OrionStarAI/DeepVCode

프로젝트 소개
DeepV Code를 선택해야 하는 이유
핵심 특성
빠른 설치
빠른 시작
CLI 명령 참조
대화형 슬래시(/) 명령
프로젝트 아키텍처
VS Code 확장
내장 도구 시스템
MCP 프로토콜 지원
Hooks (훅) 메커니나즘
설정 파일
개발 가이드
자주 묻는 질문 (FAQ)
기여 가이드
로드맵
라이선스
관련 링크

DeepV Code는 인공지능 기술을 깊이 있게 통합하여 소프트웨어 개발의 효율성, 품질 및 혁신 능력을 전면적으로 향상시키는 혁신적인 AI 기반 지능형 프로그래밍 어시스턴트입니다.

전통적인 코드 완성 도구와 달리, DeepV Code는 전체 프로젝트의 컨텍스트 (Context)를 이해하고, 복잡한 작업을 완료하기 위해 도구를 자율적으로 오케스트레이션할 수 있는 지능형 에이전트 (Agent)입니다. 개발자를 번거롭고 반복적인 작업에서 해방시켜 더 높은 수준의 혁신과 문제 해결에 집중할 수 있게 합니다.

👤 사용자: 이 프로젝트의 아키텍처를 분석하고 성능 병목 지점을 찾아 최적화 방안을 제시해줘
🤖 DeepV Code:
├── 📂 프로젝트 구조 스캔, 모듈 의존성 이해
...

|
|

지능형 코드 생성- 자연어 설명을 기반으로 완전한 함수, 클래스, 모듈 또는 애플리케이션 전체 생성
코드 리팩터링 (Refactoring) 제안- 코드 스멜 (Code Smell) 식별, 최적화 방안 제공, 코드 스타일 자동 통일
Bug 지능형 수정- 에러 스택 (Error Stack) 분석, 문제의 근본 원인 파악, 수정 코드 생성
다국어 지원- TypeScript, JavaScript, Python, Go, Rust, Java 등 주요 언어

에러 로그 분석- 에러 메시지를 심층 분석하여 문제를 빠르게 파악
스택 트레이스 (Stack Trace) 진단- 호출 체인을 이해하여 이상 징의 근본 원인 파악
자동 수정 실행- 수정 방안 생성 및 원클릭 적용 (확인 필요)
강화된 디버깅 콘솔- Ctrl+O를 통한 세 가지 상태 순환: 전체 로그 → 에러만 → 닫기, 에러 메시지 지능형 필터링

Model Context Protocol (MCP)은 DeepV Code의 핵심 혁신입니다:

전역 프로젝트 뷰- 파일 구조, 모듈 의존성, 코드 의미론 이해
파일 간 분석 (Cross-file Analysis)- 함수 호출 체인, 타입 참조, 임포트/엑스포트 추적
지능형 컨텍스트 선택- 작업과 관련된 파일 및 코드 섹션 자동 식별
제3자 MCP 서버- 외부 데이터 소스 및 도구 연결

AI는 도구를 통해 외부 환경과 상호작용하며, 풍부한 내장 도구 세트를 갖추고 있습니다:

📁 파일 작업 → read_file, write_file, replace, delete_file, glob
🔍 코드 검색 → grep (ripgrep), read_many_files
💻 명령 실행 → shell (bash/powershell)
...

주요 워크플로우 노드에 커스텀 로직을 주입합니다:

PreToolExecution- 도구 실행 전 트리거
PostToolExecution- 도구 실행 후 트리거
OnSessionStart- 세션 시작 시 트리거
OnSessionEnd- 세션 종료 시 트리거

자동화된 코드 검사, 포맷팅, 커밋 전 검증 등의 시나리오를 지원합니다.

세션 지속성 (Persistence)- 대화 기록 및 컨텍스트 자동 저장
세션 복구- 이전 작업의 언제든 재개 가능
이력 압축- 대화 이력을 지능적으로 압축하여 토큰 (Token) 절약
체크포인트 복구- 파일 수정 사항을 이전 상태로 롤백 가능

Node.js 20.0.0 이상 버전
운영체제 (OS) Windows / macOS / Linux
터미널 ANSI 색상을 지원하는 터미널 에뮬레이터

# npm 사용
npm install -g deepv-code
# yarn 사용
...

설치 완료 후 설치를 확인합니다:

dvcode --version

# 1. 저장소 클론
git clone https://github.com/OrionStarAI/DeepVCode.git
cd DeepVCode
...

임의의 프로젝트 디렉토리에서 실행합니다:

dvcode

처음 실행 시 인증 과정을 안내합니다.

