IDE 주요 기능

Documentation Index

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CodePilot IDE는 단순한 AI 채팅 도구를 넘어, 실제 개발 워크플로우 전체를 자동화하는 강력한 엔진을 내장하고 있습니다.

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0. 네 가지 채팅 모드 (CODE / ASK / PLAN / AGENT)

CodePilot IDE는 목적에 따라 세 가지 모드를 제공합니다. 채팅 입력창 좌측 드롭다운에서 선택합니다.

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1. 멀티 LLM 선택 및 하이브리드 운영

하나의 IDE 안에서 로컬 모델과 클라우드 모델을 자유롭게 전환하며 사용할 수 있습니다.

• 클라우드 모델: GPT-4, Claude 3.5 Sonnet 등 고성능 상용 모델을 조직 단위로 등록하여 사용
• 로컬 모델 (Ollama): 사내 PC나 서버에 설치한 오픈소스 모델을 직접 연결하여 사용. 외부 네트워크 없이도 동작
• 실시간 모델 전환: 대화 도중에도 모델을 즉시 변경 가능. 복잡한 코딩은 고성능 모델로, 간단한 질문은 경량 모델로 유연하게 전환

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2. 작업별 모델 라우팅

사용자가 모델을 직접 고를 필요가 없습니다. 입력의 의도를 자동으로 파악하여 가장 적합한 모델과 도구를 선택합니다.

• 의도 분류: 사용자의 입력이 “코드 작업”, “명령 실행”, “분석”, “문서화”, “터미널 오류 수정” 중 무엇인지 경량 모델이 먼저 판단
• 자동 모델 배정: 명령 실행 의도가 감지되면 Command 모델이, 그 외 작업은 메인 모델이 처리
• 도구 자동 호출: 질문에 답하기 위해 웹 검색, 파일 읽기, Git 조회 등이 필요한 경우 자동으로 적절한 도구를 선택하여 실행
• 전용 슬롯 확장: 의도 분석 / 명령 실행 / 컨텍스트 압축 / 에러 폴백 / 소스코드 자동추천 총 5개 슬롯에 독립 모델 지정 가능. 각 용도에 최적화된 모델을 개별 배정하여 비용과 성능 동시에 최적화

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3. 자동 파일 생성 · 수정 · 삭제

채팅으로 요청하면 AI가 파일을 직접 만들고, 수정하고, 삭제합니다. 개발자가 에디터에서 일일이 타이핑할 필요가 없습니다.

• 파일 생성: “로그인 API 만들어줘”라고 하면, 필요한 파일을 자동으로 생성
• 파일 수정: 기존 코드를 분석하여 리팩터링하거나 기능을 추가
• 파일 삭제: 불필요한 파일 정리도 요청 한 마디로 처리
• 멀티파일 동시 편집: 연관된 여러 파일(컨트롤러, 서비스, DTO 등)을 한 번에 수정. 의존성을 파악하여 호출부까지 함께 변경

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4. 인라인 Diff 미리보기 및 승인/거절

AI가 수정한 코드를 에디터 안에서 바로 비교하고, 원하는 부분만 선택적으로 적용할 수 있습니다.

• 인라인 Diff 렌더링: 별도 창을 열 필요 없이, 현재 코드 줄 사이에 추가/삭제된 라인이 색상으로 구분되어 표시
• 스트리밍 Diff: AI가 코드를 생성하는 동시에 실시간으로 Diff가 그려져, 완료 전에도 미리 검토 가능
• 블록 단위 승인/거절: 변경 사항을 덩어리(Hunk) 단위로 관리. 마음에 드는 부분만 Accept, 나머지는 Reject
• 턴 단위 일괄 처리: “이번 답변에서 만든 변경 전체”를 한 번에 승인하거나 거절 가능
• 영구 저장: IDE를 재시작해도 아직 승인하지 않은 변경 사항이 사라지지 않고 복원

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5. 터미널 명령 자동 실행

개발 환경 설정, 빌드, 테스트, 배포 등 반복적인 터미널 작업을 AI가 대신 수행합니다.

