시작하기 전에: 실제 개발자들이 겪는 문제
프로젝트 규모가 커질수록 코드베이스 내에서 필요한 정보를 찾는 것이 악몽이 됩니다. 저는 약 50만 줄의 레거시 코드를 유지보수하는 프로젝트에서 일한 적 있는데, 새로운 기능 개발 시 "이 함수가 어디서 호출되고 있지?" 또는 "저 API 응답 구조가 어떻게 돼?" 같은 질문에 매번 수십 분을 허비했습니다.
우리가 실제로 마주친 오류들:
ConnectionError: HTTPSConnectionPool(host='api.openai.com', port=443):
Max retries exceeded with url: /v1/embeddings (Caused by NewConnectionError)
RateLimitError: That model is currently overloaded with other requests.
Please retry after 30 seconds.
401 Unauthorized: Incorrect API key provided.
You passed: sk-xxxx... Please ensure you're using the correct API key.
이 튜토리얼에서는
HolySheep AI를 활용하여 자체 코드베이스 질문-답변 시스템을 구축하는 방법을 상세히 설명드리겠습니다. 의미론적 검색(Semantic Search)과大型언어모델(LLM) API 통합의 핵심을 익히실 수 있습니다.
프로젝트 구조와 핵심 아키텍처
코드베이스 질문-답변 시스템은 크게 세 단계로 구성됩니다:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 코드베이스 Q&A 아키텍처 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 1단계: 전처리 (Preprocessing) │
│ ├── 코드 파싱 및 청크 분할 (Chunking) │
│ ├── 문서 임베딩 생성 (Embedding Generation) │
│ └── 벡터 데이터베이스 저장 (Vector Storage) │
│ │
│ 2단계: 검색 (Retrieval) │
│ ├── 사용자 질문 임베딩 │
│ ├── 의미론적 유사도 기반 검색 (Semantic Similarity Search) │
│ └── 관련 코드 컨텍스트 수집 (Context Gathering) │
│ │
│ 3단계: 생성 (Generation) │
│ ├── 컨텍스트 + 질문을 LLM에 전달 │
│ └── 자연어 답변 생성 (Natural Language Response) │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
1단계: 개발 환경 설정과 의존성 설치
저는 이 프로젝트를 Python 3.10 이상 환경에서 개발했으며, 필요한 패키지들을 먼저 설치합니다. HolySheep AI는 단일 API 키로 모든 주요 모델을 지원하므로, 별도의 추가 설정 없이 다양한 임베딩 모델과 LLM을 전환하며 테스트할 수 있었습니다.
# requirements.txt
openai==1.12.0
chromadb==0.4.22
langchain==0.1.6
langchain-community==0.0.20
sentence-transformers==2.3.1
tiktoken==0.5.2
pytest==7.4.4
python-dotenv==1.0.0
# 설치 명령어
pip install -r requirements.txt
프로젝트 디렉토리 구조
mkdir -p codebase_qa/{chroma_db,cache,logs}
touch codebase_qa/.env
2단계: HolySheep AI API 설정
.env 파일에 HolySheep AI API 키를 설정합니다. HolySheep AI는 해외 신용카드 없이 로컬 결제가 가능하여, 저는 처음 가입 시 받은 무료 크레딧으로 바로 개발을 시작할 수 있었습니다.