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🚀 DeepV Code - AI 기반 지능형 프로그래밍 어시스턴트 │
│─────────────────────────────────────────────────────────────│
...

# 예시 대화
> 사용자: 사용자의 CRUD 작업을 포함하는 Express REST API를 만들어줘
🤖 DeepV Code: 알겠습니다, 생성을 도와드리겠습니다. 먼저 프로젝트 구조를 파악하겠습니다...
...

dvcode [options]

옵션	약어	설명
`--model <name>`	`-m`	지정된 AI 모델 사용
`--prompt <text>`	`-p`	비대화형 (Non-interactive) 모드, 단일 프롬프트 실행
`--prompt-interactive <text>`	`-i`	프롬프트 실행 후 대화형 (Interactive) 모드로 진입
`--sandbox`	`-s`	샌드박스 (Sandbox) 환경에서 실행 (보안 강화)
`--debug`	`-d`	디버그 (Debug) 모드 활성화, 상세 로그 출력
`--all-files`	`-a`	컨텍스트에 모든 프로젝트 파일 포함
`--yolo`	`-y`	YOLO 모드: 확인 절차 없이 모든 작업을 자동으로 실행
`--continue`	`-c`	이전 세션 계속하기
`--session <id>`		지정된 ID의 세션 복구
`--list-sessions`		사용 가능한 모든 세션 목록 표시
`--workdir <path>`		작업 디렉토리 지정
`--version`	`-v`	버전 정보 표시
`--help`	`-h`	도움말 정보 표시

# 기본 실행
dvcode
# Gemini 2.0 Flash 모델 사용
...

대화형 모드에서는 /로 시작하는 명령어를 사용하여 작업을 빠르게 실행할 수 있습니다:

명령어	설명
`/help`	도움말 정보 및 빠른 시작 가이드 표시
`/report`	진단 보고서 생성 (기본적으로 클립보드에 복사)
`/history`	최근 입력 내역 확인
`/help-ask`	AI 지능형 도움말 어시스턴트, 사용 관련 질문 답변
`/issue <description>`	GitHub Issue 제출 (오류 로그 자동 첨부)
`/quit` 또는 `/exit`	애플리케이션 종료 및 세션 통계 표시

명령어	설명
`/session`	세션 관리: `list` / `new` / `select <id>` / `rebuild`
`/model [name]`	AI 모델 전환, 매개변수 없이 입력 시 선택 대화상자 표시
`/compress`	대화 기록을 압축하여 토큰 (Token) 소모 감소
`/stats`	세션 통계 정보 표시

명령어	설명
`/tools [nodesc]`	사용 가능한 도구 목록 확인
`/mcp [subcommand]`	MCP 서버 관리: `add` / `auth` / `refresh`
`/memory`	장기 기억 (Long-term memory) 관리: `show` / `add` / `refresh`

명령어	설명
`/plan [on	off]`
`/yolo [on	off]`
`/vim`	Vim 편집 모드로 전환

명령어	설명
`/restore [id]`	파일을 체크포인트 (Checkpoint) 상태로 복구
`/refine <text>`	텍스트 윤문, `--tone` / `--lang` / `--level` 지원
`/trim-spaces [on	off]`
`/copy`	마지막 AI 응답을 클립보드에 복사

명령어	설명
`/clear`	터미널 화면 지우기
`/theme`	테마 선택 대화상자
`/editor`	에디터 설정 대화상자
`/about`	시스템 및 애플리케이션 정보 표시

DeepV Code는 향상된 디버그 콘솔 (Debug Console) 기능을 제공하며, Ctrl+O 단축키를 통해 세 가지 상태를 순환할 수 있습니다:

단축키	상태	설명
`Ctrl+O` (1회차)	📊 전체 로그	디버그 콘솔을 열고 모든 로그 정보 표시
`Ctrl+O` (2회차)	오류 로그만 필터링 표시, 노란색 `[ERRORS ONLY]` 표시 출력
`Ctrl+O` (3회차)	🚫 닫기	디버그 콘솔 닫기

주요 특징:

🎯 지능형 필터링: 오류, 예외 (Exception), 스택 트레이스 (Stack trace) 등 핵심 정보를 자동으로 식별
🎨 시각적 힌트: 오류 모드 시 눈에 띄는 노란색 표시 제공
⚡ 빠른 전환: 전체 로그와 오류 필터링 사이를 한 번의 클릭으로 전환
🔍 오류 하이라이트: 오류 키워드 및 스택 정보를 자동으로 감지하여 표시

