AI 코딩 도우미 제작: VectorShift를 활용한 Windsurf, AER, Klein 기능 확장
개요
강력한 AI 코딩 도우미 Windsurf, AER, Klein은 각자의 장단점을 가지고 있습니다. 본 글에서는 VectorShift라는 도구를 이용하여 이들의 기능을 통합하고 웹 검색, URL 스크래핑, 맞춤형 지식 베이스 기능을 추가하는 방법을 소개합니다. 이를 통해 Markdown 파일을 생성하고 코딩 작업의 효율성을 극대화할 수 있습니다.
Windsurf, AER, Klein의 한계 극복
Windsurf는 훌륭한 AI 코딩 도구이지만 URL 입력, 스크래핑, 맞춤형 지식 베이스 활용에 제약이 있습니다. AER과 Klein 역시 유사한 한계를 지니고 있습니다. VectorShift를 활용하면 이러한 문제점을 해결하고 더욱 강력한 AI 코딩 도우미를 구축할 수 있습니다.
VectorShift 소개
VectorShift는 다양한 블록(노드)을 조합하여 파이프라인을 구축하고, 이를 통해 데이터 처리 및 변환 작업을 자동화하는 도구입니다. 지식 베이스, 웹 스크래퍼, LLM 등 다양한 블록을 제공하며, 사용자는 자신의 필요에 맞게 파이프라인을 자유롭게 구성할 수 있습니다. 무료 티어를 제공하여 부담 없이 사용해 볼 수 있다는 장점도 있습니다.
AI 코딩 도우미 파이프라인 구축
- 입력 노드: 프롬프트와 컨텍스트를 입력받습니다.
- LLM 노드: Perplexity를 사용하여 웹 검색 기능을 포함합니다. 입력된 정보를 Markdown 형식으로 변환합니다.
- 지식 베이스 노드: PDF, 문서, 웹 페이지 URL 등을 저장하고, LLM이 참조할 수 있도록 합니다.
- URL 스크래퍼 노드: URL을 입력받아 웹 페이지를 스크래핑하고, LLM이 분석할 수 있도록 데이터를 추출합니다.
- 출력 노드: 생성된 Markdown 파일을 출력합니다.
파이프라인 활용 및 API 연동
구축된 파이프라인은 API를 통해 터미널에서 실행 가능한 코딩 도우미로 활용할 수 있습니다. Python 스크립트를 작성하여 API를 호출하고, 사용자 입력을 받아 Markdown 파일을 생성하도록 설정합니다.
Windsurf, AER, Klein과의 연동
생성된 Markdown 파일은 Windsurf, AER, Klein에서 참조하여 코딩 작업에 활용할 수 있습니다.
- Windsurf: Cascade 기능을 통해 Markdown 파일을 참조하고, 규칙 설정에도 활용할 수 있습니다.
- AER: add 옵션 또는 config 파일을 통해 Markdown 파일을 컨텍스트에 추가합니다.
- Klein: Cascade와 유사하게 Markdown 파일을 참조하여 활용합니다.
결론
VectorShift를 활용하면 Windsurf, AER, Klein의 기능을 확장하고, 웹 검색, URL 스크래핑, 맞춤형 지식 베이스 기능을 추가하여 더욱 강력한 AI 코딩 도우미를 구축할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 코딩 작업의 효율성을 높이고 생산성을 향상시킬 수 있습니다.
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