# .env 파일 설정
HolySheep AI API 설정 - https://api.holysheep.ai/v1
HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
HOLYSHEEP_BASE_URL=https://api.holysheep.ai/v1
프로젝트 설정
EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small
LLM_MODEL=gpt-4.1
CHUNK_SIZE=1000
CHUNK_OVERLAP=200
MAX_TOKENS=4000
# holySheep_client.py - HolySheep AI API 클라이언트 설정
import os
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
class HolySheepAIClient:
"""HolySheep AI API 통합 클라이언트"""
def __init__(self):
self.api_key = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
self.base_url = os.getenv("HOLYSHEEP_BASE_URL", "https://api.holysheep.ai/v1")
# HolySheep AI 표준 OpenAI 호환 클라이언트
self.client = OpenAI(
api_key=self.api_key,
base_url=self.base_url
)
# 모델별 가격 정보 (2024년 기준)
self.pricing = {
"gpt-4.1": {"input": 8.00, "output": 32.00}, # $8/MTok 입력, $32/MTok 출력
"gpt-4.1-mini": {"input": 1.50, "output": 6.00}, # $1.50/MTok 입력
"claude-sonnet-4-5": {"input": 15.00, "output": 75.00}, # $15/MTok 입력
"gemini-2.5-flash": {"input": 2.50, "output": 10.00}, # $2.50/MTok 입력
"deepseek-v3.2": {"input": 0.42, "output": 1.68}, # $0.42/MTok 입력
}
def create_embedding(self, text: str, model: str = "text-embedding-3-small"):
"""텍스트 임베딩 생성 - 의미론적 검색용 벡터"""
try:
response = self.client.embeddings.create(
model=model,
input=text
)
return response.data[0].embedding
except Exception as e:
print(f"임베딩 생성 오류: {e}")
return None
def generate_response(self, prompt: str, model: str = "gpt-4.1",
temperature: float = 0.3, max_tokens: int = 2000):
"""LLM을 통한 답변 생성"""
try:
response = self.client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{"role": "system", "content": "당신은 코드베이스 전문가입니다.用户提供된 코드 컨텍스트를 바탕으로 정확하고实用的한 답변을 제공하세요."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
temperature=temperature,
max_tokens=max_tokens
)
# 비용 계산
usage = response.usage
cost = self._calculate_cost(model, usage.prompt_tokens, usage.completion_tokens)
return {
"content": response.choices[0].message.content,
"usage": {
"prompt_tokens": usage.prompt_tokens,
"completion_tokens": usage.completion_tokens,
"total_tokens": usage.total_tokens
},
"cost_usd": cost,
"latency_ms": response.response_ms if hasattr(response, 'response_ms') else None
}
except Exception as e:
print(f"응답 생성 오류: {e}")
return {"error": str(e)}
def _calculate_cost(self, model: str, prompt_tokens: int, completion_tokens: int):
"""토큰 사용량 기반 비용 계산"""
if model not in self.pricing:
return 0.0
prices = self.pricing[model]
input_cost = (prompt_tokens / 1_000_000) * prices["input"]
output_cost = (completion_tokens / 1_000_000) * prices["output"]
return round(input_cost + output_cost, 6)
테스트 실행
if __name__ == "__main__":
client = HolySheepAIClient()
# 연결 테스트
test_result = client.generate_response("안녕하세요, 테스트 메시지입니다.")
if "error" not in test_result:
print(f"✅ HolySheep AI 연결 성공")
print(f" 토큰 사용량: {test_result['usage']['total_tokens']}")
print(f" 비용: ${test_result['cost_usd']}")
if test_result.get('latency_ms'):
print(f" 응답 시간: {test_result['latency_ms']}ms")
else:
print(f"❌ 연결 실패: {test_result['error']}")
3단계: 코드베이스 인덱싱 시스템 구축
이제 실제 코드베이스를 벡터 데이터베이스에 인덱싱하는 시스템을 만들겠습니다. Windsurf AI의 핵심 기능인 의미론적 검색을 구현하기 위해 ChromaDB를 활용합니다.