명령어	설명
`/auth`	인증 (Authentication) 관리
`/account`	계정 정보 및 잔액 확인

명령	설명
`/init`	프로젝트 설정 파일 `DEEPV.md` 초기화
`/hooks`	Hooks (훅) 메커니즘 도움말 문서 확인
`/ide`	IDE 통합 관리 (VS Code 모드에서 사용 가능)

DeepV Code는 코드 일관성과 효율적인 협업을 보장하기 위해 현대적인 Monorepo (모노레포) 아키텍처를 채택합니다.

DeepVCode/
│
├── 📁 packages/ # 핵심 패키지 디렉토리
...

카테고리	기술	설명
언어	TypeScript 5.x	강력한 타입 시스템으로 코드 품질 향상
런타임	Node.js 20+	현대적인 JavaScript 런타임
CLI UI	React + Ink	선언적 터미널 UI 프레임워크
빌드	esbuild	초고속 패키징, 밀리초 단위 빌드
테스트	Vitest	현대적인 유닛 테스트 (Unit Test) 프레임워크
코드 규격	ESLint + Prettier	통일된 코드 스타일
패키지 관리	npm Workspaces	Monorepo (모노레포) 관리
AI SDK	@google/genai	Google Gemini API
MCP	@modelcontextprotocol/sdk	MCP 프로토콜 구현

┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ 사용자 입력 │────▶│ CLI 패키지 │────▶│ Core 패키지 │
│ (터미널) │ │ (UI/상호작용) │ │ (비즈니스 로직) │
...

DeepV Code는 서로 다른 사용 시나리오를 충족하기 위해 두 가지 VS Code 확장을 제공합니다:

경량형 확장 (Lightweight Extension): VS Code와 터미널에서 실행 중인 CLI를 원활하게 연결합니다.

기능:

현재 열려 있는 파일 감지
선택한 코드 스니펫 (Snippet) 가져오기
CLI와 워크스페이스 상태 실시간 동기화

빌드 방법:

cd packages/vscode-ide-companion
# 의존성 설치
npm install
...

풀 기능 그래픽 AI 코딩 어시스턴트 (Full-featured Graphical AI Coding Assistant)

기능:

📱 사이드바 AI 대화창
🖱️ 우클릭 메뉴 코드 작업
선택한 코드 설명
코드 최적화
유닛 테스트 (Unit Test) 생성
현재 대화에 추가
✨ 코드 인라인 (Inline) 완성 제안
🔌 MCP 서버 상태 관리
📜 사용자 정의 규칙 관리
⏪ 버전 히스토리 및 롤백 (Rollback)

빌드 방법:

cd packages/vscode-ui-plugin
# 확장 프로그램 의존성 설치
npm install
...

확장 프로그램 설치:

VS Code를 엽니다.
Ctrl+Shift+P (Windows/Linux) 또는 Cmd+Shift+P (macOS)를 누릅니다.
"Install from VSIX"를 입력합니다.
생성된 .vsix 파일을 선택합니다.

DeepV Code의 AI는 도구 시스템을 통해 외부 환경과 상호작용합니다. 모든 도구는 안전성과 제어 가능성을 보장하도록 세심하게 설계되었습니다.

도구	설명	보안 수준
`read_file`	파일 내용 읽기 (텍스트, 이미지, PDF, Excel, Word 지원)	🟢 읽기 전용
`read_many_files`	여러 파일 일괄 읽기 (glob 패턴 지원)	🟢 읽기 전용
`write_file`	새 파일 생성 또는 덮어쓰기	🟡 확인 필요
`replace`	파일 내 특정 내용 정밀 교체	🟡 확인 필요
`delete_file`	파일 삭제 (복구를 위해 백업 저장)	🔴 확인 필요

도구	설명	보안 수준
`glob`	패턴에 따른 파일명 검색 (`*/.ts` 등 지원)	🟢 읽기 전용
`grep`	파일 내용 내 정규 표현식 검색 (ripgrep)	🟢 읽기 전용
`ls`	디렉토리 내용 나열	🟢 읽기 전용

도구	설명	보안 수준
`shell`	Shell 명령 실행 (bash/powershell)	🔴 확인 필요

도구	설명	보안 수준
`web_fetch`	웹 페이지 내용 가져오기 (로컬 및 원격 URL 지원)	🟢 읽기 전용
`web_search`	Google 검색	🟢 읽기 전용

