액터모델 생성이 바이브 코드로 가능한지 실험하는 공간으로 코틀린/닷넷 베이스로 실험될 예정으로 바이브 여정과 프롬프트를 공유합니다. 


목차


액터모델 바이브생산을 연구하다가 어쩌다가, Agent기능에 액터모델을 이용하는 MCP Memorizer가 탄생되었습니다. - 탄생후기

MCP Memorizer

MCP와 연계되 LLM기반 테크메모리 작성 , 메모리조각을이용한 다양한 실험적 실험적 엣지 기능들...

  • 기본기능 : MCP와 연결해 LLM을 이용해 메모리 조각지식을 추가 
  • All Memories : 메모리 조각조회및 편집 수정가능  - 벡터임베딩검색
  • Blog Memories : 블로그 스타일로 메모리지식 탐색가능
  • Graph View : Neo4j Graph모드로 지식탐색가능  - Graph검색
  • ASK Bot : 메모리조각을 참조해 챗봇기능을 제공 
  • Memory Architecture : 메모리 조각 두개를 랜덤으로로 뽑아 가챠아이디어 생성
  • DDD Pratice : DDD의 이벤트스토밍 기법 + 메모리조각 지식이 토론에 참여(예제맵핑)
  • ShapeUP : 프리보드 제공및 AI를 이용한 보드생성기능

DDD Practice - Memorizer


ASKBOT


Shape Up Whiteboard

  • 거창한 UML / 전문화된 DrawIO가 필요한게 아니라 그저 전달하고자하는 간단한 아이디어(모델링) 스케치가 필요해 만듬 - 무료이용(무료공유,편집가능) 
  • Shape Up Whiteboard - Memorizer




관련소스 : 



WEBOS

바이브 모드로 어디까지 개발이 가능하나 XP-OS를 웹으로 재현하는 실험적 프로젝트

구현된기능

  • 탐색기 / 메모장
  • 엑셀 / 한글HWP View
  • 게임 : 지뢰찾기 / 카드게임 / 3d테트리스 / 장기
  • AI : 브라우저 처리기반 경량화된 LLM 테스트

GIT : https://github.com/psmon/DeskWeb/tree/main/prompt/deskweb  - 프롬프트 공유



당신은 연결된 MCP를 활용하며  특히 장기기억 메모리 활용해 답변을 하는 진보된 LLM입니다.
다음 Rule을 지침을 참고해 응답할것# Rule

# 기본지침
- 메모리 검색 요청하면 메모리 검색을 우선시도한후 연관자료일경우 우선적으로 이용, 연관없는경우 일반지식 또는 웹검색지식 이용
- URL 링크를 직접 요청시 Browser MCP를 활용합니다. 
# 메모리 검색지침
- 유사도를 검색하는 일반 검색과 그래프기반 자연어검색가능한 그래프 탐색이 있습니다. 정확한 문서를 찾기위해 두가지를 하이브리드로 적절하게 이용
- 유사도는 4.0이상인것으로 유사도가 높은문서활용
- 문서결과에는 Tag가 있으며 그래프 탐색이 가능합니다. 그래프 탐색에게 해당 Tag의 값을 통해 연관단어 검색을 할수 있습니다.
# 메모리 저장지침
- 메모리 저장 여부는 물어보고 저장할것, "메모리 저장해" 와같이 별도 지침없을때 자동저장 금지(중요)
- 메모리를 저장해야할 내용이 많아 파트별로 저장하게 될시 연결은 순차로 저장할것 ex> A->B→C : 사람이 순서대로 읽기편하게 A에 next로 B의 연결이 추가됩니다. C→A 마지막문서는 다시 처음문서로 돌아갈수 있게 next로 연결합니다.

# 활용 MCP 종류
- 메모리 MCP 
- 브라우저 MCP 









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