Genius Intelligence

코딩 어시스턴트 CLI 도구(claude code, omp, opencode, codex 등)에 자동 통합되는 프로젝트 단위 지식화 라이브러리.

"반복되는 문제는 처음에만 문제일 뿐"

🚀 1분 설치

# Linux / macOS — omp.sh 스타일 한 줄 설치 (질문 없음, 자동으로 시스템 PATH에 설치)
curl -fsSL https://senghan1992.github.io/genius_intelligence/install | sh

# Windows
irm https://raw.githubusercontent.com/senghan1992/genius_intelligence/main/install.ps1 | iex

설치 끝나면 새 셸을 열고 바로 genius 명령이 동작합니다. claude, omp, opencode, codex, aider 같은 코딩 어시스턴트를 실행하면 자동으로 Genius Intelligence 와 함께 동작합니다.

설치 방식(고급):

# 방식을 명시적으로 지정하고 싶을 때만 (기본값은 환경에 맞춰 자동 선택)
curl -fsSL https://senghan1992.github.io/genius_intelligence/install | sh -s -- --mode=pipx
curl -fsSL https://senghan1992.github.io/genius_intelligence/install | sh -s -- --mode=user
curl -fsSL https://senghan1992.github.io/genius_intelligence/install | sh -s -- --mode=global
curl -fsSL https://senghan1992.github.io/genius_intelligence/install | sh -s -- --mode=venv

자동 선택 우선순위:

1. pipx — 깔끔한 격리 설치, 가장 추천 (있으면 자동 사용)
2. --user — sudo 없이 사용자 환경에 설치 (대부분의 Linux/macOS)
3. venv — 위 둘이 모두 막힌 시스템(Debian/Ubuntu PEP 668)에서 안전한 fallback

제거:

curl -fsSL https://senghan1992.github.io/genius_intelligence/install | sh -s -- --uninstall

핵심 기능

1. 플랜 문서 추적 📋 (파일명 무관!)

• 내용 기반 감지: 파일명이 매번 달라져도(2024-01-15-refactor.md, sprint3-notes.md 등) 체크박스·번호 목록·태스크 헤더 같은 문서 구조를 분석해 플랜 문서를 자동 인식
• Planned vs Executed 비교 분석
• 실행 출력 파싱: 툴이 플랜 파일을 참조하면 자동 감지

2. 자동 지식화

• 3회 이상 반복 시 자동 지식 추출
• 2-depth 그래프 노드
• 30일 미접근 지식 자동 삭제

3. 지원 CLI만 감싸기 (32개)

플랜 감지 방식 (파일명이 계속 바뀌어도 OK)

파일명 패턴(CLAUDE.md, PLAN.md 등)은 보조 힌트일 뿐이고, 기본 감지 방식은 문서 내용 구조를 스코어링하는 것입니다:

예시 - 파일명이 완전히 무작위여도 감지됨:

2024-01-15-refactor-notes.md   → ✅ 플랜으로 감지 (체크박스+번호목록)
sprint3-notes-final-v2.md      → ✅ 플랜으로 감지 (순차 헤더 3개)
xk9f-plan-thing.md              → ✅ 플랜으로 감지 (스텝 1/2/3 키워드)
random-notes-abc123.md          → ❌ 일반 메모 (구조 없음, 스킵)

커스텀 패턴도 추가 가능 (선택사항)

from genius_intelligence import PlanTracker

tracker = PlanTracker(project_root)

# 특정 프로젝트만의 명명 규칙이 있다면 힌트 추가 가능 (필수 아님)
tracker.add_plan_pattern(r"(?i)^my-project-plan\.md$")

# 하지만 기본적으로는 파일명 없이도 동작:
plans = tracker.detect_plan_files()  # 프로젝트 전체를 내용 기반으로 스캔

# 아무 문서나 직접 분석
score = tracker.analyze_any_document("some-random-file.md")
print(score.is_plan, score.score, score.signals)

플랜 추적 시스템

프로젝트 내 모든 .md/.txt 파일 스캔 (파일명 무관)
    ↓
내용 구조 분석 (체크박스, 번호목록, 순차헤더, 키워드)
    ↓
스코어 >= 임계값 → 플랜 문서로 등록
    ↓
태스크 추출
├── [ ] 1. API 서버 구현
├── [ ] 2. DB 설계
└── [ ] 3. 인증 시스템

↓ 실행 추적 (명령/파일/에러 매칭)

├── ✅ 1. API 서버 구현
├── ⚠️ 2. DB 설계 (일부만)
└── ❌ 3. 인증 시스템 (실패)

↓ 비교 분석 & 저장
├── 완료율, 성공률, 해결책, 배운 점

빠른 시작

# 한 줄 설치 (질문 없이 끝남)
curl -fsSL https://senghan1992.github.io/genius_intelligence/install | sh

# 새 셸 열기 (PATH 자동 적용)
exec $SHELL

# 코딩 어시스턴트 실행 — Genius 가 자동으로 모든 명령을 추적
claude --no-input
omp
opencode

Python API

from genius_intelligence import PlanTracker

tracker = PlanTracker(project_root)

# 파일명과 무관하게 프로젝트 전체 스캔
plans = tracker.detect_plan_files()

for path in plans:
    score = tracker.analyze_any_document(path)
    plan = tracker.parse_plan_file(path)
    comparison = tracker.compare_plan_vs_execution(plan)
    print(f"{path.name}: 완료율 {comparison['completion_rate']:.0%}")

저장소 구조

.genius_intelligence/
├── memory.sqlite.db
├── plans/                    # 감지된 모든 플랜 (파일명 무관)
│   ├── {id}_refactor-notes.md
│   └── {id}_sprint3-notes.md
├── login_information/
├── knowledge_graph/
└── .config/

라이선스

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