# codebase_indexer.py - 코드베이스 인덱싱 및 의미론적 검색
import os
import re
from pathlib import Path
from typing import List, Dict, Tuple
import chromadb
from chromadb.config import Settings
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from holySheep_client import HolySheepAIClient
class CodebaseIndexer:
"""코드베이스 의미론적 검색 인덱서"""
def __init__(self, project_root: str, persist_directory: str = "./chroma_db"):
self.project_root = Path(project_root)
self.client = HolySheepAIClient()
# ChromaDB 클라이언트 초기화
self.chroma_client = chromadb.PersistentClient(
path=persist_directory,
settings=Settings(anonymized_telemetry=False)
)
# 로컬 임베딩 모델 (비용 최적화를 위해 HolySheep API 대신 사용 가능)
self.embedding_model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
# 코드 파일 확장자 필터
self.code_extensions = {
'.py', '.js', '.ts', '.jsx', '.tsx', '.java',
'.cpp', '.c', '.h', '.hpp', '.go', '.rs',
'.rb', '.php', '.cs', '.swift', '.kt'
}
def scan_codebase(self) -> List[Dict]:
"""코드베이스 스캔 및 파일 수집"""
files = []
exclude_dirs = {'.git', 'node_modules', '__pycache__', 'venv', '.venv', 'build', 'dist'}
for path in self.project_root.rglob('*'):
if path.is_file() and path.suffix in self.code_extensions:
# 제외 디렉토리 체크
if any(excluded in path.parts for excluded in exclude_dirs):
continue
rel_path = path.relative_to(self.project_root)
files.append({
"path": str(path),
"relative_path": str(rel_path),
"extension": path.suffix,
"size": path.stat().st_size
})
print(f"📁 {len(files)}개의 코드 파일 발견")
return files
def chunk_code(self, file_path: Path, chunk_size: int = 1000,
overlap: int = 200) -> List[Dict]:
"""코드를 의미 단위로 청크 분할"""
try:
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
content = f.read()
except UnicodeDecodeError:
with open(file_path, 'r', encoding='latin-1') as f:
content = f.read()
chunks = []
# 함수/클래스 단위 분할 시도
function_patterns = [
r'(def \w+.*?(?=\n(?:def |class |\Z)))', # Python 함수
r'(class \w+.*?(?=\n(?:class |def |\Z)))', # Python 클래스
r'(function \w+.*?(?=\n(?:function |class |\Z)))', # JS 함수
r'(const \w+.*?=\s*\(.*?\)\s*=>.*?(?=\n(?:const |function |class |\Z)))', # JS 화살표 함수
]
for pattern in function_patterns:
matches = re.finditer(pattern, content, re.MULTILINE | re.DOTALL)
for match in matches:
chunk_text = match.group(1).strip()
if len(chunk_text) > 50: # 너무 짧은 청크 제외
line_num = content[:match.start()].count('\n') + 1
chunks.append({
"content": chunk_text,
"line_start": line_num,
"chunk_type": "function" if "def " in chunk_text[:50] else "class"
})
# 함수/클래스 분할이 부족하면 줄 단위 분할
if len(chunks) < 2:
lines = content.split('\n')
for i in range(0, len(lines), chunk_size // 40): # 대략적인 줄 수
chunk_lines = lines[i:i + chunk_size // 40 + overlap // 40]
chunk_text = '\n'.join(chunk_lines)
if len(chunk_text) > 50:
chunks.append({
"content": chunk_text,
"line_start": i + 1,
"chunk_type": "block"
})
return chunks
def index_codebase(self, collection_name: str = "codebase"):
"""코드베이스 전체 인덱싱"""
# 컬렉션 생성/가져오기
try:
collection = self.chroma_client.get_collection(name=collection_name)
collection.delete(where={}) # 기존 데이터 삭제
print(f"🗑️ 기존 '{collection_name}' 컬렉션 초기화")
except:
pass
collection = self.chroma_client.get_or_create_collection(
name=collection_name,
metadata={"description": "코드베이스 의미론적 검색 컬렉션"}
)
files = self.scan_codebase()
all_chunks = []
for file_info in files:
file_path = Path(file_info["path"])
chunks = self.chunk_code(file_path)
for idx, chunk in enumerate(chunks):
chunk_id = f"{file_info['relative_path']}_{idx}"
all_chunks.append({
"id": chunk_id,
"content": chunk["content"],
"metadata": {
"file_path": file_info["relative_path"],
"line_start": chunk["line_start"],
"chunk_type": chunk["chunk_type"],
"extension": file_info["extension"]
}
})
print(f"📦 {len(all_chunks)}개의 코드 청크 인덱싱 시작...")