• 명령어 생성 및 실행: 사용자의 의도를 파악하여 적절한 쉘 명령어를 만들고 즉시 실행
• OS 자동 감지: Windows(PowerShell), macOS(Zsh), Linux(Bash) 등 운영체제에 맞는 문법으로 자동 변환
• 실행 결과 분석: 터미널 출력(stdout/stderr)을 실시간으로 읽어 성공 여부를 판단하고, 실패 시 원인 분석 및 후속 조치 제안
• 세션 유지: 일회성 실행이 아니라 터미널 세션을 지속적으로 유지하여, 환경 변수나 작업 디렉토리 상태가 보존

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6. 자동 에러 수정 및 재시도

터미널에서 발생하는 에러를 AI가 실시간으로 감지하고, 스스로 수정을 시도합니다.

• 다층 에러 처리:
  • 1차 — 패턴 기반 즉시 수정: npm install 누락, 빌드 캐시 오류 등 잘 알려진 에러는 AI 없이 즉시 해결
  • 2차 — AI 분석 수정: 패턴에 매칭되지 않는 에러는 LLM이 로그와 코드를 분석하여 수정 명령 제안
• 에러 분류 엔진: 에러의 유형(환경 설정, 코드 버그, 의존성 문제 등)을 자동으로 분류하여 적절한 대응 전략 선택
• 재시도 루프: 설정된 횟수(1~10회)만큼 “수정 → 재실행 → 검증”을 반복. 해결되지 않으면 사용자에게 리포트
• 우선순위 에러 처리: 터미널에서 오류가 발생하면 AI가 즉시 분석을 시작하여, 개발자가 에러 로그를 읽을 필요 없이 해결책을 제시

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7. 멀티 에이전트 오케스트레이션

복잡한 요청이 들어오면, 여러 전문 에이전트가 동시에 작업을 나눠 처리합니다. 단순 순차 실행이 아닌 병렬 처리와 결과 통합까지 수행하는 고급 기능입니다.

• 자동 작업 분할: “쇼핑몰 로그인 기능 만들어줘”라는 큰 요청을 받으면, [DB 스키마 설계], [API 구현], [프론트엔드 UI 작성] 등 세부 작업으로 분할
• 병렬 실행: 서로 의존성이 없는 작업은 최대 3개의 에이전트가 동시에 처리하여 완료 시간 단축
• 순차 실행: 의존 관계가 있는 작업(예: DB 설계 완료 후 API 구현)은 앞 단계의 결과를 이어받아 순서대로 진행
• 결과 통합: 여러 에이전트의 작업 결과를 자동으로 하나의 요약으로 통합
• 실패 복구: 특정 에이전트의 작업이 실패하면 자동으로 1회 재시도
• 검증 파이프라인: 모든 작업 완료 후 빌드/테스트를 자동 실행하여 결과물의 품질을 검증. 검증 실패 시 수정 에이전트가 자동 개입

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8. 키워드 기반 자동 명령 실행

자주 반복하는 작업을 키워드에 등록해두면, 채팅에서 해당 키워드를 입력하는 것만으로 미리 정의된 명령이 즉시 실행됩니다.

• LLM 의미 매칭: 정확히 같은 단어가 아니어도, AI가 의미를 파악하여 가장 적합한 등록 명령을 찾아 실행
• 완료 조건 설정: 명령 실행 후 “종료 코드가 0인지”, “출력에 특정 문구가 포함되는지” 등 성공 조건을 지정 가능
• 재시도 및 에스컬레이션: 실패 시 설정된 횟수만큼 재시도하고, 그래도 실패하면 에러 로그를 AI에게 전달하여 해결 시도

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9. 빌드/테스트 자동 검증

코드를 생성하거나 수정한 뒤, 자동으로 빌드와 테스트를 실행하여 품질을 검증합니다.

• 프로젝트 타입 감지: Node.js, Java, Python 등 프로젝트 유형을 자동 인식하여 적절한 검증 명령 실행
• 다단계 검증: 빌드 → 린트(Lint) → 테스트 순서로 단계적 검증 수행
• 실패 시 자동 수정: 검증 실패 시 AI가 에러 원인을 분석하고 코드를 수정한 뒤 다시 검증 시도

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10. 보안 가드레일

AI가 작업을 수행하기 전에, 모든 도구 호출을 사전 검증하여 위험한 동작을 원천 차단합니다.