도구	설명	보안 수준
`task`	코드 분석 서브 에이전트 (Sub-Agent) 시작	🟢 읽기 전용
`mcp_tool`	MCP 서버가 제공하는 도구 호출	🟡 도구에 따라 다름
`todo_write`	할 일 목록 (Task List) 관리	🟢 읽기 전용
`memory`	장기 기억 (Long-term Memory) 저장/읽기	🟢 읽기 전용

도구	설명	보안 수준
`read_lints`	코드 린터 (Linter) 오류 읽기	🟢 읽기 전용
`lint_fix`	린터 (Linter) 오류 자동 수정	🟡 확인 필요

Model Context Protocol (MCP) 는 DeepV Code가 심층적인 문맥 이해를 구현하는 데 사용하는 핵심 프로토콜입니다.

MCP를 통해 AI 모델은 다음을 수행할 수 있습니다:

외부 데이터 소스 및 도구 연결
실시간 정보 획득
제3자 서비스와 상호작용

프로젝트 루트 디렉토리에 .deepvcode/settings.json을 생성합니다:

로컬 MCP 서버용 (명령줄을 통해 프로세스를 시작함):

{
"mcpServers": {
"filesystem": {
...

필드 설명:

command (필수): 서버를 시작하는 명령
args (선택): 명령 인자 (Arguments) 배열
env (선택): 환경 변수 (Environment Variables) 객체
cwd (선택): 작업 디렉토리 (Current Working Directory)
timeout (선택): 요청 제한 시간 (밀리초)
trust (선택): 서버를 신뢰하여 확인 절차 생략
includeTools (선택): 화이트리스트, 지정된 도구만 활성화
excludeTools (선택): 블랙리스트, 지정된 도구 제외

원격 MCP 서버용 (HTTP를 지원하며, 로컬 프로세스를 시작할 필요 없음):

{
"mcpServers": {
"Web-Search-by-Z.ai": {
...

Streamable HTTP 모드 필드 설명:

httpUrl (필수): MCP 서버의 HTTP 엔드포인트 URL
headers (선택): 인증 또는 사용자 정의 정보 전달을 위한 HTTP 요청 헤더 객체
- 일반적인 인증 방식: Authorization: Bearer <token>
기타 필드 (includeTools, excludeTools, trust 등)도 동일하게 적용 가능

두 모드 비교:

특성	표준 모드	Streamable HTTP 모드
연결 방식	로컬 프로세스 시작	HTTP 요청
적용 시나리오	로컬 MCP 서버	클라우드 서비스, 원격 MCP
설정 복잡도	명령 및 경로 설정 필요	URL 및 선택적 헤더만 필요
리소스 점유	로컬 프로세스 리소스 사용	로컬 프로세스 없음
네트워크 요구사항	네트워크 불필요	네트워크 연결 필요

# 모든 MCP 서버 상태 확인
/mcp
# 새 서버 추가
...

DeepV Code는 OpenAI 호환 형식 및 Anthropic Claude API 형식의 커스텀 모델 설정을 지원하여, 호환되는 모든 AI 서비스를 사용할 수 있습니다.

🔓 자유로운 선택 - 선호하는 AI 서비스 제공업체 사용
💰 비용 제어 - 중간 매개체 없이 서비스 제공업체에 직접 결제
🏠 로컬 배포 - 로컬 모델 (LM Studio, Ollama 등) 지원
🚀 유연한 구성 - 필요에 따라 파라미터 및 엔드포인트 조정

CLI에서 다음을 입력합니다:

/model

그 후 "Model Management" (모델 관리) 옵션을 선택하고 안내에 따라 다음 내용을 입력합니다:

제공업체 유형 선택 (OpenAI Compatible / Anthropic Claude)
표시 이름 입력
API 기본 URL (Base URL) 입력
API 키 입력 (환경 변수 형식 ${OPENAI_API_KEY} 사용 권장)
모델 ID 입력
최대 토큰 (Token) 수 설정 (선택 사항)
구성 확인

~/.deepv/custom-models.json을 편집합니다:

{
"models": [
{
...