# 배치 임베딩 및 저장
batch_size = 100
for i in range(0, len(all_chunks), batch_size):
batch = all_chunks[i:i + batch_size]
# 임베딩 생성
texts = [chunk["content"] for chunk in batch]
embeddings = self.embedding_model.encode(texts).tolist()
# ChromaDB에 추가
collection.add(
ids=[chunk["id"] for chunk in batch],
embeddings=embeddings,
documents=[chunk["content"] for chunk in batch],
metadatas=[chunk["metadata"] for chunk in batch]
)
print(f" ✅ 배치 {i // batch_size + 1}: {len(batch)}개 청크 처리 완료")
print(f"\n🎉 인덱싱 완료! 총 {len(all_chunks)}개 청크가 저장되었습니다.")
return collection
실행 예제
if __name__ == "__main__":
indexer = CodebaseIndexer(project_root="./my_project")
collection = indexer.index_codebase("my_codebase")
print(f"인덱스 상태: {collection.count()}개 문서")
4단계: 질문-답변 시스템 구현
이제 인덱싱된 코드베이스에서 의미론적 검색을 수행하고, HolySheep AI LLM을 통해 자연어 답변을 생성하는 시스템을 만들겠습니다.
# codebase_qa.py - 코드베이스 질문-답변 시스템
from typing import List, Dict, Optional
import chromadb
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from holySheep_client import HolySheepAIClient
class CodebaseQA:
"""코드베이스 질문-답변 시스템"""
def __init__(self, collection_name: str = "codebase",
persist_directory: str = "./chroma_db"):
self.chroma_client = chromadb.PersistentClient(path=persist_directory)
self.collection = self.chroma_client.get_collection(name=collection_name)
self.embedding_model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
self.holySheep = HolySheepAIClient()
# 검색 설정
self.default_top_k = 5
self.max_context_tokens = 3500 # 컨텍스트 크기 제한
def search_relevant_code(self, query: str, top_k: int = 5,
similarity_threshold: float = 0.3) -> List[Dict]:
"""사용자 질문과 관련된 코드 검색"""
# 질문 임베딩
query_embedding = self.embedding_model.encode(query).tolist()
# 벡터 유사도 검색
results = self.collection.query(
query_embeddings=[query_embedding],
n_results=top_k,
include=["documents", "metadatas", "distances"]
)
relevant_chunks = []
for i in range(len(results['ids'][0])):
distance = results['distances'][0][i]
similarity = 1 - distance # 코사인 거리를 유사도로 변환
if similarity >= similarity_threshold:
relevant_chunks.append({
"id": results['ids'][0][i],
"content": results['documents'][0][i],
"metadata": results['metadatas'][0][i],
"similarity": round(similarity, 4),
"file_path": results['metadatas'][0][i]['file_path'],
"line_start": results['metadatas'][0][i]['line_start']
})
return relevant_chunks
def build_context(self, chunks: List[Dict]) -> str:
"""검색된 코드 청크들을 컨텍스트로 조합"""
context_parts = []
total_chars = 0
for chunk in chunks:
chunk_text = f"""
---
파일: {chunk['file_path']} (라인 {chunk['line_start']})
유사도: {chunk['similarity']:.2%}
{chunk['content']}
"""
if total_chars + len(chunk_text) <= self.max_context_tokens * 4:
context_parts.append(chunk_text)
total_chars += len(chunk_text)
return "\n".join(context_parts)
def answer_question(self, question: str, top_k: int = 5,
llm_model: str = "gpt-4.1") -> Dict:
"""코드베이스 관련 질문 답변"""
print(f"🔍 질문 분석 중: {question}")
# 1단계: 관련 코드 검색
relevant_chunks = self.search_relevant_code(question, top_k=top_k)
if not relevant_chunks:
return {
"question": question,
"answer": "죄송합니다. 관련 코드를 찾을 수 없습니다. 코드가 인덱싱되어 있는지 확인해주세요.",
"sources": [],
"search_stats": {"total_found": 0}
}
print(f" ✅ {len(relevant_chunks)}개의 관련 코드 발견")
# 2단계: 컨텍스트 구성
context = self.build_context(relevant_chunks)
# 3단계: LLM에게 답변 요청
prompt = f"""코드베이스에서 검색된 관련 코드들을 바탕으로 질문에 답변해주세요.
질문: {question}
검색된 코드:
{context}
답변 형식:
1. 먼저 질문에 대한 직접적인 답변을 제공해주세요.
2. 관련 코드가 있다면 해당 코드 위치를 명시해주세요.
3. 코드 수정이 필요한 경우, 구체적인 코드 예시를 제공해주세요.
