zhnt/loushang

English | 中文

Loushang은 의도(intent)부터 검증된 결과물 전달(verified delivery)까지 복잡한 업무를 수행하기 위한 방법론 중심(method-native)의 AI 작업 시스템입니다.

현재 집중 분야: loushang code

이는 모델 라우팅(model routing), 지속적인 세션(persistent sessions), 도구(tools), 확장 기능(extensions), 그리고 방법론 기반의 전달(method-guided delivery)을 갖춘 소프트웨어 개발용 CLI 및 터미널 워크벤치(workbench)입니다.

현대의 AI 에이전트(agents)는 계획을 세우고 행동할 수 있지만, 컨텍스트(context)가 손실되거나, 실행을 재개할 수 없거나, 도구 제어가 어렵고, 결과가 검증되지 않을 때 복잡한 업무는 여전히 무너지곤 합니다.

Loushang은 방법론(methods), 단계(stages), 역할(roles), 도구(tools), 세션(sessions), 그리고 작업 결과물(work products)을 런타임 객체(runtime objects)로 취급합니다. 목표는 단순히 에이전트를 더 똑똑하게 만드는 것이 아니라, 복잡한 업무를 더 신뢰할 수 있고, 복구 가능하며, 감사 가능하고, 전달 가능하게 만드는 것입니다.

loushang code

: 코딩에 특화된 CLI 및 터미널 워크벤치(workbench).
loushang.ai

: 모델 레지스트리(model registry), 스트리밍(streaming), 도구 호출(tool calls), 비용 도우미(cost helpers)를 갖춘 프로바이더 인식(provider-aware) AI SDK.

• 세션(Sessions): 재개(resume), 포크(fork), 내보내기(export) 및 진단(diagnostics) 기능이 있는 지속적인 코딩 세션.
• 도구(Tools): 내장된 코딩 도구 및 구성 가능한 도구 인터페이스(tool surfaces).
• 확장 기능(Extensions): 프로젝트 수준의 확장 훅(extension hooks), 커스텀 도구, 동적 리소스 및 명령.
• 방법론 및 기술(Methods and skills): 방법론 기반의 코딩 턴(coding turns) 및 재사용 가능한 워크플로 자산.

Loushang은 초기 개발 단계에 있습니다. 권장되는 방식은 소스에서 직접 실행하는 것입니다.

git clone https://github.com/zhnt/loushang.git
cd loushang
uv venv .venv
...

또한 make bootstrap을 실행할 수도 있으며, 이는 uv를 사용하여 .venv/를 생성하고 프로젝트를 편집 가능한 개발 모드(editable development mode)로 설치합니다. Makefile은 현재 make install 타겟을 제공하지 않습니다. 로컬 개발에는 make bootstrap을 사용하고, 로컬 바이너리 설치에는 make install-binary를 사용하세요.

이 저장소에서 로컬 개발을 수행하려면 .venv/에 있는 프로젝트 가상 환경(virtual environment)을 사용하십시오.

• Method (메서드): 특정 작업 클래스에 대해 역할, 단계, 워크플로우(workflow), 제약 조건, 산출물(artifacts) 및 수락 기대치를 정의하는 구조화된 작업 계약(work contract).

• Session (세션): 재개, 포크(fork), 내보내기 및 검사가 가능한 지속적인 코딩 대화 및 실행 기록.

• Tool (도구): 정책에 따라 에이전트(agent)에게 제공되는 실행 가능한 기능.

• Extension (확장): 훅(hooks), 도구, 리소스, 명령 및 플래그를 제공할 수 있는 프로젝트 수준의 Python 코드.

• Model provider (모델 제공자): 모델 카탈로그(model catalog)를 통해 결정되는 구체적인 AI 제공자 엔드포인트(endpoint) 및 모델.

• 코딩 예제는 CLI/세션/도구/확장 시나리오를 보여줍니다.

• AI SDK 예제는 모델 조회(lookup), 완성(complete), 스트림(stream), 도구(tools) 및 타입화된 컨텍스트(typed contexts)를 보여줍니다.

• V1:
  loushang code

소프트웨어 개발 작업을 위한 주요 제품 인터페이스(product surface).

• V2:
  loushang work

개인용 복합 작업 워크벤치(workbench)로서, code, research, ppt를 전문화된 흐름(flows)으로 제공.

• V3: 데몬(daemon), 메서드 마켓(method market) 및 모델 게이트웨이(model gateway) 기반 구축.
• V4: 팀 워크플로우(workflows), 공유 실행(shared runs), 승인(approvals), 예산(budgets) 및 감사(audit).
• V5: 메서드 기반 복합 작업을 위한 관리형 런타임(managed runtime).

Loushang은 활발한 초기 개발 단계에 있습니다.

현재 안정적인 초점은 loushang code와 그 기반이 되는 loushang.ai SDK입니다. loushang work, loushang research, loushang ppt와 같은 더 넓은 작업 인터페이스는 로드맵의 일부이며, 진화하는 제품 방향으로 간주되어야 합니다.

Loushang은 Heng Zhou에 의해 시작되었습니다. 그는 로우코드(low-code) 시스템, 워크플로우(workflows), 데이터베이스, 모델 주도 공학(model-driven engineering), DSL, 아키텍처 방법론, 시스템 공학 및 인공지능 분야에서 오랫동안 활동해 왔으며, 온톨로지(ontology)와 방법론을 복합 작업 전달을 위한 인프라로 운영화(operationalizing)하는 데 중점을 두고 있습니다.

질문, 피드백, 협업 또는 커뮤니티 그룹 초대를 원하시면 zhnt@foxmail.com으로 연락해 주세요.

Loushang은 OpenAI Codex, pi, python-prompt-toolkit, browser-use, Kimi CLI, superpowers, gstack, openclaw, hermes-agent와 같은 프로젝트의 공개적인 설계 및 엔지니어링 패턴으로부터 학습합니다. 이러한 프로젝트들은 참고 및 영감의 원천이며, THIRD_PARTY_NOTICES.md에 명시되지 않는 한, 이 저장소는 해당 프로젝트들의 코드를 포함하거나 재배포하지 않습니다.

별도의 파일에 명시되지 않는 한, Loushang은 Apache License 2.0 라이선스 하에 배포됩니다.

소스 코드, 바이너리(binaries), 문서 또는 수정된 버전을 재배포할 때는 LICENSE 및 NOTICE를 유지해야 하며, 제품 문서, About/Credits 페이지 또는 그에 상응하는 제3자 고지 사항에 출처를 유지해야 합니다.

제3자 의존성(Third-party dependency) 정보는 THIRD_PARTY_NOTICES.md에서 확인할 수 있습니다.