OpenAI Chat Completions 형식을 따르는 모든 API에 적용 가능합니다:

OpenAI 공식 API

{ "displayName": "GPT-4 Turbo", "provider": "openai", "baseUrl": "https://api.openai.com/v1", "apiKey": "${OPENAI_API_KEY}", "modelId": "gpt-4-turbo" }

Azure OpenAI{ "displayName": "Azure GPT-4", "provider": "openai", "baseUrl": "https://your-resource.openai.azure.com/openai/deployments/your-deployment", "apiKey": "${AZURE_OPENAI_KEY}", "modelId": "gpt-4", "headers": { "api-version": "2024-02-01" } }
로컬 모델 (LM Studio, Ollama){ "displayName": "Local Llama", "provider": "openai", "baseUrl": "http://localhost:1234/v1", "apiKey": "not-needed", "modelId": "llama-3-70b" }
제3자 서비스 (Groq, Together AI 등){ "displayName": "Groq Llama 3", "provider": "openai", "baseUrl": "https://api.groq.com/openai/v1", "apiKey": "${GROQ_API_KEY}", "modelId": "llama-3-70b-8192" }

Claude API 엔드포인트에 적합하며, 확장된 사고 기능(Thinking)을 지원합니다:

{
"displayName": "Claude Sonnet (Thinking)",
"provider": "anthropic",
...

필수 필드:

필드	설명	예시
`displayName`	표시 이름	`GPT-4 Turbo`
`provider`	제공업체 유형	`openai` 또는 `anthropic`
`baseUrl`	API 기본 URL	`https://api.openai.com/v1`
`apiKey`	API 키	`${OPENAI_API_KEY}`
`modelId`	모델 이름	`gpt-4-turbo`

선택 필드:

필드	설명	기본값
`maxTokens`	최대 컨텍스트 창 크기	제공업체에 따라 다름
`enabled`	활성화 여부	`true`
`headers`	추가 HTTP 요청 헤더	없음
`timeout`	요청 시간 초과 (밀리초)	`300000`
`enableThinking`	Anthropic 확장 사고 기능 활성화	`false`

/model

커스텀 모델은 [Custom] 태그가 붙습니다.

/model custom:openai:gpt-4-turbo@abc123

API 키는 환경 변수에 저장하는 것을 권장합니다:

Linux/macOS:

export OPENAI_API_KEY="sk-your-key-here"
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-your-key-here"

Windows PowerShell:

$env:OPENAI_API_KEY="sk-your-key-here"
$env:ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-your-key-here"

✅ 지원 기능:

스트리밍 및 비스트리밍 응답
도구 호출 (Function Calling)
멀티모달 입력 (텍스트, 이미지)
DeepV Code의 모든 기능과 통합

주의사항:

커스텀 모델은 DeepV 크레딧을 소모하지 않습니다.
API 제공업체에 직접 비용을 지불해야 합니다.
일부 고급 기능은 제공업체의 제한으로 인해 사용할 수 없을 수 있습니다.
토큰 카운트는 제공업체가 결정합니다.

Hooks는 핵심 워크플로우 노드에 사용자 정의 로직을 주입할 수 있게 합니다.

.deepvcode/settings.json에서 다음을 추가하세요:

{
"hooks": {
"preToolExecution": [
...

자동 형식화 - 파일 쓰기 후 자동으로 Prettier 실행
코드 검사 - 코드 수정 후 자동으로 ESLint 실행
커밋 검증 - 셸 명령 실행 전 브랜치 확인
로그 기록 - 모든 도구 호출 기록

📖 Hooks 사용 가이드
📖 Hooks 아키텍처 설계
📖 Hooks 예시

프로젝트 루트 디렉토리에 DEEPV.md를 생성하여 AI에게 프로젝트 특화 컨텍스트 (Context) 및 규격 (Specification)을 제공합니다:

# 프로젝트 개요
이 프로젝트는 React + TypeScript 기반의 프론트엔드 프로젝트입니다...
# 기술 스택
...

/init 명령어를 사용하면 초기 설정을 자동으로 생성할 수 있습니다.

{
"preferredModel": "gemini-2.0-flash",
"theme": "dark",
...

