sigpanic/goink

해결하는 문제

Goink는 장편 소설 집필을 위해 설계된 데스크톱 AI 집필 시스템입니다. 범용 LLM에서 발생하는 '기억 상실' 문제, 즉 AI가 수십 개의 챕터를 거치면서 캐릭터 이름, 플롯 포인트, 복선을 잊어버리는 문제를 해결합니다. AI에게 이야기의 상태를 수동으로 상기시켜야 하는 번거로움을 없애고 방대한 텍스트 전체에서 일관성을 유지합니다.

작동 원리

Goink는 단순한 파이프라인이 아닌 에이전트 기반 아키텍처를 사용합니다. 31개의 구조화된 도구에 접근할 수 있는 AI 에이전트를 통해 LLM은 캐릭터 프로필 조회, 플롯 아크 업데이트, 세계관 데이터 관리 방법을 자율적으로 결정할 수 있습니다.

주요 기술 구성 요소:

• 구조화된 메모리: 캐릭터 관계(방향성 그래프), 복선 상태, 서사적 아크, 독자 지식에 대한 전용 추적 기능을 제공합니다.
• 로컬 의미론적 검색: BGE 중국어 의미론적 모델(ONNX Runtime)과 sqlite-vec을 사용한 로컬 엔진을 통해 키워드가 아닌 의미 기반으로 관련 구절을 찾습니다.
• 스킬 시스템: 집필 방법론을 Markdown 파일로 정의하는 모듈식 시스템으로, 3단계 오버라이드(소설 > 사용자 > 내장)를 통해 특정 스타일이나 워크플로우를 적용할 수 있습니다.
• Diff 기반 편집: AI가 내용을 무분별하게 덮어쓰는 것을 방지하기 위해 Diff 미리보기를 생성하며, 사용자가 승인해야만 텍스트에 변경 사항이 적용됩니다.
• 버전 관리: Git이 통합되어 자동 커밋과 쉬운 롤백을 지원합니다.

대상 사용자

장기 프로젝트에서 엄격한 서사적 일관성과 구조적 무결성을 유지해야 하는 소설가 및 작가.

주요 특징

• 에이전트 유지 관리: 각 챕터가 끝날 때마다 캐릭터 업데이트 및 플롯 아크 진행 상황 확인을 자동으로 트리거합니다.
• 스타일 추출: 샘플 텍스트를 분석하여 작가의 스타일(문장 구조, 어조 등)을 추출하고 사용자 정의 '모방 스킬'을 생성할 수 있습니다.
• 상태 시각화: 이야기 아크와 장소 그래프를 시각적 지도로 제공합니다.
• 제로 설정 로컬 검색: GPU나 외부 API 없이 기기 내에서 완전히 실행되는 로컬 벡터 검색을 지원합니다.
• 샌드박스 보안: 화이트리스트와 SafePath를 사용하여 AI가 승인되지 않은 파일에 접근하거나 수정할 수 없도록 보장합니다.