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winstonkoh87

winstonkoh87/Athena-Public

AI 에이전트의 컨텍스트를 사용자가 소유한 Markdown 및 JSONL 파일에 저장해 여러 IDE와 LLM에서 활용하는 로컬 우선 메모리·의사결정 레이어입니다.

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18시간 전

어떤 프로젝트인가요?

Athena는 AI 어시스턴트의 메모리, 문제 정의, 의사결정 기록을 일반 Markdown 및 JSONL 파일로 사용자의 디스크에 저장하므로 모델이나 편집기를 바꿔도 컨텍스트가 유지됩니다. Python 패키지로 설치하며, 검색 및 거버넌스용 MCP 서버와 DuckDB 기반 분석 쿼리용 MCP 서버, 두 가지를 통해 기능을 제공합니다.

이 프로젝트는 여러 영역을 다룹니다. BM25 전체 텍스트 검색과 pgvector 결과를 결합하고 ONNX cross-encoder reranker를 사용하는 하이브리드 검색, 가설 사전 등록 및 Brier 보정 점수를 지원하는 문제 정의 원장, 그리고 기대 경제 가치, 1/3 Kelly 포지션 규모, 파산 확률, Monte Carlo 결과를 계산하고 SHA-256 영수증을 생성하는 의사결정 화면을 제공합니다. 또한 특정 파괴적 셸 명령을 차단하고 시크릿을 검사하는 훅도 포함합니다.

Athena는 IDE별 설정 파일을 통해 Claude Code, Antigravity, Cursor, Gemini CLI, VS Code, Kilo Code, Roo Code에서 사용할 수 있습니다. README에는 코드에서 강제되는 기능과 프롬프트에 의존하는 기능을 구분한 표가 있으며, 자체 골드셋에서 검색 Hit@5가 0.569라고 보고합니다.

핵심 기능

  • 01메모리와 컨텍스트를 로컬 디스크에 일반 Markdown 및 JSONL 파일로 저장합니다.
  • 02BM25 전체 텍스트 검색, pgvector, ONNX cross-encoder 재순위를 결합한 하이브리드 검색을 제공합니다.
  • 03반증 가능한 가설과 Brier 보정 점수를 지원하는 문제 정의 원장을 제공합니다.
  • 04SHA-256 영수증과 함께 EEV, 1/3 Kelly, 파산 확률, MCDA, Monte Carlo를 계산하는 정량적 의사결정 검토 기능을 제공합니다.
  • 05메모리 검색 및 CSV, JSON, Parquet 파일 쿼리를 위한 DuckDB MCP 서버를 제공합니다.
  • 06특정 파괴적 명령을 차단하고 시크릿을 검사하는 훅을 제공합니다.

활용 사례

  • Claude Code, Cursor, Gemini CLI 등으로 전환해도 AI 코딩 어시스턴트의 프로젝트 컨텍스트를 일관되게 유지합니다.
  • 명시적인 가정과 반증 조건을 포함해 구조화된 의사결정을 기록하고 검토합니다.
  • 대용량 CSV 또는 Parquet 데이터셋을 컨텍스트 창에 로드하지 않고 LLM 에이전트에서 쿼리합니다.
  • AI 에이전트 세션에 로컬 거버넌스 훅을 추가합니다.

빠른 시작

  1. 1

    저장소를 클론하고 해당 디렉터리로 이동합니다

    git clone https://github.com/winstonkoh87/Athena-Public.git && cd Athena-Public
  2. 2

    Python 가상 환경을 만들고 활성화합니다

    python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
  3. 3

    경량 패키지를 설치합니다

    pip install -e ".[local]"
  4. 4

    IDE용 Athena를 초기화하고 상태 점검을 실행합니다

    athena init --ide claude && athena doctor

사용 전 알아둘 점

  • 장기 개인화에 대한 근거는 다중 사용자 연구가 아니라 한 명의 작성자가 사용한 결과(N=1)에 기반합니다.
  • 라이프사이클 훅이 없는 IDE에서는 일부 아첨 방지 기능이 에이전트의 재량에만 맡겨집니다.
  • 검색 품질은 다소 제한적이며, 작성자의 골드 세트에서 엄격한 Hit@5는 0.569입니다.
  • 전체 설치에는 동기화를 위한 Supabase와 같은 선택적 클라우드 서비스가 필요합니다.

포함된 컬렉션

AI 에이전트 장기 기억오픈소스 AI 에이전트 프레임워크와 앱MCP 서버프라이버시·로컬 퍼스트 도구

토픽

#ai-agents#memory#local-first#rag#mcp#llm#knowledge-management#semantic-search#ai#ai-assistant

자주 묻는 질문

Athena-Public은(는) 무엇인가요?
AI 에이전트의 컨텍스트를 사용자가 소유한 Markdown 및 JSONL 파일에 저장해 여러 IDE와 LLM에서 활용하는 로컬 우선 메모리·의사결정 레이어입니다. Athena는 AI 어시스턴트의 메모리, 문제 정의, 의사결정 기록을 일반 Markdown 및 JSONL 파일로 사용자의 디스크에 저장하므로 모델이나 편집기를 바꿔도 컨텍스트가 유지됩니다. Python 패키지로 설치하며, 검색 및 거버넌스용 MCP 서버와 DuckDB 기반 분석 쿼리용 MCP 서버, 두 가지를 통해 기능을 제공합니다.
Athena-Public은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
Athena-Public은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
Athena-Public은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. Athena-Public의 마지막 커밋은 2026년 11월 6일입니다.
Athena-Public은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
Claude Code, Cursor, Gemini CLI 등으로 전환해도 AI 코딩 어시스턴트의 프로젝트 컨텍스트를 일관되게 유지합니다. 명시적인 가정과 반증 조건을 포함해 구조화된 의사결정을 기록하고 검토합니다. 대용량 CSV 또는 Parquet 데이터셋을 컨텍스트 창에 로드하지 않고 LLM 에이전트에서 쿼리합니다. AI 에이전트 세션에 로컬 거버넌스 훅을 추가합니다.
Athena-Public는 어떻게 설치하나요?
저장소를 클론하고 해당 디렉터리로 이동합니다: git clone https://github.com/winstonkoh87/Athena-Public.git && cd Athena-Public Python 가상 환경을 만들고 활성화합니다: python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate 경량 패키지를 설치합니다: pip install -e ".[local]" IDE용 Athena를 초기화하고 상태 점검을 실행합니다: athena init --ide claude && athena doctor
Athena-Public은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/winstonkoh87/Athena-Public

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

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