수 또는 클래스 등)을 반환할 수 있으며, 사용자의 의도를 이러한 정밀한 구조적 쿼리로 변환할 수 있는 내장 에이전트가 포함되어 있습니다.

대상 사용자

코딩 어시스턴트를 구축하는 개발자 및 AI 엔지니어뿐만 아니라, 대규모 코드베이스에서 사양 기반 개발, 코드 리뷰 및 온보딩을 수행하는 팀을 위해 설계되었습니다.

주요 특징

• 제로 설정: 인덱싱 또는 임베딩 서비스가 필요하지 않으며, 즉시 오프라인에서 작동합니다.
• AST 인식: 임의의 텍스트 조각 대신 완전한 함수와 클래스를 반환합니다.
• 멀티 모드 액세스: AI 에디터(Claude Code 등)를 위한 MCP 서버, CLI 도구 및 Node.js SDK로 제공됩니다.
• LLM Script: 에이전트가 다단계 분석 파이프라인을 실행할 수 있도록 하는 샌드박스형 JavaScript DSL입니다.
• 폭넓은 언어 지원: Rust, Python, TypeScript, Go, C++, Java를 포함한 다양한 언어를 지원합니다.