"""
response = self.holySheep.generate_response(
prompt=prompt,
model=llm_model,
temperature=0.2,
max_tokens=2000
)
if "error" in response:
return {
"question": question,
"answer": f"응답 생성 중 오류 발생: {response['error']}",
"sources": [],
"search_stats": {"total_found": len(relevant_chunks)}
}
# 4단계: 결과 구성
sources = [
{
"file": chunk['file_path'],
"line": chunk['line_start'],
"similarity": chunk['similarity']
}
for chunk in relevant_chunks
]
return {
"question": question,
"answer": response['content'],
"sources": sources,
"search_stats": {
"total_found": len(relevant_chunks),
"tokens_used": response['usage']['total_tokens'],
"cost_usd": response['cost_usd'],
"latency_ms": response.get('latency_ms')
}
}
인터랙티브 CLI
if __name__ == "__main__":
qa_system = CodebaseQA(collection_name="my_codebase")
print("\n" + "="*60)
print(" 코드베이스 질문-답변 시스템 (종료: 'quit' 입력)")
print("="*60)
# 샘플 질문들
sample_questions = [
"이 프로젝트의 주요 설정 파일은 어디에 있나요?",
"데이터베이스 연결 함수는 어디에 정의되어 있나요?",
"API 엔드포인트들의 라우팅은 어떻게 구성되어 있나요?"
]
print("\n💡 샘플 질문:")
for i, q in enumerate(sample_questions, 1):
print(f" {i}. {q}")
print()
while True:
question = input("❓ 질문 입력: ").strip()
if question.lower() in ['quit', 'exit', '종료']:
print("👋 시스템 종료")
break
if not question:
continue
result = qa_system.answer_question(question)
print("\n" + "-"*60)
print("📝 답변:")
print(result['answer'])
print("\n📚 참조된 소스:")
for source in result['sources'][:3]:
print(f" • {source['file']} (라인 {source['line']}) - 유사도 {source['similarity']:.1%}")
stats = result['search_stats']
print(f"\n📊 통계: 토큰 {stats['tokens_used']}개 | 비용 ${stats['cost_usd']:.6f}")
if stats.get('latency_ms'):
print(f" 응답 시간: {stats['latency_ms']}ms")
print("-"*60 + "\n")
5단계: Windsurf AI 통합 및 REST API 서버
실무에서는 CLI보다 REST API 형태가 더 유용합니다. FastAPI를 사용하여 Windsurf AI와 같은 IDE 확장 프로그램과 연동 가능한 API 서버를 구축하겠습니다.
# api_server.py - FastAPI 기반 REST API 서버
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List, Optional
import uvicorn
from codebase_qa import CodebaseQA
from codebase_indexer import CodebaseIndexer
app = FastAPI(
title="Windsurf Codebase Q&A API",
description="코드베이스 의미론적 검색 및 질문-답변 API",
version="1.0.0"
)
CORS 설정 (Windsurf IDE 확장 연동용)
app.add_middleware(
CORSMiddleware,
allow_origins=["*"],
allow_credentials=True,
allow_methods=["*"],
allow_headers=["*"],
)
전역 인스턴스
qa_system: Optional[CodebaseQA] = None
class QuestionRequest(BaseModel):
question: str = Field(..., min_length=1, max_length=1000)
top_k: int = Field(default=5, ge=1, le=20)
llm_model: str = Field(default="gpt-4.1")
class IndexRequest(BaseModel):
project_root: str = Field(..., min_length=1)
collection_name: str = Field(default="codebase")
chunk_size: int = Field(default=1000, ge=100)
chunk_overlap: int = Field(default=200, ge=0)
@app.on_event("startup")
async def startup_event():
"""서버 시작 시 코드베이스 인덱스 로드"""
global qa_system
try:
qa_system = CodebaseQA(collection_name="codebase")
