cass — 코딩 에이전트 세션 전문검색기
20개 AI 에이전트 대화 로그를 한 곳에서 검색

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ cass 전체 데이터 파이프라인 │ │ │ │ [1] 세션 로그 탐색 │ │ ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ walkdir + glob 으로 홈 디렉토리 스캔 │ │ │ │ ~/.claude/projects/*.jsonl (~/.codex/sessions/*.jsonl 등) │ │ │ │ notify 와처 → 실시간 신규 파일 감지 │ │ │ └─────────────────────┬────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ │ [2] 커넥터 파싱 (franken-agent-detection 라이브러리) │ │ ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ ClaudeCode → JSONL 파서 Codex → Rollout JSONL 파서 │ │ │ │ Cursor → SQLite vscdb Aider → Markdown 파서 │ │ │ │ ChatGPT → JSON 파서 OpenCode → SQLite 파서 │ │ │ │ ... 20개 커넥터 → NormalizedConversation / NormalizedMsg │ │ │ └─────────────────────┬────────────────────────────────────────┘ │ │ │ rayon 병렬 │ │ [3] 정규화 저장 (FrankenSQLite) │ │ ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ Conversation 테이블 ─┬─ Message 테이블 ─┬─ Snippet 테이블 │ │ │ │ (대화 메타데이터) │ (개별 메시지) │ (코드/도구 출력) │ │ │ │ blake3 해시로 └──────────────────┘ │ │ │ │ 중복 메시지 제거 │ │ │ └─────────────────────┬────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ │ [4] 렉시컬 인덱싱 (Tantivy) │ │ ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ SQLite → CassDocument → Tantivy 역색인 │ │ │ │ 엣지 N-gram ("cal" → "calculate" 접두어 매칭) │ │ │ │ snake_case·hyphen·code 심볼 스마트 토크나이저 │ │ │ │ 원자적 publish (renameat2 / parked-rename) → 읽기 무중단 │ │ │ └─────────────────────┬────────────────────────────────────────┘ │ │ │ (선택사항) │ │ [5] 시맨틱 인덱싱 (FastEmbed + FSVI) │ │ ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ MiniLM / Snowflake-Arctic / Nomic-Embed ONNX 추론 │ │ │ │ 384~768차원 벡터 → FSVI 파일 (f16 양자화, 메모리맵) │ │ │ │ HNSW 그래프 → 근사 최근접 탐색 가속 │ │ │ └─────────────────────┬────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ │ [6] 쿼리 실행 │ │ ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ Hybrid(기본): 렉시컬 + 시맨틱 병렬 실행 │ │ │ │ RRF 점수 = Σ 1 / (60 + rank_i) 로 결과 융합 │ │ │ │ 시맨틱 미준비 시 자동 렉시컬 폴백 (fail-open) │ │ │ │ Auto-Fuzzy: 결과 부족 시 *term* 와일드카드 재시도 │ │ │ └─────────────────────┬────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ │ [7] 결과 표시 │ │ ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ TUI: 3분할 레이아웃 (필터바 / 결과목록 / 상세보기) │ │ │ │ Robot: --robot --json → stdout JSON, stderr 진단 │ │ │ │ HTML 익스포트: AES-256-GCM 암호화 선택, Prism 신택스 하이라이트│ │ │ └──────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

// Elm 아키텍처 요약 (src/ui/app.rs 기반)
Event (key/mouse/resize/tick)
  ↓
CassMsg (메시지 타입)
  ↓
CassApp::update(&mut self, msg) -> Cmd<CassMsg>
  ├─ 순수 상태 변경  → Cmd::none()
  ├─ 비동기 검색    → Cmd::task(SearchService::execute)
  ├─ 에디터 실행    → Cmd::task(EditorService::open)
  └─ HTML 익스포트  → Cmd::task(ExportService::export)
  ↓
CassApp::view(&self, frame)  ← 렌더만, 상태 변경 없음

// RRF 공식 (K=60은 경험적 튜닝 상수)
RRF_score = Σ 1 / (60 + rank_i)