# Node.js 버전 >= 20 확인
node --version
# 저장소 클론
...

명령어	설명
`npm install`	모든 의존성 (Dependencies) 설치
`npm run build`	모든 패키지 빌드
`npm run dev`	개발 모드 실행 (디버깅 포함)
`npm run test`	모든 테스트 실행
`npm run lint`	코드 스타일 검사
`npm run lint:fix`	코드 스타일 자동 수정
`npm run format`	코드 포맷팅 (Prettier)
`npm run typecheck`	TypeScript 타입 검사
`npm run clean`	빌드 결과물 및 캐시 삭제
`npm run pack:prod`	프로덕션 환경 패키징
`npm run pack:vscode`	VS Code 확장 프로그램 패키징

코드 수정 - 해당 packages/*/src 디렉토리 내에서 수정
빌드 - npm run build 실행
테스트 - npm run dev를 실행하여 로컬 테스트
검사 - npm run lint && npm run typecheck 실행
커밋 - 테스트 통과를 확인한 후 코드 커밋

# 디버그 모드 활성화
npm run debug
# 파일 로그 활성화
...

Ctrl+O 3단계 순환:

1회차: 디버그 콘솔을 열고 모든 로그 표시
2회차: 에러 전용 모드로 전환하여 노란색 [ERRORS ONLY] 표시 출력
3회차: 디버그 콘솔 닫기

지능형 에러 필터링: 에러, 예외 (Exception), 스택 트레이스 (Stack Trace) 등 핵심 정보를 자동으로 식별하고 표시하여 개발자가 문제를 빠르게 파악할 수 있도록 돕습니다.

packages/core/src/tools/에 도구 파일 생성 - 도구 인터페이스 (Interface) 구현
tool-registry.ts에 도구 등록 - 단위 테스트 (Unit Test) 추가

Q: npm install 실패 시 권한 오류가 발생합니다.

A: 다음 방법을 시도해 보세요:

# 방법 1: --unsafe-perm 사용
npm install -g deepv-code --unsafe-perm
# 방법 2: npm 글로벌 디렉토리 권한 수정
...

Q: Node.js 버전이 너무 낮다는 메시지가 뜹니다.

A: DeepV Code는 Node.js 20 이상이 필요합니다. nvm을 사용하여 버전을 관리하세요:

# nvm install 20
nvm use 20

Q: AI 모델을 어떻게 변경하나요?

A: /model 명령어를 사용하거나 시작 시 지정할 수 있습니다:

# 대화형 모드
/model gemini-2.0-flash
# 시작 시 지정
...

Q: 이전 세션을 어떻게 이어가나요?

A: -c 파라미터 또는 /session 명령어를 사용하세요:

# 최근 세션 계속하기
dvcode -c
# 모든 세션 목록 보기
...

Q: YOLO 모드가 무엇인가요?

A: YOLO 모드에서는 AI의 모든 작업이 사용자의 확인 없이 자동으로 실행됩니다.

# 활성화
dvcode -y
# 또는
...

커뮤니티의 기여를 환영합니다! 버그 수정, 새로운 기능, 또는 문서 개선 등 무엇이든 좋습니다.

Fork 본 저장소를 포크하세요 - 기능 브랜치 생성
git checkout -b feature/AmazingFeature

변경 사항 커밋
git commit -m 'feat: add some amazing feature'
브랜치 푸시
git push origin feature/AmazingFeature
Pull Request 제출

Conventional Commits 규격을 사용하세요:

feat: 새로운 기능
fix: 버그 수정
docs: 문서 업데이트
style: 코드 포맷
refactor: 리팩토링
test: 테스트 관련
chore: 빌드/도구 관련

버그를 발견했거나 기능 제안이 있으신가요? 다음 내용을 포함하여 Issue를 생성해 주세요:

문제 설명
재현 단계
기대 동작
환경 정보 (OS, Node 버전 등)
MCP (Model Context Protocol) 문맥 이해 능력 최적화
도구 시스템 확장 및 더 많은 시나리오 지원
VS Code 플러그인 경험 강화
더 많은 AI 모델 지원
멀티모달 (Multimodal) 지원 (차트, 디자인 시안)
심층 아키텍처 분석 및 설계 보조
개방형 플러그인 생태계
팀 협업 기능
자율 학습 및 진화
개발 요구사항 예측
완전 자동화된 소프트웨어 엔지니어링

본 프로젝트는 Apache License 2.0을 기반으로 오픈 소스화되었습니다.

📄 Legal
License	Apache License 2.0
Terms of Service	Terms & Privacy
Privacy Policy	Privacy Policy
Security	Security Policy

Copyright 2025 DeepV Code Team
Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
you may not use this file except in compliance with the License.
...

리소스	링크
🌐 공식 웹사이트	https://dvcode.deepvlab.ai
📦 npm 패키지	https://www.npmjs.com/package/deepv-code
📖 백서 (Whitepaper)	DeepV_Code_Whitepaper.md
🐛 문제 피드백	GitHub Issues
💬 토론 공간	GitHub Discussions

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요약

핵심 포인트

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