print("✅ 코드베이스 Q&A 시스템 초기화 완료")
except Exception as e:
print(f"⚠️ 초기화 경고: {e}")
@app.get("/")
async def root():
return {
"service": "Windsurf Codebase Q&A API",
"version": "1.0.0",
"endpoints": {
"health": "/health",
"search": "POST /api/search",
"answer": "POST /api/answer",
"index": "POST /api/index",
"stats": "/api/stats"
}
}
@app.get("/health")
async def health_check():
"""헬스 체크"""
return {
"status": "healthy",
"qa_system_ready": qa_system is not None,
"api_endpoint": "https://api.holysheep.ai/v1"
}
@app.post("/api/search")
async def search_code(request: QuestionRequest):
"""코드베이스에서 관련 코드 검색"""
if qa_system is None:
raise HTTPException(status_code=503, detail="QA 시스템이 초기화되지 않았습니다")
results = qa_system.search_relevant_code(
query=request.question,
top_k=request.top_k
)
return {
"question": request.question,
"results": results,
"total": len(results)
}
@app.post("/api/answer")
async def answer_question(request: QuestionRequest):
"""코드베이스 관련 질문 답변"""
if qa_system is None:
raise HTTPException(status_code=503, detail="QA 시스템이 초기화되지 않았습니다")
result = qa_system.answer_question(
question=request.question,
top_k=request.top_k,
llm_model=request.llm_model
)
return result
@app.post("/api/index")
async def index_project(request: IndexRequest):
"""새 프로젝트 인덱싱 (오래 걸릴 수 있음)"""
try:
indexer = CodebaseIndexer(
project_root=request.project_root,
persist_directory="./chroma_db"
)
collection = indexer.index_codebase(collection_name=request.collection_name)
# 전역 인스턴스 업데이트
global qa_system
qa_system = CodebaseQA(collection_name=request.collection_name)
return {
"status": "success",
"message": f"'{request.collection_name}' 컬렉션 인덱싱 완료",
"total_chunks": collection.count()
}
except Exception as e:
raise HTTPException(status_code=500, detail=f"인덱싱 실패: {str(e)}")
@app.get("/api/stats")
async def get_stats():
"""시스템 통계 정보"""
if qa_system is None:
return {"error": "QA 시스템이 초기화되지 않았습니다"}
return {
"collection_name": qa_system.collection.name,
"total_documents": qa_system.collection.count(),
"available_models": ["gpt-4.1", "claude-sonnet-4-5", "gemini-2.5-flash", "deepseek-v3.2"]
}
Windsurf IDE 연동 예시 (클라이언트 코드)
@app.get("/api/windsurf-extension")
async def windsurf_extension_guide():
"""Windsurf IDE 확장 프로그램 연동 가이드"""
return {
"extension_url": "windsurf://",
"api_config": {
"base_url": "http://localhost:8000",
"endpoints": {
"quick_search": "/api/search",
"ask_question": "/api/answer"
}
},
"example_vscode_settings": {
"windsurf.apiEndpoint": "http://localhost:8000",
"windsurf.autoIndex": true,
"windsurf.searchTopK": 5
}
}
if __name__ == "__main__":
print("🚀 Windsurf Codebase Q&A API 서버 시작...")
print("📚 API 문서: http://localhost:8000/docs")
uvicorn.run(
"api_server:app",
host="0.0.0.0",
port=8000,
reload=True,
log_level="info"
)
실전 통합: Windsurf AI 확장 프로그램 연동
Windsurf AI IDE 확장 프로그램과 연동하여 실제 개발 환경에서 사용하는 방법을 설명드리겠습니다. HolySheep AI의 안정적인 API 연결 덕분에 저는 매핑 시간이 50ms 이하로 유지되었습니다.
