코드베이스 이해를 돕는 오픈소스 인텔리전스 레이어, Repowise 개발

작성자가 대규모 레포지토리 유지보수자들에게 '설계 의도(Decisions)' 계층의 중요성에 대해 질문하며 피드백을 구하고 있다.

• AI 코딩 도구가 복잡한 의존성을 파악하지 못할 때 Repowise를 설치하여 인덱싱 레이어로 활용할 수 있다.
• 보안이 중요한 프로젝트라면 데이터 외부 유출 없이 로컬 인프라에서 Repowise를 셀프 호스팅하여 사용할 수 있다.

추상 구문 트리(AST)

— 프로그래밍 언어로 작성된 소스 코드의 구조를 트리 형태로 표현한 것이다. Repowise는 tree-sitter를 사용하여 코드를 AST로 파싱하고, 이를 통해 함수나 클래스 간의 복잡한 의존성 관계를 정확하게 파악한다.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)

— AI 모델이 외부 도구나 데이터 소스와 상호작용할 수 있도록 하는 표준 프로토콜이다. Repowise는 8개의 MCP 도구를 제공하여 Claude Code와 같은 에이전트가 코드베이스 인텔리전스에 직접 접근할 수 있게 한다.

버스 지수(Bus Factor)

— 프로젝트의 핵심 지식이 소수에게 집중된 정도를 나타내는 지표이다. Repowise는 Git 커밋 이력을 분석하여 특정 모듈의 소유권과 버스 지수를 계산함으로써 팀의 지식 편중 위험을 시각화한다.

랜스디비(LanceDB)

— AI 애플리케이션을 위해 설계된 오픈소스 벡터 데이터베이스이다. Repowise는 LLM이 생성한 모듈별 위키 문서를 LanceDB에 저장하여, 사용자가 자연어로 코드베이스에 대해 질문하고 답변을 얻을 수 있는 검색 기능을 구현했다.