나는 오픈소스 AI 도구를 만들어 모든 코드베이스를 Deep Engineering Documentation으로 변환합니다 (100% 로컬 실행)

발행: 3일 전 (2026년 2월 24일 오후 05:31 GMT+9)

5 분 소요

원문: Dev.to

Source: Dev.to

Introducing KT Studio

KT Studio는 로컬 Ollama 모델을 사용해 저장소를 스캔하고 깊이 있는 구조화된 엔지니어링 문서를 생성하는 오픈‑소스, 로컬‑퍼스트 웹 애플리케이션입니다.

클라우드 서비스 없음
코드 업로드 없음
외부 API 없음

모든 작업이 완전히 로컬 머신에서 실행됩니다.

GitHub:

What It Actually Does

KT Studio는 프로젝트를 분석하고 다음과 같은 구조화된 문서 사이트를 생성합니다:

✅ 아키텍처 개요 (Mermaid 다이어그램 포함)
✅ 빠른 시작 가이드 (저장소에서 실제 설정 명령 추출)
✅ API 레퍼런스 (라우트에서 파싱)
✅ 데이터베이스 레이어 설명
✅ 환경 변수 상세 분석
✅ CI/CD 및 배포 노트
✅ AI 통합 감지 (OpenAI, Ollama, LangChain 등)
✅ 테스트 전략
✅ 트러블슈팅 가이드
✅ 소유권 및 위험 영역

프로젝트 구조를 읽어 저장소 인식 문서를 만들며, 일반적인 요약이 아닙니다.

Why Local‑First AI?

많은 팀이 소유권이 있는 저장소를 클라우드 AI 도구에 업로드할 수 없습니다. KT Studio는:

Node.js 파일 시스템 스캔 사용
node_modules, dist 및 기타 빌드 아티팩트 제외
.env, .pem, Terraform 비밀 무시
잠재적인 자격 증명을 자동으로 마스킹

http://127.0.0.1:11434에서 Ollama를 통해 실행되며, 코드는 절대 머신을 떠나지 않습니다.

Tech Stack

Next.js (App Router) + TypeScript
Tailwind CSS + shadcn/ui
SQLite via Prisma
Ollama (기본 모델: qwen3-coder:30b)
react-markdown + Mermaid.js
Server‑Sent Events (SSE) for real‑time streaming

Real Use Cases

Developer Onboarding

새 개발자가 합류하기 전에 프로젝트 청사진을 생성합니다.

Knowledge Transfer

시니어 개발자가 떠날 때, 몇 분 안에 구조화된 KT 문서를 만들 수 있습니다.

Codebase Audits

인수받은 저장소를 빠르게 이해합니다.

AI‑Heavy Projects

자동으로 감지:

모델 사용 현황
프롬프트 템플릿
임베딩 파이프라인
RAG‑스타일 통합

Consulting & Freelancing

프로젝트 인수인계 시 견고한 문서를 제공합니다.

How to Run It

Prerequisites

Node.js v18+
로컬에서 실행 중인 Ollama (http://127.0.0.1:11434)
설치된 Ollama 모델 (기본값: qwen3-coder:30b)

Install & Start

npm install
npx prisma db push
npx prisma generate
npm run dev

브라우저에서 열어 주세요.

Generating Docs (Local Mode)

Ollama가 실행 중인지 확인합니다.
New Project를 클릭합니다.
로컬 폴더를 선택하고 절대 경로를 입력합니다.
Start Generation을 클릭합니다.
완료되면 View Documentation을 클릭합니다.

What’s Next?

예정된 확장 기능:

Git 저장소 가져오기 모드
벡터 기반 의미 인덱싱
증분 재생성
버전 간 아키텍처 차이 비교
플러그인 기반 문서 섹션
팀 협업 모드

Looking for Collaborators

다음 분야에 관심이 있다면:

AI‑기반 개발자 도구
로컬 LLM 시스템
저장소 인텔리전스
개발자 생산성
오픈‑소스 인프라

함께 협업하고 싶습니다.

Repo:

Bigger Vision

모든 저장소가 스스로를 설명할 수 있다면?
온보딩이 몇 주가 아니라 몇 시간이 된다면?
지식 전수가 기억에 의존하지 않아도 된다면?

KT Studio가 해결하고자 하는 문제입니다. 코드베이스를 스스로 설명하도록 만들어요.