• 차단 명령어: rm -rf /, sudo, shutdown 등 시스템 파괴 가능 명령어 실행 방지
• 보호 파일: .env, .git, secrets.yml 등 민감한 파일의 수정/삭제를 차단
• 숨김 파일: 특정 파일이나 폴더를 AI가 읽거나 검색할 수 없도록 완전히 은닉
• 프로젝트 외부 접근 차단: 워크스페이스 밖의 파일에 대한 접근을 원천 차단
• 심볼릭 링크 우회 방지: 심볼릭 링크를 통한 보호 우회 시도를 탐지하고 차단

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11. 소스코드 자동추천 (인라인 Tab 완성)

타이핑하는 순간, AI가 다음에 올 코드를 실시간으로 예측하여 회색 텍스트로 제안합니다. Tab 키 하나로 수락하고 개발 흐름을 유지합니다.

• Ghost Text: 커서 위치에 AI가 예측한 코드를 반투명하게 표시. Tab 키로 수락, Esc로 무시
• FIM(Fill-in-the-Middle) 방식: 커서 앞 80줄 + 뒤 25줄을 동시에 분석하여 삽입될 코드만 정밀하게 예측. 파일 앞뒤 맥락을 모두 고려한 완성
• 열린 탭 컨텍스트: 현재 파일 외에 에디터에 열려 있는 파일들도 참조하여 프로젝트 전체 맥락에 맞는 완성 제안
• 라우팅 모델에서 자동추천 모델 변경 가능: 설정 → AI 모델 → 라우팅 모델 슬롯에서 소스코드 자동추천 전용 모델을 별도 지정. 가벼운 로컬 모델(starcoder2:3b, deepseek-coder:1.3b, qwen2.5-coder:1.5b-base)을 지정하면 API 비용 없이 빠른 응답 가능
• 스마트 필터링: 불필요한 설명문, 전체 파일 재생성, 특수 토큰 등 불량 응답을 자동으로 걸러내고 실제로 삽입할 코드만 반환
• 기본 OFF: 설정 → 일반에서 토글로 활성화. 활성화 전에는 API 호출 없음

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12. 프로젝트 컨텍스트 자동 수집 및 지식 활용

AI가 프로젝트의 구조와 맥락을 스스로 파악하여, 정확하고 맞춤화된 코드를 생성합니다.

• 프로젝트 구조 분석: 디렉토리 구조, import 관계, 사용 기술 스택을 자동 파악
• RAG 기반 지식 검색: 조직이 등록한 사내 문서/가이드를 검색하여 답변에 반영
• 프레임워크 감지: React, Spring Boot, Django 등 사용 중인 프레임워크를 감지하여 해당 프레임워크의 모범 사례를 적용
• 진단 정보 활용: VS Code가 감지한 문법 오류, 타입 오류 등의 진단(Diagnostic) 정보를 AI에게 전달하여 더 정확한 코드 수정 유도

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13. 다음 작업 제안

작업이 완료되면 AI가 논리적으로 이어질 후속 작업 3가지를 자동 제안합니다.

• 자동 분석: 방금 생성·수정한 파일과 사용자 요청을 분석하여 다음 단계를 예측
• 클릭 한 번 실행: 제안된 버튼을 클릭하면 해당 프롬프트가 자동으로 입력·전송
• 맥락 인지: “테스트 코드 추가”, “API 연동”, “스타일 수정” 등 현재 작업에 맞는 구체적 제안

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14. AI 질문 (Ask Question)

작업 도중 AI가 사용자에게 선택지를 제시하고, 답변에 따라 작업 방향을 결정합니다.

• 팝업 UI: 채팅 하단에 질문과 선택 버튼이 표시되며, 클릭으로 즉시 답변
• 다중 선택지: “어떤 프레임워크를 사용할까요?”, “테스트도 추가할까요?” 등 상황에 맞는 옵션 제공
• 작업 흐름 유지: 답변 후 AI가 선택에 따라 즉시 작업을 이어서 진행