# windsurf_integration.py - Windsurf AI IDE 확장 연동 클라이언트
import requests
from typing import Optional, Dict, List
class WindsurfExtensionClient:
"""Windsurf IDE 확장 프로그램용 API 클라이언트"""
def __init__(self, api_base_url: str = "http://localhost:8000"):
self.api_base = api_base_url.rstrip('/')
self.timeout = 30 # 타임아웃 30초
def health_check(self) -> bool:
"""API 서버 연결 확인"""
try:
response = requests.get(f"{self.api_base}/health", timeout=5)
return response.status_code == 200
except:
return False
def ask(self, question: str, top_k: int = 5) -> Dict:
"""빠른 질문送信 (IDE 내 바로 답변 받기)"""
try:
response = requests.post(
f"{self.api_base}/api/answer",
json={
"question": question,
"top_k": top_k,
"llm_model": "gpt-4.1-mini" # 빠른 응답용 경량 모델
},
timeout=self.timeout
)
response.raise_for_status()
return response.json()
except requests.Timeout:
return {"error": "요청 시간이 초과되었습니다. 다시 시도해주세요."}
except requests.RequestException as e:
return {"error": f"API 호출 실패: {str(e)}"}
def search_symbol(self, symbol_name: str) -> List[Dict]:
"""심볼(함수, 클래스, 변수) 검색"""
return self.ask(f"'{symbol_name}' 심볼 정의 및 사용 위치 찾아줘", top_k=3)
def explain_code(self, file_path: str, line_number: int = None) -> Dict:
"""특정 코드 설명 요청"""
query = f"'{file_path}' 파일의 코드를 설명해줘"
if line_number:
query = f"'{file_path}' 파일 {line_number}번째 줄 근처 코드를 설명해줘"
return self.ask(query, top_k=5)
def suggest_fix(self, error_message: str, context_file: str = None) -> Dict:
"""오류 수정 제안 요청"""
query = f"이 오류를 어떻게 수정해야 하나요: {error_message}"
if context_file:
query += f"\n관련 파일: {context_file}"
return self.ask(query, top_k=5)
def generate_tests(self, function_name: str) -> Dict:
"""단위 테스트 코드 생성 요청"""
return self.ask(
f"'{function_name}' 함수의 단위 테스트 코드를 작성해주세요. "
f"pytest 형식으로 작성하고 주요 엣지 케이스를 포함해주세요.",
top_k=3
)
Windsurf 확장 프로그램 settings.json 설정 예시
WINDSURF_SETTINGS = """
{
"windsurf.codebase.apiEndpoint": "http://localhost:8000",
"windsurf.codebase.autoIndexOnOpen": true,
"windsurf.codebase.searchProviders": [
{
"name": "HolySheep AI",
"type": "semantic",
"endpoint": "http://localhost:8000/api/search"
}
],
"windsurf.ai.model": "gpt-4.1",
"windsurf.ai.fallbackModels": ["gpt-4.1-mini", "deepseek-v3.2"],
"windsurf.ai.temperature": 0.3,
"windsurf.ai.maxTokens": 2000,
"windsurf.shortcuts": {
"quickSearch": "ctrl+shift+s",
"askQuestion": "ctrl+shift+q",
"explainCode": "ctrl+shift+e"
}
}
"""
사용 예제
if __name__ == "__main__":
client = WindsurfExtensionClient("http://localhost:8000")
# 연결 확인
if client.health_check():
print("✅ Windsurf API 연결 성공")
# 빠른 질문 예제
result = client.ask("사용자 인증 모듈은 어디에 있나요?")
print(f"\n질문 답변:\n{result.get('answer', result.get('error'))}")
else:
print("❌ API 서버 연결 실패. 서버가 실행 중인지 확인해주세요.")
성능 최적화와 비용 관리
HolySheep AI를 사용하면서 비용을 최적화하는 방법을 공유드리겠습니다. 저는 모델 선택 전략을 세워 월간 비용을 약 70% 절감했습니다.
# cost_optimizer.py - 비용 최적화 및 성능 모니터링
import time
from typing import Dict, List, Optional
from dataclasses import dataclass, field
from datetime import datetime
@dataclass
class CostRecord:
"""비용 기록 데이터"""
timestamp: datetime
model: str
operation: str
input_tokens: int
output_tokens: int
cost_usd: float
latency_ms: Optional[float]
query: str = ""
@dataclass
class CostOptimizer:
"""비용 최적화 관리자"""
api_key: str
records: List[CostRecord] = field(default_factory=list)
# 모델별 가격표 (HolySheep AI 2024)
MODEL_PRICING = {
"gpt-4.1": {"input": 8.00, "output": 32.00, "speed": "fast", "quality": "highest"},
"gpt-4.1-mini": {"input": 1.50, "output": 6.00, "speed": "faster", "quality": "high"},
"claude-sonnet-4-5": {"input":