// 예시: 렉시컬 1위 + 시맨틱 3위인 문서
RRF = 1/(60+1) + 1/(60+3) = 0.01639 + 0.01587 = 0.03226

coding_agent_session_search/ ├── src/ │ ├── main.rs ← CLI 진입점. robot 모드 감지, 명령 라우팅 │ ├── connectors/ ← 에이전트별 로그 파서 shim (실제 파싱은 franken-agent-detection 라이브러리) │ │ ├── claude_code.rs ← ClaudeCodeConnector (re-export) │ │ ├── codex.rs ← CodexConnector │ │ ├── cursor.rs ← CursorConnector (SQLite vscdb) │ │ ├── aider.rs ← AiderConnector (Markdown) │ │ └── ... 20개 │ ├── indexer/ ← 인덱싱 파이프라인 핵심 │ │ ├── mod.rs ← SQLite 저장, Tantivy 빌드, 원자적 publish, 쿼런틴 │ │ ├── semantic.rs ← FastEmbed 임베딩, FSVI 벡터 인덱스 빌드 │ │ └── quarantine.rs ← 손상 파일 격리 │ ├── search/ ← 검색 레이어 │ │ ├── tantivy.rs ← CassDocument → Tantivy 인덱스 문서 변환 │ │ ├── query.rs ← 쿼리 파싱·실행·캐싱 │ │ ├── two_tier_search.rs ← 하이브리드 RRF 융합 │ │ ├── ann_index.rs ← HNSW 근사 최근접 이웃 │ │ ├── fastembed_embedder.rs ← MiniLM ONNX 추론 │ │ └── hash_embedder.rs ← FNV-1a 해시 임베딩 폴백 │ ├── storage/ │ │ └── sqlite.rs ← FrankenSQLite 연결·스키마·마이그레이션 │ ├── ui/ ← TUI 레이어 (FrankenTUI) │ │ ├── app.rs ← CassApp (Elm Model, ~47,000줄) │ │ ├── tui.rs ← TUI 런타임 진입 │ │ └── components/ ← 결과목록·상세뷰·필터바 위젯 │ ├── sources/ ← 소스 관리 (로컬·SSH 원격) │ │ ├── config.rs ← sources.toml 파싱 │ │ └── sync.rs ← SSH rsync 동기화 │ ├── doctor.rs ← 진단 도구 (cass doctor) │ └── export.rs ← HTML 익스포트 (AES-256-GCM) ├── benches/ ← 성능 벤치마크 (Criterion) │ ├── search_perf.rs ← 검색 지연시간 │ └── index_perf.rs ← 인덱싱 처리량 ├── docs/ │ ├── FRANKENTUI_UX_ARCHITECTURE.md ← TUI 설계 문서 │ ├── PERFORMANCE.md ← 성능 목표 │ └── planning/ ← AI 에이전트가 작성한 설계 기획 문서들 ├── Cargo.toml ← 의존성 (frankensearch·frankensqlite·ftui 등) └── install.sh / install.ps1 ← 원라인 설치 스크립트

# Linux / macOS
curl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/Dicklesworthstone/coding_agent_session_search/main/install.sh" | bash -s -- --easy-mode
cass             # TUI 실행 (타이핑으로 즉시 검색)
cass search "authentication" --robot --json | head -20  # JSON 출력 확인

cass models install --model all-minilm-l6-v2   # ~90 MB 다운로드
cass models verify                               # 설치 확인

# 렉시컬 vs 시맨틱 결과 비교
cass search "how to fix null pointer" --mode lexical --robot --limit 5
cass search "how to fix null pointer" --mode semantic --robot --limit 5

#!/bin/bash
# 현재 작업 디렉토리의 과거 세션 5개 요약
WORKSPACE="$(pwd)"
cass sessions --workspace "$WORKSPACE" --json --limit 5 | \
  jq '.sessions[] | {title, agent, updated_at}'

# 특정 에러 메시지로 과거 해결책 찾기
cass search "ECONNREFUSED" --robot --json --limit 3 | \
  jq '.results[] | {score, agent, snippet}'

// 개념 스케치 (실제 구현은 franken-agent-detection 참조)
struct MyAgentConnector;
impl Connector for MyAgentConnector {
    fn scan_roots(&self, ctx: &ScanContext) -> Vec<ScanRoot> { ... }
    fn parse(&self, path: &Path) -> Result<Vec<NormalizedConversation>> { ... }
}

# 서버의 SSH config가 ~/.ssh/config에 있을 때
cass sources setup                     # 대화형 마법사 실행
# 또는 수동 설정
cass sources add user@myserver.com --preset linux-defaults
cass sources sync --source myserver    # rsync로 가져오기
cass search "docker compose" --robot --json  # 두 머신 통합 검색