저는 오픈 소스 터미널 코딩 도구인 opendot을 만들었습니다. 핵심은 가역성 엔진(reversibility engine)입니다. 파일에 내용을 쓰거나 셸 명령(shell command)을 실행하기 전에, 워크스페이스(workspace)를 콘텐츠 주소 지정 저장소(content-addressed store)에 스냅샷으로 저장하여, 도구가 수행한 모든 작업을 정확하게 깔끔히 되돌릴 수 있습니다. 단순히 리포지토리(repo) 편집뿐만 아니라 셸 효과(shell effects)도 포함됩니다. 실시간 원장(live ledger)이 각 동작을 되돌릴 수 있음(↺) 또는 되돌릴 수 없음(✗)으로 표시하며, ctrl+z를 통해 이전 상태로 복구할 수 있습니다.

LiteLLM을 통해 모델에 완전히 구애받지 않습니다(model-agnostic). Ollama(ollama/qwen3 등)를 사용하여 100% 로컬에서 실행할 수 있으며, 키가 필요 없고 아무것도 기기를 벗어나지 않습니다. 클라우드 모델(OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek)을 원한다면 사용자의 API 키를 직접 가져와 사용할 수 있습니다(BYO-key). 도구 호출(tool-calling) 모델이 필요합니다(에이전트 루프(agent loop) 방식이기 때문). 더 큰 로컬 지시 모델(instruct models)과 잘 작동하며, 더 작은 모델들은 도구 호출 신뢰도에 따라 차이가 있습니다.

전체 화면 TUI (Textual): 스트리밍되는 사고 과정(streamed thinking), 색상이 지정된 차이점(colored diffs), 실시간 원장을 제공합니다. 워크스페이스를 벗어나는 모든 것(네트워크, sudo, git push)은 플래그가 지정되어 먼저 확인을 거치며, 되돌릴 수 없다는 정직한 메모가 함께 표시됩니다. MCP 서버 및 1,000개 이상의 앱과 연결됩니다.

솔직한 한계: 기기를 벗어나는 효과, 즉 전송된 이메일이나 git push 등은 되돌릴 수 없습니다. 따라서 이러한 작업을 실행하기 전에 경고를 보냅니다. 초기 버전(0.1.x)입니다. 샌드박스(sandbox)는 없습니다. 안전 모델은 격리(isolation)가 아닌 가역성(reversibility)과 확인 게이트(confirm gate)입니다.

pipx install opendot # 또는: uvx opendot / pip install opendot https://github.com/vedaant00/opendot

피드백을 환영합니다. 특히 어떤 로컬 모델이 도구 호출(tool-calling)을 잘 처리하는지, 그리고 가역성 모델에 대한 의견을 듣고 싶습니다.

submitted by /u/alexriley12345 [link] [comments]